一、基本情况 郭榛（1998.08），男，农业工程专业博士，讲师。 通讯地址：山东省聊城市东昌府区湖南路1号 E-mail：guozhen@lcu.edu.cn

二、研究方向

1. 农产品/食品质量安全无损检测与智能评价

2. 高光谱成像技术与人工智能（深度学习/机器视觉）在食品领域的应用

3. 粮油食品真菌及真菌毒素的快速检测与早期预警

三、学习及工作经历 

1. 2016.09 - 2020.06 山东理工大学 农业机械化及其自动化专业 本科（工学学士）

2. 2020.09 - 2025.12 山东理工大学 农业工程专业 博士研究生（硕博连读，工学博士）

3. 2025.03-2025.06 英国Harper Adams University  CSC公派海外访学交流

4. 2025.12 - 至今 聊城大学 药学与食品工程学院 讲师

四、社会兼职 

Food Chemistry、Postharvest Biology and Technology 等国际权威学术期刊审稿人；中国中医药信息学会药食质量安全数字化检测分会会员。

五、教学工作 

主讲《食品物流学》、《食品毒理学》等课程。

六、承担课题

1. 山东省重点研发计划（乡村振兴科技创新提振行动计划），草莓智慧高效生产技术集成创新与示范(2023TZXD057)，2023.09-2026.08，参与。

2. 国家自然科学基金面上项目，基于先导化合物的有机磷农药广谱适配体筛选、结合机制及蔬菜中农药多残留快速检测方法研究(32372438)，2024.01-2027.12，参与。

3. 山东省自然科学基金面上项目，基于多价适配体及纳米花的肉及肉制品中沙门氏菌即时检测方法研究(ZR2023MC088)，2024.01-2026.12，参与。

4. 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目，场效应晶体管柔性传感器的构建及蔬菜中主要有机磷农药残留原位快速检测(W2523052)，2025.09-205.12，参与。

七、获奖情况

1. 基于高光谱成像与深度学习的花生黄曲霉污染快速检测技术与应用，山东省研究生优秀成果奖，2026.01，第一位.

八、代表性论著

 [1] Guo Z, Zhang J, Dong H, et al. Spatio-temporal distribution patterns and quantitative detection of aflatoxin B1 and total aflatoxin in peanut kernels explored by short-wave infrared hyperspectral imaging[J]. Food Chemistry, 2023, 424: 136441. (IF=8.5, 中科院一区)

[2] Guo Z, Zhang J, Wang H, et al. Advancing detection of fungal and mycotoxins contamination in grains and oilseeds: Hyperspectral imaging for enhanced food safety[J]. Food Chemistry, 2025, 470: 142689. (IF=8.5, 中科院一区)

[3] Guo Z, Wang H, Fernando A A, et al. Detection of Aspergillus flavus contamination in peanut kernels using a hybrid convolutional transformer-feature fusion network: A macro-micro integrated hyperspectral imaging approach and two-dimensional correlation spectroscopy analysis[J]. Postharvest Biology and Technology, 2025, 225: 113489. (IF=6.4, 中科院一区)

[4] Guo Z, Zhang J, Wang H, et al. Dual-aspect attention spatial-spectral transformer and hyperspectral imaging: A novel approach to detecting Aspergillus flavus contamination in peanut kernels[J]. Postharvest Biology and Technology, 2024, 213: 112960. (IF=6.4, 中科院一区)

[5] Guo Z, Wang H, Dong H, et al. Optimizing aflatoxin B1 detection in peanut kernels through deep modular combination optimization algorithm: A deep learning approach to quality evaluation of postharvest nuts[J]. Postharvest Biology and Technology, 2025, 220: 113293. (IF=6.4, 中科院一区)

 [6] Guo Z, Zhang J, Wang H, et al. Enhanced detection of Aspergillus flavus in peanut kernels using a multi-scale attention transformer (MSAT): advancements in food safety and contamination analysis[J]. International Journal of Food Microbiology, 2024, 423: 110831. (IF=5.0, 中科院一区)

 [7] Guo Z, Zhang J, Sun J, et al. A multivariate algorithm for identifying contaminated peanut using visible and near-infrared hyperspectral imaging[J]. Talanta, 2024, 267: 125187. (IF=5.6, 中科院二区)

 [8] Guo Z, Zhang J, Ma C, et al. Application of visible-near-infrared hyperspectral imaging technology coupled with wavelength selection algorithm for rapid determination of moisture content of soybean seeds[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2023, 116: 105048. (IF=4.0, 中科院二区)

[9] Guo Z, Qin Y, Shao X, et al. Infrared hyperspectral imaging integrated with an attentive spatial-spectral neural network for precise postharvest detection of Aspergillus flavus contamination and nutrient variations in peanut kernels[J]. Infrared Physics & Technology, 2026, 154: 106402. (IF=3.4, 中科院二区)

[10] 郭榛, 金诚谦, 刘鹏, 等. 光谱分析和光谱成像技术检测大豆品质的研究进展[J]. 大豆科学, 2022, 41(1): 99-106.