食品安全问题是关乎人民生命财产和国家安全稳定的重要问题。在实际生产生活中,大量的食品安全隐患是由食品的长时间储存引起的。研究显示,随着食品储存时间的增加,其蕴含的营养物质会大量流失,其中的微生物也会迅速繁殖。因此,食品安全检测技术受到了研究人员和科学家们的广泛关注。近些年来,太赫兹技术取得了长足的发展,众多研究将其引入食品安全检测领域,成为了一种极具前景的手段。本文研究了太赫兹波在不同储存时间苹果中传播的频谱参数变化,并根据这一变化规律利用机器学习算法对苹果的储存天数进行了分类。这种方法为探索一种基于太赫兹波的食品储存时间检测技术提供了理论基础和实验依据。本文对基于太赫兹技术的食品储存时间分类方法进行了研究与分析。主要包括了食品散射参数采集、散射参数模型建立、介电常数计算和利用介电常数对储存时间分类四个方面。本文的主要贡献可以概括为以下几点:(1)阐述了基于太赫兹技术的食品储存时间检测理论。分析了食品在储存过程中其水分含量发生的明显变化,由于太赫兹波对水十分敏感,不同含水量的食品对太赫兹波会产生不同强度的吸收作用,从而阐述了太赫兹技术检测食品储存时间的原理。(2)以苹果为例,建立了太赫兹频段食品散射参数与频率的数学模型。使用矢量网络分析仪在0.75-1.1THz频段测量了苹果的散射参数,并使用岭回归模型和支持向量回归模型对散射参数和频率的关系进行建模。通过模型得到的数据有效地降低了噪声,可以更好的反应散射参数随频率的变化关系。(3)研究了通过散射参数计算介电常数的方法。针对介电常数一般不易通过实验直接测量的问题,依据电磁场切向边界条件推导了介电常数与散射参数的关系,并计算了苹果在太赫兹频段的介电常数。(4)探索了基于太赫兹频段介电常数的食品储存时长分类方法。以计算得出的介电常数为基础,分别使用传统机器学习算法和神经网络算法对苹果的储存天数进行了分类。结果验证了之前的理论分析,利用食品在不同储存时间中太赫兹频段介电常数的变化,可以有效地检测其储存时间。综上所述,本文研究的基于太赫兹的食品储存时长分类方法为食品质量检测提供了一种思路,也初步展示了太赫兹在食品安全检测领域的应用潜力。