粮食品质检测是确保食品安全的重要环节，将多模态大模型引入粮食质量安全检测，将多种数据指标有机结合，利用多模态大模型，整合图像、文本、传感器数据等多种信息源，应对复杂的检测场景提高对粮食品质的识别能力，实现对多种数据的实时分析，开发实现基于多模态大模型的高性能粮食品质检测设备，提高检测的多样性、准确性和时效性，及粮食生产与加工的效率和质量，缩短检测周期，实现更全面、精准的粮食品质检测，为粮食生产和加工提供有效支持，为决策提供更为准确的依据。谷物大脑云平台的建设，构建一个集成多模态检测算法的云平台，具备数据存储、分析和管理功能，实现对谷物大脑云平台的集成和统一管理，提高数据共享与利用效率，为用户提供便捷、高效、智能的品质管理和决策工具，提升数据共享与分析能力，推动粮食行业的现代化进程，提高生产效率，提升粮食品质与安全性。本项目通过重点研究基于多模态大模型的粮食质量安全检测及谷物大脑云平台为主的端-云两套应用技术，通过开展数据收集与标注、多模态大模型算法研发、谷物大脑云平台建设、模型优化与部署等方面的研究，通过多模态AI技术对海量数据进行分析与挖掘，揭示粮食生产与品质变化的内在规律，为科学决策提供依据，推动粮食产业的数字化转型与升级。