随着机器视觉、AI算法等相关技术的发展，人们将视觉能力赋予在计算机、机器人等各种智能设备中，为机器提供“眼睛”。而机器视觉技术作为实现工业自动化和智能化的核心关键技术之一，正成为人工智能领域发展最快的一个分支。

食品作为人类生存和发展的基本物质条件，对其进行产品质量检测是十分必要的。目前，食品行业对于质量检测的大部分需求，集中于产品外包装检测、食品质量检测以及食品分类需求等。通过AI+机器视觉技术，将大幅提高食品企业的生产效率，有效保证产品品质。

在智能化时代，现代化的食品加工企业倡导实现生产加工智能一体化，随着现代科技的高速发展，将高标准、高效率当作企业自身的追求目标。

在以往的食品质检过程中，人工检测的培训成本高、周期长且成果不可控制，不仅需要花费较长的检测时间与较高的人工成本，还存在检测标准不统一检测结果差距大，同时也无法避免出现误检、漏检等情况。

传统的机器视觉虽然能够对一些缺陷进行检出，但其需要高成本和长周期投入，只针对特定场景使用，灵活度不高。同时传统机器视觉数据输出程序化，根据规则检出缺陷，对于复杂缺陷难以检出，无法确保食品缺陷是否完全检出，产品质量无法得到保障，且其智能一体化程度也不高。

而AI+机器视觉具有精确、智能的特征，通过AI机器视觉检测系统对食品进行质量检测，不仅开发周期短、落地应用快，而且能够灵活适应不同场景的检测需求，大幅提升食品的缺陷检出率与产品的安全性、一致性。

不仅如此，AI机器视觉检测系统还能从食品的生产之初覆盖到食品出厂环节，实现产线的全自动化生产，大幅提升食品企业的质检效率，为高品质提供多层保障。

在食品工业中，检测需求庞大，AI+机器视觉的创新应用产品市场需求也相对较大，吸引众多企业在机器视觉领域投入研发，保持技术创新与产品迭代。经过多年沉淀，目前已经有多家企业走在行业前列，始终深耕机器视觉领域，不断为制造行业的生产赋能。

在食品外包装检测案例中，食品包装常常出现各种缺陷，比如包装表面存在污渍、裂纹等等，这些缺陷可能会导致包裹在其中的产品在短时间内发生变质，从而导致食品安全问题的发生。通过轻辙视觉引擎，实现24小时持续作业，客观、准确、高效、及时的发现外包装缺陷，并自动对缺陷产品进行剔除，提升产品的出厂合格率。

AI+机器视觉技术的应用，使工业生产不再受限于人眼识别的缺陷，同时保证了复杂缺陷的检出，提高了工业检测的精度和效率，使食品行业的生产更加自动化和智能化，不仅开拓了众多机器视觉应用场景，并致力于将更高效率、高精度、高准确率的检测，为制造行业的转型升级实现持续赋能。从多角度分析，目前AI+机器视觉技术或将成为食品工业乃至整个制造行业的未来趋势。