随着食品安全意识的广泛传播，人们对食品质量和安全的要求越来越高，众多食品包装厂商加速产线数智化转型，迫切需要高效、准确且智能化的检测技术。
在现代食品及包装行业的自动化生产中，涉及到各种各样的识别、检测、测量等环节，通过机器视觉技术能够实现外观缺陷检测、尺寸测量和条码和字符识别等环节的高效应用，持续赋能连续大批量生产、外观质量要求较高的食品及包装行业场景。
机器视觉检测技术通过计算机视觉和人工智能技术，对图像进行分析和处理，以实现自动化的目标检测、识别和追踪。同时机器视觉检测能够适应不同场景检测需求，适用于缺陷形态繁杂、环境复杂的检测目标，尤其在食品、包装、饮料等需要对产品进行大批量识别、检测的行业中，通过机器视觉检测技术能够实现100%在线检测。
机器视觉检测技术在食品包装行业的应用：
外观缺陷检测
食品及包装行业中常常需要对产品的包装盒、包装袋表面进行缺陷检测，其检测内容包括产品混料、外包装破损、脏污等，机器视觉技术能够通过拍照或扫描取图的方式对产品进行高效外观检测。
尺寸测量
在食品及包装行业中，产品的尺寸是一个重要的检测指标，机器视觉检测技术能够精确测量产品的长度、宽度、高度等尺寸参数，并对未达标的产品进行检出，确保产品符合生产规范。
字符识别
在食品及包装行业中，包装表面印刷质量的字符信息的准确性十分重要，机器视觉检测技术能够快速准确识别包装表面印刷内容，包括生产日期、二维码、条形码等信息，并将这些信息与数据库进行比对，在提高生产效率的同时实现追溯效果。
在食品及包装行业中，产品检测需求庞大，传统的机器视觉检测方式无法满足当前社会较高的检测需求，而公司以“AI+机器视觉技术”为核心自主研发工业级视觉应用产品——工业AI视觉系统，助力制造企业生产线柔性化生产。
工业AI视觉系统通过摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统根据这些信号进行各种运算来抽取目标的特征。该系统持续赋能食品及包装行业生产线的全自动化生产，并为更高品质产品提供保障。
公司自研的工业AI视觉系统，以较高的精确度和智能化程度，在多个检测场景中，实现较短开发周期、较快落地应用部署，以此提升产品的缺陷检出率并保证食品的安全性。
食品模具裂纹检测案例：
项目难点：
· 模具内各种凹槽形状复杂多样，干扰检测
· 模具颜色多变，干扰检测
· 裂纹细小，肉眼都难以观察，检测难度大
技术优势：
· 高帧率面阵相机结合AI算法，实现高效、高精度检测
· 产品外表面全检，无视觉死角
· 非接触式检测，不会带入异物造成污染
项目效果：
· 裂纹检测精度：0.1mm
· 兼容尺寸：长：300-1800mm，宽150-600mm，高度差：0-15mm
· 食品模具裂纹检测项目
铝箔异物检测案例：
项目难点：
· 高速生产下1m/s
· 精度要求高：产品宽幅1m，待检目标为发丝、小飞虫等细小异物
技术优势：
· 采用高帧率线扫相机结合强化检测算法，检测精度0.06mm
· 8k高帧率线扫彩色相机结合强化算法，检测速度可达1.2m/s，检测精度0.06mm，满足发丝检测需求
· 非接触式检测，不会带入新的异物造成二次污染
项目效果：
· 检测精度：0.06mm
· 检测速度≥1.2m/s
· 不同颜色异物（跟产品颜色有色差的）以及表面凹凸点都能检测
· 检测后端还可以结合自动踢料机构：当检测到异物时，踢料机构会根据产线速度计算踢料时间，做到精准踢料
· 铝箔异物检测项目
工业AI视觉系统凭借着自动化程度高、客观性强、非接触和高精度等优势，在工业现场环境具有较高的可靠性，不仅保证了产品质量，提高了良品率，还降低了成本压力，引领食品及包装行业新发展。
未来，公司基于多年来沉淀的技术实力与服务经验，将始终坚持研发具备更高效率、高精度、高准确率的工业AI视觉应用产品，在更多领域持续开拓机器视觉应用场景，持续赋能制造行业的转型升级。
