食品工業(yè)對于用來替代人力的資本設備有著迫切的需求，原因是食品工業(yè)對工人具有季節(jié)性的需求造成了其工人主要為非本國的外來打工人員。在大量的新聞報道中我們可以了解到，這些外來人員并不被承認是美國公民，這又會對從事食品的公司造成困擾。另外，由于最低工資水平的上升，在勞動密集型工作中（如：檢測及分級）采用人力將會增加50％的成本。 機器視覺在食品行業(yè)中的應用十分廣泛，許多公司已經(jīng)為此開發(fā)出專業(yè)性的應用解決方案。本篇文章回顧了種植者、新鮮農(nóng)作物包裝及食品加工人員應用到的一些解決方案的當前趨勢。值得注意的是市場中的每一環(huán)節(jié)對檢測及分級都有著不同的要求，但同時也有一些相同的要求，如：1.分類依據(jù)通常為：大小、形狀、成熟度、顏色、或以上特點的綜合。2.剔除異物.根據(jù)大小來分類十分直接。產(chǎn)品的實際尺寸可被測量出。在一些案例中，產(chǎn)品大小的不同跟其價值成比例。土豆越大，消費者越愿意購買。在今天應用機器視覺技術(shù)根據(jù)形狀來對產(chǎn)品進行分類也較為直接。多種幾何圖形可以應用在其中，例如：針對形狀細長的產(chǎn)品的案例可應用長寬比，其他產(chǎn)品可依據(jù)包括面積、幾何特點、環(huán)狀、曲率、孔洞、表面面積或體積等標準來分類。通常，根據(jù)等級分類要觀察產(chǎn)品表面是否有缺陷，如：昆蟲造成的損壞、冰雹造成的損壞及劃痕、切痕等。產(chǎn)品表面的缺陷可以看作是其產(chǎn)品特點。有些時候，產(chǎn)品表面的特點確實可以反應出其本身是否有問題。在一些案例中，除產(chǎn)品檢測外，目的就是在產(chǎn)品線上是剔除那些異物及碎片，如：泥土、棍棒、小石子、昆蟲等。 基于機器視覺的檢測系統(tǒng)最為顯著的優(yōu)勢是具有持續(xù)性。采用人力在應用分級標準時往往具有主觀性，而檢測系統(tǒng)中的分級標準一旦被確定，就會一直被應用。人們往往會根據(jù)現(xiàn)在檢測中的標準化分出幾個相應的等級。 現(xiàn)在我們甚至還具有看到產(chǎn)品表面下的內(nèi)部損壞的能力。其關(guān)鍵是在完美接受一系列表面特點時，成功分辨出構(gòu)成不規(guī)則的因素，特別是蘋果這樣的水果的根莖。在一些案例中，需要檢測的部位隱藏在產(chǎn)品的內(nèi)部，如：檢測櫻桃或干酶子等是否剔除掉了核。 值得注意的是這些專業(yè)應用機器視覺系統(tǒng)供應商都在采用機器視覺系統(tǒng)中最新的技術(shù)?，F(xiàn)在，幾乎所有的供應商所提供的系統(tǒng)都是基于線陣或面陣掃描的數(shù)字相機（USB、FireWire、CameraLink或GigEVision）和兆象素相機。這些提供的專門進行分級的系統(tǒng)常采用彩色相機或近紅外相機來檢測內(nèi)部特點。有些系統(tǒng)甚至還提供X-射線檢測系統(tǒng)來對產(chǎn)品的整體內(nèi)部特征進行檢測。并不是所有的廠家都會采用商用相機，很多都會采用針對產(chǎn)品分級應用進行專門設計的相機。 為了提高分級水平，大多數(shù)的系統(tǒng)采用了LED照明陣列，且常應用特殊的彩色LED陣列。通常，這些陣列都是根據(jù)專業(yè)設計來進行。現(xiàn)在的系統(tǒng)充分利用了結(jié)合微處理器、DSPs及FPGAs的計算技術(shù)，提升了計算要求，特別是要求基于綜合性專利的分級。在一些案例中，有人發(fā)現(xiàn)多光譜處理具有能夠?qū)梢晥D像、近紅外圖像或基于不同光譜反應下的兩幅可視圖像進行同時分析的能力。一些近紅外系統(tǒng)被設計用來測定如糖分、干燥劑、含油量等等。 除檢測缺陷外，一些系統(tǒng)還具有測量產(chǎn)品缺陷面積和數(shù)量的能力，并以此來確定可接受的缺陷面積和數(shù)量。有些系統(tǒng)甚至具有根據(jù)特征對缺陷進行分類的能力。一些案例根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類。 從機械上來講，系統(tǒng)通常包括對相機的適當排序，以便覆蓋經(jīng)過相機的較寬的傳送帶上的產(chǎn)品。在一些案例中，相機用來對產(chǎn)品進行全方位的檢測及三維分析。在另一些情況中，產(chǎn)品本身可以在單獨的相機或相機序列下進行旋轉(zhuǎn)，且同時相機能夠?qū)ν患a(chǎn)品進行幾副圖像的分析。 大多數(shù)的系統(tǒng)都具有每小時處理幾噸重大宗產(chǎn)品的能力。在傳送過程中，一些產(chǎn)品被放置在多車道上以方便整體的檢測。其他產(chǎn)品，特別是像種子、堅果、豆類等，同樣是通過多傳送帶來提高檢測力度。一些潮濕或冷凍的產(chǎn)品則通過帶有相機的傳送帶傳送，相機被安置在傳送帶上方以便在產(chǎn)品傳送過程中捕獲運輸方向的圖像。這些系統(tǒng)所面臨的最大的挑戰(zhàn)之一是優(yōu)化篩選產(chǎn)品的過程。對產(chǎn)品的分散傳送并不是問題，但在傳送帶或通道上對產(chǎn)品進行整理或剔除則是必要的。在處理過程中，會出現(xiàn)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與缺陷產(chǎn)品一同被剔除的可能性。 現(xiàn)在，這些系統(tǒng)常配有相對簡單的人機界面，并采用微軟的窗口圖標命令。對一套設備來說，色彩是關(guān)鍵，色彩校準工具因此被整合到系統(tǒng)中。大多數(shù)的系統(tǒng)包括顯示窗口，用于反應不合格率等信息。多數(shù)系統(tǒng)適用于一種以上的產(chǎn)品，通常這些產(chǎn)品必須同機械化的傳送系統(tǒng)兼容。 為了完善圖像機器視覺系統(tǒng)，多數(shù)公司還提供基于特定激光波長的激光掃描方法，來提高分類能力。一些公司還結(jié)合了其他參量來對產(chǎn)品進行分類，如：通過一些產(chǎn)品的重量和體積比來檢測產(chǎn)品是否有霜凍或其他內(nèi)部損壞發(fā)生。