跟着工业4.0年代的到来，机器视觉在工业范畴的运用场景越来越广泛。在食物工业范畴中，机器视觉的运用大大进步了食物出产企业的出产功率，有用地确保了产品质量的水准。

　　在智能工厂中，机器视觉体系可以实时监控出产工况。机器视觉体系中的图画收集设备，可以从不同视点记载产品的图画数据，然后运用机器视觉软件对这些图画数据进行保存、剖析和处理，然后在整个出产过程中，完成主动化、智能化。

　　食物包装被广泛运用于各类食物产品中，而形形的食物包装也对出产厂家提出了更高要求。而在出产过程中、打包装运中、拆解外包装时，不免会呈现各种质量缺点，例如：容器外表被污染，容器内呈现各种异物等。这些缺点可能会导致包装在其间的食物在短时间内产生蜕变，然后直接导致食物安全事故。

　　现在的包装容器出产线的出产速度都比较快，并且多是24小时不间断产出的。这种状况下，人工用肉眼调查去进行质量把控，明显没有机器视觉体系来的保质保量。机器视觉体系可以24小时不间断地客观、精确、高效、及时的发现缺点产品，并主动对缺点产品进行处理，大大进步企业的出产功率。

　　食物出产过程中，不免会有与方针形状呈现误差的产品，并且这些误差可能是多种多样的。机器视觉软件可以以牢靠的方法快速精确地评价这些不同的质量特征，并辨认出缺点产品，然后有用进步食物出产企业的出产功率，为产质量量保驾护航。

　　例如，众所周知，咱们可以经过汉堡包的褐变程度来分辩烤制的火候是否适宜。在机器视觉体系中，可以经过图画处理设备对汉堡包的外观色彩进行剖析，然后牢靠地辨认汉堡包是否烤的太脆。而这个辨认速度，基本上可以确保在几毫秒内就可以辨认出目标或许过错。之后，机器视觉体系还能将它们包装好，并主动分类。这整个主动化流程高效且精确。

　　在实际的食物出产场景中，往往会呈现现代化出产流水线上的出产速度非常快，这样的状况下一种质料加工成多种产品的状况。而就要依托机器视觉技能来对每种制品进行快速精确地分类打包，以确保整个出产的功率。

　　例如：盒装猪肉的出产需要将每种猪肉装盒且封膜后贴标签。这个过程中，因为猪肉品种繁复，有里脊、里脊肉条、去皮五花肉等多种制品，且常常伴跟着来料稠浊的状况，假如依托人工肉眼来分类贴标签，就会大大下降工作功率了。而运用机器视觉技能来进行分类包装，可以做到24小时不间断地接连辨认，并精确进行分类贴标签，节约人工成本的一起大大进步食物企业的出产功率。

　　机器视觉技能的开展，让食物出产企业大受裨益，不只协助他们完成主动化出产，并且可以确保食物安全和食物质量。