简介：相较于传统的人工感官方法,机器视觉在食品外观检测中具有更高的效率、客观性和重复性.随着图像处理技术与人工智能的发展,机器视觉系统不断优化升级,并通过与光谱、电子鼻等技术融合,显著提升了检测效率、准确性和鲁棒性.综述分别介绍了独立机器视觉系统与多源融合体系的基本组成、关键技术原理及先进图像处理算法.同时,综述还归纳总结了2种机器视觉系统在食品品质分级、新鲜度判定及掺假识别等方面的典型应用实例,并进一步剖析了当前存在的关键技术挑战如模型泛化能力不足、多模态数据融合复杂性等问题,最后展望了未来技术发展方向.综述旨在为相关研究人员和行业实践者提供系统参考,促进机器视觉技术在食品检测领域的深入研究与广泛应用.展开
