导语：
到2018年底，美国食品和饮料行业将生产足够的商品，以创造162亿美元的收入。从长远来看，这个数字仅次于于中国，按收入计算，中国是世界上最大的食品和饮料生产国，也是世界上
到2018年底，美国食品和饮料行业将生产足够的商品，以创造162亿美元的收入。从长远来看，这个数字仅次于于中国，按收入计算，中国是世界上最大的食品和饮料生产国，也是世界上人口最多的国家，拥有近14亿人口。
要使美国庞大的食品和饮料行业平稳运转，需要复杂的加工、生产、包装和分销环节。事情并不总是按计划进行，生产商可能会发现自己面临产品召回、食源性疾病爆发，甚至出现消费者投诉等。工业4.0提供了一个智能和有效的方法，在机器视觉的帮助下，可以确保最高水平的食品检验和符合食品安全标准。
下图是研江工业平板电脑运用于机器视觉检测实例
机器视觉定义
机器视觉直到最近才被认为是一种广泛应用于食品生产行业的工具，实际上，机器视觉在20世纪80年代就首次被用于食品质量检测。这些早期的机器视觉的迭代仅仅由一个拍照的照相机组成，用来检查松饼生产线，以确保超大的产品不会进入机器。虽然这个过程很粗糙，但它被证明是有效的。
今天的机器视觉系统要复杂得多。自动成像协会（AIA）将机器视觉分类为硬件和图像分析软件的相互组合，通过捕获图像来协助设备工作。当今的机器视觉系统通常都有或多或少复杂的人工智能，它可以分析模式，并从其视线内的物体中提取数据。然后将获得的数据与从系统数据库中提取的任何现有数据进行比较——该数据库由人工管理，而不是自动化。一旦审查了数据，系统就会得出关于所捕获项目的结论。
整个过程，从开始到结束，只需要不到一秒钟。但是，在这么短的时间内，系统收集了大量关于该项目的有用信息。关于食物的颜色、成熟度、变质程度和内部温度的数据是一眨眼的功夫就能得到的。甚至有可能获得人类眼睛无法探测到的信息，比如机器视觉通过使用不同的波长分析食物中的内部成分。也可以用于包装缺陷检测，防止材料浪费，贴错标签和昂贵的食品召回。
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到2018年底，美国食品和饮料行业将生产足够的商品，以创造162亿美元的收入。从长远来看，这个数字仅次... [详细]
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