机器视觉食品检测是一种基于图像处理和模式识别技术，对食品进行快速、准确、自动化的检测和分类的技术。该技术已经被广泛应用于食品生产、检验和监管等领域。
机器视觉食品检测的特点之一就是非接触式，这是与传统方法区别的重要特征。机器视觉食品检测系统不需要接触食品，只需要通过拍摄食品的图片，然后使用图像处理和模式识别算法进行处理和分析。这种方法的优点是不会产生二次污染或损坏食品，同时也方便了操作。
另一个机器视觉食品检测的特点是它可以实现自动化和高效化操作。传统的食品质量检测需要人工视觉去判断食品的大小、颜色、形状等，在人工视觉上的判断容易因为主观性和疲劳性等不稳定因素而产生误判和漏检。同时，人工质检关键还存在时间长、效率低等弊端。而机器视觉实现了从照片的采集，到图像处理、特征提取和分类判别等全自动操作，可以大幅提高检测的准确性和效率。
除此之外，机器视觉食品检测技术还可以有效地提升食品安全。通过机器视觉技术，可以快速发现食品中的杂质、异物，检测出食品中的过敏原、细菌、病毒等致病物质。通过对食品颜色、大小、形状等特征进行分析，可以快速发现被感染的食品、过期的、发霉的食品等。
在实际应用场景中，机器视觉食品检测技术已经被广泛应用。比如，在食品工厂中，常常会使用机器视觉检测系统检查食品的大小、颜色、形状等特征是否达到质量要求。在食品生产的加工过程中可以用机器视觉系统监测加工的流畅度、是否符合标准等等，在抽检过程中也可以通过机器视觉技术快速地扫描检测食品是否包含不安全成分等等。
总结来说，机器视觉食品检测技术在食品生产、检验和监管等领域有着广泛的应用前景，使得食品检测工作更加自动化、高效化，并且大幅提高食品的安全水平。