机器视觉可以通过以下方式帮助检测食品的重量和体积：
1. 体积估算：
机器视觉技术能够对照片或图像中的食物进行体积估算。例如，通过图像处理技术，系统可以识别食物的轮廓并计算其面积，进而估算体积。
健康有益公司采用深度学习算法，利用手机摄像头拍摄食物，通过食物识别算法识别食物的类别，并进行较为精准的体积估算。
2. 间接重量估算：
虽然机器视觉技术本身不直接测量重量，但它可以通过体积估算和已知的食物密度信息来间接估算重量。例如，如果系统知道某种食物的密度，它就可以通过估算出的体积来计算重量。
在某些应用中，机器视觉技术还可以结合其他传感器（如称重传感器）来直接获取重量信息，但这超出了纯机器视觉的范畴。
3. 在食品包装中的应用：
在食品及包装行业中，机器视觉技术常用于检测产品的尺寸参数，如长度、宽度和高度，这些参数与产品的体积密切相关。
通过精确测量产品的尺寸，机器视觉技术可以间接地帮助估算产品的体积和重量，特别是在产品形状规则且密度均匀的情况下。
机器视觉技术主要通过体积估算和间接重量估算来帮助检测食品的重量和体积。在食品及包装行业中，这一技术的应用提高了检测效率和准确性，为生产企业提供了有力的支持。
