机器视觉系统在食品质量控制中的关键技术主要包括以下几个方面：
1. 图像采集技术：
图像采集是机器视觉系统的第一步，其质量直接影响到后续的图像处理和分析。
关键技术包括选择合适的相机和镜头，以确保高分辨率的图像捕捉，减少图像模糊和失真。
光源的设置同样重要，需要保证光源的均匀性和稳定性，以减少阴影和光斑的干扰，提高图像的清晰度和对比度。
2. 图像处理技术：
图像处理是机器视觉系统的核心部分，其精度决定了最终的检测结果。
关键技术包括图像去噪、图像增强和图像分割等预处理步骤，以提高图像质量，便于后续分析。
特征提取、特征分类和特征识别等图像分析技术也是关键，它们用于提取图像中目标的特征，并进行分类和识别。
3. 图像分析算法：
图像处理算法如深度学习和卷积神经网络(CNN)等，在现代机器视觉系统中发挥着重要作用。
这些算法能够处理复杂的图像数据，提高检测精度和效率。
4. AI与机器视觉的结合：
AI技术的引入，特别是机器学习和深度学习算法，使机器视觉系统能够更智能地进行图像分析和判断。
AI机器视觉检测技术已经成为食品工业智能化质量检验里的关键技术，得到了广泛应用。
机器视觉系统在食品质量控制中的关键技术涉及图像采集、图像处理、图像分析算法以及AI与机器视觉的结合等多个方面。这些技术的综合应用，能够显著提高食品质量控制的精度和效率。
