在当前国家工业4.0的大环境下，机器视觉行业的水平参差不齐。机器视觉行业大部分公司都在发展电子3C等方面，很少有公司涉足农副产品和食品的机器视觉检测。传统的农副产品检测方法存在检测标准不统一、检测速度慢、检测质量不稳定等问题。机器视觉技术的应用可以很好地解决这些问题。

传统的农副产品手工检验没有绝对的检测标准。大多数都是依靠人工检查人员来使用眼睛，检查的质量无法保证。机器视觉规定了精确的检测范围、高效的检测速度，以及基于人工智能的智能检测系统。区别于人工检测的另一个特点是机器视觉可以长时间运行。

开发了一种特殊的农副产品筛选算法。深度学习和神经网络保证了选择的准确性。送料机检测距离可控，使过量送料不会造成产品堆积、堵塞、碰撞、破皮等现象。

深度学习机器视觉系统从同类产品中汲取经验，并不断优化。农副产品外观和分级可视化系统采用自主开发的深度机器视觉系统。系统基于深度学习和机器视觉技术，能够高效完成农副产品的筛选和分类，精确检测农副产品的大小、形状、颜色等特征。同时，能够高效地处理大量数据，保证检测的准确性和准确性。

机器视觉技术的优势在于可以模拟人的视觉对目标进行识别、跟踪和测量，同时不断优化自身的检测精度和效率。这就赋予了机器视觉技术在农副产品检测领域广阔的应用前景。深度学习机器视觉系统实现了自动化、智能化、高效化检测，不仅可以提高农副产品的生产效率和质量，还可以降低生产成本和风险。