从经济作物到海鲜和家禽，机器视觉高光谱成像技术将为全球食品检测加工行业提供更稳定，高效和准确的实时品质在线检测手段。
将高光谱成像技术（HSI）应用于食品检测和加工领域，能够为该领域带来全新的，先进的，无损和高通量自动化检测和分拣解决方案，从而减少从事枯燥，重复和繁重在线检测的工作人员的数量。同时由于高光谱成像技术能够采集到人眼难以察觉的颜色差异和人眼不可察觉的近红外光谱信息，因此具有更强的识别能力和识别精度。
高光谱成像技术在产业领域难以被推广的最大的痛点在于，不同细分行业的非专业技术人员面对高光谱成像仪采集的海量原始数据时往往会无所适从。而Headwall公司推出的MV.X高光谱成像系统则是通过内置的嵌入式数据采集处理单元实时将分析结果直接呈现给产业用户，为用户直接解决数据处理分析的难题。
系统配套的基于机器学习和人工智能的perClass® mira 软件可执行运行时处理，且交互，直观的模型训练功能让无背景知识的用户也能从容使用。
MV.X 主机将成像，系统控制和数据处理模块都封装在一个紧凑、防尘和防水的外壳中，即便是属于严苛的安装环境中，也能够保证长时间持续稳定的工作，并且主机是通过WEB界面进行控制，方便进行远程批量部署，能够满足各种产业领域对设备耐用性的需求。
异物检测：
即便大部分异物能够通过物理方式初筛进行剔除，但是与目标外观，颜色特别相近的异物往往难以被发现，通过高光谱成像技术能够快速定位同色异谱的异物，如下图案例中的在流水线上快速区分坚果，坚果壳，石头，木片和树枝等异物。
肉类污染物监测：
一般来说，肉类加工行业对于质量检测具有最严苛的标准。通过高光谱成像技术能够检测肉制品的完整性，是否被粪便污染，败血症，皮肤瘤等问题，避免出现严重的食品安全问题。
