在数字化管控平台接入之前，检查食品安全需执法人员前往各工厂实地巡检，费时又费力。AI智能跟物联网技术的引入，检查过程从线下转到线上，实现全透明、多方位的实时在线监管，既节省人力，也提升了效率。
目前，食品行业对于质量检测的大部分需求集中于食品外包装检测、瓶装饮料的液位及异物检测、瓶盖包装检测等。在以往，这些检测通常通过人力完成，由于生产量大、食品种类多，因此人工质检员数量也多。
在检验区、洗手更衣区、成品库以及生产过程的关键点位安装摄像头，并在仓库等有温度、湿度要求的场所，加装物联感控设备。通过AI抓拍实时识别生产过程中的违规行为，第一时间在后台发出整改提醒，这样，工作人员就可以在后台获取实时数据，实现线上监管，确保食品生产流程安全合规，切实保障消费者权益。
机器视觉检测：可适应不同场景检测需求，灵活度较高;可适用于缺陷形态复杂、环境复杂的检测目标，适应范围广;算法平台支持零成本开发，成本投入小;开发周期短，落地使用快。
在智能化时代，现代化食品加工行业倡导将工人从传统的重复性生产劳动中解放出来，用机器取代这些人工作业，机器视觉技术作为食品工业智能化质检中的关键技术，已经得到众多智能化大厂的应用。
AI机器视觉因其精确、智能的特征，目前已经被广泛应用于食品原材料、外包装、食品加工等行业的外观质检工作中。随着现代科技的高速发展，高标准、高效率已经成为众多企业追求的目标。现代化的工业生产大多倾向智能一体化，例如，薯片的生产，从土豆的清洗，到最后薯片的装袋、封口，都不需要人为参与。更重要的一点是通过机器视觉可以精准地发现原材料清洗得是否干净、是否有腐烂情况、封口是否密封、标签是否完整，这一整套完善的“智检”工作流程，大幅提升了现代工厂的质检效率，为高品质产出提供了多层保障。以AI机器视觉为代表的生产方式将成为未来所有食品工业生产的大趋所势，这一点已经成为业界的共识。
