在食品药品制造、粮食加工业中，为保障产品品质、控制质量成本，检测环节对于质量管理必不可少。
为检出种类多、形态不一的缺陷，以往制造企业一般采用检测设备辅助人工质检的办法，使用传统算法的检测设备可快速进行相对简单、可量化的缺陷检测，人工质检则进行复杂、难以量化的缺陷检测，但人工质检成本高，在速度与准确率等方面难以适应大批量生产的产线需求。

如何以机械替代人工，提高复杂缺陷检测的效率与准确率？AI人工智能的分支之一，深度学习算法技术已快速发展至可以融入产线之中，高效完成复杂缺陷的检测任务。
深度学习算法通过可达数千层的神经网络，模拟人的思维过程和行为，结合光学装置以及传感器之后，可以模拟人工识别分析图像，检测难以量化特征、无规律的缺陷，比如发芽花生中的花生芽形状不一、特征难以量化，传统算法难以应对，但智能检测设备通过深度学习算法可以识别其中的细微差异，区分发芽花生与正常花生。
基于深度学习算法的智能检测设备与人工检查相比较，视觉感知范围更广，同时在速度、准确率、环境适应性等方面有大幅提升，能够快速融入高速、高产量的自动化产线。
太易检测致力于光谱在线检测技术研究，将深度学习算法应用于食品检测、粮食分选等领域，针对不同的产品，太易检测还可通过个性化方案与配置，为客户针对性地解决检测问题。

太易智能X射线异物检测机应用深度学习算法，有效提升检测精度，除常规的异物检测功能之外，还可对说明书漏放、雪糕裂缝、奶酪棒缺失、小包装食品封口漏油夹料等复杂的质量问题进行检测。

小包装食品检测案例

太易智能视觉检测机，可对桶面等产品的热缩膜外包装进行360°无死角的缺陷检测，还可根据客户需求，定制喷码检测、高歪盖检测、液位检测等解决方案，旨在为生产企业解决现实难题，提升生产效率、产品质量。