视觉上的海鲜质量，如皮肤外观、颜色和眼睛的整体性，直接影响其经济价值和消费者接受度。消费者总是通过海鲜的颜色来评估和识别新鲜度、风味和产品质量。然而，传统的感官评估非常耗时，只有专业操作人员才能正确使用。机器视觉系统（MVS）被定义为通过图像处理对海鲜的表面信息和有用描述的总结，它包括用于获取图像的数码相机，照明系统和用于分析图像的计算机软件（为了提高机器视觉系统的人类视觉质量，物理传感器获得的图像通过适当的计算硬件和软件实用程序进行分析）。
    过去，机器视觉技术的应用主要集中在海产品的质量评估上，其中包括海产品加工和储存过程中的形态评估、物种检测和一些物理化学性质。随着MVS技术的进步，借助这种方法对鱼类新鲜度的评价研究越来越受到关注。初步研究表明，MVS可以通过检测鱼眼的亮度变化和提取鳃的特征来评估鱼类的新鲜度。这些结果都表明，机器视觉技术有效地反映了海鲜品质，是预测海鲜新鲜度的有用工具。这里需要注意的是，合理的算法选择对于处理图像信息至关重要。因此，开发高效而强大的算法，如人工神经网络（ANN），将促进图像分析的更大发展，并使其成为机器视觉的核心。
    虽然机器视觉具有可视化和非接触模式的优势，但它并没有获得海鲜化学成分（蛋白质、脂肪和水）的具体浓度。因此，MVS与光谱技术（提供化学物质的综合信息）相结合的应用最近受到关注。同时，研究人员还首次通过将机器视觉和光谱技术整合到鱼类质量分类中，证明了数据融合的可行性和优越性。

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