粮油品质的检测与评价是一项综合评价技术，是对受检产品的产前、产中、产后的全程评价。从以上研究报道说明，计算机视觉技术对稻米粒型的检测技术已基本上符合现实检测需要。但受米粒类型、光源均匀性等因素的影响，稻米的垩白率、精米机的整精米率等品质检测技术还不能满足现实检测需要，同时在仪器试验阶段，采用的稻米样本数量少、品种比较单一，仪器的通用性尚须进一步证明。综合电子鼻对稻谷或稻米的检测研究来看，电子鼻技术目前基本上处于应用开发阶段或可检出若干成份，同时电子鼻中所附的传感器对工作温度很敏感，这使得其工作环境必须能够被较良好的控制；金属氧化物型传感器所需的工作温度较高，因此测试前需要对传感器进行预热，而且长时间工作之后响应基准值容易发生漂移。模式识别方法还有待改进，人工神经网络作为一种实现复杂非线性映射的方法，相对于传统识别方法具有较好的识别效果，但是需要的训练样本量比较大，给取样带来了不便。因此，电子鼻技术的发展还依赖于传感器技术与模式识别技术的发展。电子舌技术在油脂这种特殊的物料研究应用上，还有待进一步的验证与改良。

但随着计算机技术、传感技术以及模式识别的发展与完善，诸如利用计算机视觉技术进行稻米加工品质的在线检测，电子鼻技术进行香稻品种的区分以及电子舌技术进行油脂品质的无损检测方法必将成为可能，也将成为今后重要的研究热点，为粮油品质的检测评价提供又一无损检测途径。