食品里异物的测试方法包括以下几种：

人工挑选

直接目视检查：无需辅助工具，通过肉眼直接观察食品是否有异物。这种方法简单但效率低，容易漏检，且无法检测包装好的产品。

辅助工具检查：使用放大镜、镜子等辅助工具进行更细致的检查。这种方法比直接目视检查更为准确，但仍受限于人工的细致程度和效率。

筛网检测

振动筛：通过振动将不同粒径或密度的固体物料分离。适用于液体、粉料产品和小颗粒产品，但无法检测包装好的产品，且金属过滤网破损后可能成为污染源。

筛网：利用粉状物料通过筛网时自身重力作用进行过滤。同样适用于液体、粉料产品和小颗粒产品，包装好的产品无法使用，且金属过滤网破损后可能成为污染源。

管道过滤：通过泵产生的压力过滤液体或粉末以除去杂质。这种方法适用于液体和粉料产品，包装好的产品无法使用，且金属过滤网破损后可能成为污染源。

磁分离

金属探测器：利用金属的磁导率和电导率检测食品中的金属异物。适用于所有类型的金属，但对非磁性金属的检测灵敏度较低。包装好的产品无法检测。

X光检测

X射线发射：设备产生高能量的X射线束，穿透食品并与食品中的不同物质产生相互作用。

X射线吸收和散射：低密度物质（如脂肪）吸收较低，高密度物质（如金属）吸收较高，异物通常具有较高的密度，因此会对X射线产生明显的吸收或散射。

接收和图像处理：接收器接收经过食品后的X射线束，转换为电信号并传送给图像处理系统，生成食品的内部图像。

异物识别：图像处理系统使用先进的算法和模式识别技术检测异物，比对预设的异物特征和形状，标记出异物。

报警和剔除：检测到异物后，系统触发报警并自动剔除带有异物的食品，确保产品质量和安全。

机器视觉技术

图像采集：使用高分辨率相机拍摄食品图像。

图像预处理：对图像进行降噪、增强对比度等处理，提高图像质量。

特征提取：从图像中提取关键特征，如颜色、形状、纹理等。

异物识别：通过比较提取的特征与预设的异物特征库，判断是否存在异物。

异物剔除：一旦检测到异物，系统自动发出信号，控制生产线上的剔除装置将异物剔除。

近红外光谱检测技术

非破坏性检测：适用于瓜果蔬菜等成品食品的无损检测，节省人力物力。

在线检测：装置可安装在生产线上，对加工原料、半成品和成品进行在线检测，及时发现物质变化，保证产品质量稳定。

感官检测

视觉检测：将食品倾倒到干净的白瓷碟中观察，检查是否有可见的异物。

嗅觉检测：闻食品是否有异味或发臭、发酸等异常气味。

味觉检测：品尝食品是否有苦、涩等异常味道。

这些方法各有优缺点，通常根据食品类型、生产环境和异物种类选择合适的检测方法。例如，对于金属异物，金属探测器和X光检测较为适用；对于包装好的产品，可能需要结合多种方法进行综合检测。