被檢測的非金屬材料通常具有一定的產品效應，產品效應的大小直接影響金屬探測器的工作性能。數字金屬探測器側利用數字信號處理能力補償產品效應，可以減少產品效應對金屬探測器工作過程的影響?？商岣呓饘偬綔y器的檢測性能。

一般廠商往往從三個方面解決這個問題。

1.對特征的理解

利用對產品效應特征的理解，通過智能識別區分金屬和產品效應的差異，提高金屬探測器的工作性能；一般可以達到很好的檢測性能，但鋁箔包裝產品的檢測需要特殊定制。

2.改變頻率

利用不同的產品效應來提高探測器的性能，不同的工作頻率，但問題是這種方法會降低非鐵磁金屬的靈敏度，往往會提高鐵磁金屬的性能，但會降低不銹鋼的靈敏度。

3.多頻特征識別

利用兩種或兩種以上頻率工作，采用特征分析的金屬探測器；這種方法是一種折中技術，可以達到一定的效果。工作條件一般會提高一些鐵磁性金屬的檢測靈敏度，但不銹鋼的性能提高有限。

產品效應的大小不僅與產品的導電性或磁性有關，還與被檢測產品的體積有關。當產品性質一定時，產品包裝越大，產品效應越強，產品效應越強，越影響檢測靈敏度。在食品工業中，由于其設備的特殊性，探測器對不銹鋼檢測的性能往往要求嚴格，因此探測器的一般智能識別方法在實際應用中效果更好。