随着药品和医疗器械安全性问题重要性的不断提升，越来越多的生产厂商将机器视觉技术引入实际生产中来，以达到提高生产效率，加强产品质量保障的目的。同样，在医疗系统中机器视觉也得到了越来越多的应用。

在工业和医疗领域，面对不可逆转的机器换人浪潮，首当其冲的是工作内容高度重复且机械化的生产线工人和配药打针的护士。随着人工智能、深度学习等技术的飞速发展，机器视觉正日趋敏锐，技术含量更高的质检与诊病工作也渐渐可以由机器人来担纲。或许在不久之后，人类质检员和专科医生也将变得岌岌可危。

机器视觉在看病方面的能力也颇像一个先知，它能比人类医生更早地看出潜伏在患者身上的病魔，且准确率也不输人类，甚至能纠正人类的漏诊、误诊。以往仅由人类医生来分析判断的超声、CT、磁共振等医学影像，交给机器人重新审视一遍会是个可靠的双保险。

传统人工智能模型的成本非常高，需要一大批的专家来教机器某一种疾病的各种类型的特征。这种模型准确率本身不高，而且能够做出来的病种也非常有限。医疗数据中有超过90%的数据来自医疗影像分析，医疗影像领域拥有孕育深度学习的海量数据，医疗影像诊断可以辅助医生，提升医生诊断的效率。

随着在医疗领域的不断深入，推想科技还在不断扩展人工智能的应用范围，而不只是局限在医疗影像诊断领域。通过引入机器视觉系统，完成对图像信息的采集、存储、管理、处理及传输等，使得图像资料得以有效管理和充分利用，也为行业提供强有力的技术支持。

通过机器视觉技术，我们可以检测到液体制剂的灌装液位、瓶体内杂质及封盖质量、尺寸不合格的胶囊、药品缺粒、药品的颜色缺陷、医药产品的外包装打码效果以及外包装纸箱的满箱及数量检测等。

机器视觉技术在医学疾病诊断方面的应用主要体现在两个方面：

1、图像增强、标记、渲染处理，通过对感兴趣区域测量比较，协助医生诊断（比如X射线成像、显微图片、B超、CT、MRI）。

2、利用专家知识和3D重构对物体三维信息与运动参数进行分析并给出形象准确的解释，如诊断与手术等。

机器视觉在医疗领域应用的优势是显而易见，可是目前，人工检视应用仍甚为广泛，但无法规避一些客观风险，如人眼的疲劳、误差、高速生产过程中精力的不集中、无法对检测效果量化考评、速度限制等。

由于医药行业本身的重要性，在药品制造生产环节中，任何一个失误的出现，都可能导致用户使用后出现问题，从而引发一系列状况，甚至能危机生命，而这些不利因素无疑会成为今后医疗领域发展的一个瓶颈。

机器视觉相较于人工检视，更稳定、效率更高，成本也得到控制。随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。