隨著藥品和醫(yī)療器械安全性問題重要性的不斷提升，越來越多的生產(chǎn)廠商將機器視覺技術(shù)引入實際生產(chǎn)中來，以達到提高生產(chǎn)效率，加強產(chǎn)品質(zhì)量保障的目的。同樣，在醫(yī)療系統(tǒng)中機器視覺也得到了越來越多的應(yīng)用。

在工業(yè)和醫(yī)療領(lǐng)域，面對不可逆轉(zhuǎn)的機器換人浪潮，首當(dāng)其沖的是工作內(nèi)容高度重復(fù)且機械化的生產(chǎn)線工人和配藥打針的護士。隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的飛速發(fā)展，機器視覺正日趨敏銳，技術(shù)含量更高的質(zhì)檢與診病工作也漸漸可以由機器人來擔(dān)綱?；蛟S在不久之后，人類質(zhì)檢員和?？漆t(yī)生也將變得岌岌可危。

機器視覺在看病方面的能力也頗像一個先知，它能比人類醫(yī)生更早地看出潛伏在患者身上的病魔，且準確率也不輸人類，甚至能糾正人類的漏診、誤診。以往僅由人類醫(yī)生來分析判斷的超聲、CT、磁共振等醫(yī)學(xué)影像，交給機器人重新審視一遍會是個可靠的雙保險。

傳統(tǒng)人工智能模型的成本非常高，需要一大批的專家來教機器某一種疾病的各種類型的特征。這種模型準確率本身不高，而且能夠做出來的病種也非常有限。醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像分析，醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生診斷的效率。

隨著在醫(yī)療領(lǐng)域的不斷深入，推想科技還在不斷擴展人工智能的應(yīng)用范圍，而不只是局限在醫(yī)療影像診斷領(lǐng)域。通過引入機器視覺系統(tǒng)，完成對圖像信息的采集、存儲、管理、處理及傳輸?shù)龋沟脠D像資料得以有效管理和充分利用，也為行業(yè)提供強有力的技術(shù)支持。

通過機器視覺技術(shù)，我們可以檢測到液體制劑的灌裝液位、瓶體內(nèi)雜質(zhì)及封蓋質(zhì)量、尺寸不合格的膠囊、藥品缺粒、藥品的顏色缺陷、醫(yī)藥產(chǎn)品的外包裝打碼效果以及外包裝紙箱的滿箱及數(shù)量檢測等。

機器視覺技術(shù)在醫(yī)學(xué)疾病診斷方面的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個方面：

1、圖像增強、標記、渲染處理，通過對感興趣區(qū)域測量比較，協(xié)助醫(yī)生診斷（比如X射線成像、顯微圖片、B超、CT、MRI）。

2、利用專家知識和3D重構(gòu)對物體三維信息與運動參數(shù)進行分析并給出形象準確的解釋，如診斷與手術(shù)等。

機器視覺在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢是顯而易見，可是目前，人工檢視應(yīng)用仍甚為廣泛，但無法規(guī)避一些客觀風(fēng)險，如人眼的疲勞、誤差、高速生產(chǎn)過程中精力的不集中、無法對檢測效果量化考評、速度限制等。

由于醫(yī)藥行業(yè)本身的重要性，在藥品制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，任何一個失誤的出現(xiàn)，都可能導(dǎo)致用戶使用后出現(xiàn)問題，從而引發(fā)一系列狀況，甚至能危機生命，而這些不利因素?zé)o疑會成為今后醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的一個瓶頸。

機器視覺相較于人工檢視，更穩(wěn)定、效率更高，成本也得到控制。隨著機器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。