隨著藥品和醫療器械安全性問題重要性的不斷提升，越來越多的生產廠商將機器視覺技術引入實際生產中來，以達到提高生產效率，加強產品質量保障的目的。同樣，在醫療系統中機器視覺也得到了越來越多的應用。

在工業和醫療領域，面對不可逆轉的機器換人浪潮，首當其沖的是工作內容高度重復且機械化的生產線工人和配藥打針的護士。隨著人工智能、深度學習等技術的飛速發展，機器視覺正日趨敏銳，技術含量更高的質檢與診病工作也漸漸可以由機器人來擔綱。或許在不久之后，人類質檢員和專科醫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。以往僅由人類醫生來分析判斷的超聲、CT、磁共振等醫學影像，交給機器人重新審視一遍會是個可靠的雙保險。

傳統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。醫療數據中有超過90%的數據來自醫療影像分析，醫療影像領域擁有孕育深度學習的海量數據，醫療影像診斷可以輔助醫生，提升醫生診斷的效率。

隨著在醫療領域的不斷深入，推想科技還在不斷擴展人工智能的應用范圍，而不只是局限在醫療影像診斷領域。通過引入機器視覺系統，完成對圖像信息的采集、存儲、管理、處理及傳輸等，使得圖像資料得以有效管理和充分利用，也為行業提供強有力的技術支持。

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

機器視覺技術在醫學疾病診斷方面的應用主要體現在兩個方面：

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

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

機器視覺在醫療領域應用的優勢是顯而易見，可是目前，人工檢視應用仍甚為廣泛，但無法規避一些客觀風險，如人眼的疲勞、誤差、高速生產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。

由于醫藥行業本身的重要性，在藥品制造生產環節中，任何一個失誤的出現，都可能導致用戶使用后出現問題，從而引發一系列狀況，甚至能危機生命，而這些不利因素無疑會成為今后醫療領域發展的一個瓶頸。

機器視覺相較于人工檢視，更穩定、效率更高，成本也得到控制。隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，它將在現代和未來制造企業中得到越來越廣泛的應用。