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隨著(zhù)藥品和醫療器械安全性問(wèn)題重要性的不斷提升，越來(lái)越多的生產(chǎn)廠(chǎng)商將機器視覺(jué)技術(shù)引入實(shí)際生產(chǎn)中來(lái)，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，在醫療系統中機器視覺(jué)也得到了越來(lái)越多的應用。

在工業(yè)和醫療領(lǐng)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(chǎn)線(xiàn)工人和配藥打針的護士。隨著(zhù)人工智能、深度學(xué)習等技術(shù)的飛速發(fā)展，機器視覺(jué)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(lái)?yè)V?；蛟S在不久之后，人類(lèi)質(zhì)檢員和專(zhuān)科醫生也將變得岌岌可危。

機器視覺(jué)在看病方面的能力也頗像一個(gè)先知，它能比人類(lèi)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(lèi)，甚至能糾正人類(lèi)的漏診、誤診。以往僅由人類(lèi)醫生來(lái)分析判斷的超聲、CT、磁共振等醫學(xué)影像，交給機器人重新審視一遍會(huì )是個(gè)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(zhuān)家來(lái)教機器某一種疾病的各種類(lèi)型的特征。這種模型準確率本身不高，而且能夠做出來(lái)的病種也非常有限。醫療數據中有超過(guò)90%的數據來(lái)自醫療影像分析，醫療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)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(zhù)在醫療領(lǐng)域的不斷深入，推想科技還在不斷擴展人工智能的應用范圍，而不只是局限在醫療影像診斷領(lǐng)域。通過(guò)引入機器視覺(jué)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(yè)提供強有力的技術(shù)支持。

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

機器視覺(jué)技術(shù)在醫學(xué)疾病診斷方面的應用主要體現在兩個(gè)方面：

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

2、利用專(zhuān)家知識和3D重構對物體三維信息與運動(dòng)參數進(jìn)行分析并給出形象準確的解釋?zhuān)缭\斷與手術(shù)等。

機器視覺(jué)在醫療領(lǐng)域應用的優(yōu)勢是顯而易見(jiàn)，可是目前，人工檢視應用仍甚為廣泛，但無(wú)法規避一些客觀(guān)風(fēng)險，如人眼的疲勞、誤差、高速生產(chǎn)過(guò)程中精力的不集中、無(wú)法對檢測效果量化考評、速度限制等。

由于醫藥行業(yè)本身的重要性，在藥品制造生產(chǎn)環(huán)節中，任何一個(gè)失誤的出現，都可能導致用戶(hù)使用后出現問(wèn)題，從而引發(fā)一系列狀況，甚至能危機生命，而這些不利因素無(wú)疑會(huì )成為今后醫療領(lǐng)域發(fā)展的一個(gè)瓶頸。

機器視覺(jué)相較于人工檢視，更穩定、效率更高，成本也得到控制。隨著(zhù)機器視覺(jué)技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，它將在現代和未來(lái)制造企業(yè)中得到越來(lái)越廣泛的應用。