時代在進步，科技在發(fā)展，我們的生活正在發(fā)生日新月異的變化。但不變的是食品和藥品的安全工作永遠是關系國計民生的大事，是社會關注、人民關心的重大敏感問題。醫(yī)藥和食品行業(yè)是機器視覺應用較早的領域，目前在發(fā)達國家以及國內(nèi)知名企業(yè)中，機器視覺技術已經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模的應用。

醫(yī)藥和食品的安全檢測需求龐大且嚴苛，在醫(yī)藥和食品企業(yè)中人工成本越來越高、企業(yè)管理越趨繁瑣的情況下，機器逐步代替部分人工，機器視覺技術的應用成為了一種趨勢，也是保證產(chǎn)品優(yōu)良不可或缺的重要手段。隨著機器視覺技術的不斷成熟，它在醫(yī)藥和食品領域的市場發(fā)展空間非常大。

機器視覺并不算是一種新興技術，但機器視覺與深度學習算法結合的技術是！在醫(yī)藥和食品的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中，使用創(chuàng)新的智能機器視覺設備進行產(chǎn)品生產(chǎn)，能夠解決傳統(tǒng)生產(chǎn)制造時，人眼無法連續(xù)穩(wěn)定地進行檢測與識別應用的問題。無論是醫(yī)藥，還是食品，它們在生產(chǎn)包裝過程中的泡罩包裝、液體灌裝，壓蓋、貼標、噴碼和裝盒檢測等都是同一類型的機器視覺應用。通過機器視覺與深度學習算法結合使用，還能夠在實現(xiàn)相關流程自動化生產(chǎn)，從而保證醫(yī)藥和食品產(chǎn)品的零缺陷。

深度學習在識別能力上，算法的適應力上和特征提取和分類的流程上都有一定的優(yōu)勢，不需要專業(yè)的工程師就能參與就能完成，而傳統(tǒng)的做法還是需要專業(yè)工程師來完成，而有經(jīng)驗的專家是稀缺資源，一定程度上影響了項目的進度。深度學習也并非沒有缺點，它對硬件要求高，只有硬件性能提升，成本下降之后，才會更加的普及。從醫(yī)藥和食品中看見的機器視覺是冰山一角，虛數(shù)科技堅信，隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，促進機器視覺產(chǎn)業(yè)走向成熟，誕生更多的工業(yè)視覺場景應用，為中國制造企業(yè)提供全要素、全價值鏈、全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)賦能。