近年來，全球醫療耗材市場規模持續擴張，GMP标準逐漸提升，用工成本也節節攀升。在藥品生産和包裝環節，傳統的人工檢測方式已經難以滿足生産自動化和品質控制的需求。随着AI技術的不斷發展，醫療産品生産缺陷視覺檢測的新技術應運而生，為各類醫用産品的生産品質檢測帶來了新的希望和驚喜。
作為人工智能領域的核心技術之一，AI視覺是機器視覺系統的最直接資訊源。它利用視覺傳感器和計算機代替人眼，賦予機器分割、分類、識别、跟蹤、判别等決定人眼目标的功能，進而使系統具備模拟人的“思維導圖”即人的思維邏輯的能力。采用深度學習技術可以有效應對工業複雜應用場景中傳統算法難以解決的問題。
傳統的圖像處理依賴于人工分析圖像的特征，通過圖像處理算法提取特征，再通過特征的關鍵參數來區分對象。特征提取主要依賴人工設計的特征提取器，需要專業知識和複雜的調制過程，同時這兩種方法都适合于特定應用，泛化能力和魯棒性較差。傳統的圖像算法可以解決某些特定場景的人工定義、設計和了解的圖像任務，但不能滿足多産品生産、多規格、材料動态運作、材料姿态多樣化、缺陷類型多樣化的應用需求。
智能視覺檢測系統則通過采集大量的圖像，對圖像資料進行标注并訓練神經網絡，訓練出的神經網絡能夠進行對象型推理。其智能主要基于深度學習的資料驅動進行特征提取，對資料集的表示更加高效準确，提取出的抽象特征魯棒性強，泛化能力強，可以是端到端的。智能視覺檢測系統可以解決隻能更進階抽象地記述的圖像識别、檢查等問題，具有更好的通用性，不需要複雜的調配。在産品的生産過程中可以有效地檢測各類瑕疵和缺陷，提高産品品質。
深圳市虛數科技有限公司一直專注于從事機器視覺行業，在機器視覺系統及機器視覺軟體領域不斷探索與研發。應用範圍涉及包裝印刷、電子、紡織、汽車制造、半導體等領域，為各行各業提供機器視覺産品、視覺自動檢測技術、視覺檢測裝置、視覺定位、視覺對位、視覺測量、缺陷檢測、非标檢測、标簽檢測、印刷檢測、機器視覺軟體、标簽品檢機等全套視覺解決方案。