相較于其他行業，醫藥及醫療行業一直都有著更高的行業標準，醫藥安全直接關系到人類的生命健康。為保障醫藥生產制造過程的質量和安全。醫藥企業積極引進各類先進技術完成藥品質量檢測，智能機器視覺檢測技術便是其中之一，應用智能機器視覺檢測技術可快速完成醫藥包裝檢測、藥品信息提取、藥品外觀檢測、藥品質量追溯等工作。

在醫藥制造的生產環節中，創新引進智能機器視覺檢測設備為解決傳統醫藥生產過程中人眼無法連續穩定地進行檢測和識別等難題提供了有效解決方案。同時，在藥品的生產包裝過程中，無論是藥品的泡罩包裝、液體灌裝，還是壓蓋、貼標、噴碼和裝盒檢測等環節，通過機器視覺與深度學習算法的結合應用，實現了相關流程的自動化生產，并保證了醫藥產品的零缺陷，智能機器視覺檢測技術在醫藥行業整體的升級轉型中有著不容忽視的地位。

基于智能機器視覺檢測技術的藥液質檢應用，一開始是由食品工業中的飲料生產開始應用，直至成熟安全后，才引入到了藥品的藥液質檢。之前的藥液質檢的傳統檢測方法是人工檢測，檢測車間設在一間獨立的暗房中，帶檢測的藥液，例如生理鹽水和葡萄糖，用人工的方式放在流水線上，流水線的速度由檢測工人控制，當藥品傳送到檢測工人面前時，工人將其從流水線上拿出，在專用的燈箱下判斷產品質量是否合格。

人工檢測存在著很大的弊端，很難滿足流水線的檢測速度無法實現實時、在線、非接觸檢測的檢測，更無法適應現代的質量控制和統計流程控制。基于智能機器視覺檢測技術的藥液質檢應用可以實現葡萄糖藥品的質量智能檢測，快速質檢封裝后的葡萄糖液體產品里面的懸浮物，如不溶性雜質、玻璃纖維等，瓶身的缺陷，瓶身有未清洗干凈的臟污等。

如今，隨著機器視覺技術及AI技術的更多發展，在藥品安全、檢測精度和質檢速度上，基于智能機器視覺檢測技術的藥液質檢應用比人工檢測高出不知道多少倍。虛數科技在機器視覺領域發展多年，解決了多款藥品制造難題，DLIA工業缺陷檢測等智能檢測軟件被應用到醫療的方方面面，如分類、異常檢測、目標檢測、分割、降噪等任務。智能機器視覺檢測不僅僅是藥品檢測方面的創新性進步，它也是藥品生產行業提高健康和安全標準的一個機會。