近年来，机器视觉检测技术已经有了很大发展，现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库，工业视觉检测，智能软件可自学在哪里发现错误，而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，或显示缺陷位于何处，且即使是改变设计的产品也能被快速辨识，在任何情况下，机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。

机器视觉检测技术在医i药行业的应用：1、瓶塞检测在制药行业中，药瓶的灌装通常是在高速的情况下进行，当药品灌装结束后必须马上将瓶塞准确盖上。而瓶塞必须进入到瓶颈的正确位置后才能保证合格的密封，此环节相当重要，可直接影响到药瓶质量和药品安全。通过机器视觉可以检测瓶塞位置是否正确，是否紧密，是否有缺损等。

机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中，这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的，能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志（物体），能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的，只要传感器部分设置完成后，后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器（LIDAR（激光探测与测量）、雷达、摄像头、红外传感器）的输入数据有所改变，系统就会立刻做出i佳的决策。

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