近年来，全球医疗耗材市场规模持续扩张，GMP标准逐步提升，用工成本也节节攀升。在药品生产和包装环节，传统的人工检测方式已经难以满足生产自动化和质量控制的需求。随着AI技术的不断发展，医疗产品生产缺陷视觉检测的新技术应运而生，为各类医用产品的生产质量检测带来了新的希望和惊喜。
作为人工智能领域的核心技术之一，AI视觉是机器视觉系统的最直接信息源。它利用视觉传感器和计算机代替人眼，赋予机器分割、分类、识别、跟踪、判别等决定人眼目标的功能，从而使系统具备模拟人的“思维导图”即人的思维逻辑的能力。采用深度学习技术可以有效应对工业复杂应用场景中传统算法难以解决的问题。
传统的图像处理依赖于人工分析图像的特征，通过图像处理算法提取特征，再通过特征的关键参数来区分对象。特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要专业知识和复杂的调制过程，同时这两种方法都适合于特定应用，泛化能力和鲁棒性较差。传统的图像算法可以解决某些特定场景的人工定义、设计和理解的图像任务，但不能满足多产品生产、多规格、材料动态运行、材料姿态多样化、缺陷类型多样化的应用需求。
智能视觉检测系统则通过采集大量的图像，对图像数据进行标注并训练神经网络，训练出的神经网络能够进行对象型推理。其智能主要基于深度学习的数据驱动进行特征提取，对数据集的表示更加高效准确，提取出的抽象特征鲁棒性强，泛化能力强，可以是端到端的。智能视觉检测系统可以解决只能更高级抽象地记述的图像识别、检查等问题，具有更好的通用性，不需要复杂的调配。在产品的生产过程中可以有效地检测各类瑕疵和缺陷，提高产品质量。
深圳市虚数科技有限公司一直专注于从事机器视觉行业，在机器视觉系统及机器视觉软件领域不断探索与研发。应用范围涉及包装印刷、电子、纺织、汽车制造、半导体等领域，为各行各业提供机器视觉产品、视觉自动检测技术、视觉检测设备、视觉定位、视觉对位、视觉测量、缺陷检测、非标检测、标签检测、印刷检测、机器视觉软件、标签品检机等全套视觉解决方案。