機器視覺 就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
隨著全球醫療耗材市場規模持續增長，GMP標準不斷提高，用工成本不斷上升。 在藥品生產和包裝環節，傳統的人造燈檢測方式已經不能滿足生產自動化和質量控制的要求。 使用工業相機進行質量檢測具有檢測圖像大、缺陷靶小、缺陷種類多( 30多種)等特點，常規視覺檢測方法無法有效識別檢測小靶缺陷。與傳統的視覺圖像比較缺陷檢測技術相比，深度學習缺陷檢測技術具有識別率高、提高性好、可編輯性強的優點。
該設備每秒完成50幅圖像的采集、檢測結果的輸出，可以實時監控生產線的生產質量，利用數據挖掘技術可以從海量數據中提取隱含的、有潛在價值的質量信息。當智能檢測裝備檢測到生產質量發生較大波動時，可及時有效地對前路灌封注射器成型裝備提供生產工藝參數調整建議，從而降低廢品率，提高生產質量。
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