藥品包裝的方式主要有瓶裝、袋裝、鋁塑泡罩包裝3 種。其中藥片鋁塑泡罩包裝在藥品包裝中占有很大的份額。在藥片的生產包裝過程中 ，需要經過攪拌、給藥、壓封、切割等流水作業，極易產生漏裝、碎片、混入異物等現象。傳統的人工挑選法和重量驗測法已難以滿足日益發展的生產需要。
為此 ，應用機器視覺和自動控制技術研制了一套鋁塑泡罩藥片包裝自動檢測系統，實時檢測出空泡、殘缺、裂紋及有異物等不合格產品，并予以剔除 ，為實現 100 %的檢驗合格率（即"零缺陷"）提供了有利的技術保障 。
機器視覺
機器視覺是研究用計算機來模擬人和生物的視覺系統功能的技術學科，利用視覺手段獲取被測物體圖像與預先已知標準進行比較，從而確定被測物體的質量狀況。機器視覺技術正廣泛地應用于各個方面，幾乎遍及整個工業領域，甚至可以說，需要人類視覺的場合幾乎都需要機器視覺。目前，國際上視覺系統的應用方興未艾，1998 年的市場規模為 46 億美元 ，而在國內 ，工業視覺系統尚處于概念導入期，各行業的領先企業在解決了生產自動化的問題以后，已開始將目光轉向視覺檢測自動化方面。
其研究目標與人的視覺一致，即讓計算機具有對被測物體進行傳感、抽象、判斷的能力，從而達到識別、理解的目的。典型的機器視覺系統應完成如下任務∶圖像獲取、預處理、特征抽取、識別分類以及分析描述。
圖像獲取是利用圖像輸入設備（如攝相機）對被測物體進行獲取，得到與視覺世界相對應的二維數字圖像。
圖像預處理即對獲取的二維數字圖像進行濾波、增強、矯正等操作，使其盡可能與實際景物相一致。
特征抽取是在預處理后的二維圖像的基礎上，分析并提取出對應物體的表面色彩、紋理或物體的表面輪廓形狀 （統稱為特征）。
識別分類即根據預先存在計算機中的物體"模式"，對特征抽取的結果進行分析、比較，判斷圖像中感興趣的物體是否存在并確定其位置;或者區分標識圖像中被測物體的類別。
理解描述則是從二維圖像中估計推斷出物體的三維立體信息，包括三維空間位置、表面形狀的朝向等。
