药品包装的方式主要有瓶装、袋装、铝塑泡罩包装3 种。其中药片铝塑泡罩包装在药品包装中占有很大的份额。在药片的生产包装过程中 ，需要经过搅拌、给药、压封、切割等流水作业，极易产生漏装、碎片、混入异物等现象。传统的人工挑选法和重量验测法已难以满足日益发展的生产需要。
为此 ，应用机器视觉和自动控制技术研制了一套铝塑泡罩药片包装自动检测系统，实时检测出空泡、残缺、裂纹及有异物等不合格产品，并予以剔除 ，为实现 100 %的检验合格率（即"零缺陷"）提供了有利的技术保障 。
机器视觉
机器视觉是研究用计算机来模拟人和生物的视觉系统功能的技术学科，利用视觉手段获取被测物体图像与预先已知标准进行比较，从而确定被测物体的质量状况。机器视觉技术正广泛地应用于各个方面，几乎遍及整个工业领域，甚至可以说，需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，1998 年的市场规模为 46 亿美元 ，而在国内 ，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向视觉检测自动化方面。
其研究目标与人的视觉一致，即让计算机具有对被测物体进行传感、抽象、判断的能力，从而达到识别、理解的目的。典型的机器视觉系统应完成如下任务∶图像获取、预处理、特征抽取、识别分类以及分析描述。
图像获取是利用图像输入设备（如摄相机）对被测物体进行获取，得到与视觉世界相对应的二维数字图像。
图像预处理即对获取的二维数字图像进行滤波、增强、矫正等操作，使其尽可能与实际景物相一致。
特征抽取是在预处理后的二维图像的基础上，分析并提取出对应物体的表面色彩、纹理或物体的表面轮廓形状 （统称为特征）。
识别分类即根据预先存在计算机中的物体"模式"，对特征抽取的结果进行分析、比较，判断图像中感兴趣的物体是否存在并确定其位置;或者区分标识图像中被测物体的类别。
理解描述则是从二维图像中估计推断出物体的三维立体信息，包括三维空间位置、表面形状的朝向等。
