机器视觉技术是属于人工智能的重要分支。人工智能的研究围绕在如何使机器具备人类智能，其架构可分为基础支持层、技术层、应用层。基础支持层包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的发动机，数据量、运算能力提升以及深度学习算法促进了人工智能技术的应用发展；技术层侧重人类智能的某一方面，包括视觉类技术（机器视觉、计算机视觉）、语音类技术（语音识别、机器翻译等）、自然语言处理类技术、人机交互等；应用层则是人工智能技术的具体落地，可以是具体的产品、装备（如智能检测装备），也可以是一类解决方案（如人脸识别）。从机器视觉的架构来看，从底层的传感、到算法集成应用，隶属于人工智能在工业领域的应用
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使用数粒机，需要先对种子进行清选，去除种子中的杂质，因为当种子中掺有杂质时，也会在光导管中形成投影而计数，影响数粒结果。还有一个需要注意的地方就是控制或者调节好数种盘的轨道宽度，因为正确的数粒要求种子排成一行，一次落下，落下一粒即产生一个投影，计数为1。如果轨道过于宽大，种子以两粒或者三粒的方式同时落下，则它们由于下落高度相同，种子质量也相差无几，无法区分出他们的下落时间差，结果就是在光导管上只产生了一个投影，错误记数为1粒种子，这时候误差就会产生，所以为了避免这种误差，应实现调节好数粒机的轨道宽度。
宁夏工业Z1650多道组合式视觉数粒机视觉数粒机精度远高于传统光电、称重计数方式。
在瓶包装中，药品装瓶通常采用两种方式，计数和称重。数粒式颗粒包装方式由于工序更为简洁，因而得到采用。目前，药品数粒包装占整个固体包装市场80%以上的市场份额。本文针对传统光电式数粒机存在的缺点，利用DSP与线阵CCD作为检测计数元件，设计了更为先进的数粒机系统。本数粒机系统的检测元件远离被检药粒，受粉尘影响减少；设计了检测通道，能够检测计数各种形状尺寸的药粒；采用线阵CCD作为图像捕捉元件，速度快、无边缘灵敏度低的问题；采用双镜头扫描，用来药品计数与颗粒数粒校验，消除传感器多计或漏计引起的瓶装量误差。
广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念：识别（狭义的）：对一个或多个经过预先定义或学习的物体或物类进行辨识，通常在辨识过程中还要提供他们的二维位置或三维姿态。鉴别：识别辨认单一物体本身。例如：某一人脸的识别，某一指纹的识别。监测：从图像中发现特定的情况内容。例如：医学中对细胞不正常技能的发现，交通监视仪器对过往车辆的发现。监测往往是通过简单的图像处理发现图像中的特殊区域，为后继更复杂的操作提供起点。
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电子数粒机一直到上世纪经70年代末才正式应用于制药行业，我们称之为光电数粒机时代。或许也可以叫全自动电子数粒机，为什么这样说呢？因为是在原来种子数粒的基础上去研发以及革新的，真正的意义是高速数粒方面量的飞跃。是实实在在的解决劳动力，降低使用成本，也完全实现制药行业外包的机械包装设备的全自动化。缺点：这种方法数粒误差率以及速度上不去了。因为采用PLC单机一样采用串行执行指令，速度不能快的特点，并且红外线脉冲单线扫描。而实现真正意义上光电数粒机实行，是由于近这几年，人工成本的几倍高涨，制药厂对数粒机的计数能力又再次提出了更高的要求了，还有这两个点：数粒机的速度要更快点，精确度要更高点。
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学习功能是本数粒机的特色的功能。能够从用户的角度出发，让设备能自动识别物料并设定好每种物料的识别关键参数，降低了新物料的参数设定难度。
想要应用此功能，事先准备好一定数量的新物料，按照物料大小，在几千到几万不等（建议不小于3000个），参与学习的物料越多，学习到的参数就会越准确。将待学习的物料放入料斗中，点击“开始学习”，等待物料全部通过扫描面后点击“停止学习”，系统会提示学习结果，整个学习过程结束。学习参数以新建的形式出现在项目列表中，名称默认为学习+时间，供用户参考和调用，为防止混淆，建议立即改为当前学习物料的名称或型号。
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