随着计算机视觉技术的飞速发展，其在药物研发与生产中的应用日益广泛，在药物识别与质量控制领域，计算机视觉仍面临诸多挑战，药物形态多样，从片剂到胶囊，从液体到粉末，其外观、颜色、纹理等特征各异，这要求算法具备高度的灵活性和适应性，药物包装的多样性和复杂性增加了图像识别的难度，如不同材质、不同印刷工艺的标签和包装盒，都可能影响图像的准确识别，药物生产过程中的微小变化，如湿度、温度等环境因素的变化，都可能影响药物的外观特征，这要求算法能够捕捉这些微妙的变化并作出准确判断。
为了克服这些挑战，未来的研究应聚焦于开发更先进的图像处理和识别算法，以及更智能的机器学习模型，结合物联网技术，实时监测药物生产环境的变化，为计算机视觉在药物识别与质量控制中的应用提供更加坚实的支持。
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