❶ 人工智慧在醫療領域能幹啥
人工智慧用來提高健康醫療服務的效率和自動化程度。人工智慧技術的發展在過去備受質疑，然後如今我們發現大數據技術正在推進人工智慧的進程，在醫療健康領域也是如此。
分析患者行為，制定個性化腫瘤治療方案
例如，兩位乳腺癌患者可能會得到相同的治療方案，但其實兩者的身體情況可能完全不同。
其中一個可能是馬拉松長跑者，另外一個是喜歡安靜的讀書的人；一個可能是吸煙者，另一個也許是個注重養生的人；一個可能都60多歲了，另一個也就剛剛40。這樣的情況在我們身邊是常見的。
所以考慮到方方面面的不同，這兩位患者需要兩種不同的治療方案。
而對於科學家和醫生來說，難度在於掌握特定患者的個人信息。重要的關鍵信息常常淹沒於大量的數據當中，醫生根本沒有時間（可能要一年）在茫茫信息中篩選出他們想要的。
於是許多研究者想方設法利用人工智慧的方式來跨越這個難度。
比如，卡耐基梅隆大學和匹茲堡大學的科學家，正在用人工智慧從電子病歷、診斷影像、處方、基因組資料、保險記錄，甚至是可穿戴設備的數據中挑選出有用信息，為特殊疾病和特殊人群設立醫療保健方案。
研究者們利用大數據來創建特定的醫療方案、控制傳染病，並尋找致命性疾病的治療方法。
「現在遇到的最大問題就是，系統並不智能。」 卡耐基梅隆大學機器學習系的教授Eric Xing說道。「存儲在系統中的數據基本上是死數據，而機器學習和人工智慧可以把有用的信息從海量數據中分離出來。你可以這樣理解，就像是有一個人工的大腦在代替一個『死』的存儲系統在工作。」
他表示，卡耐基梅隆大學和匹茲堡大學正在與匹茲堡大學醫學中心合作一個「匹茲堡健康數據聯盟」的項目。醫療中心在接下來的6年中，會每年資助研究者1000~2000萬美元用於這項研究。
科學家正在用從醫療中心獲得的健康數據（剔除了患者身份信息），來研究如何能夠更快速有效的分析大數據，去創造一個與健康醫療相關的技術和服務，能針對不同患者更好的做診斷、治療和溝通。
「每個患者都是不同的個體。」Xing補充道，「一個非常簡單的觀點，比如說乳腺癌應該用葯物A或者B來治療。但是由於生活方式、生活環境和其他相關健康因素的獨特性，使得每個人都是一個不同的獨立個體。而人工智慧不單單是從一位醫生那裡提取信息，而是來自大量有經驗的醫生，這樣，它就能從不同患者那裡梳理出有共性的信息。」
此外，人工智慧軟體工作效率遠遠高於人腦，能夠更快速的找到數據的模式和相似性，幫助醫生和科學家發現最關鍵的信息。
舉例來說，一名50歲的糖尿病患者，生活方式很積極，某一種治療方法可能對他很有效果。那麼醫生就可以用同一種治療方法，來醫治其他患有相同特性的糖尿病患者。
Xing表示，他們的團隊就正在研究一款App，可以為用戶提供一些健康生活建議，規避一些疾病。此款App可能會在一年內上線。
Philip Lehman，卡耐基梅隆大學計算機科學副院長告訴筆者，這款App應用了人工智慧，可以告訴人們什麼時候該去看醫生，咨詢什麼樣的醫生以及怎樣保持身體健康。
「比如，現在大家一般會通過手機來搜索，『我怎麼到某個地方』。」 Lehman在采訪中表示。「其實，你把它搬到醫療上是一樣的。『我怎麼做才能感覺好點或者活的久一點』？」
Lehman和Xing希望，從App到機器學習工具和服務，他們都能延展出不同產品的原型，在未來的5-6年內，開發出十幾個新產品。
這方面比較出名的公司，是獲得IBM投資的Welltok，它藉助IBM的「沃森」超級電腦，來構建通過個性化活動與用戶溝通的願景。其App Cafewell Concierge 利用沃森系統的自然語言處理能力，來更好的了解用戶的需求，平衡對用戶的激勵和警告，以此達到預期目標來回饋用戶。
虛擬醫療助手，改善葯物依從性
比如，Aicure，利用移動技術和面部識別技術來判斷患者是否按時服葯，再通過App來獲取患者數據，用自動演算法來識別葯物和葯物攝取。患者數據會通過與HIPAA（健康保險流通與責任法案）兼容網路實時的反饋給臨床醫生，這樣醫生就可以確認他的患者是否在按照他們的囑咐按時服葯。當然，這項技術也可以被用來標識不良事件。
還有一個是，Next IT開發的一款app Alme Health Coach，去深掘人們為什麼不按時服葯。對於健康服務業來說，Next IT雖然還是個新手。但是它曾經開發了一款app「虛擬助手」來幫助消費者解決在銀行、零售、財產管理等方面遇到的問題。
一般，一些人工智慧的組件會重復用戶話語來明確用戶想法。而Alme Health Coach是專為特定疾病、葯物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鍾同步，來觸發例如『睡得怎麼樣』的問題，還可以提示用戶按時服葯。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，來更好的與病人對接（前提是患者願意共享他們的數據）。
跟蹤狀態，自動匯報支持智能看護
人工智慧技術公司Automated Insights把它的自然語言生成平台Wordsmith與Great Call（移動App開發者）合作。家人和朋友可以通過與App連接的GreatCall設備，來獲取設備攜帶者的信息。它主要用於老年人看護，當攜帶者需要幫助的時候，App可以收到消息提醒。此外，該App還有GPS定位專利技術，可以獲取用戶的位置信息。
目前，該公司已經被Vista Equity Partners 和STATS（體育信息技術公司）收購。利用Wordsmith的自動書寫功能，將對看護者的情況，包括所在地點、活動路線、電池狀態、設備使用情況等信息自動生成文字報告給看護人。
智能化葯物研發
生物科技公司也正在把人工智慧和大數據結合到一起，來識別新的葯物化合物，比如Cloud 制葯和 Berg。
Berg通過開發的Interrogative Biology人工智慧平台，來研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防禦組織，以及發病原理機制，利用人工智慧和大數據來推算人體自身分子潛在的葯物化合物。
這種方法有很多優點，不但使得靶向治療成為今天醫學治療的趨勢，而且利用人體自身的分子來醫治類似於糖尿病和癌症等疑難雜症，要比研究新葯的時間成本與資金少一半。
當然，Berg不是這個領域的唯一公司。Cloud制葯就在專注於這個領域的研發，並已融資2000萬美元。
還有，強生和賽諾菲，也正在用「沃森」超級系統（一個可迅速在海量數據中識別相關模式的計算機系統）來支持葯物研發。
強生用「沃森」來快速分析詳細的臨床試驗結果的科技論文，加快對不同治療方法的對比效果研究，以求獲得葯物在更廣泛領域的應用，而這些用普通的方法，需要3個人花費10個月的時間來完成這些工作。
「沃森」現在能識別化學、生物學、法律和知識產權語言，讓科學家擁有別人無法擁有的與數據「交流」的能力，這將加快實現科學和醫療研究領域的突破。
❷ 醫院里的AI智能化有什麼作用，有哪些醫院有這個啊
藉助網路及人工智慧，實現國內外遠程會診、AI就醫輔助、病歷智能存儲、遠程隨訪、網路醫生隨時在線。
❸ 探訪浙大第一附屬醫院——人工智慧如何應用於甲狀腺結節的超聲輔助診斷
指著醫院引進的甲狀腺結節人工智慧輔助診斷系統，浙江大學第一附屬醫院超聲科的趙主任對媒體表示。
這套系統使用起來還是很方便的，作為醫生不需要額外的步驟，只需要和日常檢查一樣拍一張照片，識別完了告訴結節在哪裡，輪廓是什麼樣的，同時良惡性怎麼樣。總的來說還是不錯的，當然它也處在一個不斷更新優化的過程。
甲狀腺結節轉變為癌的比例為5%，而如果能及早發現、盡快治療，大部分患者都能長期存活下去。
對於甲狀腺結節的檢查目前主要依靠超聲，相較於CT和核磁，超聲的好處是便宜、靈活、實時、無副作用，所以它是普通老百姓喜聞樂見的一種檢測手段；但它的缺點是圖像不清楚、造影比較大，這對醫生的要求就比較高。而CT和核磁的優點是圖像清晰，缺點是檢測費用高、副作用比較大。
從人工智慧應用於醫療影像的識別或者輔助診斷的角度來說，超聲較CT和核磁難度大，我們想測試演算法的性能、效率和准確度，所以選擇了超聲。同時，作為淺表器官，甲狀腺的超聲又不像腹部和心臟那麼復雜，更容易做出落地的成果。
❹ 什麼是PanTum Detect 泛腫瘤人工智慧檢測技術
據世界衛生組織報道，人體共有122種癌症。癌症的形成，是從輕度病變開始，逐漸發展演變中度病變、重度病變、原位癌、早期癌，直至晚期癌症。
目前，大多數癌篩檢測技術只能檢測局部癌症，而且須在癌症形成以後，對其釋放的特定腫瘤標志物進行檢測。
由於癌前病變階段，幾乎沒有腫瘤標志物，因此，無法檢測癌前病變。
原位癌和早期癌階段，只有極少量的腫瘤特異性標志物釋放到血液中，難以檢測出來。
等到癌症發展到中、晚期，才有足夠量的腫瘤標志物釋放到血液中，各種檢測技術才可能發揮作用。
這種被動等待癌症形成後，再滯後檢測腫瘤標志物的方法，被稱為「被動檢測方法學」。
今天，德國PanTum泛腫瘤人工智慧檢測技術在檢測方法學和檢測標志物兩方面均取得了歷史性突破。
PanTum檢測方法學的突破：是人類首次藉助人體免疫系統巨噬細胞高精度的「偵察」功能和主動吞噬功能，通過檢測巨噬細胞主動吞噬的腫瘤標志物樣本，實現了在腫瘤形成發展各個階段高靈敏度的檢測。
由於巨噬細胞是免疫系統抗原遞呈細胞，具有三大特性，以致PanTum檢測技術完全顛覆了「被動檢測方法學」：
1.巨噬細胞在癌前病變階段就能主動吞噬病變組織的相關標志物，超前完成樣本富集，因此，PanTum檢測技術可量化檢測癌前病變階段的病變水平。
2.巨噬細胞能夠到達全身所有病變組織，因此，PanTum檢測技術可一次檢測全身所有腫瘤和病變組織。
3.巨噬細胞具有極高的靈敏度，因此，PanTum檢測技術靈敏度高達97.5%。
PanTum檢測標志物的突破：上世紀九十年代德國癌症研究中心Coy研究員與其導師Zur Hausen教授，在進行X染色體基因組測序工作過程中發現並驗證了Apo10和TKTL1與所有腫瘤的惡性程度呈正相關，由此誕生了人體所有腫瘤共性標志物。
Apo10是DNaseX的一段抗原表位，DNaseX在細胞凋亡過程中起關鍵作用。腫瘤細胞中其活性受到抑制，但大量表達並在腫瘤細胞中積累，可作為腫瘤細胞或凋亡受阻細胞的標志物。Apo10檢測值增高預示腫瘤或增殖性疾病的形成。
TKTL1主要調節糖酵解代謝途徑，在惡性腫瘤細胞中呈現高表達，與腫瘤的侵襲、轉移以及預後有密切關系。TKTL1檢測值增高預示腫瘤惡性程度的增高。
德國Duale Medizin醫院基於PanTum檢測技術的多年應用，創立了《腫瘤病變程度AP-T分級標准》，該標准將組織病變程度的極高可能性，用Apo10與TKTL1相加之和得到的AP-T數值進行量化表達，在實際應用中，醫生需要對Apo10、TKTL1、AP-T數值進行綜合分析，並結合其他檢測、檢查技術進行綜合評估。
PanTum檢測技術已取得歐盟CE認證。2019年進入中國香港，2020年在廣州中山大學附屬腫瘤醫院、北京醫院等多家醫療機構開展臨床應用研究，即將在中國廣泛應用。
德國PanTum檢測技術完全突破當今局部、滯後的癌篩檢測技術，不僅能夠一次檢測全身所有122種癌症，同時能夠對癌前病變水平進行量化檢測，為全面監測腫瘤和主動預防癌症提供了關鍵技術保障。
❺ 醫院對智能殘疾如何測試
評測一個智力殘疾患者的方法和評測依據是
(1)評測方法:對智力殘疾的評測,應該按照智力殘疾的定義進行智力測量和社會適應行為評定,並參考相關資料來決定患者是否為智力殘疾。由於不同的智力測驗,有不同的IQ值,因此智力殘疾各等級的IQ值范圍也不同,因此診斷的主要依據是社會適應行為。
(2)評測依據:獨立程度、發展程度、出現頻率、項目的完成程度。
❻ AI也可以幫你秒讀骨齡嗎
答案當然是可以啦。通過人工智慧就可實現骨齡快速、准確檢測。不久前，浙江大學醫學院附屬兒童醫院的放射科多了人工智慧的骨齡讀片機。安裝相關軟體後，可自動識別兒童手部的X光片，並讀出骨齡，整個過程只需幾秒鍾。據專業醫生評估，准確率非常高。
骨齡檢測藍海只待AI來掘金
骨齡因能體現人體生長發育程度，是兒科看診時最基礎的一項工具，在醫學上通過檢測骨齡可診斷和監測兒童內分泌疾病和生長紊亂疾病。而且，不少家長認為孩子個子偏矮是發育偏遲，到發育期自然會長高，但等發現孩子是矮小症，卻已錯過了治療時期。其實兒童階段是治療矮小症的最佳時期，骨齡檢測對治療有很大的指導意義。
隨著家長健康意識的提高，骨齡檢測的兒童數量與日俱增。但同時，由於專業的醫療機構和醫生數量的不足，導致骨齡檢測一直供不應求，市場空間巨大。如今，越來越多的醫院和互聯網醫療機構將研究方向放在了人工智慧領域。
浙江大學醫學院附屬兒童醫院安裝的這套軟體就是該院與依圖科技共同研發完成的。據浙江大學醫學院附屬兒童醫院副院長傅君芬介紹，藉助浙江省兒童醫院1萬余個健康兒童體檢的骨齡片數據，依圖科技利用深度學習技術，訓練出這套骨齡讀片機。衛寧健康也有類似探索，他們利用深度神經網路對符合TW3法的骨齡特徵區域進行深度學習,再將骨齡影像特徵與臨床大數據融合訓練骨齡評估模型。
AI補齊傳統檢測短板
上海市兒童醫院影像科主任楊秀軍認為，人工智慧在骨齡檢測領域的應用將解決實際痛點。
臨床上一般通過左手腕部的X光片觀察手部各個骨的發育情況來進行骨齡判斷。傅君芬介紹，以往常用GP圖譜法和TW3法進行骨齡檢測，但這兩種傳統檢測方式都存在一定的局限。GP圖譜法是最早的完整圖譜骨齡鑒定法，主要通過醫生根據紙質圖像冊對照手骨X光片，進行肉眼的比對。這種方法主觀性強，臨床准確性差，檢測的結果存在不小的誤差。TW3法在准確度上有了明顯提升，檢測一個兒童的骨齡至少需要15分鍾時間，單體時間看似不長，但結合到醫生資源緊張，檢測人群龐大的現狀，該法並不能滿足當前中國市場需求。
有了人工智慧介入，既准確又快速的骨齡檢測辦法問世了。
通過智能閱片自動計算兒童骨齡，浙大醫學院附屬兒童醫院的這台人工智慧骨齡讀片機大幅減少了醫生工作量；按照演算法模型集成GP/TW3等主流骨齡標准，它可以判讀每塊手骨特徵，避免骨齡診斷的誤差，精確度可到0.1歲，與醫生計算的骨齡值相比，誤差小於半年的佔98%。依圖醫療總裁倪浩告訴記者，骨齡讀片機將原來15分鍾圖譜識別時間縮短到秒級。
海量數據或「喂」出骨齡判讀新標准
人工智慧骨齡檢測，大數據是核心。
依圖科技骨齡項目負責人林強認為，醫療人工智慧的核心是優質的標注數據。以骨齡讀片機為例，其檢測基礎就是海量的數據，優質的標注數據是演算法學習、總結、提取經驗的材料。「智能系統在建立模型後，還要通過人工方式不斷完善和培育，從而建立完整的醫療知識體系結構和診斷標准。」林強說，只有通過不斷學習，才能逐漸形成一套准確度高的檢測系統。
從目前來看，這項黑科技已經可以取代過去的骨齡檢測方式。傅君芬表示，接下來，他們還將在學校等場景的正常人群中進行驗證和校正，並希望將其推廣到全國各個醫院。
人工智慧骨齡讀片機的研發團隊還呼籲，未來希望能夠制定中國骨齡判讀新標准，其價值和意義將會更加深遠。
❼ AI醫療技術有哪些重要應用，可以舉例嗎
隨著技術的快速發展，AI醫療技術已得到了廣泛的應用，比如：
1、智能葯物研發
智能葯物研發是指將人工智慧中的深度學習技術應用於葯物研究，通過大數據分析等技術手段快速、准確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新葯研發周期、降低新葯研發成本、提高新葯研發成功率的目的。
2、智能診療
智能診療貫穿醫生面診的前中後整個流程，目前主流的開發方向包括：語音病歷、輔助決策、風險預警等領域。比如智能語音病歷，就是通過語音識別技術，幫助醫生快速錄入病歷，德信數據顯示，中國50%以上的住院醫生平均每天有4小時以上在寫病歷，而應用語音病歷後，醫生的主訴內容可以實時地轉換成文字，效率大大提升。
再比如輔助治療決策，輔助治療決策是很多科技公司目前重點研究的方向，通過先進演算法，以臨床指南知識庫為基礎，結合醫生經驗，對海量真實的臨床診療數據和離院隨訪數據進行訓練，能夠挖掘治療方案和結局的關聯，對比不同治療方案的效果。從而協助醫生為患者提供更精準優質的診療方案。
3、醫學影像智能識別
AI醫學影像是指利用AI在感覺認知和深度學習的技術優勢，將其應用在醫學影像領域，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助醫生更快獲取影像信息，進行定量分析，提升醫生看圖、讀圖的效率，協助發現隱藏病灶，從而達到提高診斷效率和准確率的目的。
4、醫療機器人
醫療機器人是一種智能型服務機器人，它具有廣泛的感覺系統、智能和精密執行機構，從事醫療或輔助醫療工作。醫療機器人的目的並不是代替手術醫生，而是作為一種輔助工具來拓展醫生的手術能力、提高手術質量、減輕醫生的工作強度。
5、智能健康管理
根據人工智慧而建造的智能設備可以監測到人們的一些基本身體特徵，如飲食、身體健康指數、睡眠等，對身體素質進行評估，提供個性的健康管理方案，及時識別疾病發生的風險，提醒用戶注意自己的身體健康安全。目前人工智慧在健康管理方面的應用主要在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。
❽ 智能檢測包括哪些項目
一、開機自檢 這是一種初級檢測方法。利用計算機ROM中固化的通電自檢程序(POST,power-onself test）對計算機內部各種硬體，外設及介面等設備進行檢測，另外還能自動測試機內硬體和軟體的配置情況，當檢出錯誤（故障）時，進行聲響和屏幕提示。 這種開機用軟體檢測硬體各部分的特徵參數，測試結果與預先存儲的標准值對比的方式進行診斷，可以判定硬體的好壞，但一般情況下不能確定故障具體的部位，也不能按操作者意願進行深人測試。 二、檢測診斷程序 這種方法是計算機運行一種專門的檢測診斷程序，它可以由操作者設置和選擇測試的目標、內容和故障報告方式，對大多數故障可以定位至晶元。 這一類專用程序很多，例如QAPLUS, NORTON, PCTOOLS等，隨著版本升級，功能越來越強。另外系統軟體中一般本身也帶有檢測程序，例如DOS6. X以及WIN3. X,WIN. 9X都具有相應檢測功能。 顯然這種檢測方法的前提是計算機本身基本正常工作。如果計算機有嚴重故障，這種方式就無能為力了。 三、智能監測 這是目前最新技術發展趨向，是最先進的保證機器正常工作的模式。這種方法利用裝在計算機內的專門硬體和軟體對系統進行監測，例如對CPU的溫度，工作電壓，機內溫度等不斷進行自動測試，一旦超出范圍立即顯示出報警信息，便於用戶採取措施，保證機器正常運轉。這種智能監測方式在一定范圍內還可自動採取措施消除故障隱患，例如機內溫度過高，自動增加風扇轉速強迫降溫，甚至強制機器「休眠」，而在機內溫度較低時降低風扇轉速或停轉，以節能和降低雜訊。 顯然，這種防患於未然並能自動調整運行的模式是檢測最理想的方法，現在主流計算機和以計算機為主體的設備大都具有這種先進功能。隨著技術的發展，這種智能監測方式將會在更多的產品上使用，使電子產品向更高的水平發展。
❾ 智能血糖監測手錶的測量原理是怎樣的
來自醫惠購為您的解釋：血糖儀的檢測方法分為光化學法和電化學法原理。電化學法直接測試血糖試條反應區產生的微電流；光化學法測試血糖試條吸光度的變化值，其試條加樣區必須直接接觸光孔，從而可能導致對光孔的污染，因而，光化學法的血糖儀必須經常清潔光孔，否則污染後將導致測試結果的偏差。一般來說，光化學原理比電化學原理的血糖儀測試時需要的血樣多。
同時，電化學法也分為兩種，主要是根據試紙使用的兩種酶。
葡萄糖氧化酶電極測量法Glucose Oxidase
原理：通過測量血液中的葡萄糖與試紙中的葡萄糖氧化酶反應產生的電流量測量血糖。市面上的主流機型大多為葡萄糖氧化酶測量法。
優點：相較生化儀和化學法測量更快（30秒以內），用血量更少（5微升以下）
缺點：由於空氣中的氧含量比氫含量大得多，所以相較脫氫酶法而言試紙更容易受空氣影響，所以要求在封閉乾燥的環境下儲存更嚴格，一般試紙從容器中取出後要在5分鍾之內使用完畢，否則因試紙受潮而測量不準的可能性更大，桶裝試紙一般要求開蓋將試紙取出後立即蓋緊罐蓋，試紙開封後要求3個月內用完。
葡萄糖脫氫酶電極測量法PQQ-Glucos dehydrogenase
原理：通過測量血液中的葡萄糖與試紙中的葡萄糖脫氫酶反應產生的電流量測量血糖。
優點：除氧化酶的優點之外，由於空氣中含氫氣較少的原因，他還克服了氧化酶不易保存的缺點，一般開罐後可用到效期結束。
缺點：脫氫酶除對血液中的葡萄糖反應外，還會對血液中的麥芽糖、半乳糖、木糖產生反應，所以患者進食含上述糖類物質時用脫氫法測量容易產生假性血糖，所以一般醫院不建議用脫氫法測量。
❿ ccd在線檢測與傳統檢測方法相比有哪些優點和缺點
傳統檢測：人工目測，依靠人工肉眼識別進行判斷比較，最終判定產品的優劣，完成產品的質檢審核環節。
CCD在線檢測：以自動化機械代替人工，對產品進行系統的分析判斷，剔除殘次品，最終完成產品檢測的質檢環節。
CCD在線檢測相較傳統檢測方法的優點：
智能高效：自動化檢測可進行快速識別檢測，相較人工檢測，速度會快得多，可有效提高檢測效率，縮短產品出貨周期，降低人工成本；
標准統一：CCD檢測是系統對被檢物進行統一標准化的判斷識別，一致度高，確保每個產品都是標准統一規范的判定模式，產品的標准輸出可以得到有效保障；
高速精準：智能檢測可進行飛拍識別，並可對肉眼無法判斷的微小精密物件進行識別檢測，在提高效率的同時，更提高了檢測的精密度；
代替人工進行高危作業：在一些高危行業，例如高溫，易爆，寒冷等惡劣的工作環境，用自動化機械檢測，可有效代替人工作業，避免因突發情況對人體造成傷害；
可保持長時間規范運作：相較人工，機器化的檢測可保持長時間規范化產出，不會因為疲勞、瞌睡、注意力等人為因素導致誤判、漏判的現象。
CCD在線檢測相較傳統檢測方法的缺點：
靈活度低：沒有人工靈活，一些未出現過的缺陷不被系統識別，可能出現誤判的情況；
可識別的產品較為單一：CCD檢測是根據演算法進行產品識別的，當檢測產品不統一，多樣復雜且形狀大小不一，或者更為復雜多變的情況下，難以像人工檢測一樣隨機應變；
識別局限性：類似編織面料的孔徑大小檢測，有伸縮彈力，產品的擺放狀態難以實現標准化檢測，人為更容易判斷。
