یکی از کاربردهای برجسته نرم افزار بینایی ماشین در داروسازی در بخش کنترل کیفیت و بسته بندی است. امکانات این موارد از تشخیص کمیت و شرایط تا بازرسی بسته بندی و مواردی مانند دستورالعمل های چاپی و اعمال کننده دوز را شامل می شود. شرکت‌ها می‌توانند از یادگیری ماشین در خطوط تولید و بسته‌بندی استفاده کنند تا اطمینان حاصل کنند که هر واحد نیازهای کیفی شرکت را برآورده می‌کند.

مشکلات تجاری در کنترل کیفیت دارویی و بازرسی بسته بندی اغلب توسط نرم افزار بینایی ماشین به شرح زیر است:

شمارش تعداد قرص هایی که هر بطری با آن پر شده است

بررسی هر قرص برای شکل دقیق، اندازه و هرگونه آسیب

بازرسی بسته بندی برای کنترل کیفیت یا آسیب

کنترل کیفیت برای اقلام ثانویه مانند جزوات دستورالعمل

اعتبار سنجی برچسب برای اطلاعات محصول و بارکد

شرکت‌های داروسازی می‌توانند برای هر ظروف محصولات خود یک مقدار پرکننده استاندارد تعیین کنند و یک مدل یادگیری ماشینی بر روی شکل‌ها و اندازه‌های همه قرص‌هایی که در حال حاضر توسط این شرکت تولید می‌شوند آموزش دهند. یک راه‌حل نرم‌افزار بینایی ماشین می‌تواند تشخیص دهد که چه مقدار از یک محصول در یک زمان در ظرف توزیع می‌شود، و همچنین اگر هر یک از قرص‌ها به دلیل نقص تولید آسیب دیده یا بدشکل شده باشند.

هنگامی که برای تشخیص وجود درپوش‌های ضد کودک، بسته‌بندی‌های پلاستیکی روی درب بطری‌ها، جعبه صحیح یا هر عنصر بسته‌بندی دیگری استفاده می‌شود، کنترل کیفیت می‌تواند به بسته‌بندی محصول نیز تعمیم یابد. یک دوربین در انتهای خط تولید می‌تواند فیلم‌های مدل یادگیری ماشینی از هر واحد بسته‌بندی شده را تغذیه کند و ویدیو را برای هر موردی که به درستی متصل شده است اسکن کند.

بارکدهای چاپی و برچسب‌های محصولات دارویی نیز باید از دستورالعمل‌های کیفیت دقیق پیروی کنند. نرم‌افزار بینایی ماشین می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا مطمئن شوند بارکدهایشان توسط اسکنرهای استاندارد صنعتی قابل مشاهده است و همچنین تمام اطلاعات محصول را برای صحت و دید تأیید می‌کند. برای متن چاپ شده، راه حل ها معمولاً به فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) نیاز دارند.