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機器視覺在機器人行業(yè)的應用(下)

http://www.debgrams.com 2025-08-12 09:57 來源:慕尼黑展覽

在科技日新月異的今天,機器人技術(shù)作為新一代信息技術(shù)的核心領(lǐng)域之一,正深刻改變著我們的生活及生產(chǎn)方式。本文將聚焦醫(yī)療機器人與農(nóng)業(yè)機器人兩大應用場景,通過詳實的數(shù)據(jù)支撐,剖析前沿技術(shù)原理,結(jié)合生動的案例分享,全面展示機器視覺技術(shù)如何賦能機器人,開啟智能新篇章。

<醫(yī)療機器人>

市 場 需 求

據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù),未來全球及中國的手術(shù)機器人市場規(guī)模將會快速增長。預計2025年全球手術(shù)機器人市場將達285.1億美元,2030年全球手術(shù)機器人市場將達619億美元。其中手術(shù)機器人占比最高(約60%),康復機器人增速最快(CAGR超40%)(來源:21世紀財經(jīng))

政 策 驅(qū) 動

《“十四五”醫(yī)療裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》明確重點發(fā)展手術(shù)機器人、康復機器人等高端設(shè)備。地方政策(如北京、上海)對醫(yī)療機器人研發(fā)、臨床試驗、入院采購提供補貼及優(yōu)先審批通道。

醫(yī)療機器人與機器視覺技術(shù)的結(jié)合,通過圖像處理、模式識別、三維重建等技術(shù),顯著提升了醫(yī)療設(shè)備的感知能力、操作精度和智能化水平。其應用范圍已擴展到多個核心醫(yī)療環(huán)節(jié),如手術(shù)導航與精準操作、醫(yī)學影像分析與診斷、實時監(jiān)控與動態(tài)反饋、自動化操作與流程優(yōu)化、遠程醫(yī)療與VR融合、康復評估與個性化治療等。

一、應用場景: 手術(shù)導航與精準操作

【核心原理】

影像采集:通過醫(yī)療機器人搭載的高分辨率攝像頭(如內(nèi)窺鏡、顯微鏡)或激光掃描儀,獲取患者體內(nèi)或體表的二維/三維影像。

三維重建:利用機器視覺算法(如SFM(Structure from Motion)或SLAM(Simultaneous Localization and Mapping))將多幀二維影像融合為三維解剖模型,實時顯示手術(shù)區(qū)域的空間結(jié)構(gòu)。

路徑規(guī)劃:結(jié)合術(shù)前CT/MRI影像與術(shù)中實時影像,機器視覺系統(tǒng)自動規(guī)劃手術(shù)路徑,避開血管、神經(jīng)等關(guān)鍵組織。

【典型應用場景】

達芬奇手術(shù)系統(tǒng):腹腔鏡手術(shù)導航

技術(shù)實現(xiàn):通過兩個平行攝像頭生成立體影像,醫(yī)生佩戴3D眼鏡可觀察高清晰度三維手術(shù)視野。

機械臂控制:機器視覺系統(tǒng)跟蹤手術(shù)器械位置,通過算法將醫(yī)生手部動作轉(zhuǎn)換為機械臂的精細操作(如縫合、切割),誤差小于0.1mm。

1、視覺智能重構(gòu)外科精準度

機器視覺技術(shù)在醫(yī)療機器人手術(shù)導航與精準操作中的應用,通過高精度影像采集、實時數(shù)據(jù)處理和智能反饋控制,顯著提升了手術(shù)的精確性、安全性和效率。

目前,白內(nèi)障是全球范圍內(nèi)導致視力喪失的主要原因之一,且因 3C 產(chǎn)品泛濫呈年輕化趨勢。根據(jù)世界衛(wèi)生組織(WHO)統(tǒng)計,白內(nèi)障影響了全球6250萬人,其中超過8成導致中度到重度視力喪失。手術(shù)需求日益增加。

白內(nèi)障手術(shù)通常依賴于傳統(tǒng)的手術(shù)儀器和人眼觀察,存在一定的局限性和風險。醫(yī)生可能無法清楚地看到眼睛內(nèi)部的細節(jié),可能會影響手術(shù)的準確性和安全性。為了解決傳統(tǒng)白內(nèi)障手術(shù)中存在的困難和挑戰(zhàn),將工業(yè)相機和人工智慧(AI)相結(jié)合,為白內(nèi)障手術(shù)提供了新的解決方案。該方案不僅能提供更清晰、更詳細的眼睛影像,從而幫助醫(yī)生更好地進行手術(shù),并且還能保存紀錄,以便日后查閱。

【案例分享】

The Imaging Source 德國映美精相機——DFM 37UX226-ML嵌入式相機

術(shù)前檢查與診斷

在白內(nèi)障手術(shù)前,精確的診斷必不可少。DFM 37UX226-ML嵌入式相機可用于高精度的眼底成像,幫助醫(yī)生詳細檢查眼睛的結(jié)構(gòu)和白內(nèi)障的具體情況。通過高分辨率圖像,醫(yī)生可以更準確地判斷白內(nèi)障的類型和嚴重程度,從而制定更有效的手術(shù)方案,大大增加手術(shù)的成功率,為病人的健康提供更多保障。AI技術(shù)的引入也在診斷階段開始發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過大量的手術(shù)影像數(shù)據(jù),可以訓練深度學習模型來識別和分類不同類型的白內(nèi)障。這些模型可以自動分析患者的眼睛影像,協(xié)助醫(yī)生診斷,并制定手術(shù)方案。

圖源:The Imaging Source德國映美精相機(展商已授權(quán))

手術(shù)過程中的實時監(jiān)控

在手術(shù)過程中,DFM 37UX226-ML相機可以提供實時、高分辨率的影像(12MP),幫助醫(yī)生精確操作;AI深度學習系統(tǒng)可以即時分析相機捕捉到的影像,并提供輔助決策建議。例如,在晶狀體的摘除和人工晶狀體的植入過程中,工業(yè)相機+AI的實時成像系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生更好地控制手術(shù)進程,提示醫(yī)生最佳的切割路徑或提醒潛在的操作風險,避免誤操作,提高手術(shù)的成功率和安全性。

圖源:The Imaging Source德國映美精相機(展商已授權(quán))

術(shù)后評估

DFM 37UX226-ML相機為AI算法提供高質(zhì)量的圖像品質(zhì),通過分析術(shù)后影像和患者恢復數(shù)據(jù),AI系統(tǒng)可以評估手術(shù)效果,預測患者的恢復進程,如幫助醫(yī)生檢查傷口愈合情況、人工晶狀體的位置是否正確等,及早發(fā)現(xiàn)和處理可能的術(shù)后并發(fā)癥;并提供個性化的恢復建議,幫助醫(yī)生更好地管理術(shù)后護理。

二、應用場景: 醫(yī)學影像分析與診斷

通過結(jié)合高精度成像、深度學習算法和自動化技術(shù),顯著提升了病理診斷的效率、準確性和可重復性。正在重塑病理分析的范式,從“人工主導”轉(zhuǎn)向“人機協(xié)同”,最終目標是實現(xiàn)癌癥的早期篩查、個性化治療和全程管理。

1、高精技術(shù)攻克病理影像處理難關(guān)

在眾多嚴重的血液疾病(如白血病、多發(fā)性骨髓瘤以及淋巴瘤等)的診斷過程中,對骨髓涂片里的血液細胞開展分類計數(shù)工作,是首要且關(guān)鍵的一環(huán)。目前,對骨髓細胞形態(tài)進行觀察評估,進而完成分類計數(shù)這項任務(wù),依舊是由病理學家和經(jīng)過專業(yè)訓練的醫(yī)檢師以手工方式來操作的。不過,執(zhí)行這類技術(shù)操作的人員,必須具備高度的專注力和精準度。像壓力、疲勞、注意力分散以及訓練水平差異等“人為因素”,都極有可能導致檢測結(jié)果出現(xiàn)錯誤解讀。

【案例分享】

The Imaging Source 德國映美精相機——DFK 33UX183顯微相機

當使用標準光學顯微鏡采集的細胞影像,往往因為含帶著復雜的背景而不利于有效地細胞分析,而影像質(zhì)量也會受到模糊強度、雜訊等因素的影響,在不同成像條件也會導致影像亮度和色調(diào)的差異。 具備2000萬像素的DFK 33UX183顯微相機以高靈敏度的CMOS傳感器,提供低噪聲影像(高信噪比),其影像預處理可以濾除視覺雜訊,從而增強影像邊緣與輪廓,并突出細節(jié)、減少影像模糊。 Microscope x Hema 的影像演算法從影像中提取特征,接著,設(shè)置參數(shù)例如形狀、輪廓、不規(guī)則碎片、顏色和紋理質(zhì)地等。一旦系統(tǒng)對樣本中的細胞進行分類和計數(shù),工作流程即告完成。

DFK 33UX183顯微相機擷取的細胞影像經(jīng)由aetherAI的Microscope x Hema進行分析并對有核骨髓細胞鑒別與分類

圖源:The Imaging Source德國映美精相機(展商已授權(quán))

<農(nóng)業(yè)機器人>

市 場 需 求

勞動力短缺與降本需求:農(nóng)業(yè)用工成本逐年上升,農(nóng)村青壯年勞動力流失加劇,部分地區(qū)出現(xiàn)土地撂荒現(xiàn)象,機器人在采摘、除草、收割等環(huán)節(jié)可降低人力依賴。

效率替代需求:人工采摘效率低(如草莓采摘需0.5人/畝/天),而機器人可實現(xiàn)24小時作業(yè),效率提升60倍以上。

政 策 驅(qū) 動

中國政府將農(nóng)業(yè)機器人納入《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等政策,明確提出推動智能農(nóng)機裝備研發(fā)與推廣。例如,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部設(shè)立專項補貼支持植保無人機、無人拖拉機等設(shè)備的采購。

一、應用場景: 采摘與收割

機器視覺技術(shù)正在將采摘與收割作業(yè)從“體力活”升級為“技術(shù)活”。盡管面臨環(huán)境復雜性、成本壓力等挑戰(zhàn),但隨著算法優(yōu)化與硬件迭代,其經(jīng)濟性與適用性將持續(xù)改善。未來,農(nóng)業(yè)機器人將不僅是“采摘手”,更是“數(shù)據(jù)采集終端”與“智能決策節(jié)點”,推動農(nóng)業(yè)向更高效、更環(huán)保、更人性化的方向邁進。

圖源:VisionChina(上海)機器視覺展

1、果實成熟度識別:從“看顏色”到“看本質(zhì)”

【技術(shù)實現(xiàn)】

多光譜/高光譜成像技術(shù)

原理:通過捕捉果實在可見光、近紅外(NIR)、短波紅外(SWIR)等波段的反射光譜,分析糖分、酸度、硬度等生化指標。例如,草莓成熟時葉綠素降解,680nm波段反射率下降,而類胡蘿卜素在550nm波段增強。

深度學習模型優(yōu)化

小樣本學習:通過遷移學習(如預訓練ResNet-50)和數(shù)據(jù)增強(如隨機旋轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整),解決田間數(shù)據(jù)標注成本高的問題。例如,英國Harvest CROO機器人僅需500張標注圖像即可訓練草莓成熟度分類模型。

【案例分享】

阿丘科技——工業(yè)AI視覺算法平臺軟件AIDI

果實成熟度識別是農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)上,人們主要依賴肉眼觀察果實顏色變化來判斷成熟度,但這種方法易受光照、品種差異及人為因素影響,導致判斷結(jié)果主觀性強、準確性低。例如,西紅柿因大小、色差及缺陷多樣性,使得傳統(tǒng)檢測設(shè)備難以滿足分選需求;蘋果分選依賴人工目視,不僅效率低下,還易出現(xiàn)漏檢或誤檢。

阿丘科技自主研發(fā)的工業(yè)AI視覺算法平臺軟件AIDI,為破解這一難題提供了高效方案。采用基于AIDI的分割算法可檢測對比度低的斑點、凹陷、裂痕等缺陷類型,效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法,且能快速建立模型;它還能依據(jù)客戶需求,對蔬果進行細致分類定級,設(shè)定不同等級標準。以大棗分選為例,AI算法能輕松識別皺皮、變形等傳統(tǒng)方法難以檢測的缺陷,極大提升了分選的質(zhì)量與效率。

圖源:阿丘科技(展商已授權(quán))

2、機械臂精準采摘:視覺引導的“柔性操作”

【技術(shù)實現(xiàn)】

3D視覺定位技術(shù)

雙目立體視覺:通過兩個攝像頭獲取視差圖,計算果實空間坐標(精度±1mm)。例如,西班牙Agrobot采摘機器人利用雙目視覺定位草莓花萼,引導機械臂完成無損采摘。

結(jié)構(gòu)光掃描:投射激光條紋至果實表面,通過變形條紋解析三維形態(tài)。以色列Tevel Aerobotics無人機搭載結(jié)構(gòu)光傳感器,可在復雜枝葉中精準定位蘋果,采摘效率達8個/分鐘。

動態(tài)避障與路徑規(guī)劃

語義分割網(wǎng)絡(luò):采用U-Net或DeepLabv3+模型,實時分割果實、枝干、葉片等物體,生成可通行區(qū)域地圖。

強化學習優(yōu)化:讓機械臂在模擬環(huán)境中學習最優(yōu)采摘軌跡,適應不同果實分布密度。

【案例分享】

宸曜科技——邊緣計算人工智能平臺

搭載了Neousys宸曜科技邊緣計算人工智能平臺的機器人,已實現(xiàn)果蔬自主采收作業(yè)的突破性應用。該系統(tǒng)深度融合AI算法與高精度視覺識別技術(shù),構(gòu)建起從目標定位到采后處理的完整智能作業(yè)鏈。其邊緣計算人工智能平臺可以根據(jù)客戶的需求進行定制化。把自主機器人“請進”菜園,讓它們精準識別西蘭花并完成采摘任務(wù),這就像給菜園請來了一群不知疲倦的“采摘小能手”,不僅能省下不少人力,還能讓整個采摘過程更安全、更高效,產(chǎn)量也跟著蹭蹭往上漲!

圖源:宸曜科技(展商已授權(quán))

此外,在應對田野間機器人受溫度影響的問題上,宸曜科技可以做到真正的寬溫運行。在太陽直射條件下,其CPU能夠保持穩(wěn)定運行,不會產(chǎn)生熱節(jié)流。宸曜科技獨特的通風和散熱設(shè)計,可將高規(guī)顯卡在運作時所產(chǎn)生的熱能有效排出,從而消除了高溫影響主機運作,實現(xiàn)可承受達 -40°C至 70°C的寬溫操作范圍,適用于現(xiàn)實應用中的各種嚴苛環(huán)境。

【結(jié)語】

機器視覺技術(shù)在醫(yī)療機器人與農(nóng)業(yè)機器人領(lǐng)域的應用已取得了顯著成效,不僅極大地提高了手術(shù)精度與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,還為解決醫(yī)療資源分布不均、農(nóng)業(yè)勞動力短缺等社會問題提供了創(chuàng)新方案。隨著技術(shù)的不斷進步與應用場景的持續(xù)拓展,機器視覺技術(shù)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,為人類社會帶來更加便捷、高效、安全的生活方式。

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