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在科技日新月異的今天，機(jī)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(jī)器人與農(nóng)業(yè)機(jī)器人兩大應(yīng)用場景，通過詳實(shí)的數(shù)據(jù)支撐，剖析前沿技術(shù)原理，結(jié)合生動(dòng)的案例分享，全面展示機(jī)器視覺技術(shù)如何賦能機(jī)器人，開啟智能新篇章。

<醫(yī)療機(jī)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(jī)器人市場規(guī)模將會快速增長。預(yù)計(jì)2025年全球手術(shù)機(jī)器人市場將達(dá)285.1億美元，2030年全球手術(shù)機(jī)器人市場將達(dá)619億美元。其中手術(shù)機(jī)器人占比最高（約60%），康復(fù)機(jī)器人增速最快（CAGR超40%）（來源：21世紀(jì)財(cái)經(jīng)）

政 策 驅(qū) 動(dòng)

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

醫(yī)療機(jī)器人與機(jī)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(yīng)用范圍已擴(kuò)展到多個(gè)核心醫(yī)療環(huán)節(jié)，如手術(shù)導(dǎo)航與精準(zhǔn)操作、醫(yī)學(xué)影像分析與診斷、實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)反饋、自動(dòng)化操作與流程優(yōu)化、遠(yuǎn)程醫(yī)療與VR融合、康復(fù)評估與個(gè)性化治療等。

一、應(yīng)用場景: 手術(shù)導(dǎo)航與精準(zhǔn)操作

【核心原理】

影像采集：通過醫(yī)療機(jī)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(jī)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)影像，機(jī)器視覺系統(tǒng)自動(dòng)規(guī)劃手術(shù)路徑，避開血管、神經(jīng)等關(guān)鍵組織。

【典型應(yīng)用場景】

達(dá)芬奇手術(shù)系統(tǒng)：腹腔鏡手術(shù)導(dǎo)航

技術(shù)實(shí)現(xiàn)：通過兩個(gè)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(jī)械臂控制：機(jī)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(dòng)作轉(zhuǎn)換為機(jī)械臂的精細(xì)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(zhǔn)度

機(jī)器視覺技術(shù)在醫(yī)療機(jī)器人手術(shù)導(dǎo)航與精準(zhǔn)操作中的應(yīng)用，通過高精度影像采集、實(shí)時(shí)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(dǎo)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(jì)，白內(nèi)障影響了全球6250萬人，其中超過8成導(dǎo)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(fēng)險(xiǎn)。醫(yī)生可能無法清楚地看到眼睛內(nèi)部的細(xì)節(jié)，可能會影響手術(shù)的準(zhǔn)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(jī)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(xì)的眼睛影像，從而幫助醫(yī)生更好地進(jìn)行手術(shù)，并且還能保存紀(jì)錄，以便日后查閱。

【案例分享】

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

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(jī)可用于高精度的眼底成像，幫助醫(yī)生詳細(xì)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(zhǔn)確地判斷白內(nèi)障的類型和嚴(yán)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(xùn)練深度學(xué)習(xí)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(dòng)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(jī)（展商已授權(quán)）

手術(shù)過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)控

在手術(shù)過程中，DFM 37UX226-ML相機(jī)可以提供實(shí)時(shí)、高分辨率的影像（12MP），幫助醫(yī)生精確操作；AI深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以即時(shí)分析相機(jī)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(jī)+AI的實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生更好地控制手術(shù)進(jìn)程，提示醫(yī)生最佳的切割路徑或提醒潛在的操作風(fēng)險(xiǎn)，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(jī)（展商已授權(quán)）

術(shù)后評估

DFM 37UX226-ML相機(jī)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(fù)數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)可以評估手術(shù)效果，預(yù)測患者的恢復(fù)進(jìn)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(gè)性化的恢復(fù)建議，幫助醫(yī)生更好地管理術(shù)后護(hù)理。

二、應(yīng)用場景: 醫(yī)學(xué)影像分析與診斷

通過結(jié)合高精度成像、深度學(xué)習(xí)算法和自動(dòng)化技術(shù)，顯著提升了病理診斷的效率、準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。正在重塑病理分析的范式，從“人工主導(dǎo)”轉(zhuǎn)向“人機(jī)協(xié)同”，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)癌癥的早期篩查、個(gè)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(yán)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(xì)胞開展分類計(jì)數(shù)工作，是首要且關(guān)鍵的一環(huán)。目前，對骨髓細(xì)胞形態(tài)進(jìn)行觀察評估，進(jìn)而完成分類計(jì)數(shù)這項(xiàng)任務(wù)，依舊是由病理學(xué)家和經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)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(zhǔn)度。像壓力、疲勞、注意力分散以及訓(xùn)練水平差異等“人為因素”，都極有可能導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤解讀。

【案例分享】

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

當(dāng)使用標(biāo)準(zhǔn)光學(xué)顯微鏡采集的細(xì)胞影像，往往因?yàn)楹瑤е鴱?fù)雜的背景而不利于有效地細(xì)胞分析，而影像質(zhì)量也會受到模糊強(qiáng)度、雜訊等因素的影響，在不同成像條件也會導(dǎo)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(jī)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(yù)處理可以濾除視覺雜訊，從而增強(qiáng)影像邊緣與輪廓，并突出細(xì)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(xì)胞進(jìn)行分類和計(jì)數(shù)，工作流程即告完成。

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

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

<農(nóng)業(yè)機(jī)器人>

市 場 需 求

勞動(dòng)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(dòng)力流失加劇，部分地區(qū)出現(xiàn)土地撂荒現(xiàn)象，機(jī)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(jī)器人可實(shí)現(xiàn)24小時(shí)作業(yè)，效率提升60倍以上。

政 策 驅(qū) 動(dòng)

中國政府將農(nóng)業(yè)機(jī)器人納入《“十四五”機(jī)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(dòng)智能農(nóng)機(jī)裝備研發(fā)與推廣。例如，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部設(shè)立專項(xiàng)補(bǔ)貼支持植保無人機(jī)、無人拖拉機(jī)等設(shè)備的采購。

一、應(yīng)用場景: 采摘與收割

機(jī)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(fù)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(jì)性與適用性將持續(xù)改善。未來，農(nóng)業(yè)機(jī)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(diǎn)”，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向更高效、更環(huán)保、更人性化的方向邁進(jìn)。

圖源：VisionChina(上海)機(jī)器視覺展

1、果實(shí)成熟度識別：從“看顏色”到“看本質(zhì)”

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)】

多光譜/高光譜成像技術(shù)

原理：通過捕捉果實(shí)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(biāo)。例如，草莓成熟時(shí)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(qiáng)。

深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化

小樣本學(xué)習(xí)：通過遷移學(xué)習(xí)（如預(yù)訓(xùn)練ResNet-50）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整），解決田間數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高的問題。例如，英國Harvest CROO機(jī)器人僅需500張標(biāo)注圖像即可訓(xùn)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(shí)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(shí)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(dǎo)致判斷結(jié)果主觀性強(qiáng)、準(zhǔn)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(diǎn)、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(jìn)行細(xì)致分類定級，設(shè)定不同等級標(biāo)準(zhǔn)。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(jī)械臂精準(zhǔn)采摘：視覺引導(dǎo)的“柔性操作”

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)】

3D視覺定位技術(shù)

雙目立體視覺：通過兩個(gè)攝像頭獲取視差圖，計(jì)算果實(shí)空間坐標(biāo)（精度±1mm）。例如，西班牙Agrobot采摘機(jī)器人利用雙目視覺定位草莓花萼，引導(dǎo)機(jī)械臂完成無損采摘。

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

動(dòng)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(shí)時(shí)分割果實(shí)、枝干、葉片等物體，生成可通行區(qū)域地圖。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化：讓機(jī)械臂在模擬環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)采摘軌跡，適應(yīng)不同果實(shí)分布密度。

【案例分享】

宸曜科技——邊緣計(jì)算人工智能平臺

搭載了Neousys宸曜科技邊緣計(jì)算人工智能平臺的機(jī)器人，已實(shí)現(xiàn)果蔬自主采收作業(yè)的突破性應(yīng)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(biāo)定位到采后處理的完整智能作業(yè)鏈。其邊緣計(jì)算人工智能平臺可以根據(jù)客戶的需求進(jìn)行定制化。把自主機(jī)器人“請進(jìn)”菜園，讓它們精準(zhǔn)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(gè)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(yīng)對田野間機(jī)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(yùn)行。在太陽直射條件下，其CPU能夠保持穩(wěn)定運(yùn)行，不會產(chǎn)生熱節(jié)流。宸曜科技獨(dú)特的通風(fēng)和散熱設(shè)計(jì)，可將高規(guī)顯卡在運(yùn)作時(shí)所產(chǎn)生的熱能有效排出，從而消除了高溫影響主機(jī)運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)可承受達(dá) -40°C至 70°C的寬溫操作范圍，適用于現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的各種嚴(yán)苛環(huán)境。

【結(jié)語】

機(jī)器視覺技術(shù)在醫(yī)療機(jī)器人與農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)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(dòng)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(jìn)步與應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，機(jī)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。