機器視覺在機器人行業的應用（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，機器人技術作為新一代信息技術的核心領域之一，正深刻改變著我們的生活及生產方式。本文將聚焦醫療機器人與農業機器人兩大應用場景，通過詳實的數據支撐，剖析前沿技術原理，結合生動的案例分享，全面展示機器視覺技術如何賦能機器人，開啟智能新篇章。
<醫療機器人>
市 場 需 求
據弗若斯特沙利文數據，未來全球及中國的手術機器人市場規模將會快速增長。預計2025年全球手術機器人市場將達285.1億美元，2030年全球手術機器人市場將達619億美元。其中手術機器人占比最高（約60%），康復機器人增速最快（CAGR超40%）（來源：21世紀財經）
政 策 驅 動
《“十四五”醫療裝備產業發展規劃》明確重點發展手術機器人、康復機器人等高端設備。地方政策（如北京、上海）對醫療機器人研發、臨床試驗、入院采購提供補貼及優先審批通道。
醫療機器人與機器視覺技術的結合，通過圖像處理、模式識別、三維重建等技術，顯著提升了醫療設備的感知能力、操作精度和智能化水平。其應用范圍已擴展到多個核心醫療環節，如手術導航與精準操作、醫學影像分析與診斷、實時監控與動態反饋、自動化操作與流程優化、遠程醫療與VR融合、康復評估與個性化治療等。
一、應用場景: 手術導航與精準操作
【核心原理】
影像采集：通過醫療機器人搭載的高分辨率攝像頭（如內窺鏡、顯微鏡）或激光掃描儀，獲取患者體內或體表的二維/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，實時顯示手術區域的空間結構。
路徑規劃：結合術前CT/MRI影像與術中實時影像，機器視覺系統自動規劃手術路徑，避開血管、神經等關鍵組織。
【典型應用場景】
達芬奇手術系統：腹腔鏡手術導航
技術實現：通過兩個平行攝像頭生成立體影像，醫生佩戴3D眼鏡可觀察高清晰度三維手術視野。
機械臂控制：機器視覺系統跟蹤手術器械位置，通過算法將醫生手部動作轉換為機械臂的精細操作（如縫合、切割），誤差小于0.1mm。
1、視覺智能重構外科精準度
機器視覺技術在醫療機器人手術導航與精準操作中的應用，通過高精度影像采集、實時數據處理和智能反饋控制，顯著提升了手術的精確性、安全性和效率。
目前，白內障是全球范圍內導致視力喪失的主要原因之一，且因 3C 產品泛濫呈年輕化趨勢。根據世界衛生組織（WHO）統計，白內障影響了全球6250萬人，其中超過8成導致中度到重度視力喪失。手術需求日益增加。
白內障手術通常依賴于傳統的手術儀器和人眼觀察，存在一定的局限性和風險。醫生可能無法清楚地看到眼睛內部的細節，可能會影響手術的準確性和安全性。為了解決傳統白內障手術中存在的困難和挑戰，將工業相機和人工智慧（AI）相結合，為白內障手術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，從而幫助醫生更好地進行手術，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
術前檢查與診斷
在白內障手術前，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，幫助醫生詳細檢查眼睛的結構和白內障的具體情況。通過高分辨率圖像，醫生可以更準確地判斷白內障的類型和嚴重程度，從而制定更有效的手術方案，大大增加手術的成功率，為病人的健康提供更多保障。AI技術的引入也在診斷階段開始發揮關鍵作用。通過大量的手術影像數據，可以訓練深度學習模型來識別和分類不同類型的白內障。這些模型可以自動分析患者的眼睛影像，協助醫生診斷，并制定手術方案。
圖源：The Imaging Source德國映美精相機（展商已授權）
手術過程中的實時監控
在手術過程中，DFM 37UX226-ML相機可以提供實時、高分辨率的影像（12MP），幫助醫生精確操作；AI深度學習系統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，工業相機+AI的實時成像系統可以幫助醫生更好地控制手術進程，提示醫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）
術后評估
DFM 37UX226-ML相機為AI算法提供高質量的圖像品質，通過分析術后影像和患者恢復數據，AI系統可以評估手術效果，預測患者的恢復進程，如幫助醫生檢查傷口愈合情況、人工晶狀體的位置是否正確等，及早發現和處理可能的術后并發癥；并提供個性化的恢復建議，幫助醫生更好地管理術后護理。
二、應用場景: 醫學影像分析與診斷
通過結合高精度成像、深度學習算法和自動化技術，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”轉向“人機協同”，最終目標是實現癌癥的早期篩查、個性化治療和全程管理。
1、高精技術攻克病理影像處理難關
在眾多嚴重的血液疾病（如白血病、多發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工作，是首要且關鍵的一環。目前，對骨髓細胞形態進行觀察評估，進而完成分類計數這項任務，依舊是由病理學家和經過專業訓練的醫檢師以手工方式來操作的。不過，執行這類技術操作的人員，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果出現錯誤解讀。
【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、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，設置參數例如形狀、輪廓、不規則碎片、顏色和紋理質地等。一旦系統對樣本中的細胞進行分類和計數，工作流程即告完成。
DFK 33UX183顯微相機擷取的細胞影像經由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）
<農業機器人>
市 場 需 求
勞動力短缺與降本需求：農業用工成本逐年上升，農村青壯年勞動力流失加劇，部分地區出現土地撂荒現象，機器人在采摘、除草、收割等環節可降低人力依賴。
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24小時作業，效率提升60倍以上。
政 策 驅 動
中國政府將農業機器人納入《“十四五”機器人產業發展規劃》《數字鄉村發展戰略綱要》等政策，明確提出推動智能農機裝備研發與推廣。例如，農業農村部設立專項補貼支持植保無人機、無人拖拉機等設備的采購。
一、應用場景: 采摘與收割
機器視覺技術正在將采摘與收割作業從“體力活”升級為“技術活”。盡管面臨環境復雜性、成本壓力等挑戰，但隨著算法優化與硬件迭代，其經濟性與適用性將持續改善。未來，農業機器人將不僅是“采摘手”，更是“數據采集終端”與“智能決策節點”，推動農業向更高效、更環保、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”
【技術實現】
多光譜/高光譜成像技術
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。
深度學習模型優化
小樣本學習：通過遷移學習（如預訓練ResNet-50）和數據增強（如隨機旋轉、亮度調整），解決田間數據標注成本高的問題。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AI視覺算法平臺軟件AIDI
果實成熟度識別是農產品質量控制的關鍵環節。傳統上，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，使得傳統檢測設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，還易出現漏檢或誤檢。
阿丘科技自主研發的工業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，效果優于傳統算法，且能快速建立模型；它還能依據客戶需求，對蔬果進行細致分類定級，設定不同等級標準。以大棗分選為例，AI算法能輕松識別皺皮、變形等傳統方法難以檢測的缺陷，極大提升了分選的質量與效率。
圖源：阿丘科技（展商已授權）
2、機械臂精準采摘：視覺引導的“柔性操作”
【技術實現】
3D視覺定位技術
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。
結構光掃描：投射激光條紋至果實表面，通過變形條紋解析三維形態。以色列Tevel Aerobotics無人機搭載結構光傳感器，可在復雜枝葉中精準定位蘋果，采摘效率達8個/分鐘。
動態避障與路徑規劃
語義分割網絡：采用U-Net或DeepLabv3+模型，實時分割果實、枝干、葉片等物體，生成可通行區域地圖。
強化學習優化：讓機械臂在模擬環境中學習最優采摘軌跡，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，已實現果蔬自主采收作業的突破性應用。該系統深度融合AI算法與高精度視覺識別技術，構建起從目標定位到采后處理的完整智能作業鏈。其邊緣計算人工智能平臺可以根據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，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，產量也跟著蹭蹭往上漲！
圖源：宸曜科技（展商已授權）
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能夠保持穩定運行，不會產生熱節流。宸曜科技獨特的通風和散熱設計，可將高規顯卡在運作時所產生的熱能有效排出，從而消除了高溫影響主機運作，實現可承受達 -40°C至 70°C的寬溫操作范圍，適用于現實應用中的各種嚴苛環境。
【結語】
機器視覺技術在醫療機器人與農業機器人領域的應用已取得了顯著成效，不僅極大地提高了手術精度與農業生產效率，還為解決醫療資源分布不均、農業勞動力短缺等社會問題提供了創新方案。隨著技術的不斷進步與應用場景的持續拓展，機器視覺技術將在更多領域發揮重要作用，為人類社會帶來更加便捷、高效、安全的生活方式。
編輯精選
