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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(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(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機器人市場規(guī)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(jīng)）

政 策 驅 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)展手術機器人、康復機器人等高端設備。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(yī)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(yī)療環(huán)節(jié)，如手術導航與精準操作、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，實時顯示手術區(qū)域的空間結構。

路徑規(guī)劃：結合術前CT/MRI影像與術中實時影像，機器視覺系統(tǒng)自動規(guī)劃手術路徑，避開血管、神經(jīng)等關鍵組織。

【典型應用場景】

達芬奇手術系統(tǒng)：腹腔鏡手術導航

技術實現(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視野。

機械臂控制：機器視覺系統(tǒng)跟蹤手術器械位置，通過算法將醫(yī)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(yī)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(shù)據(jù)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(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。手術需求日益增加。

白內(nèi)障手術通常依賴于傳統(tǒng)的手術儀器和人眼觀察，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)，可能會影響手術的準確性和安全性。為了解決傳統(tǒng)白內(nèi)障手術中存在的困難和挑戰(zhàn)，將工業(yè)相機和人工智慧（AI）相結合，為白內(nèi)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(yī)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(nèi)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(yī)生詳細檢查眼睛的結構和白內(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(fā)揮關鍵作用。通過大量的手術影像數(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(jiān)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(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(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)可以評估手術效果，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)生更好地管理術后護理。

二、應用場景: 醫(yī)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(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(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，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(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，設置參數(shù)例如形狀、輪廓、不規(guī)則碎片、顏色和紋理質地等。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）

<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 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(yè)從“體力活”升級為“技術活”。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”

【技術實現(xiàn)】

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(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、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)品質量控制的關鍵環(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(xiàn)】

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(tài)。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(tài)避障與路徑規(guī)劃

語義分割網(wǎng)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(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，構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，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）

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。

【結語】

機器視覺技術在醫(yī)療機器人與農(nóng)業(yè)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(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。隨著技術的不斷進步與應用場景的持續(xù)拓展，機器視覺技術將在更多領域發(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。