机器视觉在机器人行业的应用（下）

在科技日新月异的今天，机器人技术作为新一代信息技术的核心领域之一，正深刻改变着我们的生活及生产方式。本文将聚焦医疗机器人与农业机器人两大应用场景，通过详实的数据支撑，剖析前沿技术原理，结合生动的案例分享，全面展示机器视觉技术如何赋能机器人，开启智能新篇章。

<医疗机器人>

市 场 需 求

据弗若斯特沙利文数据，未来全 球及中国的手术机器人市场规模将会快速增长。预计2025年全 球手术机器人市场将达285.1亿美元，2030年全 球手术机器人市场将达619亿美元。其中手术机器人占比最高(约60%)，康复机器人增速最快(CAGR超40%)(来源：21世纪财经)

政 策 驱 动

《“十四五”医疗装备产业发展规划》明确重点发展手术机器人、康复机器人等高端设备。地方政策(如北京、上海)对医疗机器人研发、临床试验、入院采购提供补贴及优先审批通道。

医疗机器人与机器视觉技术的结合，通过图像处理、模式识别、三维重建等技术，显著提升了医疗设备的感知能力、操作精度和智能化水平。其应用范围已扩展到多个核心医疗环节，如手术导航与精准操作、医学影像分析与诊断、实时监控与动态反馈、自动化操作与流程优化、远程医疗与VR融合、康复评估与个性化治疗等。

一、应用场景: 手术导航与精准操作

【核心原理】

影像采集：通过医疗机器人搭载的高分辨率摄像头(如内窥镜、显微镜)或激光扫描仪，获取患者体内或体表的二维/三维影像。

三维重建：利用机器视觉算法(如SFM(Structure from Motion)或SLAM(Simultaneous Localization and Mapping))将多帧二维影像融合为三维解剖模型，实时显示手术区域的空间结构。

路径规划：结合术前CT/MRI影像与术中实时影像，机器视觉系统自动规划手术路径，避开血管、神经等关键组织。

【典型应用场景】

达芬奇手术系统：腹腔镜手术导航

技术实现：通过两个平行摄像头生成立体影像，医生佩戴3D眼镜可观察高清晰度三维手术视野。

机械臂控制：机器视觉系统跟踪手术器械位置，通过算法将医生手部动作转换为机械臂的精细操作(如缝合、切割)，误差小于0.1mm。

1、视觉智能重构外科精准度

机器视觉技术在医疗机器人手术导航与精准操作中的应用，通过高精度影像采集、实时数据处理和智能反馈控制，显著提升了手术的精确性、安全性和效率。

目前，白内障是全 球范围内导致视力丧失的主要原因之一，且因 3C 产品泛滥呈年轻化趋势。根据世界卫生组织(WHO)统计，白内障影响了全 球6250万人，其中超过8成导致中度到重度视力丧失。手术需求日益增加。

白内障手术通常依赖于传统的手术仪器和人眼观察，存在一定的局限性和风险。医生可能无法清楚地看到眼睛内部的细节，可能会影响手术的准确性和安全性。为了解决传统白内障手术中存在的困难和挑战，将工业相机和人工智慧(AI)相结合，为白内障手术提供了新的解决方案。该方案不仅能提供更清晰、更详细的眼睛影像，从而帮助医生更好地进行手术，并且还能保存纪录，以便日后查阅。

【案例分享】

The Imaging Source 德国映美精相机——DFM 37UX226-ML嵌入式相机

· 术前检查与诊断

在白内障手术前，精确的诊断必不可少。DFM 37UX226-ML嵌入式相机可用于高精度的眼底成像，帮助医生详细检查眼睛的结构和白内障的具体情况。通过高分辨率图像，医生可以更准确地判断白内障的类型和严重程度，从而制定更有效的手术方案，大大增加手术的成功率，为病人的健康提供更多保障。AI技术的引入也在诊断阶段开始发挥关键作用。通过大量的手术影像数据，可以训练深度学习模型来识别和分类不同类型的白内障。这些模型可以自动分析患者的眼睛影像，协助医生诊断，并制定手术方案。

图源：The Imaging Source德国映美精相机(展商已授权)

· 手术过程中的实时监控

在手术过程中，DFM 37UX226-ML相机可以提供实时、高分辨率的影像(12MP)，帮助医生精确操作;AI深度学习系统可以即时分析相机捕捉到的影像，并提供辅助决策建议。例如，在晶状体的摘除和人工晶状体的植入过程中，工业相机+AI的实时成像系统可以帮助医生更好地控制手术进程，提示医生最 佳的切割路径或提醒潜在的操作风险，避免误操作，提高手术的成功率和安全性。

图源：The Imaging Source德国映美精相机(展商已授权)

· 术后评估

DFM 37UX226-ML相机为AI算法提供高质量的图像品质，通过分析术后影像和患者恢复数据，AI系统可以评估手术效果，预测患者的恢复进程，如帮助医生检查伤口愈合情况、人工晶状体的位置是否正确等，及早发现和处理可能的术后并发症;并提供个性化的恢复建议，帮助医生更好地管理术后护理。

二、应用场景: 医学影像分析与诊断

通过结合高精度成像、深度学习算法和自动化技术，显著提升了病理诊断的效率、准确性和可重复性。正在重塑病理分析的范式，从“人工主导”转向“人机协同”，最终目标是实现癌症的早期筛查、个性化治疗和全程管理。

1、高精技术攻克病理影像处理难关

在众多严重的血液疾病(如白血病、多发性骨 髓瘤以及淋巴瘤等)的诊断过程中，对骨 髓涂片里的血液细胞开展分类计数工作，是首要且关键的一环。目前，对骨 髓细胞形态进行观察评估，进而完成分类计数这项任务，依旧是由病理学家和经过专业训练的医检师以手工方式来操作的。不过，执行这类技术操作的人员，必须具备高度的专注力和精准度。像压力、疲劳、注意力分散以及训练水平差异等“人为因素”，都极有可能导致检测结果出现错误解读。

【案例分享】

The Imaging Source 德国映美精相机——DFK 33UX183显微相机

当使用标准光学显微镜采集的细胞影像，往往因为含带著复杂的背景而不利于有效地细胞分析，而影像质量也会受到模糊强度、杂讯等因素的影响，在不同成像条件也会导致影像亮度和色调的差异。 具备2000万像素的DFK 33UX183显微相机以高灵敏度的CMOS传感器，提供低噪声影像(高信噪比)，其影像预处理可以滤除视觉杂讯，从而增强影像边缘与轮廓，并突出细节、减少影像模糊。 Microscope x Hema 的影像演算法从影像中提取特征，接着，设置参数例如形状、轮廓、不规则碎片、颜色和纹理质地等。一旦系统对样本中的细胞进行分类和计数，工作流程即告完成。

DFK 33UX183显微相机撷取的细胞影像经由aetherAI的Microscope x Hema进行分析并对有核骨 髓细胞鉴别与分类

图源：The Imaging Source德国映美精相机(展商已授权)

<农业机器人>

市 场 需 求

劳动力短缺与降本需求：农业用工成本逐年上升，农村青壮年劳动力流失加剧，部分地区出现土地撂荒现象，机器人在采摘、除草、收割等环节可降低人力依赖。

效率替代需求：人工采摘效率低(如草莓采摘需0.5人/亩/天)，而机器人可实现24小时作业，效率提升60倍以上。

政 策 驱 动

中国政府将农业机器人纳入《“十四五”机器人产业发展规划》《数字乡村发展战略纲要》等政策，明确提出推动智能农机装备研发与推广。例如，农业农村部设立专项补贴支持植保无人机、无人拖拉机等设备的采购。

一、应用场景: 采摘与收割

机器视觉技术正在将采摘与收割作业从“体力活”升级为“技术活”。尽管面临环境复杂性、成本压力等挑战，但随着算法优化与硬件迭代，其经济性与适用性将持续改善。未来，农业机器人将不仅是“采摘手”，更是“数据采集终端”与“智能决策节点”，推动农业向更高效、更环保、更人性化的方向迈进。

图源：VisionChina(上海)机器视觉展

1、果实成熟度识别：从“看颜色”到“看本质”

【技术实现】

多光谱/高光谱成像技术

原理：通过捕捉果实在可见光、近红外(NIR)、短波红外(SWIR)等波段的反射光谱，分析糖分、酸度、硬度等生化指标。例如，草莓成熟时叶绿素降解，680nm波段反射率下降，而类胡萝卜素在550nm波段增强。

深度学习模型优化

小样本学习：通过迁移学习(如预训练ResNet-50)和数据增强(如随机旋转、亮度调整)，解决田间数据标注成本高的问题。例如，英国Harvest CROO机器人仅需500张标注图像即可训练草莓成熟度分类模型。

【案例分享】

阿丘科技——工业AI视觉算法平台软件AIDI

果实成熟度识别是农产品质量控制的关键环节。传统上，人们主要依赖肉眼观察果实颜色变化来判断成熟度，但这种方法易受光照、品种差异及人为因素影响，导致判断结果主观性强、准确性低。例如，西红柿因大小、色差及缺陷多样性，使得传统检测设备难以满足分选需求;苹果分选依赖人工目视，不仅效率低下，还易出现漏检或误检。

阿丘科技自主研发的工业AI视觉算法平台软件AIDI，为破解这一难题提供了高效方案。采用基于AIDI的分割算法可检测对比度低的斑点、凹陷、裂痕等缺陷类型，效果优于传统算法，且能快速建立模型;它还能依据客户需求，对蔬果进行细致分类定级，设定不同等级标准。以大枣分选为例，AI算法能轻松识别皱皮、变形等传统方法难以检测的缺陷，极大提升了分选的质量与效率。

图源：阿丘科技(展商已授权)

2、机械臂精准采摘：视觉引导的“柔性操作”

【技术实现】

3D视觉定位技术

双目立体视觉：通过两个摄像头获取视差图，计算果实空间坐标(精度±1mm)。例如，西班牙Agrobot采摘机器人利用双目视觉定位草莓花萼，引导机械臂完成无损采摘。

结构光扫描：投射激光条纹至果实表面，通过变形条纹解析三维形态。以色列Tevel Aerobotics无人机搭载结构光传感器，可在复杂枝叶中精准定位苹果，采摘效率达8个/分钟。

动态避障与路径规划

语义分割网络：采用U-Net或DeepLabv3+模型，实时分割果实、枝干、叶片等物体，生成可通行区域地图。

强化学习优化：让机械臂在模拟环境中学习最优采摘轨迹，适应不同果实分布密度。

【案例分享】

宸曜科技——边缘计算人工智能平台

搭载了Neousys宸曜科技边缘计算人工智能平台的机器人，已实现果蔬自主采收作业的突破性应用。该系统深度融合AI算法与高精度视觉识别技术，构建起从目标定位到采后处理的完整智能作业链。其边缘计算人工智能平台可以根据客户的需求进行定制化。把自主机器人“请进”菜园，让它们精准识别西兰花并完成采摘任务，这就像给菜园请来了一群不知疲倦的“采摘小能手”，不仅能省下不少人力，还能让整个采摘过程更安全、更高效，产量也跟着蹭蹭往上涨!

图源：宸曜科技(展商已授权)

此外，在应对田野间机器人受温度影响的问题上，宸曜科技可以做到真正的宽温运行。在太阳直射条件下，其CPU能够保持稳定运行，不会产生热节流。宸曜科技独特的通风和散热设计，可将高规显卡在运作时所产生的热能有效排出，从而消除了高温影响主机运作，实现可承受达 -40°C至 70°C的宽温操作范围，适用于现实应用中的各种严苛环境。

【结语】

机器视觉技术在医疗机器人与农业机器人领域的应用已取得了显著成效，不仅极大地提高了手术精度与农业生产效率，还为解决医疗资源分布不均、农业劳动力短缺等社会问题提供了创新方案。随着技术的不断进步与应用场景的持续拓展，机器视觉技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更加便捷、高效、安全的生活方式。

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