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。