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发表于：2015-11-16 11:35:49

楼主

机器视觉在医疗领域的应用已经越来越广泛，从传统的药品包装、药瓶、标签等视觉检测到目前对生物芯片的检测，放射科的X放射等，都引入了机器视觉系统，完成对图像信息的采集、存储、管理、处理及传输等，使得图像资料得以有效管理和充分利用，也为行业提供强有力的技术支持。目前具体应用有：医疗红外成像的应用、医疗行业应用、完美视觉检测解决方案在医药行业的应用、采集卡在CT、X光机、B超中的典型应用。

机器视觉虽然可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。通过机器视觉，我们可以检测到液体制剂的灌装液位、瓶体内杂质及封盖质量、尺寸不合格的胶囊、罩药品缺粒、医药产品的外包装打码效果以及外包装纸箱的满箱及数量检测等。由于药品表面反光非常强，最主要是药品的颜色、形状多样，检测内容比较广，包括包装、液位、杂质、表面划伤、漏装等，检测时需根检测内容与外形特征来分别选择高速相机镜头和照明光源等。

除了对基本制药领域的检测，机器视觉还可以用于医疗运动康复之中，湖南科天健光电技术有限公司针对这一领域的应用研究出三维图像解析系统。我们知道，尽管人体信息可以用数值、曲线、图像等多种形式表示，但是图像所包含的信息量远远超过数值和曲线。三维图像解析系统实现方式有四种：光学式、机械式、声学式和电磁式。其中机械式、声学式和电磁式方法或者非常影响被试者行动，或者仪器价格过于昂贵。光学式方法利用计算机视觉原理，湖南科天健采用高速相机通过对被测者身上特定标志点的监视和跟踪完成图像采集，再通过分析和研究采集到的运动轨迹，帮助康复者实现运动康复。下图所示为运动康复模拟检测试验。

机器视觉在医疗领域应用的优势是显而易见，可是目前，人工检视应用仍甚为广泛，但无法规避一些客观风险，如人眼的疲劳、误差、高速生产过程中精力的不集中、无法对检测效果量化考评、速度限制等。由于医药行业本身的重要性，在药品制造生产环节中，任何一个失误的出现，都可能导致用户使用后出现问题，从而引发一系列状况，甚至能危机生命，而这些不利因素无疑会成为今后医疗领域发展的一个瓶颈。机器视觉相较于人工检视，更稳定、效率更高，成本也得到控制。可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。