是人工智能的一个重要分支，其概念最早可追溯到20世纪50年代，作为一种能代替人眼来进行一系列的测量和判断的系统，涉及到了非常多的领域，比如：计算机科学、人工智能、信号处理、图像处理、机器学习、光学以及自动化等。

  机器视觉模拟人类视觉系统，赋予机器“观看”、“识别”和“判断”的能力，是实现机器感知与理解世界的基础，通过图像预处理、特征提取、分类识别等技术，能轻松实现对输入图像自动而精准的分析，规避很多在生产的过程中出现的错误，提高生产效率，保证产品质量。

  机器视觉的产业规模逐步扩大，各行各业纷纷应用“3D视觉+机器人”技术实现自动化改造升级，医疗行业亦不例外，机器视觉的应用使其迈入了新的发展阶段，为实现数字化、智能化的医疗服务转型奠定了坚实的技术基础。

  在医疗行业，机器视觉通过对医疗影像的自动检验测试、分类与识别，实现了人眼无法企及的高校与精准，为医生提供了重要的临床决策支持。

  这使得其在医疗领域的作用于价值不断凸显，并将彻底改变传统的医疗模式，推动个性化精准诊疗方案的实现，提高诊疗效率与质量，释放医疗资源，为医疗服务的自动化、连续化、智能化赋能。

  此外，国家格外的重视机器视觉技术在医疗领域的应用与发展，出台多项政策予以支持与引导，这使得机器视觉在医疗市场的应用前景更加开阔与明朗。具体而言：

  国家发展改革委、科技部、卫生健康委、工信部等联合发布的《关于面向医疗领域征集机器人典型应用场景的通知》，支持机器视觉技术在医疗机器人、诊疗设备、手术导航等场景的应用与师范；

  《关于推动公立医院高水平发展的意见》提出要快速推进智慧医院建设，发展远程医疗与智慧医疗技术；

  《医疗装备产业高质量发展规划（2021-2025年）》提出要加快研发应用人工智能技术，建成以大数据、云计算、物联网和人工智能技术为支撑的医疗装备产业生态……

  国家发展改革委、科技部、卫生健康委、工信部等联合发布的《关于面向医疗领域征集机器人典型应用场景的通知》，支持机器视觉技术在医疗机器人、诊疗设备、手术导航等场景的应用与师范；

  《关于推动公立医院高水平发展的意见》提出要快速推进智慧医院建设，发展远程医疗与智慧医疗技术；

  《医疗装备产业高质量发展规划（2021-2025年）》提出要加快研发应用人工智能技术，建成以大数据、云计算、物联网和人工智能技术为支撑的医疗装备产业生态……

  这些政策的出台，彰显了国家对机器视觉与智慧医疗发展的格外的重视。随着更多政策红利的释放，必将逐步扩大机器视觉技术在医疗市场的应用空间，促进医疗机器人、AI医疗等新型领域的高速发展。

  这预示着，我们国家医疗装备产业将迎来新的发展机遇，机器视觉技术也必将在其中起到举足轻重的关键作用。

  医疗数据中90%的数据来自医学影像，医学影像领域拥有海量的数据，为深度学习提供了丰富的数据源。

  传统的医学影像分析需要医生对大量数据来进行观察和诊断，这样的一个过程需要耗费大量时间和精力。

  而基于三维机器视觉技术，可以对医学影像进行自动检验测试和程序化处理，实现对疾病的精准诊断、定位。

  具体而言，机器视觉能轻松实现对X光片、CT、MRI等影响的病灶检测、部位分割与定量分析，能快速准确的标记定位影响中的病变与异常结构，为医生的诊断提供重要参考是依据，提高诊断效率与准确性，减轻医生的工作负荷，缓解人员资源紧张的问题，优化临床工作流程。

  机器学习的知识经验可以无损的传播复制，在理想状态下，只要应用同一套系统，病人无论在什么级别的医院、找哪位医生看病，都能达到专家级别。

  可穿戴医疗设施可以实时采集人体生理信息，例如：心电图、血压、血氧饱和度等。

  三维机器视觉可以对这些实时采集的数据来进行自动化处理与分析，检验测试的数据的异常变化与疾病征兆，实现病情的实时检测与防护预警。

  可加强医患之间的互动交流，医生定期查看监测报告，与患者进行视频交流知道，患者也可通过远程系统与医生实时进行病情沟通。

  可加强医患之间的互动交流，医生定期查看监测报告，与患者进行视频交流知道，患者也可通过远程系统与医生实时进行病情沟通。

  药物生产与管理对产品精度和质量发展要求极高，药物在生产制造的过程中，再小的失误都可能会导致很严重的后果。

  相比人工检测，机器视觉技术能对药片进行图像采集与分析，检测药片中的异物、裂片与变形等缺陷，还可检验液态中药制剂的填充水准、瓶里残渣和遮盖品质、规格型号不过关的胶囊、遮盖药物不够、药物的色调缺点、药品包装设计编码实际效果、包装盒子的成箱和总数查验等。不仅更精准高效，实现药品质量的精准检测与控制，有效提升药品生产的标准化水平，满足药物生产的高精度要求，检测结果也更加标准化与连续，这对保障公众用药安全有至关重要的意义。

  机器视觉还可以在医生手术过程中能够给大家提供手术导航和可视化，建立病人与影像数据的精准对应关系，帮助医生实施手术，这推动了传统手术模式的转变。

  术前，机器视觉可以分析影像数据，识别目标手术区域与重要组织器官，为医生制定手术方案提供参考；术中，机器视觉可实时跟踪工具的位置，引导机器人辅助医生进行手术操作，提高手术精度与安全性；机器视觉还可以从多角度采集手术现场影像，重建三维环境，为医生提供更直观的视角，有利于医生进行更准确的手术操作。

  机器视觉的优势有目共睹，机器换人亦是时代的大势所趋。根据Markets and Markets的调研数据，2012-2022年，全球机器视觉市场规模呈现一直上升的趋势，可见机器视觉市场广阔且前景光明。

  机器视觉技术的广泛应用,必将推动医疗技术与模式的变革与重构。且机器视觉技术本身也处于快速更新迭代之中。

  随着算法的提升、训练数据的积累,机器视觉将实现更准确高效的医学影像与生理数据分析，为医学研究与临床诊疗提供更深入的认知支持。

  机器视觉为实现“更高质量，更个性化与更高效的医疗服务”提供可能，以强大的技术方法，开拓医学影像与生理信息的潜在价值，加速了医疗数据的采集与应用。

  未来，机器视觉技术将与其他前沿技术展开深层次地融合，推动医疗过程的数字化与智能化，真正的完成以人为本、以患者需求为核心的智慧医疗。返回搜狐，查看更加多