愿景生命科学中的视觉技术

机器视觉软件在生命科学中的应用

机器视觉软件可以帮助机器视觉系统对DNA进行测序，进行图像分析，计数和分类生物细胞，在手术过程中协助医生进行3D成像，以帮助确定切割位置，并在自动化环境中进行模式匹配。

大约有十家主要的机器视觉软件制造商活跃在生命科学行业，还有一些较小的供应商和那些制作特定应用软件的供应商。为生命科学行业客户提供的底层技术也用于其他行业，但应用更加独特。

前注意事项

考虑购买第三方机器视觉软件的人应该考虑的主要问题是它是否能完成预期的工作。该软件应该提供各种各样的工具来处理新的应用程序，并灵活地应对不断变化的需求。

在生命科学行业中，用户通常使用大图像。因此，重要的是软件能够处理大图像，同时提供良好的性能。

软件如何集成很重要，这是生命科学领域的最终用户所看不到的。图像处理算法通常隐藏在客户的用户界面下，它们如何集成，编程语言，它们拥有什么类型的界面，都会产生影响。

重要的是，无论使用什么类型的相机，机器视觉软件都应该工作。用户应该能够在运行相同软件的情况下改变硬件，或者只做一些小的调整。对于生命科学用户来说，在FDA批准后重新认证机器视觉系统是非常困难的，用户最不愿意做的事情就是重写他们的软件。

图像之间的不一致在生命科学行业非常普遍，也是机器视觉软件制造商面临的主要挑战。在其他行业，机器视觉工具用于检查多个相同的部件，并将它们与模板进行比较。在自动化应用中，这是可能的，但在许多其他生命科学应用中，没有可供软件比较的“黄金模板”。用户更多地依赖于底层分析方法对于手头特定任务的健壮性。

在某些功能上，图像质量也可能是一个问题，这对软件的处理能力造成了挑战。根据应用程序的不同，软件制造商创建了各种各样的过滤器和工具来提高图像质量，并提供可以处理低图像质量的工具。有许多标准工具可以处理低对比度或高噪声图像，自动微调以适应这些条件。

分析方法，如强度测量，斑点分析，颗粒大小，定位和分离颗粒，计数颗粒，细胞分类算法是生命科学用户常用的软件功能。其他带有2D边缘检测的标准模式匹配应用程序是机器人处理应用程序(如定位托盘或探针)的频繁请求。

通常情况下，零件不会带着标准或特定的方向来检查，而且通常检查不会像其他机器视觉行业那样测量从一个边缘到另一个边缘的距离。由于在这个行业中标准应用程序并不常见，因此底层软件的灵活性和健壮性变得非常重要。这些工具之间的集成程度以及客户在不必编写低级视觉代码的情况下对它们进行微调的灵活性是很重要的。

模式匹配和边缘检测等基本工具可以用来构建应用程序，但如果不为客户开发特定于应用程序的机器视觉产品，制造商就会依赖客户来帮助开发软件包。

在分类领域，单个工具已经取得了进步，因此它们提供了更可靠的分类。3D成像工具在过去五年中也发展迅速。但是机器视觉软件最大的进步在于它的性能和处理大图像的能力。

随着在机器视觉中使用更大图像的趋势的发展，软件变得越来越快。将图像或一组图像拼接成一个必须在合理时间内处理的较大图像已变得非常普遍。

大多数机器视觉软件制造商不会根据所销售的行业来区分软件价格，除非它是专门为生命科学应用开发的。价格取决于购买的数量，从几百美元的基本包到5000美元不等，这取决于软件的功能。

有许多免费的软件可供公开使用，但对于生命科学应用来说，使用它们可能需要FDA批准或ISO认证。在生命科学行业中使用开源软件的另一个问题是，无法保证软件不侵犯任何专利。商业包装确实提供了保险，这对任何行业的公司都很重要。

在生命科学领域，自动化取代人工处理已经发展起来，机器视觉也发挥了作用。

在过去的5-10年里，DNA测序已经成为机器视觉软件制造商的一个有趣的话题。在此期间，由于DNA测序的成本和时间大幅降低，因此对成像的需求很大。DNA微阵列分析也是如此。

在决定为生命科学应用购买哪种机器视觉软件时，性能、速度和硬件独立性是需要考虑的最重要因素。如果用户更换相机，他们应该能够使用相同的软件，并且有灵活性和能力对软件进行微调，以适应他们的应用程序，这通常不是标准的。它应该有开发工具，使它更容易测试原型，并且易于使用。

虽然价格和支持也适用于任何购买软件的人，但供应商应该能够证明所需应用程序的软件包的健壮性。它应该显示该软件包如何处理具有挑战性的成像条件，如散焦图像或低对比度。