机器视觉软件在生命科学中的应用

机器视觉软件帮助机器视觉系统对DNA进行排序，执行图像分析，计数和分类生物细胞，在手术期间帮助医生进行3D成像，以帮助确定切割的位置，并在自动化环境中执行模式匹配。

大约有10家主要的机器视觉软件制造商活跃在生命科学行业，还有一些更小的供应商和那些制作特定应用软件的厂商。生命科学行业客户的基本技术也应用于其他行业，但应用更为独特。

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首要问题是，它是否能完成想要完成的事情。当新的应用程序出现时，软件应该提供各种工具来处理它们，并灵活地应对不断变化的需求。

在生命科学产业中，用户可以使用大型图像的典型方式。因此，该软件能够在提供良好性能的同时处理大型图像是重要的。

如何集成软件是重要的，并且在生命科学中的最终用户看不到的东西。图像处理算法通常隐藏在客户的用户界面下，以及它们如何集成，编程语言，它们具有哪些类型的接口，具有差异。

无论使用哪种类型的相机，机器视觉软件都应该工作很重要。用户应该能够在运行相同的软件时更改硬件，或仅通过进行小调整。生命科学用户在FDA批准后重新获得机器视觉系统是非常困难的，并且用户想要做的最后一件事就是重写他们的软件。

生命科学应用构成的主要挑战

图像之间的不一致在生命科学行业中是非常普遍的，以及机器视觉软件制造商的主要挑战。在其他行业中，在检查与模板相同并将其比较的多个部分进行检查时使用机器视觉工具。在自动化应用中，这是可能的，但在许多其他生命科学应用程序中，软件没有“金色模板”比较。用户更多地依赖于底层分析方法对于手头的特定任务的强大。

在某些功能上，图像质量也可能是一个问题，导致软件无法处理。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改善图像质量，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的图像，以自动微调这些条件。

最需要的功能和什么使行业独特

诸如强度测量，BLOB分析，粒度，定位和分离粒子，计数粒子和分类算法的分析方法通常要求生命科学用户中的软件特征。具有2D边缘检测的其他标准模式匹配应用是用于机器人处理应用的频繁请求，例如定位托盘或探针。

通常不会以标准或特定方向到达检查，通常检查不会在其他机器视觉行业中从一个边缘到另一个边缘的距离。由于该行业中具有标准应用并不常见，因此底层软件的灵活性和强大变得重要。彼此集成的工具如何整合，客户必须微调它们的灵活性，而无需编写低电平视觉代码是重要的。

模式匹配和边缘检测等基本工具可用于构建应用程序，但在没有开发客户的特定机床视觉产品的情况下，制造商依赖客户帮助开发软件包。

MV软件中最大的进步

在分类领域，个别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。但机器视觉软件最大的进步在于其处理和处理大图像的性能和能力。

随着在机器视觉中使用更大图像的趋势已经进行了进展，软件正在越来越快。图像拼接图像或图像阵列成像必须在合理的时间内处理的单个较大图像变得非常常见。

软件成本

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

有许多公开可用的免费软件选项，但使用它们变得棘手的生命科学应用程序，可能需要FDA批准或ISO认证。使用生命科学产业中的开源软件的另一个问题是无法保证该软件不会侵犯任何专利。商业包裹确实提供了对任何行业公司都很重要的保险。

增长最快的应用

在生命科学领域，自动化取代人工处理的技术已经发展起来，机器视觉也有所帮助。

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减少，因此对成像的需求很大。分析DNA微阵列也是如此。

需要考虑的最重要因素

在决定为生命科学应用程序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，他们应该能够保留相同的软件，并具有灵活性和能力来调整软件以适应他们的应用程序，这通常不是标准的。它应该附带开发工具，使其更容易测试原型，并易于使用。

虽然价格和支持也适用于任何购买软件，但供应商应该能够展示所需应用程序软件包的稳健性。它应该表明包装可以处理具有挑战性的成像条件，如离焦图像或低对比度。