机器视觉分析在化工企业非常规作业的应用与研究

引言

近年来，由于化工企业的非标准操作（如设备维修、特殊工艺操作、应急救援等），由于其复杂性和变异性、风险大，对安全管理和技术水平的要求也越来越高。传统的手动监控方法效率低、主观，安全风险大，已无法适应现代化要求。机器可视化分析是一种新型智能检测方法，通过采集、处理和分析图像，可以实时监控工作环境并识别异常，从而提高操作的安全性和自动化性。

一、机器视觉分析在化工企业非常规作业的应用

（一）在设备维修与保养作业中的应用

在化工企业进行设备维修时，对其进行计算机视觉分析是十分必要的。针对这一问题，本项目拟采用高精度的工业相机、红外热像仪等设备，通过对设备的形貌、温度等参数的测量，结合深度学习的方法，实现对设备磨损、锈蚀、变形等异常状态的识别。在反应堆、管道阀门等关键设备的周期性维护过程中，利用对历史数据的自动比对，能够在不影响正常生产的前提下，及时发现微裂纹、漏损，避免突发性失效。另外，在维修时，利用可视化的操作臂，可协助拆解及标定精密零件，降低人工误差。该系统具有 24 小时全天候无接触、高效率、高效率的特点，能有效地提升设备维修的精度和时效性，降低因故障导致的安全事故。

（二）在特殊工艺操作中的应用

在工业过程中，一些特殊过程（例如高温高压反应、危险化学品合成等）对其运行精度和运行环境的稳定性提出了更高的要求，但传统的人工操作方式存在较大的安全隐患。机器视觉分析技术能够对工艺参数及反应状况进行实时监测，从而对特定工艺进行智能化支撑。比如，利用可视化技术对物料的颜色、泡沫高度以及在反应器内的搅拌进行实时的控制，并利用图象分析等手段来判断反应的进行。通过可视化传感技术，可以准确地检测出产品的结晶度和液面，为产品的生产工艺提供参数。在此基础上，本项目拟采用机器视觉技术，对危险货物进行自动识别，并对其进行组分检测，从而避免因人为失误而导致的混料事故。在此基础上，提出了一种新的解决方案，即在保证生产过程中，减少了与操作人员之间的联系，从而保证了生产的安全性和产品的质量。

二、机器视觉分析应用存在的问题

（一）环境适应性问题

在非常态作业条件下，机器视觉分析在复杂多变的环境下，面临着严峻的挑战。化工生产环境复杂多变，具有腐蚀性气体，高温高压，粉尘弥散，光照不稳等诸多不利因素，极大地降低了视觉测量的稳定性和准确性。在环境恶劣的环境中，如防护屏，光学镜头等。容易被化学侵蚀，造成成像质量的降低；在高温下，电子部件会因为温度过高而损坏；与此同时，尘埃与蒸气会将光线分散，从而使得影像变得模糊或变形。另外，在化工装置中，因其金属面的反光，使得装置布置得过于紧密，容易形成“视觉盲区”，同时也增加了成像与处理的难度。目前部分工业视觉装置虽具备防护功能，但在苛刻工况下长时间稳定工作还存在着技术瓶颈，亟需研究与优化腐蚀等特殊视觉系统。耐高温，防尘，防爆，有效消除外界干扰对影像品质的干扰。

（二）系统成本较高

当前，由于设备的配置、维修费用较高，制约了该技术的规模化应用。首先，高技术工业相机、红外热像仪和激光扫描仪等重要的硬件设备造价较高，尤其是抗爆防腐等特种设备造价较高。其次，在深度学习的基础上进行图像处理，深度学习模型训练，以及相应的软件设计与优化，都是不可忽略的开销。另外，系统的安装、调试以及后期的维修（如清洗镜片、标定传感器、软件升级等）都要投入大量的人力物力。中小化工企业由于前期投入大，后期维修费用高，制约了该技术的推广。虽然从长期来看，机器视觉能够有效的减少人工成本、提升生产力，但是其对短期的投入却是巨大的，所以急需对其进行标准化，以降低整体成本。模块化的装置，规模化的应用。

三、应对策略

（一）提高机器视觉设备环境适应性

在硬件方面，选用抗腐蚀的金属材料，安装工业防爆防尘罩，选用耐高温的光学镜头及传感器，保证其在苛刻工况下的稳定性能。在此基础上，发展一种融合可见、红外、激光等多种光学传感技术的多波段成像方法，解决光照不足、环境干扰等问题。在软件层次上，研究去雾、去噪、反反射等算法，消除外界干扰。其次，通过构建环境参量与影像特性的关联模型，使定标符合现实需求，并对获取与处理策略进行动态调整。最终，通过软硬件深度融合，使其在复杂环境下具有较强的自适应能力，为非常规化学品生产提供可靠的技术支撑。

（二）优化系统成本

在硬体上，推动工业摄影机、影像感测器等重要元件的国产化，以达到量产的目的，以减低购置费用；开发模块化，可重构的硬件体系结构，使其能够灵活地进行功能的配置与扩充，避免了重复的投资。在软件层次上，通过建立开放的算法库，规范界面，降低用户的个性化要求；将云计算与周边计算相结合，可以最大限度地优化计算资源的分配，降低对局部设备配置的要求。在项目执行中，可采取分步实施策略，并根据检验结果将其推广到重点工程中的重点工程，从而对初期投入进行有效控制。在此基础上，研究基于“机器视觉 + 服务”的新业务模式，通过租赁、按需支付等方式为企业提供服务。基于上述分析，本文提出了一种“双轨”的方法，即通过技术创新和业务模式优化来减少全系统全寿命周期的费用。

结束语

机器视觉化是一种新兴的化工企业非常规作业方式，是提升作业安全与智能水平的一种新方法。本项目以装备维修、特种流程、应急救援为背景，对现有环境适应性、系统开销、数据处理等方面存在的主要问题进行深入研究，并给出有针对性的优化策略。随着人工智能，物联网，5 G 等新一代信息技术的深度融合，使得机器视觉系统的性能得到了极大的提升和广泛的应用。在上述研究成果的基础上，通过生产、培训、使用等多方面的协作，完善相应的技术规范，促进核心装备国产化，加强复合型人才的培训，促进机器视觉在化学工业中的更多应用。本项目的实施，对于提升中国化学工业的总体安全性，推动中国化学工业向信息化、智能化方向的转变，以及中国经济与社会的可持续发展，都将具有重大的理论与现实意义。同时指出，必须把技术创新和安全管理有机地结合起来，才能使技术创新的价值得到最大限度地发挥，从而保证化学工业的安全发展。

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