摘 要：机器视觉技术正经历从传统算法向深度学习与AI融合的方向发展。介绍了机器视觉基本概念及技术发展趋势，以及适用于石化行业的应用场景，包括质量缺损检测、生产过程监测以及资产状态监测。提出了应用场景方案构建方法，并针对机器人智能巡检、质量缺损检测、工况异常监测、仓储物流作业辅助等业务领域，设计了9个典型场景，提供了模型、数据、软硬技术要素和预期效果。以某炼化企业变电所机器人巡检工程实践为例，阐述了解决方案的系统架构、硬件组成、核心功能及应用价值。最后分析了机器视觉在石化行业应用面临的挑战，并从软硬一体化、大小模型融合两大方向进行了展望。
关键词：机器视觉 人工智能 应用场景 石化行业
工业人工智能（工业智能）是人工智能与工业场景结合形成的一系列智能化应用与技术产品。其中，机器视觉作为人工智能分支以及智能工厂的“眼睛”，主要应用于目标识别、缺损检测、测量定位、机器人引导等多个关键场景[1-5]，成为当前最为广泛成熟的人工智能工业应用模式[6-7]，在工业领域扮演着至关重要的角色。
在能源转型持续加速、国家“双碳”目标以及日益严格的监管要求共同推动下，石化行业正积极发展智能制造，建设石化智能工厂，将人工智能等新一代信息通信技术与石化生产业务深度融合，打造具备资源高效利用、生产操控优化、设备可靠运行、安全环保低碳等优势的智能化应用场景[8-9]。
石化行业是典型的流程制造业，其工艺流程复杂，生产工况苛刻，涉及原料和产品大多具有危险性，安全环保压力大。目前，已有部分机器视觉技术在石化行业进行研究和应用，如，人员不安全行为识别、火灾监测、智能抄表、智能机器人巡检、液相界面检测[10-17]等。本文针对石化行业的生产特征和业务智能化需求，系统分析了机器视觉技术的适用性场景，针对智能巡检、质量缺损检测、工况异常监测、仓储物流作业四大业务领域，规划设计了9个典型场景方案，并以某炼化企业变电所智能巡检工程实践为例，阐述了解决方案的系统架构、硬件组成、功能应用等。
1 机器视觉技术及适用性场景分析
1.1 机器视觉技术及发展趋势
机器视觉系统是一种借助光学装置和非接触式传感器获取目标物体特征图像，通过计算机从图像中提取信息并进行分析处理，以实现检测和控制的装置系统。该系统包含3个关键部分，即图像采集、成像分析处理、决策执行。一个典型机器视觉系统由硬件设备和软件系统2部分构成，软件部分为图像处理系统，与计算机视觉系统存在大量交叠；硬件部分包括照明系统、成像系统和视觉信息处理系统等[5]。
机器视觉技术起源于20世纪60年代对视觉的研究。2006年以来，随着深度学习概念的提出，卷积神经网络、深度置信网络等算法的推广应用，机器可通过训练自主建立识别逻辑，图像识别准确率大幅提升，机器视觉的发展进入新阶段，形成了相对清晰的技术路径，主要分为四大发展阶段（见表1）。
表1 机器视觉技术四大发展阶段及特点
1.2 石化行业适用性场景分析
机器视觉应用于石化行业时，其应用场景工况复杂、防爆等级严格，要求能实时监测、准确率高、安全稳定。根据石化生产特征、任务技术难度与工业机理复杂性，分析提出了三大类适用性场景（见图1）。一是以质量为核心的缺损检测，二是以生产作业为核心的生产过程监测，三是以安全为核心的工况监测。
图1 机器视觉在石化行业的三大类适用性场景
2 基于机器视觉技术的石化行业场景方案研究
2.1 场景方案构建方法
结合石化智能工厂建设实践，提出了场景解决方案构建方法[18]（见图2）。结合石化智能工厂3.0蓝图、智能制造能力成熟度、“灯塔工厂”案例等对场景模板和方案进行设计，并从数据、模型、技术要素、预期效果等角度对场景进行画像。
图2 机器视觉技术石化行业应用场景构建方法
2.2 场景方案清单及画像
从智能巡检、质量缺损检测、工况异常监测及仓储物流辅助作业四大业务域，设计9个具体应用场景（见表2），其中，智能巡检的重点是软硬一体化，环境适应性及操作安全性；质量缺损检测的核心是高精度成像与多传感器融合，需克服微小缺陷识别、复杂背景干扰等难题；工况异常监测的重点是实时性与多源数据融合，需突破早期微弱信号识别、复杂气象干扰及低误报率等技术瓶颈；仓储物流辅助作业侧重动态场景下的融合定位与轨迹预测，面临开放环境定位精度保障、密集遮挡处理等挑战。以上方案均需考虑石化生产作业区域特征以及防爆、防腐等规范要求。
表2 应用场景清单及画像
续表
3 变电所机器人智能巡检应用案例
3.1 业务需求
作为炼化企业的重要组成部分，变电所承担电能供应、分配和控制的重要任务，其运行效率和安全性直接关系企业的稳定运营和经济效益。传统变电所管理模式常依赖人工巡检和操作，存在巡检工作量大、操作监管滞后、风险预警不及时等问题。实现变电所的智能化升级，对于提高炼化企业的运营效率、降低运营成本、保障生产安全具有重要意义。
3.2 解决方案
变电所场景需要满足防爆要求，具备油气、粉尘、高温等复杂环境适应性，对实时响应与判断准确性要求严苛。针对业务需求和场景特点，提出了智能机器人巡检及操作辅助方案，集成轨道巡检机器人、综合监控平台以及智能高清巡视系统，为变电所的安全、高效运维提供全面的技术支持。
3.2.1 系统技术架构
遵循某集团工业互联网“云边端”统一设计要求[19-20]，巡检系统架构见图3。
图3 变电所智能机器人巡检系统技术架构
1）边缘层：通过挂轨巡检机器人、区域视频监控、门禁设备等终端，利用多传感器实时采集配电室环境数据与设备状态信息。搭载算法盒子实现数据预处理、数据流解析及本地智能推理。
2）网络层：构建工业有线与无线混合通信网络，适配不同场景的传输需求；通过虚拟专用网络（VPN）加密、国密算法保障数据传输安全，符合等保2.0三级标准；集成协议适配功能，支持Modbus等工业协议转换，实现边缘设备与上层系统的无缝通信，确保数据高效安全传输。
3）基础设施层：提供底层资源支撑与安全底座，基于GPU服务器与容器化技术构建弹性计算平台，支持AI算法高效运行；采用对象存储与容灾备份机制管理海量数据。
4）平台层：提供算法服务与数据智能分析功能，其中算法服务整合石化专用算法库、机理模型与电力知识库，通过API提供实时分析、异常检测及合规校验等；后者经元数据管理、抗干扰清洗与挖掘，融合多源数据提供异常识别、故障预测等服务，支撑决策优化。
5）应用层：面向炼化企业变电所运维的具体业务场景，提供AI自动巡检、AI操作辅助以及AI主动盯控等应用。
3.2.2 系统硬件组成
1）巡检机器人本体分为轮式与轨道式2种移动结构，采用全链路防爆设计。作为核心执行单元，其机械结构根据变电所环境设计，确保移动性与稳定性。本体搭载激光雷达（定位导航）、视觉传感器（识别设备状态）、红外热成像仪（检测温度异常）、局部放电传感器（监测设备放电）及气体传感器（监测有害气体），适应油气、粉尘等复杂环境。系统拓扑结构见图4。
图4 变电所巡检机器人系统拓扑图
2）轨道系统采用高强度阳极氧化铝合金型材，抗腐蚀、耐磨损。安装方式有顶部吊装和地面铺设2种，前者不占用地面空间，便于全方位巡检；后者适用于特定场景应用。
3）通信系统采用无线（WIFI、4G、5G）和有线（以太网、电力线载波通信）技术，实现机器人与控制中心交互。同时运用冗余备份、信号增强、数据加密等措施，保障通信稳定安全。
3.2.3 系统功能及应用价值
1）AI自动巡检。可自主规划路径并按周期执行任务，智能识别仪表数值及指示灯、开关、压板状态与环境参数。运用大数据关联分析与机器学习算法，对核心巡检数据进行交叉验证与趋势建模，实现隐患即时预警与异常趋势预测，突破人工巡检效率低、易漏检误检的瓶颈。
2）AI操作辅助。依托防爆操作知识库与本安型通信技术，通过双向接口无缝集成作业票与SCADA系统，在操作全流程中实现“票—人—设备”实时校验，精准捕捉违规操作，快速触发多形式告警，解决传统操作监管滞后问题，显著降低误操作风险。
3）AI主动盯控。针对特级防爆区域，通过多模态感知技术融合设备状态、环境参数与人员行为数据，构建三维立体监控体系，依托边缘计算实现快速风险识别，触发声光预警与应急系统联动，实现安全管理从被动响应向主动防御转变。
4 问题挑战及发展展望
目前，机器视觉技术在石化行业应用面临多重挑战：一是严苛的环境导致图像质量缺损，高温、腐蚀性气体及粉尘干扰导致图像对比度降低，设备密集分布产生的视觉盲区影响检测完整性；二是企业保密性限制及样本数据稀缺，导致数据碎片化严重，成为限制检测模型性能提升的主要瓶颈；三是模型精度要求高，深度学习可解释性不足，难以满足安全决策需求。
未来发展方向将围绕软硬件协同优化与模型体系革新两大领域。
1）软硬件一体化的解决方案将成为发展重点。定制化工业相机、边缘计算芯片、智能传感器及机器人等高性能硬件，与轻量化算法深度融合，适配高温、腐蚀等复杂环境，实现高精度缺陷检测与实时风险预警。首先，定制化工业相机具备抗高温、防尘、防腐蚀特性，搭配自适应图像增强算法，可有效改善因环境干扰产生的低对比度、视觉盲区等问题，保障图像采集质量；其次，通过边缘节点处理实时数据，云端整合多厂区信息并优化全局模型，形成“云边端”协同部署模式；再者，利用5G、北斗、物联网与数字孪生等多技术融合，构建虚实联动的智能运维体系，提升设备的预测性维护能力。
2）机器视觉与大模型技术融合提升增强功能和应用范围。机器视觉技术与大语言模型（LLM）、多模态大模型（MM–LLMs）无缝集成，实现3个方面能力的增强：知识推理与算法可解释性、深度场景理解与上下文分析、自然语言告警 解释与建议。首先，大模型凭借强大的泛化能力，可基于少量标注样本进行知识迁移与推理，通过数据合成技术生成虚拟缺陷样本，扩充训练数据集；其次，机器视觉模型与大模型结合，不仅能提高设备表面腐蚀、焊缝缺陷等显性异常识别的准确率，更能结合热力学特征、应力分布等隐性参数，开展工艺异常预测预警，扩展应用领域；再者，通过多模态大模型，能够理解监测场景的上下文信息，分析行为发生的背景与环境；最后，大模型通过自然语言交互，将复杂的算法决策过程转化为人类可理解的解释，操作人员可通过提问获取模型判断依据，打破深度学习“黑箱”特性，满足石化行业安全决策需求。这种模型融合能力的持续增强，将推动机器视觉从“感知工具”进化为具有工业常识认知能力的“智能体”。
高立兵1， 唐泰可2， 罗梦迪1
【作者机构】 1石化盈科信息技术有限责任公司； 2成都诺比侃科技有限公司
为了提升石化行业本质安全，保障石化企业“安稳长满优”运行，解决设备运行与检维修“卡脖子”技术热点、痛点、难点问题，提高石化企业设备管理完整可靠性，设备智能化运维、预知性维修和检维修水平，引领我国石化智慧运维与检维修行业发展新质生产力，中国化工学会于2026年6月10-12日在陕西西安举办“2026年（第七届）石油化工设备智慧运维与检维修技术大会暨展览会”（IOMT CHEM 2026）。
一、大会主题
加快构建现代化石化产业智慧运维体系·AI驱动预测性维护实现新跨越
二、大会主办单位
中国化工学会
三、大会联合主办
西安陕鼓动力股份有限公司
浙江鹏飞绝热安装有限公司
四、大会协办单位
中石研石化设备安全运维专家服务（中心）专委会
西安交通大学机械工程学院
北京化工大学机电工程学院-国家危险化学品生产系统故障预防与监控基础研究实验室
中机维协石油石化建安检维修分会
中国石化集团石油化工设备防腐蚀研究中心
中石化炼化工程集团洛阳技术研发中心
中国石油集团安全环保技术研究院有限公司炼化设备技术研究与服务中心
青海民族大学化学与材料科学学院
中石研石化设备安全运维服务（西安）有限公司
大连东方亿鹏设备制造有限公司
五、大会承办单位
碳索视界（北京）企业管理咨询有限公司
盛融华创（北京）能源科技发展有限公司
六、会议时间及地点
会议时间：2026年6月10-12日（6月10日全天报到）
会议地点：陕西西安（详见报到通知）
七、会议日程及报告
（一）会议日程
6月10日：大会报到
6月11日：全体大会
6月12日：全天分论坛
分论坛一：石化企业转动设备智慧运维与检维修技术论坛
分论坛二：石化设备密封、润滑与装置节能降碳改造论坛
分论坛三：石化企业腐蚀防护与管道罐区安全技术论坛
（二）报告安排
报告题目：高端装备智能运维——“抽血化验”实现故障溯源 报告人：雷亚国 西安交通大学机械工程学院教授/常务副院长 |
报告题目：先进润滑技术与实践前沿 报告人：何承厚 中国石油化工集团有限公司高级专家 |
报告题目：强化“监、检、查”作用，科学做好“维、管、修” 报告人：陈 轩 中国石油炼油化工和新材料分公司副处长 |
报告题目：石化载荷离心泵节能技术 报告人：熊建新 中国石油化工集团有限公司高级专家 |
报告题目：化工装备智能预测维护与健康监控关键技术及应用 报告人：屈定荣 中国化安全工程研究院有限公司首席专家、设备安全研究室主任 |
报告题目：数智化引领设备运维提质增效 报告人：赵 岩 中石研石化设备安全运维专家服务（中心）专委会常务副主任委员、中海石油炼化有限责任公司原安全总监 |
报告题目：陕鼓全生命周期系统解决方案服务介绍 报告人：西安陕鼓动力股份有限公司 |
报告题目：绝热工艺解析及效能评估 报告人：浙江鹏飞绝热安装有限公司 |
报告题目：精工细造赋能石化装备安全智慧运维 报告人：大连东方亿鹏设备制造有限公司 |
报告题目：炼油化工装置腐蚀防控技术现状与发展趋势 报告人：段永锋 中石化炼化工程集团洛阳技术研发中心副总经理 |
报告题目：大修管理专业化服务的现状与发展 报告人：上海安恪技术股份有限公司 |
报告题目：基于设备服役状态预测的预防性维护策略 报告人：王晓静 青海民族大学化学化工学院（曾任天津大学化工学院过控系系主任）院长/教授/博导 |
报告题目：降低泄漏与失效风险：机械密封隔离液解决方案分享 报告人：克鲁勃润滑剂（上海）有限公司 |
报告题目：螺杆筒体国产化助力大型挤压造粒机长周期平稳运行 报告人：都江堰市江宁机械有限公司 |
报告题目：AI赋能石化装置智能防腐：从精准预测到科学检修的实践路径 报告人：刘小辉 中国石油化工集团公司首批高级专家、中国石化青岛安全工程研究院原副总工程师/首席专家 |
报告题目：设备智能监测发展展望 报告人：李迎丽 中国石油天然气集团有限公司设备专家 |
报告题目：石油化工设备的“养生之道” 报告人：西安国联质量检测技术股份有限公司 |
报告题目：Si@SiC/Si@Si3N4材料在化工、石油行业中的应用 报告人：陕西新兴热喷涂技术有限责任公司 |
报告题目：石化关键装备智能监测检测与事故防控技术 报告人：王 峰 北京化工大学机电工程学院教授，国家危险化学品生产系统故障预防与监控基础研究实验室主任 |
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报告题目：石化化工装置零泄漏密封、高效密封技术以及密封状态监测技术展望 报告人：孟 剑 中国石化青岛炼化公司正高级工程师/高级专家 |
报告题目：炼化装置工艺防腐蚀技术研究 报告人：佘 锋 中国石化工程建设公司正高级工程师/专业副总 |
报告题目：数字化转型下的转动设备智慧运维与检维修 报告人：王红超 山东东明石化集团有限公司炼化公司设备经理 |
报告题目：实时优化技术在炼油化工多单元协调优化及关键设备智能监测中的应用研究 报告人：赵 毅 中石化石油化工科学研究院有限公司正高级工程师/院专家 |
报告题目：ZERUST石油石化行业全生命周期防锈保护综合解决方案 报告人：北美防锈技术(上海)有限公司 |
报告题目：AI驱动TSI‑PHM融合技术与石化机组智慧运维实践 报告人：重庆川仪自动化股份有限公司 |
报告题目：再电气化驱动石化设备升级路 报告人：谢国学 中国石化工程部原首席专家 |
报告题目：双碳目标下化工设备的一些绿色节能技术 报告人：付大春 中国石油中国寰球工程有限公司北京分公司正高级工程师/动设备专家 |
报告题目：光弘科技声学成像技术在石化行业气体泄漏监测中的应用 报告人：惠州光弘科技股份有限公司 |
报告题目：RENK高效传动产品在石化旋转设备智慧运维和检修实践分享 报告人：韧客(上海)商贸有限公司 |
报告题目：设备润滑管理内容 报告人：马 彦 中石研石化设备安全运维专家服务（中心）专委会常务委员、设备润滑管理专家原中国兵器工业集团北方华锦集团设备部润滑油管理中心管理专家/原处长 |
报告题目：炼化装置停工大检修标准化实践 报告人：李家鹏 中海石油宁波大榭石化有限公司机械动力部高级工程师/副经理 |
报告题目：压缩机汽改电与行星齿轮调速技术 报告人：哈尔滨广瀚动力传动有限公司 |
报告题目：能源行业输电-电缆事故与安全防护措施应用分析及建议 报告人：广东安诺新材料科技有限公司 |
报告题目：石化电气化率提升有效途径 报告人：蔡玉田 中石化节能技术服务有限公司高级工程师/副总经理 |
报告题目：炼化企业设备完整性管理体系建设与风险防控实践 报告人：钱广华 中国石化天津分公司化工部正高级工程师/原设备专家 |
报告题目：石化关键设备润滑数智化长效管理（油液在线监测+旁路超微过滤除漆膜） 报告人：预维工坊(上海)物联技术有限公司 |
报告题目：新形势下腐蚀一体化管控与炼化装置长周期运行 报告人：刘雪梅 中国石油兰州石化分公司研究院（科技创新中心）高级工程师 |
报告题目：紫外光固化防护层适用性评价 报告人：张永强 陕西延长石油（集团）有限责任公司研究院正高级工程师/副所长 |
报告题目：精准定位严苛工况 筑牢设备防腐屏障 助力石化行业智慧运维高质量发展 报告人：江苏邦杰防腐保温科技有限公司 |
报告题目：无溶剂聚硅氧烷涂料介绍 报告人：深圳市易珑科技有限公司 |
报告题目：炼化企业防腐工程完整性管理与苛刻工况涂层选用 报告人：李晓炜 中石化炼化工程（集团）股份有限公司洛阳技术研发中心高级工程师/专业副总 |
报告题目：炼化及罐区管道检维修决策及可视化交互管理技术 报告人：崔凯燕 中石化（大连）石油化工研究院有限公司副研究员/主任师 |
报告题目：仪表设备大检修质量管理及技术要求 报告人：董殿臣 延长石油延安能源化工有限责任公司装备管理部副经理 |
报告题目：从传统检维修到智慧运维：WTPM体系下石化设备的全周期保障之路 报告人：岳建峰 万达控股集团有限公司技术装备部经理 |
报告题目：机电仪专业一体化管理与提升 报告人：谢施展 广东九丰能源有限公司高级工程师/工程技术总监 |
报告题目：化工行业设备全生命周期创新技术解决方案 报告人：淄博福世蓝高分子复合材料技术有限公司事业部 |
报告题目：炼厂节能降碳技术改造路径 报告人：薛小波 山东京博石油化工有限公司生产运营专家 |
报告题目：先进腐蚀电化学无损检测技术及其应用 报告人：赵 博 中国特种设备检测研究院正高级工程师/科创团队带头人 |
报告题目：化工企业可燃液体常压储罐区安全管理规范 报告人：孙新宇 中石化（河南）炼油化工有限公司副处长 |
报告题目：炼化行业大型机组检维修的难点与困境 报告人：崔钟续 中化泉州石化有限公司高级工程师/动设备专业经理 |
报告题目：试运期间突发事故与泄压罐泄压设施标准选择案例解析 报告人：任洪理 原中油工程建设公司阿布扎比公司ADCOP项目正高级工程师 |
八、参会注册
中国石化、中国石油、中国海油、国能集团、中化集团、国家管网、陕西延长、民营炼化企业及煤化工、罐区、码头、化工、氯碱、纯碱、磷肥、轮胎、精细化工生产企业设备部门管理与技术人员。（免会议注册费）
