工业机器视觉概述
工业机器视觉作为一套图像处理系统，它由图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，再将图像信号，结合特定需求，根据像素分布和亮度、颜色等形态信息，转变成数字化信号，再对数字信号进行运算，针对目标特征进行对比，指令设备继续工作，或者转入另一道工序。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，主要由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理系统，算法与软件平台，以及其他外部设备组成。
在工业领域中，以机器视觉代替人眼进行测量和判断，利用机器视觉的特性，提高生产的灵活性和自动化程度，以进行决策或自行决策。在不适合人工作业的危险工况环境、人工难以满足要求的场景及大批量枯燥的重复劳动场景下，都是机器视觉的应用领域。
工业机器视觉系统基础功能
1.设备异常检测：通过图像识别生产线的速度异常、数值异常、位置异常、角度异常、规范过程异常等信息，确保生产运行；
2.违规行为检测：对进入作业范围内的人员进行动态跟踪，识别包括佩戴物检测、工装识别、禁区越界、奔跑检测、逗留检测、抽烟检测等违规行为，及时提醒；
3.异常管理联动：发现问题后，可通过现场的声音、广播报警提醒，可以通过短信推送相关人员，还可以利用图像、视频抓拍取证，以及日常检测的统计分析。
工业机器视觉系统在焦化场景下的应用
目前焦化企业针对关键工序时，普遍采用的人工筛分法或除自动控制外还需要进行人工核查，工序繁琐、耗时长，严重滞后于工业生产，难以及时指导生产运行。通过机器视觉的实时智能感知，再通过智能化联锁控制干熄焦运输系统的制动设备，实现计算机视觉辅助人工决策的功能，增加了系统自动化运行的安全性和可靠性。
备煤及焦化环节：
皮带煤量识别、入炉焦煤粒度分析、焦炉车辆对位等
干熄焦环节：
焦罐运载车的位置、提升机吊钩状态、焦罐盖提升姿态识别等
结语
机器视觉是与工业应用结合最为紧密的人工智能技术，通过对图像的智能分析，使工业装备具有了基本的识别和分析能力。机器视觉正由传统工业视觉向深度学习工业视觉转变，作为AI的重要分支，未来工业机器视觉的应用领域将会越来越宽广。