《表1 机器视觉技术应用领域及作用》

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《机器视觉在油气田巡检中的应用》

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在人工智能应用中，机器视觉技术起到关键且不可替代的作用，从农业生产到工业生产以及新能源汽车（可统称为现代汽车业），其在检测、测量、分类、定位等领域有着独特的技术支撑，根据文献[1、2]的相关表述，总结其应用领域如表1所示。而油气田巡检是油气田生产企业一直存在的生产作业方式，近年来，随着新技术的不断出现和实现成本的下降，生产企业期望通过新技术实现巡检作业中的劳动强度降低，生产风险规避，生产效率的提高。2013年，肖广荣[3]等提出将多种通信技术将巡检现场的设备以及巡检人员，按现场组建Wi-Fi网络，再通过智能移动终端将数据上传至控制中心服务器，该方案可提高巡检效率，保证数据及信息的时效性，同时对工作质量和合规性上提供了技术保障。2015年，张栋[4]等针对油田管网巡检系统，提出基于北斗卫星的系统设计，该设计可解决野外通信可靠性问题，同时对巡检路径进行相应的规划和导航，对巡检人员的巡检效率有较大的提升。2017年，翁庆东[5]等提出单井巡检系统的设计，主要是对巡检过程中应该巡检的内容进行系统规划，并通过信息技术手段对巡检过程进行规划，对安全合规性进行监督，对现场问题进行录像和反馈。2018年，王锐提出通过无人机技术对油田配电线路进行巡检和管理，此项技术可减少安全管理风险，单受天气条件等其他因素的影响（例如：巡检线路是否具备无人机的飞行条件，空域是否管控等）。本文拟将技术视觉技术通过巡检作业系统应用到智能巡检中，最大程度减少人的参与度，确保现场响应的及时性。