在大型化工厂中，输送液体的管道泄漏是一个重要问题。管道破损不仅会影响工厂的正常运行，增加维护成本，还会使操作人员的生命安全受到威胁。因此，化工厂管道泄漏的检测与定位是维护和状态监测中的关键任务。

在传统状态监测中，常用的做法是由专业人员通过人工方式检测管道故障。该方法的效果在很大程度上取决于检测人员的专业能力以及检测频率。这是一项非常耗费人力且需较高成本的工作。此外，检测人员需要亲自在工厂进行现场检查，但在危险的情况下，要做到这一点几乎是不可能的。因此，需要远程检测的帮助，以避免人员直接暴露在工厂现场。

针对化工厂中的管道泄漏，提出了一种基于红外视频数据和机器视觉技术的检测与定位方法。该方法是以视觉技术为基础，无需考虑泄漏液体的物理性质，因此其适用于任何类型的液体（水、油等）泄漏检测。在该方法中，首先对后续帧进行减影和分块处理，然后对每一分块进行主成分分析，提取特征；接着将分块内所有减影帧都转换为特征向量（作为块分类的依据），根据特征向量，采用zui近邻算法将块分为正常（无泄漏）和异常（泄漏）两类；然后在各异常块上确定泄漏的位置。

技术优势：

机器视觉技术与人工智能（AI）相结合，可为了解工厂状况、识别工厂运行状态及决策提供架构。视觉检测是一种很有前景的方法，可实现制造系统全自动状态监测及在线检测。自动视觉检测的一个主要优点在于，其可快速准确地检测出工厂特定部位的故障，并提高制造环境中的安全性。

技术局限性：

在实际工业环境和大型工厂中实现基于视觉技术的检测系统仍然面临挑战。检测微小泄漏液滴的能力非常重要，以避免因微小液滴长期无法被检测出而造成严重的破坏。由于工厂内可能存在多处泄漏且在不同部位存在同时泄漏的可能性，因此泄漏检测机制应能够检测多处同时泄漏的情况。在检测到泄漏后，还应考虑泄漏的具体的位置。由于从管道泄漏出的物质可能属于危险液体，除能够定位泄漏位置外，检测出泄漏的轨迹和路径也是非常重要的。泄漏轨迹可提供有关泄漏液滴路径的附加信息，以监测可能受到泄漏影响的工厂的不同部位。此外，应在合理的时间内检测出泄漏，以用于实际应用，并尽可能快速地采取措施避免造成严重破坏。zui后，检验方法应与管道内液体的物理性质和管道本身的材质无关。

一种解决方案是采用具备视觉能力的无人机平台。尽管如此，由于无人机具有姿态变化和快速运动的特点，大多数机器视觉算法在处理其拍摄的图像时并不能实现zui优化。此外，在防爆区内无人机不属于安全型设备，原因是无人机起火的风险较高。另一种方法是在大型工厂的不同位置部署多个固定式相机，针对不同部位抓取影像。每一个相机能够捕捉到工厂特定部位的图像，并实施视觉检测。

该方法在工厂实际应用中的局限性以及有效性。

1、针对红外相机在泄漏检测中的应用，目前主要的问题是其不适合对户外工厂设备的检测，原因是其可能受到多种因素的影响，诸如气象条件、太阳、风力等。关于管道泄漏在垂直方向受到室外设备强风的影响，或在强烈阳光下由不同表面反射引起的其他意外噪声的影响。因此，该方法更适用于室内工厂。

2、在室内大型工厂的实际应用中，可在工厂前方设置多个固定相机，然后使用的视觉检测方法。每台相机负责观察工厂的特定部分，并针对所观察到的工厂特定部分实施基于视觉的算法程序。如果厂房过大，可能需要安装大量相机以观察厂房内各个部位。在实际应用中实现基于视觉技术系统的另一种方法是配备红外相机的无人机，但无人机的运动会影响检测算法的精度，且对其在高风险地区能否应用仍然存在疑问。此外，移动泄漏检测装置可作为补充但不能替代原装置，因此，确定此类装置的应用对于大规模部署非常关键。

3、红外相机可捕捉到0.05~0.10 ℃范围内的zui小温差。在所提出的方法中，假设泄漏液体与周围环境的温差在红外相机可捕捉温差的范围内。因此，如果在工厂中该假设不成立，则泄漏液体就无法被红外相机检测到，所提出的方法也就不再适用。此外，考虑衰退问题，泄漏液滴在失温时将无法被观察到，只能在液体的起始泄漏位置观察到泄漏。

上述方法的局限性违背了有效性及确定性。实际工业应用中，如果能够克服这些局限性，所提出自动视觉检测的方法将适用于实际工厂，这项技术成熟后将与管道泄漏监测系统-采用分布式光纤传感技术（分布式光纤传感系统）进行管道泄漏检测起到相辅相成的作用，互为补充。

该自动视觉技术还可以用于智慧工地、智慧园区、智慧交通、智慧能源、明厨亮灶、智慧水务、智慧零售、智慧养老等场合。