机器视觉技术对改善煤矿安全监测手段、提高装备自动化水平具有积极意义。详细阐述了当前煤矿智能化建设过程中基于机器视觉的不同场景和系统下的设备信息状态感知原理，综述了机器视觉感知技术在煤矿安全监测、拣选识别、煤岩识别、定位导航、运输检测、位姿检测和信息测量等方面的实践应用；分析指出未来煤矿机器视觉感知技术应深入挖掘采掘工作面机器视觉场景理解需求，构建生产全视场监视检测体系，提升多时空多维度多变量集成监测效果，改善视频自主监视告警能力，增强视觉引导能力，并形成地面生产管理运行系统的视觉资料统一化管理方式等，重点研究综采装备（群）姿态同时空测量、采掘环境动态变化感知、生产全视场监测与自主告警、煤矿机器人视觉引导控制等技术；指出煤矿机器视觉感知技术在防爆或本安型智能视觉传感器研发、高效视觉测量与分析、检测识别测量精度提升、图像高质量标注方面仍存在挑战，通过开发具有边缘计算能力的视觉传感器，构建井上下视觉分布式测量方案，实现各类复杂环境下开采信息准确识别与测量，可有效提高机器视觉感知技术在煤炭行业的更深层次融合和应用。

国家自然科学基金资助项目（52104161,52274208）；天地科技股份有限公司开采设计事业部科技创新基金资助项目（KJ-2021-KCZD-01）；

0 引言
1 机器视觉感知概述
1.1 硬件模块
1.2 软件算法
2 机器视觉感知技术在煤炭工业领域的应用
2.1 安全监测
2.2 拣选识别
2.3 煤岩识别
2.4 定位导航
2.5 运输检测
2.6 位姿检测
2.7 信息测量
3 机器视觉感知技术在智能化煤矿的应用前景
3.1 综采装备（群）姿态同时空测量
3.2 采掘环境动态变化感知
3.3 生产全视场监测与自主告警
3.4 煤矿机器人视觉引导控制
4 煤矿机器视觉感知技术面临的挑战
5 结语

巩师鑫,赵国瑞,王飞.机器视觉感知理论与技术在煤炭工业领域应用进展综述[J].工矿自动化,2023,49(05):7-21.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2022100087.