近几十年来，化工多相流过程的实时监测、分析和控制对于多相流过程的研究和开发变得越来越重要，并且也引起了研究者们的广泛关注。由于成像硬件和人工智能算法的快速发展，基于图像的原位过程分析技术在多相流过程领域取得了很大进展。

  本工作综述了用于实时图像采集的成像硬件和图像处理算法的进展。成像硬件被分为1-D, 2-D, 3-D；图像处理算法包括传统的数学算法和基于人工智能的图像处理算法。基于多相流(工业结晶、溶解、流化、乳化)中的先进实例被提供以激励实时过程成像分析的应用和发展。其结论是，最新开发的成像硬件可以满足不同场景中的需求(图像场、分辨率、放大倍数)，并且基于人工智能的算法在图像分割和分类方面具有优越的能力(准确性、效率、迁移应用能力)。基于图像的原位过程分析技术提供了多相流动过程的直观跟踪和数据驱动的过程监测、分析和控制。最后，讨论了在多相流中发展基于原位图像的过程分析技术的挑战和机遇。