【技术实现步骤摘要】
基于颜色识别的水质检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及水质检测
,特别涉及一种基于颜色识别的水质检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前,淡水养殖业每天都要对水质进行定时检测,一般需要对PH值、浊度、亚硝酸盐、氨氮和溶解氧等参数进行检测,根据检测结果来调节水质,从而保证养殖物的正常生长。目前主要用于淡水养殖水质检测的方法有两种:第一种是人工使用试剂来检测水质,第二种是使用电子传感器来检测水质。对于上述第一种方式,通过人工取水样,滴加试剂,再通过人眼与标准比色卡对比得出检测结果,但由于人眼视觉易受其它因素影响,对在不同环境下的同一颜色感觉可能不同,对颜色的判断可能会有误差,且每天都需要进行多次检测,费时又费力。另外,使用试剂来人工检测水质需要和比色卡进行比对,而配带的比色卡只有固定的颜色对应固定的水质参数值,且水质参数等级跨越较大,一般跨越一个水质参数等级,无法做到精确读取水质参数。对于上述第二种方式,通过电子传感器检测水质,传感器的价格昂贵,检测精度高,操作较复杂,维护成本也很 ...
【技术保护点】
1.一种基于颜色识别的水质检测方法,其特征在于,包括以下步骤:/n采集水质参数样本和RGB颜色参数样本;/n对所述水质参数样本和所述RGB颜色参数样本进行归一化处理;/n使用RBF神经网络模型拟合RGB-水质参数构成的非线性曲线;/n使用RGB-水质参数的非线性曲线建立RGB-水质参数轻量数据库;/n获取待检测水样与试剂反应后的颜色RGB值;/n将所述颜色RGB值与所述轻量数据库进行比对,获得待检测水样的水质检测参数。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于颜色识别的水质检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
采集水质参数样本和RGB颜色参数样本;
对所述水质参数样本和所述RGB颜色参数样本进行归一化处理;
使用RBF神经网络模型拟合RGB-水质参数构成的非线性曲线;
使用RGB-水质参数的非线性曲线建立RGB-水质参数轻量数据库;
获取待检测水样与试剂反应后的颜色RGB值;
将所述颜色RGB值与所述轻量数据库进行比对,获得待检测水样的水质检测参数。
2.根据权利要求1所述的基于颜色识别的水质检测方法,其特征在于,还包括以下步骤:
当所述水质检测参数超过预设的水质阈值,则发出警报信息。
3.根据权利要求1所述的基于颜色识别的水质检测方法,其特征在于:所述将所述颜色RGB值与所述轻量数据库进行比对时,采用最小绝对值法进行比对。
4.一种基于颜色识别的水质检测装置,其特征在于,包括以下单元:
采集单元,用于采集水质参数样本和RGB颜色参数样本;
归一化单元,用于对所述水质参数样本和所述RGB颜色参数样本进行归一化处理;
拟合曲线单元,用于使用RBF神经网络模型拟合RGB-水质参数构成的非线性曲线;
数据库建立单元,用于使用RGB-水质参数的非线性曲线建立RGB-水质参数轻量数据库;
获取单元,用于获取待检测水样与试剂反应后的颜色...
【专利技术属性】
技术研发人员:张京玲,聂湛然,吴英健,王天雷,林燕龙,欧涛,
申请(专利权)人:五邑大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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