基于计算机视觉的污水处理智能监控方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于计算机视觉的污水处理智能监控方法。方法包括：获取待检测矾花图像；根据对应的边缘图像，得到待检测矾花图像中的各第一区域；将相邻区域集合不为空的第一区域记为第一待测定区域；根据各第一待测定区域内像素点的像素值，得到对应的透光度、联系离散度和匹配区域；根据各第一待测定区域对应的各角点，得到各第一待测定区域的丝状边缘均匀度和丝状边缘紧密度，进而得到对应的合并度；根据所述合并度和所述匹配区域，得到目标矾花图像；根据待检测矾花图像、目标矾花图像和训练好的目标网络，得到絮凝剂需求状态。本发明专利技术实现了以较低的成本更加快速准确地对絮凝剂的添加情况进行检测。快速准确地对絮凝剂的添加情况进行检测。快速准确地对絮凝剂的添加情况进行检测。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的污水处理智能监控方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于计算机视觉的污水处理智能监控方法。

技术介绍

[0002]目前污水处理的方法主要包括：沉淀法、过滤法等物理法，活性污泥法、生物膜法等生物法，混凝法、离子交换法等化学法；其中絮凝沉淀法的应用最为广泛；在使用絮凝沉降法的过程中，若絮凝剂添加不足，则无法达到良好的絮凝沉淀效果，若絮凝剂添加过量，则会影响水质，同时造成絮凝剂的浪费，所以需要添加合适的用量。影响絮凝剂投入量的因素较多，例如水温、水的pH值、水的碱度、水中杂质成分的性质和浓度等等，因此恰到好处地控制絮凝剂的投入量是一个很困难的问题。
[0003]目前常用的判断絮凝剂投入量的方法主要有三种：经验判断，电脉法和浊度计测量法；经验判断仅凭肉眼观察絮凝剂与水形成的矾花量受人工经验影响较大，精度不稳定；电脉法受流速、温度、成分等因素影响较大，分辨率较低；浊度计测量法检测精度较高，但其检测范围有限且反应速度较慢，同时设备较昂贵；因此如何以较低的成本更加快速准确的检测絮凝剂的添加情况是需要解决的问题。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的污水处理智能监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测矾花图像和矾花灰度图像，所述待检测矾花图像为RGB图像，所述矾花灰度图像为对待检测矾花图像对应的灰度图像进行预处理后的灰度图像；对矾花灰度图像中的边缘进行提取，得到对应的边缘图像；根据所述边缘图像将待检测矾花图像进行区域划分，得到待检测矾花图像中的各第一区域；获取各第一区域对应的相邻区域集合，所述相邻区域集合包括与对应的第一区域相邻的第一区域；将相邻区域集合不为空的第一区域记为第一待测定区域；根据各第一待测定区域内各像素点对应的R、G、B三个通道的值，得到各第一待测定区域对应的透光度；根据各第一待测定区域对应的透光度，得到各第一待测定区域对应的联系离散度和对应的匹配区域；对各第一待测定区域的边缘进行角点检测，得到各第一待测定区域对应的各角点；根据各第一待测定区域对应的各角点，得到各第一待测定区域对应的丝状边缘均匀度和丝状边缘紧密度；根据各第一待测定区域对应的丝状边缘均匀度、丝状边缘紧密度和联系离散度，得到各第一待测定区域对应的合并度；根据各第一待测定区域对应的合并度和匹配区域，得到目标矾花图像；根据待检测矾花图像、目标矾花图像和训练好的目标网络，得到对应位置处的絮凝剂需求状态。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的污水处理智能监控方法，其特征在于，根据所述边缘图像将待检测矾花图像进行区域划分，得到待检测矾花图像中的各第一区域，包括：获取边缘图像中的每个闭合边缘，将每个闭合边缘内的区域记为第一区域；将边缘图像中的各第一区域映射到待检测矾花图像中，得到待检测矾花图像中的各第一区域。3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的污水处理智能监控方法，其特征在于，获取各第一区域对应的相邻区域集合，所述相邻区域集合包括与对应的第一区域相邻的第一区域；将相邻区域集合不为空的第一区域记为第一待测定区域，包括：对于任一第一区域：将该第一区域包含的像素点的八邻域内的像素点所在的其他第一区域记为该第一区域对应的第一相邻区域，将该第一区域对应的所有第一相邻区域构成的集合记为该第一区域对应的相邻区域集合；将相邻区域集合为空的第一区域记为目标矾花区域，所述目标矾花区域为一个完整的矾花对应的区域；将相邻区域集合不为空的第一区域记为第一待测定区域。4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的污水处理智能监控方法，其特征在于，根据各第一待测定区域内各像素点对应的R、G、B三个通道的值，得到各第一待测定区域对应的透光度，包括：对于任一第一待测定区域：根据该第一待测定区域内各像素点对应的R通道的值，得到该第一待测定区域对应的R通道的一阶颜色矩；根据该第一待测定区域内各像素点对应的G通道的值，得到该第一待测定区域对应的G通道的一阶颜色矩；根据该第一待测定区域内各像素点对应的B通道的值，得到该第一待测定区域对应的B通道的一阶颜色矩；根据该第一待测定区域对应的R通道的一阶颜色矩、G通道的一阶颜色矩、B通道的一阶
颜色矩和对应的像素点的灰度值，得到该第一待测定区域对应的透光度；所述得到该第一待测定区域对应的透光度的公式如下：其中，为该第一待测定区域对应的透光度，为该第一待测定区域对应的R通道的一阶颜色矩，为该第一待测定区域对应的G通道的一阶颜色矩，为该第一待测定区域对应的B通道的一阶颜色矩，为该第一待测定区域中所有像素点的灰度值的平均值，为该第一待测定区域中的最大灰度值，为该第一待测定区域中的最小灰度值，为第一调节参数。5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的污水处理智能监控方法，其特征在于，根据各第一待测定区域对应的透光度，得到各第一待测定区域对应的联系离散度和对应的匹配区域，包括：对于任一第一待测定区域：分别计算该第一待测定区域对应的透光度与对应的相邻区域集合中每个第一相邻区域的透光度的差值的绝对值；将该第一待测定区域对应的透光度与对应的相邻区域集合中每个第一相邻区域的透光度的差值的绝对值中的最小值作为该第一待测定区域对应的联系离散度；将与该第一待测定区域的透光度的差值的绝对值最小的第一相邻区域作为该第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王继富，
申请(专利权)人：聊城集众环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：