【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法。
技术介绍
1、电泳线废水是指在电泳过程中产生的废水，其中包含有机物、重金属、悬浮物等污染物。为了保护环境和水资源，对电泳线废水进行有效处理是必要的。在实际废水处理中，需要实时了解废水处理，此时需要借助视觉检测技术进行废水处理效果检测，而一般废水处理中有机物会形成油膜，所以在视觉检测中可以通过分析油膜区域大小，进行废水处理效果判断。
2、对于电泳线废水图像中的油膜区域的识别时，根据油膜区域具有反光导致油膜区域的灰度值较大，因此可以直接利用现有的迭代阈值分割算法对电泳线废水图像中的油膜区域进行分割，但是现有的迭代阈值分割算法具有较多的迭代过程，导致其分割过程减慢，不利于油膜区域的快速分割。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法。
2、本专利技术的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取电泳线废水图像；
5、根据电泳线废水图像，获取初始阈值；根据初始阈值对电泳线废水图像进行迭代分割，获取每次分割的阈值；根据每次分割结果获取每次分割结果的各个目标区域；根据目标区域获取每次分割结果的每个目标区域的局部范围；根据每次分割结果的各个目标区域以及各个目标区域的局部范围，获取每
6、根据每次分割结果与理想分割结果的差异以及每次分割结果的各个目标区域在各个颜色通道上的像素值差异，获取每次分割结果与理想分割结果的真实差异；
7、根据每次分割结果与理想分割结果的真实差异与每次分割的阈值，获取每次分割的最终阈值；
8、根据初始阈值以及每次分割的最终阈值，对油膜区域进行分割；根据油膜区域的面积占比，判断电泳线废水的处理效果。
9、优选的，所述根据电泳线废水图像，获取初始阈值，包括的具体步骤如下：
10、获取电泳线废水图像中的最大灰度值以及最小灰度值，将最大灰度值与最小灰度值的均值作为初始阈值。
11、优选的，所述获取每次分割的阈值，包括的具体步骤如下：
12、
13、式中，代表第次分割的阈值；代表第次分割结果中第一类像素点的灰度均值；代表第次分割结果中第二类像素点的灰度均值。
14、优选的，所述获取每次分割结果的各个目标区域，包括的具体步骤如下：
15、对每次分割结果中灰度值均值最大的一类像素点进行连通域分析，得到若干连通域，记为每次分割结果的各个目标区域。
16、优选的，所述获取每次分割结果的每个目标区域的局部范围，包括的具体步骤如下：
17、以每次分割结果中的任一目标区域的质心为中心，以为邻域半径绘制圆，将圆的范围作为该目标区域的局部范围。
18、优选的，所述根据每次分割结果的各个目标区域以及各个目标区域的局部范围，获取每次分割结果与理想分割结果的差异，包括的具体步骤如下：
19、
20、式中，代表第次分割结果与理想分割结果的差异；代表第次分割结果中所有目标区域面积的标准差；代表第次分割结果中的目标区域个数；表示第次分割结果中第个目标区域的质心与其局部范围中其他目标区域的质心之间的距离均值；代表第次分割结果中第个目标区域与其局部范围中其他目标区域之间的面积差值绝对值的均值。
21、优选的，所述根据每次分割结果与理想分割结果的差异以及每次分割结果的各个目标区域在各个颜色通道上的像素值差异，获取每次分割结果与理想分割结果的真实差异，包括的具体步骤如下：
22、获取任意一次分割结果中各个目标区域在任一颜色通道上的像素值均值，获取该次分割结果中两个目标区域在该颜色通道上的像素值均值的差异，将该次分割结果在该颜色通道上得到的所有差异之和作为该次分割结果的各个目标区域在该颜色通道上的像素值差异；
23、
24、式中，代表第次分割结果与理想分割结果的真实差异；代表第次分割结果与理想分割结果的差异；代表第次分割结果的各个目标区域在通道上的像素值差异；代表第次分割结果的各个目标区域在通道上的像素值差异；代表第次分割结果的各个目标区域在通道上的像素值差异。
25、优选的，所述根据每次分割结果与理想分割结果的真实差异与每次分割的阈值，获取每次分割的最终阈值，包括的具体步骤如下：
26、
27、式中，代表第次分割的最终阈值；代表第次分割的阈值；代表第次分割结果与理想分割结果的真实差异；为归一化函数。
28、优选的，所述根据初始阈值以及每次分割的最终阈值，对油膜区域进行分割，包括的具体步骤如下：
29、预设差异阈值，将初始阈值以及每次分割的最终阈值应用到迭代阈值分割算法中，对电泳线废水图像中的油膜区域进行分割，直至相邻的两次分割的最终阈值差异小于差异阈值时停止分割，得到最终的分割结果，最终的分割结果中灰度值均值最大的一类像素点构成的区域为最终的油膜区域。
30、优选的，所述根据油膜区域的面积占比，判断电泳线废水的处理效果，包括的具体步骤如下：
31、预设面积阈值，当最终的油膜区域与电泳线废水图像的面积之比大于面积阈值时，电泳线废水的处理效果合格。
32、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术首先根据电泳线废水图像，获取初始阈值以及每次分割的阈值，再基于每个分割结果中的油膜区域在电泳线废水表面的局部聚集特征，获取每次分割结果与理想分割结果的差异，再基于油膜区域颜色表现与水面波动区域的颜色表现的差异，对每次分割结果与理想分割结果的差异进行修正，避免水面波动所引起的高亮对每次分割效果判断的影响，得到了每次分割结果与理想分割结果的真实差异，根据每次分割结果与理想分割结果的真实差异对每次分割的阈值进行修正，提高了修正后的阈值的正确性，得到了每次分割的最终阈值，将初始阈值以及每次分割的最终阈值应用到现有的迭代阈值分割算法中，对电泳线废水图像中的油膜区域进行分割，能够使得迭代分割算法的迭代过程加速收敛，提高了电泳线废水图像的分割效率，能快速分割出油膜区域。
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1.基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述根据电泳线废水图像，获取初始阈值，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述获取每次分割的阈值，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述获取每次分割结果的各个目标区域，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述获取每次分割结果的每个目标区域的局部范围，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述根据每次分割结果与理想分割结果的真实差异与每次分割的阈值，获取每次分割的最终阈值，包括的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述根
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述根据油膜区域的面积占比，判断电泳线废水的处理效果，包括的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述根据电泳线废水图像，获取初始阈值，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述获取每次分割的阈值，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在于，所述获取每次分割结果的各个目标区域，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的电泳线废水处理效果视觉检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈晗，钱敏伟，陈钟，
申请(专利权)人：江苏锡澄环境科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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