基于圖像處理的水廠水質(zhì)濁度檢測系統(tǒng).pdf

1、水是生命之源，人類的生活和生產(chǎn)都離不開水。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，水質(zhì)標準也在不斷地完善和提高。自來水廠的水用于飲用之前需要經(jīng)過一系列處理，傳統(tǒng)的水質(zhì)濁度檢測主要通過肉眼觀察等方法實現(xiàn)，并結合經(jīng)驗進行絮凝劑投加，這樣無法達到真正意義上的計量投加，并且可能造成絮凝劑的過分浪費、水質(zhì)情況難于掌握、費時費力等諸多問題，這些都與日益提高的水質(zhì)要求不相適應。自動化控制是近年來水廠發(fā)展的顯著特點，原水水質(zhì)濁度檢測是指導水處理中絮凝劑計量投加的重要過程，

2、水質(zhì)檢測等水廠自動化技術的實現(xiàn)可有效地控制水處理過程、精確預估投藥量實現(xiàn)加藥自動化，避免人為造成的誤判，具有良好的經(jīng)濟和社會效益。
　　目前數(shù)字圖像處理技術作為一種應用科學正逐步滲透到社會各領域，給人類帶來了巨大的經(jīng)濟和社會效益。本文結合數(shù)字圖像處理技術和模式識別技術設計了一套能夠?qū)λ聰z像機采集到的原水水質(zhì)圖像進行自動化分析的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以自動識別原水圖像中的懸浮顆粒，實時檢測并修正水質(zhì)濁度，進而指導絮凝劑投加。
　　本

3、系統(tǒng)由軟件和硬件兩部分相結合進行開發(fā)。硬件部分主要完成圖像采集和絮凝劑的計量投加，軟件部分主要實現(xiàn)原水水質(zhì)圖像處理以及目標顆粒的分類識別。本系統(tǒng)重點解決三個問題:
　　(1)針對采集的原水水質(zhì)圖像的特點，結合OpenCV圖像處理和機器視覺庫進行圖像分析處理，將圖像中的目標顆粒從圖像上分割出來為圖像特征抽取和分類識別做準備。
　　(2)對處理后的圖像進行特征抽取，并對選取的特征進行量化，以量化后的特征數(shù)據(jù)訓練分類器。
　

4、　(3)使用訓練后的分類器對新采集到的原水水質(zhì)圖像中的目標顆粒進行自動識別，對圖像中的懸浮顆粒和氣泡進行分類，然后利用分類結果實時修正水質(zhì)濁度進而指導絮凝劑的投加。
　　作者在上述三個問題的解決中都不同程度的提出了一些改進的新方法，這些方法的結合可以良好的應用于本系統(tǒng)。實驗表明，本文設計出的基于圖像處理的水廠水質(zhì)濁度檢測系統(tǒng)可實時快速的檢測出當前的水質(zhì)濁度，及時調(diào)整絮凝劑的投加量，并且檢測過程簡單，能極大的降低制水成本，有助于提高