水中絮体形态原位识别方法

摘要

水中絮体形态原位识别方法，它涉及一种絮体的检测方法。它解决了目前水处理絮体检测过程中所采用的方法存在代表性差，絮体破碎、重叠，导致获得的絮体形态特征与真实值相差较远，致使得到的计算结果千差万别，数据规律模糊的缺陷。絮体形态原位识别方法：通过拍摄、图像处理和运算，计算出絮体形态特征参数β，絮体形态特征参数β值越小，絮体越密实，絮凝效果越好，絮体形态特征参数β值越大，絮体越疏松，絮凝效果越差。本发明方法不但可获得清晰的絮体图像，而且可以保证识别结果的准确性，能够对絮体生长、破碎等动态过程进行原位检测识别和准确地表述，因此可作为一种全新有效的动态识别技术手段，应用于实际水处理生产过程中。

主权项

1、水中絮体形态原位识别方法，其特征在于按以下步骤进行水中絮体形态原位识别：一、在水处理反应池入口处及反应池出水处分别各安装一部高速数字摄像机进行水下高速连续拍摄，并采用落射光照明；二、将高速数字摄像机拍摄的图像通过数字接口传输到计算机中并转换成连续的絮体图像记录文件；三、将反应池入口处拍摄的絮体图像文件按时间顺序编列成队，并以队列中连续的1000幅絮体图像记录文件为识别检测对象，采用顺次推移先进先出的原则；四、将识别检测对象1000幅连续絮体图像记录文件转换为256级絮体灰度图像文件，并采用迭代阈值选择方法分别自动选取每幅絮体灰度图像文件各自最适合的分割阈值T；五、将每幅絮体灰度图像文件中灰度值低于本幅分割阈值T的灰度区域作为絮体，并对1000幅絮体灰度图像文件中的所有絮体从1到n进行编号，其中n为1000幅絮体灰度图像文件中絮体总数；六、数据采集：以单个絮体所含像素点数作为单个絮体投影面积Ai，以单个絮体周长所含像素点数作为单个絮体周长Si，取单个絮体投影面积Ai的自然对数值lnAi，取单个絮体周长Si的自然对数值lnSi，其中i＝1至n；七、以1000幅絮体灰度图像文件中絮体总数n为计算对象，再根据lnAi和lnSi的直线关系用最小二乘法进行拟和求得直线方程为：lnA＝DflnS+E，其中lnA为直线方程的y轴变量，lnS为直线方程的x轴变量，E为直线的截距，Df为直线斜率；八、将计算出的直线斜率Df作为距反应池入口处的絮体分形维数值Df1；九、将反应池出水处拍摄的絮体图像文件按时间顺序编列成队，并以队列中连续的1000幅絮体图像记录文件为识别检测对象，采用顺次推移先进先出的原则；十、对反应池出水处的识别检测对象重复操作步骤四至七，并将计算出的直线斜率Df作为距反应池出水处的絮体分形维数值Df2；十一、根据公式β＝(Df1-Df2)/Df2计算出絮体形态特征参数β，絮体形态特征参数β值越小，絮体越密实，絮凝效果越好，絮体形态特征参数β值越大，絮体越疏松，絮凝效果越差；其中步骤一中的高速数字摄像机以640×480至1280×1024像素分辨率及100～500帧/秒的摄像速度拍摄；步骤九中连续的1000幅絮体图像记录文件与步骤三中连续的1000幅絮体图像记录文件是同时拍摄的；步骤四中每幅絮体灰度图像文件各自最适合的分割阈值T的计算方法为：①选择絮体灰度图像文件的灰度均值μ作为初始阈值的估算值T0，②利用阈值T0把絮体图像分割成R1和R2两个区域，③分别计算区域R1和R2的灰度均值μ1和μ2，④重新定义新的阈值T0＝(μ1+μ2)/2，⑤重复步骤②～④直到μ1和μ2的均值恒定不变，再将计算出的阈值T0取为最适合的分割阈值T。