[發明專利]智能化水處理微生物機器視覺辨識系統和方法

無效

• 申請號: 200910094106.1
• 申請日: 2009-02-17
• 公開（公告）號: CN101477630A
• 公開（公告）日: 2009-07-08
• 發明（設計）人: 吳俊;黃敏;李建鴻;柏晶;史紅春
• 申請（專利權）人: 吳俊;黃敏;李建鴻
• 主分類號: G06K9/60
• 分類號: G06K9/60;G06K9/46;G06K9/62;G06N5/00;C02F3/34;H04N5/225
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1、一種智能化水處理微生物機器視覺辨識方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

步驟一：微生物顯微圖像攝取；

步驟二：圖像預處理；

步驟三：圖像分割；

步驟四：特征參數提取與選擇；

步驟五：微生物分類投票；

步驟六：微生物識別和統計。

2、如權利要求1所述之智能化水處理微生物機器視覺辨識方法，其特征在于在步驟二中，把顯微圖像由RGB(紅Red，綠Green，藍Blue)彩色模式轉換為HSI(色調Hue，色飽和度Saturation，亮度Intensity)彩色模式和灰度模式(Grayscale?Mode)圖像，并對轉換過的圖像用基于小波自適應閾值的圖像去噪方法進行圖像去噪和增強，消除圖像中的無關信息，恢復有用的真實信息，增強有關信息的可檢測性并最大限度地簡化數據。

3、如權利要求1所述之智能化水處理微生物機器視覺辨識方法，其特征在于在步驟三中，在HSI色彩空間計算圖像的S域標準差d，以d為分割算法選擇依據，當d較大時，采用最大類間方差法確定分割閾值，當d較小時，采用修正均值法確定分割閾值，最后用數學形態法進行圖像后處理完成圖像分割，從而實現了對圖像的自適應化動態閾值分割，有效提高了后續圖像處理過程中對于圖像的正確理解。

4、如權利要求1所述之智能化水處理微生物機器視覺辨識方法，其特征在于在步驟四中，針對微生物在結構與形態上的特殊性，為了提高圖像特征提取與選擇的準確性和可靠性，共對微生物圖像進行了21項特征的提取，具體分為：

(1)、形態特征：包括微生物的面積、周長、周長面積比、長軸、短軸、偏心率、圓形度、矩形度、中心矩。

(2)、紋理特征：包括對比度、二階矩、熵、最大概率、像素對灰度的相關性、逆差矩。

(3)、光密度特征：包括綜合光密度、光密度方差、平均灰度、灰度密度。

(4)、色度特征：包括RGB色彩空間色度分布特性、HSI色彩空間色度分布特性。

5、如權利要求1所述之智能化水處理微生物機器視覺辨識方法，其特征在于在步驟五中，共選擇了貝葉斯網絡(Bayes?Network)、決策樹(Decision?Tree)、支持向量機(SupportVector?Machine)、K最鄰近算法(K-Nearest?Neighbor?Algorithm)、BP神經網絡(BackPropagation?Neural?Network)，共五種分類器模型用于對微生物的類型進行區分。

6、如權利要求1所述之智能化水處理微生物機器視覺辨識方法，其特征在于在步驟五中，在分類器的設計上采用投票方式，避免了由單個分類器對微生物進行分類時精度較低的問題。用五個分類器分別對微生物進行分類，并對分類結果進行投票運算，當至少有三個分類器的分類結果一致時，就使用這個一致的結果作為最終分類結果；當五個分類器對微生物的分類結果各不相同時，則將該微生物判斷為系統未知微生物樣本并提示要求人工輔助識別；當分類結果只有一組或兩組的兩個分類器分類結果一致時，根據各種分類模型對于微生物分類作用重要程度的不同將五種分類器的投票運算權重從左至右依次設置為11、12、15、19、21，由于所有組合情況的權重都各不相同，則可選擇投票運算后權重最大的一組結果作為最終分類結果。

7、一種智能化水處理微生物機器視覺辨識系統，所述系統包含水處理微生物顯微圖像攝取硬件系統、微生物圖像識別軟件系統、水處理微生物狀況預報專家系統，其特征在于，所述微生物顯微圖像攝取硬件系統主要包含生物光學顯微鏡、CCD動靜態雙模式攝像機、圖像采集卡、圖像監視器、自動載物臺、照明系統。含有微生物樣本的待檢水樣經過水樣預處理后通過所述生物光學顯微鏡成像，經過所述CCD動靜態雙模式攝像機將光學信號轉換為數字信號，最后由所述圖像采集卡將微生物的顯微圖像采集輸入微生物顯微圖像識別系統電腦主機。