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[發(fā)明專利]一種水處理在線生物監(jiān)測的方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811546948.1 申請日: 2018-12-18
公開(公告)號: CN109470701A 公開(公告)日: 2019-03-15
發(fā)明(設(shè)計)人: 鄒捷;羅煜;蒲曉武;周庭梁;凌雨涵;王云龍 申請(專利權(quán))人: 江蘇鐳博智能科技有限公司
主分類號: G01N21/84 分類號: G01N21/84;G01N1/14;G01N1/38
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 226000 江蘇省*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 在線生物監(jiān)測 預(yù)處理 污水處理 水處理 水樣 拍照 采集 污水處理流程 二次沉淀池 生物反應(yīng)池 微生物檢測 預(yù)處理單元 出水水質(zhì) 光學(xué)技術(shù) 檢測算法 水質(zhì)參數(shù) 圖像輸入 采樣點 檢測 準(zhǔn)確率 水頭 水泵 合理性 微生物 抽取 樣本 水體 水質(zhì) 監(jiān)測 觀察 分析 學(xué)習(xí) 圖片
【權(quán)利要求書】:

1.一種水處理在線生物監(jiān)測的方法,其特征在于:包括以下步驟:

A、選擇在生物反應(yīng)池與二次沉淀池之間設(shè)置采樣點,通過采水泵抽取水樣并以一定水頭輸送到預(yù)處理單元;

B、對采集的樣本進行預(yù)先處理;

C、將進行預(yù)處理后的水樣,放置到在線生物監(jiān)測裝置上進行拍照;

D、對生成的圖像進行預(yù)處理;

E、將圖像輸入到深度學(xué)習(xí)的檢測算法中;

F、對采集的樣品進行微生物檢測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水處理在線生物監(jiān)測的方法,其特征在于:所述根據(jù)步驟A通過水泵等加壓設(shè)備,對水流加壓,從而使其具備一定的流速,這個參數(shù)與樣品通過采樣區(qū)域的速度正相關(guān),也是流體力學(xué)中的重要參量2。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水處理在線生物監(jiān)測的方法:其特征在于:所述根據(jù)步驟B在預(yù)處理單元對水樣進行稀釋以及攪拌,從而提高水體中活性污泥的分散度和均勻度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水處理在線生物監(jiān)測的方法:其特征在于:所述根據(jù)步驟C利用具有自動調(diào)節(jié)曝光、焦距的智能顯微成像裝置對以一定流速通過檢測區(qū)域的水樣進行1-6次成像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水處理在線生物監(jiān)測的方法:其特征在于:所述根據(jù)步驟D將拍攝的圖片,對圖片中的微生物進行標(biāo)注,采用矩形的形式,將微生物顯示標(biāo)注出來,同時標(biāo)注類別,最終生成一個包含標(biāo)注文件的微生物數(shù)據(jù)庫。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水處理在線生物監(jiān)測的方法:其特征在于:所述根據(jù)步驟E將標(biāo)注好的數(shù)據(jù),輸入到深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練算法中讓算法自己學(xué)習(xí)微生物的特征,采用的深度學(xué)習(xí)的方法是RetinaNet,網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)是ResNet。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水處理在線生物監(jiān)測的方法:其特征在于:所述運行訓(xùn)練好的模型,模型可以自動檢測圖片中的微生物,然后統(tǒng)計檢測的數(shù)量和種類,從而預(yù)測水質(zhì)的好壞。

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