[發明專利]基于圖像識別與光學透射融合的濁度檢測方法有效
| 申請號: | 202010047828.8 | 申請日: | 2020-01-16 |
| 公開(公告)號: | CN111198186B | 公開(公告)日: | 2021-08-31 |
| 發明(設計)人: | 周燦;劉天豪;唐燕偉;陽春華;李勇剛;朱紅求 | 申請(專利權)人: | 中南大學 |
| 主分類號: | G01N21/84 | 分類號: | G01N21/84;G01N21/51 |
| 代理公司: | 長沙軒榮專利代理有限公司 43235 | 代理人: | 李喆 |
| 地址: | 410000 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 圖像 識別 光學 透射 融合 濁度 檢測 方法 | ||
1.一種基于圖像識別與光學透射融合的濁度檢測方法,其特征在于,包括:
在檢測到進入水箱內的待測液體的液面高度達到預設值時,開啟設置于所述水箱內的復合式光源的可見光LED,并關閉所述復合式光源的紅外發光二極管;通過設置于所述水箱內的液位傳感器,檢測進入水箱內的待測液體的液面高度;
通過設置于所述水箱內的第一高速攝像機對所述水箱內的待測液體進行連續拍攝,得到第一預設數量的照片;
關閉所述可見光LED,并開啟所述紅外發光二極管;
通過設置于所述水箱內的第二高速攝像機對所述水箱內的待測液體進行連續拍攝,得到第二預設數量的照片;所述第二高速攝像機與所述水箱底部之間的距離小于所述第一高速攝像機與所述水箱底部之間的距離;
將所述第一預設數量的照片輸入第一卷積神經網絡進行濁度預測,得到第一濁度;所述第一濁度為待測液體在透射可見光下的濁度;
將所述第二預設數量的照片輸入第二卷積神經網絡進行濁度預測,得到第二濁度;所述第二濁度為待測液體在散射紅外光下的濁度;
根據DS證據規則,對所述第一濁度和所述第二濁度進行融合,得到融合后的濁度,并將融合后的濁度作為所述待測液體的濁度。
2.根據權利要求1所述的濁度檢測方法,其特征在于,所述水箱與一液體入口管道相連通,所述待測液體通過所述液體入口管道進入所述水箱。
3.根據權利要求2所述的濁度檢測方法,其特征在于,所述液體入口管道上設有第一管道閥門;
在檢測到進入水箱內的待測液體的液面高度達到預設值時,所述濁度檢測方法還包括:
關閉所述第一管道閥門。
4.根據權利要求2所述的濁度檢測方法,其特征在于,所述液體入口管道上設有第一流量傳感器。
5.根據權利要求1所述的濁度檢測方法,其特征在于,所述水箱與一液體出口管道相連通,所述待測液體通過所述液體出口管道流出所述水箱。
6.根據權利要求1所述的濁度檢測方法,其特征在于,所述液體出口管道上設有第二管道閥門;
在所述將融合后的濁度作為所述待測液體的濁度的步驟之后,所述濁度檢測方法還包括:
開啟所述第二管道閥門。
7.根據權利要求5所述的濁度檢測方法,其特征在于,所述液體出口管道上設有第二流量傳感器。
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