[發(fā)明專利]一種利用圖像識別技術(shù)分析礬花特征的方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111001467.4
• 申請日: 2021-08-30
• 公開（公告）號: CN113688751A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張曉平;冼峰;夏萍;呂玉龍;戴毓文;陸勁蓉;徐鴻凱;徐彥琨;魏寧;張雙翼
• 申請（專利權(quán)）人: 上海城投水務(wù)（集團）有限公司制水分公司;上海城市水資源開發(fā)利用國家工程中心有限公司;上海城投水務(wù)（集團）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海國智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31274
• 代理人: 潘建玲

本發(fā)明公開了一種利用圖像識別技術(shù)分析礬花特征的方法及裝置，該方法包括如下步驟：步驟S1，利用水下攝像頭采集礬花圖像，對采集圖像打標(biāo)，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立礬花識別AI模型，利用打標(biāo)數(shù)據(jù)作為監(jiān)督信號，對礬花識別AI模型進行自主訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的礬花識別AI模型；步驟S2，利用水下攝像頭采集礬花圖像，利用訓(xùn)練好的所述礬花識別AI模型進行識別；步驟S3，對單幀圖像進行區(qū)域劃分為M×M的區(qū)域，分別對單一區(qū)域計算礬花量化指標(biāo)，并對單一區(qū)域各類礬花量化指標(biāo)進行組合得到單幀圖像的量化評價指標(biāo)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種利用圖像識別技術(shù)分析礬花特征的方法及裝置。

背景技術(shù)

混凝的效果直接影響后續(xù)工藝的控制，有效的混凝投藥控制方法，可以在實際最佳投藥量的意義上控制混凝劑投加，從而達(dá)到以最少的藥劑消耗獲得最理想的出水水質(zhì)的效果。混凝投藥是水處理的一個重要環(huán)節(jié)，具有大滯后和非線性等特點。如何實現(xiàn)混凝投藥的自動控制一直是制水行業(yè)關(guān)注的一個問題。以往的投藥控制方法，如數(shù)學(xué)模型法、流動電流法、模擬濾池法等都因為存在這樣或那樣的局限性和不可靠性，而沒有形成規(guī)模性的推廣和應(yīng)用。

目前各水廠還是根據(jù)進廠水流量，結(jié)合人工觀察礬花效果和沉淀池的出口濁度儀來檢驗投藥的效果，主要依靠流量比控制混凝劑投加量，無法做到水質(zhì)的精確控制和檢測。采用流量比的固定程序化自動控制系統(tǒng)，試驗結(jié)果只對取樣瞬間水質(zhì)有代表性，確定的混凝劑劑量存在不連續(xù)性及滯后性問題，很難在水廠運行過程中實現(xiàn)混凝劑投加量優(yōu)化控制，無法實現(xiàn)混凝劑投加量的精確控制。

為了有效地形成一套更為客觀的、綜合各種因素的、將人的主觀能動性和經(jīng)驗系統(tǒng)化的解決方案。近年來混凝劑投加的智能化控制一直是水務(wù)工作者的關(guān)注重點，并且越來越傾向于智能控制方法與先進的混凝控制技術(shù)相結(jié)合的綜合應(yīng)用，以便實現(xiàn)混凝劑投加的最優(yōu)控制。水下顆粒物攝像技術(shù)和計算機人工智能控制方法是實現(xiàn)混凝投藥的智能化控制的一個較好的研究方向。隨著人工智能、尤其是深度學(xué)習(xí)的興起，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)能夠高效地應(yīng)用于圖像識別、物體監(jiān)測等領(lǐng)域。不但可以提取礬花圖像紋理特征，實現(xiàn)對礬花圖像進行識別的目的。而且可以對采集的礬花圖像進行閾值分割、形態(tài)學(xué)處理，在提取眾多圖像特征中篩選出主要圖像特征進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用SVM算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，對標(biāo)準(zhǔn)化后的特征進行訓(xùn)練，判斷投礬量是否合適。通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)的計算機視覺已經(jīng)能夠幫助人們監(jiān)督生產(chǎn)環(huán)境、鑒別產(chǎn)品瑕疵和識別故障隱患，因此該技術(shù)基本具備了用于水廠制水工藝中礬花識別的條件，幫助實現(xiàn)對礬花圖像更加精細(xì)和智能的分析。通過在制水工藝的工藝環(huán)節(jié)使用主動的、自動的、自學(xué)習(xí)的系統(tǒng)來提高效率，降低“電、藥”的損耗，達(dá)到混凝效果的精確控制和水質(zhì)的實時監(jiān)測，這對提升水廠管理水平具有重要意義。

基于機器學(xué)習(xí)和圖像處理的傳統(tǒng)礬花檢測算法，主要包括數(shù)字圖像處理模塊、特征工程模塊以及機器學(xué)習(xí)模塊，如圖1所示。在算法復(fù)雜程度上，由于其算法邏輯串行且需要重復(fù)特征工程和機器學(xué)習(xí)直到符合相應(yīng)場景，算法運行速度較慢且重復(fù)工作量大；在魯棒性上，當(dāng)場景發(fā)生變化，算法需重新設(shè)計，算法魯棒性較差。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明之目的在于提供一種利用圖像識別技術(shù)分析礬花特征的方法及裝置，以實現(xiàn)混凝劑投加的智能化控制，以便實現(xiàn)混凝劑的精確投加。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明提出一種利用圖像識別技術(shù)分析礬花特征的方法，包括如下步驟：

步驟S1，利用水下攝像頭采集礬花圖像，對采集圖像打標(biāo)，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立礬花識別AI模型，利用打標(biāo)數(shù)據(jù)作為監(jiān)督信號，對礬花識別AI模型進行自主訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的礬花識別AI模型；

步驟S2，利用水下攝像頭采集礬花圖像，利用訓(xùn)練好的所述礬花識別AI模型進行識別；

步驟S3，對單幀圖像進行區(qū)域劃分為M×M的區(qū)域，分別對單一區(qū)域計算礬花量化指標(biāo)，并對單一區(qū)域各類礬花量化指標(biāo)進行組合得到單幀圖像的量化評價指標(biāo)。