[發明專利]一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法

有效

• 申請號: 202210407827.9
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114764861B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 李賀;李黎;侯精明
• 申請（專利權）人: 江蘇禹潤水務研究院有限公司
• 主分類號: G06V10/56
• 分類號: G06V10/56;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 江蘇長德知識產權代理有限公司 32478
• 代理人: 周藝

1.一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

獲取三種不同光源下的污水樣本的RGB圖像信息；

對各RGB圖像信息分別進行處理，得到各光源對應的R通道圖像信息、G通道圖像信息和B通道圖像信息，將所述R通道圖像信息、G通道圖像信息和B通道圖像信息作為對應光源下的水下雜質分布圖；

將各水下雜質分布圖輸入神經網絡模型，分別得到對應的水光分布圖和雜質干擾圖；

所述神經網絡模型為DNN網絡，網絡輸出的第一通道是水光分布圖，第二通道是雜質干擾圖；

DNN網絡的損失函數為：

其中，I1_i為第i個光源下的水光分布圖，I2_i為第i個光源下的雜質干擾圖，I0_i為第i個光源下的水下雜質分布圖，i＝1，2，3；為I1_i中對應像素的梯度，EG(I2_i)為對圖像I2_i去除高頻噪聲后進行腐蝕操作的結果；FFT(I2_i)為對I2_i進行傅里葉變換后的頻域信息，FFT(I1_i)為對I1_i進行傅里葉變換后的頻域信息；為所有光源下雜質干擾圖頻域信息的平均值；為所有光源下水光分布圖頻域信息的平均值；

對所述水光分布圖中像素的灰度值進行計算得到水體的顏色傾向程度；

計算各雜質干擾圖的信息熵；

對各雜質干擾圖進行閾值分割得到相應的二值圖像，并將所述二值圖像進行圖像融合，得到雜質分布圖；

采用連通域算法對所述雜質分布圖進行連通域分析，獲取雜質區域，所述雜質區域包含一個雜質顆粒；根據雜質區域的數量以及雜質分布圖的面積得到雜質的分布密度；根據所有雜質區域面積的均值得到雜質的平均大小；

根據所述水體的顏色傾向程度、雜質的分布密度、雜質的平均大小以及任意一雜質干擾圖對應的信息熵得出污水樣本的合格程度，將所述合格程度與設置閾值作比較，若所述合格程度大于設定閾值，判斷污水樣本合格；若所述合格程度小于設定閾值，判斷污水樣本不合格。

2.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法，其特征在于，所述三種不同光源分別為紅光、綠光和藍光；所述紅光對應R通道圖像信息，所述綠光對應G通道圖像信息，所述藍光對應B通道圖像信息。

3.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法，其特征在于，所述圖像融合是將三種不同光源對應的雜質干擾圖中的對應像素點的灰度值進行哈達瑪積運算。

4.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法，其特征在于，所述水體的顏色傾向程度為：

其中，p∈I1_i為p是水光分布圖I1_i上的任意一個像素點；i＝1，2，3；w_p為像素點p在所有光源下水光分布圖上的灰度值的方差，A為任意一水光分布圖的面積。

5.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法，其特征在于，所述雜質的平均大小為所有雜質區域面積的均值。

6.根據權利要求4-5任一項所述的一種基于計算機視覺的污水處理驗證方法，其特征在于，所述合格程度為：

D＝exp(-(W×P×Q×max(H₁,H₂,H₃)))

其中，P為雜質的分布密度，Q為雜質的平均大小，W為水體的顏色傾向程度，H₁,H₂,H₃分別表示紅光下雜質干擾圖的信息熵、綠光下雜質干擾圖的信息熵、藍光下雜質干擾圖的信息熵。