CN101655444A - 视频图像藻类分类检测*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种视频图像藻类分类检测***,其包括流通池,活塞,显微镜物镜,光源,拍摄装置以及图像分析处理单元,所述的活塞以及显微镜物镜分别设置在该流通池的上下两侧,所述的活塞嵌入该流通池的一侧壁并可相对滑动,所述的光源设置在流通池的一侧或两侧,所述的显微镜物镜与该拍摄装置相连,该拍摄装置与该图像分析处理单元相连。本发明的视频图像藻类分类检测***,用基于图像分析的自动分类和密度计算取代传统的人工肉眼辨别技术,大大减少藻类检测的工作量,缩短检测时间,通过静态拍照方法,提高图像质量的同时,达到可以计算机分析的水平,可以根据形态自动分类保证***完全自动进样,自动拍照,自动进行图像分析和计数,自动测算水样体积,最后自动实现藻密度计算。

Description

视频图像藻类分类检测***
技术领域
本发明涉及检测***,特别是一种用在环保、自来水和水利行业对水体中藻类危害进行检测评估上的视频图像藻类分类检测***。
背景技术
监测水中藻类的情况是现阶段监测水质的一种重要内容,为了能更好更有效的监测藻类的情况,业界也进行了很多种技术的变革。
现有的一种方式是流动态图像检测的方式,但是这种方式在流动时拍照,图像质量受到影响,图像分析正确率比较低。因此虽然有这种技术,但主要用来根据细胞大小进行分类,不能满足根据形态分类的要求,应用需求不高。
由于藻类检测过程需要对藻类进行分类计数,同时需要检测这些藻在多少水体中,最后计算出不同藻的密度。已有的技术或者无法自动检测水样体积,或者没有自动进样装置,无法实现藻类密度的自动检测。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明提供一种高效的视频图像藻类分类检测***及其控制方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:提供一种视频图像藻类分类检测***,其包括流通池,活塞,显微镜物镜,光源,拍摄装置以及图像分析处理单元,所述的活塞以及显微镜物镜分别设置在该流通池的上下两侧,所述的活塞嵌入该流通池的一侧壁并可相对滑动,所述的光源设置在流通池的一侧或两侧,所述的显微镜物镜与该拍摄装置相连,该拍摄装置与该图像分析处理单元相连。
本发明解决进一步技术问题的方案是:被检水样的水流方向是沿所述的流通池的左右方向。
本发明解决进一步技术问题的方案是:所述的流通池和活塞是由透明材料制成。
本发明解决进一步技术问题的方案是:所述的拍摄装置为CCD拍摄装置。
本发明解决进一步技术问题的方案是:引入要监测的水样,所述的活塞沿远离该显微镜物镜的方向移动。
本发明解决进一步技术问题的方案是:当进样完成后,水流停止,所述的活塞向靠近该显微镜物镜的方向移动。
本发明解决进一步技术问题的方案是:该活塞移动到离流通池上端5到20微米位置。
本发明解决进一步技术问题的方案是:该视频图像藻类分类检测***控制该显微镜物镜移动到不同位置。
本发明解决进一步技术问题的方案是:所述的显微镜物镜选取100-1000个不同视野进行拍照。
本发明解决进一步技术问题的方案是:将拍摄的结果发送至该图像分析处理单元进行图像分析和识别,将拍摄的结果发送至该图像分析处理单元进行图像分析和识别,该图像分析处理单元计算视野的水样体积,根据计数结果和水样体积计算出分类藻密度。
相较于现有技术,本发明的视频图像藻类分类检测***,用基于图像分析的自动分类和密度计算取代传统的人工肉眼辨别技术,大大减少藻类检测的工作量,缩短检测时间,通过静态拍照方法,提高图像质量的同时,达到可以计算机分析的水平,可以根据形态自动分类保证***完全自动进样,自动拍照,自动进行图像分析和计数,自动测算水样体积,最后自动实现藻密度计算。
附图说明
图1是本发明的视频图像藻类分类检测***的原理结构示意图。
图2是本发明的视频图像藻类分类检测***的工作示意图。
具体实施方式
以下内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
请一并参阅图1以及图2,本发明提供一种视频图像藻类分类检测***,其包括流通池11,活塞12,显微镜物镜13,光源14,拍摄装置(图未示)以及图像分析处理单元(图未示)。
被检水样的水流方向是沿所述的流通池11的左右方向,所述的活塞12以及显微镜物镜13分别设置在该流通池11的上下两侧,所述的活塞12嵌入该流通池11的一侧壁并可相对滑动。所述的光源14设置在流通池11的一侧或两侧。所述的显微镜物镜13与该拍摄装置相连,该拍摄装置与该图像分析处理单元相连。
所述的流通池11和活塞12是由透明材料制成,所述的拍摄装置为CCD拍摄装置。
为了保证流通池11不堵塞,该流通池的高度在厘米量级。
工作时,首先是进样,即引入要监测的水样,所述的活塞沿远离该显微镜物镜13的方向移动,使得进样流量加大,保证进样顺利,减少被测水样在该视频图像藻类分类检测***中的停留滞后时间。
当进样完成后,水流停止,所述的活塞12向靠近该显微镜物镜13的方向移动,该活塞12移动到离流通池11上端约5到20微米位置,由于镜头景深比较小,只有在这种状态下显微镜取得的图像才清晰。该视频图像藻类分类检测***控制该显微镜物镜13移动到不同位置,选取100-1000(或者任意多)个不同视野进行拍照,并将拍摄的结果发送至该图像分析处理单元进行图像分析和识别。
该图像分析处理单元计算该100-1000(或者任意多)个视野的水样体积,根据计数结果和水样体积计算出分类藻密度。
本发明的视频图像藻类分类检测***大大加快了拍照和识别速度,使得每次检测可以检测的视野数至少可以比人工检测提高10倍,这样显微镜下水层厚度可以是人工检测时的十分之一到五分之一。在这样的水层厚度下,藻类的图像更清晰,图像识别准确性提高。
本发明的视频图像藻类分类检测***,用基于图像分析的自动分类和密度计算取代传统的人工肉眼辨别技术,大大减少藻类检测的工作量,缩短检测时间,通过静态拍照方法,提高图像质量的同时,达到可以计算机分析的水平,可以根据形态自动分类保证***完全自动进样,自动拍照,自动进行图像分析和计数,自动测算水样体积,最后自动实现藻密度计算。

Claims (10)

1.一种视频图像藻类分类检测***,其特征在于:其包括流通池,活塞,显微镜物镜,光源,拍摄装置以及图像分析处理单元,所述的活塞以及显微镜物镜分别设置在该流通池的上下两侧,所述的活塞嵌入该流通池的一侧壁并可相对滑动,所述的光源设置在流通池的一侧或两侧,所述的显微镜物镜与该拍摄装置相连,该拍摄装置与该图像分析处理单元相连。
2.根据权利要求1所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:被检水样的水流方向是沿所述的流通池的左右方向。
3.根据权利要求1所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:所述的流通池和活塞是由透明材料制成。
4.根据权利要求1所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:所述的拍摄装置为CCD拍摄装置。
5.根据权利要求1所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:引入要监测的水样,所述的活塞沿远离该显微镜物镜的方向移动。
6.根据权利要求1所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:当进样完成后,水流停止,所述的活塞向靠近该显微镜物镜的方向移动。
7.根据权利要求6所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:该活塞移动到离流通池上端5到20微米位置。
8.根据权利要求7所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:该视频图像藻类分类检测***控制该显微镜物镜移动到不同位置。
9.根据权利要求8所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:所述的显微镜物镜选取100-1000个不同视野进行拍照。
10.根据权利要求9所述的视频图像藻类分类检测***,其特征在于:将拍摄的结果发送至该图像分析处理单元进行图像分析和识别,将拍摄的结果发送至该图像分析处理单元进行图像分析和识别,该图像分析处理单元计算视野的水样体积,根据计数结果和水样体积计算出分类藻密度。
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