CN110687050A - 一种基于图像识别的水质监测***和监测方法 - Google Patents

一种基于图像识别的水质监测***和监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的水质监测***和监测方法，包括取水单元和水质监测单元，所述取水单元包括依次连接的浮动式取水装置、抽水泵和水箱，所述水箱内设有溢流板，所述溢流板将所述水箱分隔成缓冲仓和取照仓，所述缓冲仓位于所述取照仓的上游。由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明通过设置溢流板来抑制被监测水体表面的波动，从而提高水体图像的清晰度以及检测结果的准确性，并且实现了水体表面污染识别的自动化，识别工作效率更高，更安全可靠。

Description

一种基于图像识别的水质监测***和监测方法
技术领域
本发明涉及水质监测技术领域，具体涉及一种基于图像识别的水质监测***和监测方法。
背景技术
随着国家对环保标准的迅速提高，监测是否存在水体表面污染的偷排、漏排现象变得越来越受重视。水体表面污染的判断是社会各界对于环境保护的一项常用措施。目前水体表面污染的判断方法主要有两种形式，一是通过观察水体表面的颜色和杂质等水体表面状态来判断是否存在水体表面污染，这种判断方法工作强度大，工作效率低，而且由于个人之间经验差异等因素影响无法客观准确地判断污染情况，监测结果不准确。另一种形式则是采用显微鉴定计数法对水体表面的污染情况进行判断，该方法虽然检测结果准确，但处理步骤十分繁琐，成本高，耗时长，且对操作人员专业技术水平要求高，无法用于现场快速监测。
公开号为CN108507625A的中国发明专利公开了一种“整合物联网的水体浮游生物智能监测平台和方法”，该平台中的取水单元包括取样管、取样泵和水箱，这种取水结构虽然简单，但无法抑制水体表面的波动，造成检测时水体表面波动很大，导致采集到的水体图像不清晰，影响检测结果的准确性。
发明内容
为解决背景技术中现有水质监测***无法抑制水体表面的波动，采集到的水体图像不清晰，从而导致检测结果不准确的问题，本发明提供了一种基于图像识别的水质监测***和监测方法，具体技术方案如下。
一种基于图像识别的水质监测***，包括取水单元和水质监测单元，所述取水单元包括依次连接的浮动式取水装置、抽水泵和水箱，所述水箱内设有溢流板，所述溢流板将所述水箱分隔成缓冲仓和取照仓，所述缓冲仓位于所述取照仓的上游。
通过上述结构，浮动式取水装置在实现水体取样的同时，还能抑制水面波动。浮动式取水装置与取水点水面升降联动，保持所取得的水体样本为水体表面水样。另一方面，本发明通过设置溢流板来抑制被监测水体表面的波动，从而提高水体图像的清晰度以及检测结果的准确性。所述上游指的是水进入水箱后的流动方向的上游。具体地，所述缓冲仓上设有进水口，所述取照仓上设有出水口；所述抽水泵的一端与所述浮动式取水装置连接，另一端与所述进水口连接。由此，进入缓冲仓的水首先经过溢流板，然后再进入取照仓，确保进入取照仓的水表面的稳定性。取照完成后的水体样本经出水口自流回取样点，实现取样循环。
优选地，所述缓冲仓内还设有档流板，所述档流板的下部设有通孔，所述档流板的高度高于所述溢流板，所述进水口位于所述档流板的上游。
水体样本经挡板下部的通孔均匀流入缓冲仓的后半部分以抑制水面波动，缓冲仓水体样本平稳溢流至取照仓。
优选地，所述水质监测单元包括图像采集单元，所述图像采集单元位于所述取照仓的上方，用于采集取照仓内水体样本的图像。
将图像采集单元设置在取照仓的上方，以获取清晰的水体图像。
优选地，所述水质监测单元还包括照明灯、控制单元和图像处理单元，所述照明灯位于所述取照仓的下方，所述图像采集单元和所述照明灯分别与所述控制单元通信，所述控制单元用于控制所述照明灯的开关和调整所述照明灯的光照度，所述控制单元还用于控制所述图像采集单元对水体样本图像进行采集；所述图像采集单元与所述图像处理单元通信，所述图像处理单元用于对图像采集单元发送过来的图像进行监测分析。
照明灯对被检测水体进行照明，从而获取更为清晰的水体图像；图像采集单元获取到水体图像后发送给图像处理单元，图像处理单元对图像进行监测分析，以判断被检测水体是否被污染。
优选地，所述水质监测单元还包括人机交互单元，所述人机交互单元与所述图像处理单元连接，用于接收操作者对所述图像处理单元的参数设置。
人机交互单元可对图像处理单元进行参数设置，以满足不同工作环境的参数需求。
优选地，所述水质监测单元还包括报警单元和显示单元，所述报警单元和显示单元分别与所述图像处理单元通信，所述报警单元用于当判断所述水体存在污染时发出警报，所述显示单元用于当判断所述水体存在污染时显示被污染的水体样本图像。
优选地，所述浮动式取水装置为浮动式滗水器。
优选地，所述取照仓由耐腐蚀性、透光性强的材料制成。
优选地，所述取照仓的材料为亚克力材料。
基于相同的发明构思，本发明还提供一种基于图像识别的水质监测方法，所述监测方法包括如下步骤：
S1、抽取水体表面的水样；
S2、对所述水样进行溢流处理；
S3、对溢流处理后的水样进行照明和图像采集；
S4、对采集到的水样图像进行分析，判断所述水样是否存在污染。
通过上述方法，可以抑制被监测水体表面的波动，从而提高水体图像的清晰度以及检测结果的准确性。
优选地，所述S4具体包括如下步骤：
S41、根据所述水样图像，分析得到图像中各像素点的光强信息；
S42、当光源为底部布置时，根据图像中各像素点的光强信息，获取最低透光强度P2，并计算出所述最低透光强度P2与可排放水体透光强度P1的差值kj，其中kj＝P1-P2；或
当光源为环形布置时，根据图像中各像素点的光强信息，获取最高反射光强度P4，并计算处所述最高反射光强度P4与可排放水体反射光强度P3的差值ki，其中ki＝P4-P3；
S43、当光源为底部布置时，根据同时段内多张水样图像的最低透光强度P2与可排放水体透光强度P1的差值，去除最大及最小值后计算出平均差值；或
当光源为环形布置时，根据同时段内多张水样图像的最高反射光强度P4与可排放水体反射光强度P3的差值，去除最大及最小值后计算出平均差值；
S44、将所述平均差值与预设最大差值进行比较，若所述平均差值大于或等于所述预设最大差值，则判断水体表面存在污染。
上述方法中，所述光强信息与监测面积无关。所述最低透光强度P2指的是水体图像中光强值最低的像素点的透光强度，所述最高反射光强度P4指的是水体图像中光强值最高的像素点的反射光强度。根据所述水样图像，采用灰度化、归一化等方法分析得到图像中各像素点的光强信息，例如可以采用《基于归一化积相关匹配的彩色图像灰度化研究》马方龙兰州大学2018-05-01中记载的分析方法。步骤S43中，去掉最大及最小值并计算平均差值可消除图像中噪点的干扰。
现有的水质监测方法是通过获取水体样本图像与数据库内大量图像进行对比，通过图像灰度处理、边缘监测算法识别漂浮物及数量，通过水体颜色识别,得到水体图像的RGB差值百分比，由漂浮物数量及RGB差值百分比判断水体是否出现异常。这种通过获取水体样本图像与数据库内大量图像进行匹配的方式需耗费大量时间，对***计算能力要求较高，同时受网络条件制约较大，如网络不畅则可能无法监测，《污水综合排放标准GB8978-1996》中污染物未收录漂浮物，因此漂浮物可不作为排放口水体污染监测对象，彩色图像受成像环境、成像器材的影响或图像经过其他处理过程之后，都可能出现偏色问题而影响水体污染判断。
而本发明提供的基于图像识别的水质监测方法，通过分析水体样本的透光强度，有效的避免了因彩色图像受成像环境、成像器材的影响或图像经过其他处理过程之后，可能出现偏色问题，保证了水体表面污染的准确性。另一方面，本发明提供的基于图像识别的水质监测方法通过单一标准判定，无需使用数据库，无需将水体样本图像与数据库中大量图像进行对比，保证了水体表面污染的实时性，有效综合并实现了污染判断的全部过程，方法精确、适当，实现了水体表面污染识别的自动化，使水体表面污染识别工作工作效率更高，更安全可靠。
通过上述方法来判断被检测水体是否被污染，检测结果准确，实现了水体表面污染识别的自动化，识别工作效率更高，更安全可靠。
优选地，所述S4之后还包括如下步骤：S5、当水样存在污染时，发出警报并显示被污染的水体样本图像。
由于采用了以上技术方案，与现有技术相比较，本发明通过设置溢流板来抑制被监测水体表面的波动，从而提高水体图像的清晰度以及检测结果的准确性，并且实现了水体表面污染识别的自动化，识别工作效率更高，更安全可靠。
附图说明
图1为本发明取水单元的结构示意图；
图2为本发明水质监测单元的电路连接示意图；
图3为本发明基于图像识别的水质监测方法的流程图；
图4为本发明光源为底部布置时，检测水样是否存在污染的判断方法；
图5为本发明光源为环形布置时，检测水样是否存在污染的判断方法；
图6为纯净水的水体样本；
图7为以色度(稀释倍数)为125倍的水体样本；
图8为悬浮物为100mg/L的水体样本。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
实施例1
如图1所示，一种基于图像识别的水质监测***，包括取水单元和水质监测单元。
所述取水单元包括浮动式滗水器1、抽水泵2和水箱。所述水箱的中部设有溢流板31，所述溢流板31将所述水箱分割成缓冲仓32和取照仓33。所述缓冲仓32远离所述溢流板31的侧壁上设有进水口321，所述取照仓33远离所述溢流板31的侧壁上设有出水口331，所述抽水泵2的一端通过管道与所述浮动式滗水器1连接，另一端通过管道与所述进水口321连接。所述缓冲仓32的中部还设有档流板322，所述档流板322的下部设有通孔323。所述档流板322的高度高于所述溢流板31。
浮动式滗水器1通过管道连接抽水泵2，抽水泵2采用小流量、大扬程变频电机，用于与取水点水面升降联动，保持所取得的水体样本为水体表面水样，同时调节水体样本流量大小，与回水速率一致，浮动式滗水器1入水口设置格栅阻止大直径漂浮物进入以保护***。
所述水质监测单元包括图像采集单元4、照明灯5、控制单元、图像处理单元、人机交互单元、报警单元和显示单元。所述图像采集单元4位于所述取照仓33的上方，用于采集取照仓内33水体样本的图像。所述照明灯5位于所述取照仓的下方，用于为被采集水体样本进行提供照明。
如图2所示，所述图像采集单元和所述照明灯分别与所述控制单元通信，所述控制单元用于控制所述图像采集单元对水体样本图像进行采集，还用于控制所述照明灯的开关和调整所述照明灯的光照度。所述图像处理单元与所述图像采集单元通信，所述图像处理单元用于对图像采集单元发送过来的图像进行监测分析，以判断被采集的水体是否存在污染。
所述人机交互单元、述报警单元和显示单元分别与所述图像处理单元通信。所述人机交互单元用于接收操作者对所述图像处理单元的参数设置；所述报警单元用于当所述图像处理单元判断所述水体存在污染时发出警报，所述显示单元用于当所述图像处理单元判断所述水体存在污染时显示被污染的水体样本图像。
实施例2
如图3所示，一种基于图像识别的水质监测方法，所述监测方法包括如下步骤：
S1、抽取水体表面的水样；
S2、对所述水样进行溢流处理；
S3、对溢流处理后的水样进行照明和图像采集；
S4、对采集到的水样图像进行分析，判断所述水样是否存在污染；
S5、当水样存在污染时，发出警报并显示被污染的水体样本图像。
如图4所示，所述步骤S4具体包括如下步骤：
S41、根据所述水样图像，分析得到图像中各像素点的光强信息；
S42、当光源为底部布置时，根据图像中各像素点的光强信息，获取最低透光强度P2，并计算出所述最低透光强度P2与可排放水体透光强度P1的差值kj，其中kj＝P1-P2；或当光源为环形布置时，根据图像中各像素点的光强信息，获取最高反射光强度P4，并计算处所述最高反射光强度P4与可排放水体反射光强度P3的差值ki，其中ki＝P4-P3；
S43、当光源为底部布置时，根据同时段内多张水样图像的最低透光强度P2与可排放水体透光强度P1的差值，去除最大及最小值后计算出平均差值；或当光源为环形布置时，根据同时段内多张水样图像的最高反射光强度P4与可排放水体反射光强度P3的差值，去除最大及最小值后计算出平均差值；S44、将所述平均差值与预设最大差值进行比较，若所述平均差值大于或等于所述预设最大差值，则判断水体表面存在污染。
本实施例中，首先分析并计算符合排放标准的正常水体样本的透光强度P1或反射光强度P3，实时在线分析并计算取样点的取样水体所获取图像中的水体样本最低透光强度P2或最高反射光强度P4，计算可排放水体透光强度P1与水体样本最低透光强度P2的差值kj，***设置预设最大差值kmaxj，若km≥kmaxj，或计算可排放水体反射光强度P3与水体样本最高反射光强度P4的差值kn，***设置预设最大差值kmaxi，若km≥kmaxi，则***判断存在水体表面污染。如图6-图8所示，本实施例中以含有《污水综合排放标准GB 8978-1996》中规定的第二类污染物类别的色度(稀释倍数)或悬浮物的水体为识别对象，以纯净水为可排放水体并分析其透光强度P1或反射光强度P3，以色度(稀释倍数)为125倍的水体样本为取样水体并分析其最低透光强度P2或悬浮物为100mg/L的水体样本为取水样本并分析其最高反射光强度P4。
本实施例中，光源底部布置，根据水体色度分析透光强度可得到表1数据：
表1色度监测数据表
序号 样本类别 浓度 透光强度
1 纯净水 无 80％
1 具有色度水体 125倍 66％
光源环形布置，根据水体悬浮物分析反射光强度可得到表2数据：
表2悬浮物监测数据表
序号 样本类别 浓度 反射光强度
1 纯净水 无 2％
1 具有悬浮物水体 100mg/L 43％
进一步的，根据色度判断，则设置预设最大差值kmaxj＝5％，根据悬浮物判断，则设置预设最大差值kmaxi＝5％。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的水质监测***，包括取水单元和水质监测单元，所述取水单元包括依次连接的浮动式取水装置、抽水泵和水箱，其特征在于：所述水箱内设有溢流板，所述溢流板将所述水箱分隔成缓冲仓和取照仓，所述缓冲仓位于所述取照仓的上游。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的水质监测***，其特征在于：所述缓冲仓上设有进水口，所述取照仓上设有出水口；所述抽水泵的一端与所述浮动式取水装置连接，另一端与所述进水口连接。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的水质监测***，其特征在于：所述缓冲仓内还设有档流板，所述档流板的下部设有通孔，所述档流板的高度高于所述溢流板，所述进水口位于所述档流板的上游。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于图像识别的水质监测***，其特征在于：所述水质监测单元包括图像采集单元，所述图像采集单元位于所述取照仓的上方，用于采集取照仓内水体样本的图像。
5.根据权利要求4所述的基于图像识别的水质监测***，其特征在于：所述水质监测单元还包括照明灯、控制单元和图像处理单元，所述照明灯位于所述取照仓的下方或环绕所述取照仓布置，所述图像采集单元和所述照明灯分别与所述控制单元通信，所述控制单元用于控制所述照明灯的开关和调整所述照明灯的光照度，所述控制单元还用于控制所述图像采集单元对水体样本图像进行采集；所述图像采集单元与所述图像处理单元通信，所述图像处理单元用于对图像采集单元发送过来的图像进行监测分析。
6.根据权利要求5所述的基于图像识别的水质监测***，其特征在于：所述水质监测单元还包括人机交互单元，所述人机交互单元与所述图像处理单元通信，用于接收操作者对所述图像处理单元的参数设置。
7.根据权利要求6所述的基于图像识别的水质监测***，其特征在于：所述水质监测单元还包括报警单元和显示单元，所述报警单元和显示单元分别与所述图像处理单元通信，所述报警单元用于当判断所述水体存在污染时发出警报，所述显示单元用于当判断所述水体存在污染时显示被污染的水体样本图像。
8.一种基于图像识别的水质监测方法，其特征在于，所述监测方法包括如下步骤：
S1、抽取水体表面的水样；
S2、对所述水样进行溢流处理；
S3、对溢流处理后的水样进行照明和图像采集，得到水样图像；
S4、对采集到的水样图像进行分析，判断所述水样是否存在污染。
9.根据权利要求8所述的基于图像识别的水质监测方法，其特征在于，所述S4具体包括如下步骤：
S41、根据所述水样图像，分析得到图像中各像素点的光强信息；
S42、当光源为底部布置时，根据图像中各像素点的光强信息，获取最低透光强度P2，并计算出所述最低透光强度P2与可排放水体透光强度P1的差值kj，其中kj＝P1-P2；或
当光源为环形布置时，根据图像中各像素点的光强信息，获取最高反射光强度P4，并计算处所述最高反射光强度P4与可排放水体反射光强度P3的差值ki，其中ki＝P4-P3；
S43、当光源为底部布置时，根据同时段内多张水样图像的最低透光强度P2与可排放水体透光强度P1的差值，去除最大及最小值后计算出平均差值；或
当光源为环形布置时，根据同时段内多张水样图像的最高反射光强度P4与可排放水体反射光强度P3的差值，去除最大及最小值后计算出平均差值；
S44、将所述平均差值与预设最大差值进行比较，若所述平均差值大于或等于所述预设最大差值，则判断水体表面存在污染。
10.根据权利要求8或9所述的基于图像识别的水质监测方法，其特征在于，所述S4之后还包括如下步骤：S5、当水样存在污染时，发出警报并显示被污染的水体样本图像。
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