基于图像处理的环境废水流量、色度和悬浮物检测系统.docx

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1、基于图像处理的环境废水流量、色度和悬浮物检测系统 浙江工商大学基于图像处理的环境废水流量、色度和悬浮物检测系统浙江工商大学摘要：现在的废水处理系统是由处理单元、管线、机械设备和土木结构等组成，在各处理单元的相互配合下，使处理后的流放水能够达到“符合法规排放标准”，并保护承受的水体和环境。其处理程序由不同的物理、化学、生物等处理单元组成，其设备程序和一般的工业生产流程一样很复杂。因此，为了达到提高系统稳定性，提高处理效率以及减少操作成本，部分或全面自动监控已是一个不可逆转的发展趋势1,2。然而现有的监测设备大多采用接触式量测原理，安置在较为恶劣的环境下，使监测仪器受到废水的污染与干扰，容易产生设

2、备维护与监测数据质量控制的问题。利用光学图像监测技术可排除传统接触式传感器流体特性的干扰，减少温度、湿度等环境因素的干扰。因此，开发新的非接触式光学图像监测设备有其必要性，具有技术先进性和现实的社会效益3。 从另一个方面说，污水处理程序的进流水流量随时间不断改变，而以往所采用的稳态操作模式，无法掌握系统动态进流和反应动态变化，而导致资源浪费与操作成本提高4。所以在各项监测项目中，实时掌握流量、废水颜色具有关键性，如何应对进流流量的变动，以满足自动控制策略与操作最佳化策略的需求，或是进行计算而产生信号来驱动设备进行系统程序的控制，这些是反映系统程序处理效率的高低。本设计的废水监测系统将上述以往监

3、测系统的缺点和不足考虑在内，利用数字图像处理与分析的方法5,6，通过摄像头和图像采集卡以非接触的方式对废水图像进行拍摄和采集后传输到计算机处理。经处理后可直观地在系统工作界面上得到关于废水颜色的实时监测信息；悬浮物数量、最大面积、总面积和比例的相关信息；设定时间内悬浮物的变化趋势信息；废水流量的信息。关键字：数字图像处理；实时监测；流量监测；悬浮物监测目录一、 课题的研究背景和意义.4二、 课题的成品5三、 系统的工作环境7四、 系统的功能介绍9五、 系统的工作原理（一） 实时监测15（二） 悬浮物监测16（三） 定时监测18（四） 流速监测19六、 系统的改进和完善.21七、 总结与展望.2

4、2八、 文献参考23一、课题的研究背景和意义如今的很多废水处理系统其设备、程序和一般的工业生产流程一样都太复杂，处理效率不高且操作成品偏高。同时，很多的废水监测系统的监测设备大多采用接触式测量的原理，且安装在恶劣的环境下，这样很容易使监测器受到污水的干扰和影响，从而产生出一些列关于设备维护和监测数据出现较大误差的问题。且以往的废水处理系统大多采取稳态操作模式，而污水处理程序的进流水流量随时间不断改变因此，往往无法掌握系统动态进流和反应动态变化，而导致资源浪费与操作成本提高。因此，在考虑这些因素的情况下，本文的废水监测系统采用计算机自动控制的原理，通过摄像头和图像采集卡以非接触式测量的方式拍摄和

5、采集图像，并经过数字图像处理后直观地在系统界面上显示所需监测的相关信息。 本文的废水监测系统较以往的一些监测系统具有以下的优越性和独特性：1）光学图像监测技术的非接触与非破坏特性，解决传统接触式传感器流体特性的干扰问题。非接触式数字图像法7,8,9可精确量测水位、色度等的变化，排除接触式量测的问题，提升量测的准确度。2）由图像分析自由水面的颜色值，可得知水中真色色度值变化情形。利用光学监测技术可现场实时监测水量水质状况，完全避免样品在采集与传输过程中可能引入的误差因子，可有效满足废水处理系统或其它类似系统的实时检测需求。3）悬浮物的图像提取识别，改变人工及传统方法取样分析，实现在线实时、连续监

6、测，从而提供自动控制去除悬浮固体的依据。二、课题的成品本文的废水监测系统意在监测废水管排放废水的流量、色度和悬浮物。限于实验室的条件，本系统在实验室模拟的环境由小型水缸、摄像头、图像采集卡和计算机组成。如图1和图2即为系统的实物图。图1、系统实物图图2、系统实物图由两幅图像中可见小型水缸，摄像头，图像采集卡，计算机。其中，小型水缸起到的作用是模拟废水排放管；摄像头的作用是实时拍摄废水图像；图像采集卡的作用是将摄像头拍摄的图像从模拟图像转换到数字图像并传输到计算机储存；计算机的作用是对废水图像进行处理、识别、检测并将结果显示。如图3所示为系统的工作流程图。图3、系统的工作流程图如下图4所示是系统

7、的工作主界面。图4、系统的工作主界面由系统主界面图可以直观地看到本系统具有的功能为：废水的实时监测，废水的定时监测，废水的悬浮物监测和废水的流量监测。如下图5所示是系统处于工作状态时的主界面图。图5、工作状态时的主界面图三、系统的工作环境系统由1）小型水缸，2）摄像头，3）图像采集卡，4）计算机组成。1）小型水缸的规格：*38cm(长)22cm(宽)26cm(高)。2）摄像头的规格：*参数/型号：DS-2CC172P/172N(-A)(-K)；*传感器类型：1/3“SONY Super HAD CCD；*信号系统：PAL/NTSC；*有效像素：PAL:752（水平）582（垂直），NTSC:7

8、68（水平）494（垂直）；*最小照度：0.1Lux F1.2；*快门：1/50（1/60）秒至1/100,000秒；*自动光圈镜头：DC/Video；*镜头类型：C/CS mount；*水平解析度：540TVL；*同步方式：内同步；*视频输出：1Vp-p Composite Output（75欧姆/BNC）；*信噪比：大于48dB；*背光补偿：ON/OFF；*工作温度：prefix = st1 ns = urn:schemas-microsoft-com:offic e:smarttags”-10C-60C；*电源：DC12V10%（“-A”表示支持DC12V/AC24V）；*功耗：2W M

9、AX；*尺寸(mm)：6359114；*重量：550g；3）图像采集卡的规格和相关信息：* USB 2.0 接口，支持热插拔，无需拆机箱；* 支持内置 USB 2.0 接口的笔记本电脑；* FULL DL高分辨率，PAL： 352X288、640X480、720 X 576或全 屏清晰高像素显示；* 可捕捉高品质动态及静态画面；* 兼容Win2000/XP/VISTA；* 一路AV及一路S端子视频输入，一路USB输出；* 尺寸：103mm x 60mm x 19mm； 该图像采集卡还具有如下特性：1）高技术规格，高清晰画面；2）系统资源占用率低；3）高清晰影响采集。4）计算机的环境： 本文废水

10、检测系统工作在Windows XP SP3操作系统下VC6.0+环境下10,11，12,13,14，通过调用Open Cv15,16,17和DirectShow库函数进行编程实现功能。四、系统的功能介绍 本文的废水监测系统共具有四项基本功能，从上文中的系统初始界面中可以直观地看出。它们分别是：（1）实时监测；（2）悬浮物监测；（3）定时监测；（4）流速监测。下面将对各功能做具体详细地介绍。（1）实时监测：该功能主要是对废水从颜色上进行实时地监测。在系统的主界面上点击“实时监测”按键即可看到如图6所示的“实时监测”界面。图6、“实时监测”界面 在该界面上，我们可以看到“开始”、“暂停”、“停止”

11、、“截图”和“返回”五个按键。五个按键的功能都与它们的命名相对应。按下“开始”键，系统便开始实时监测，可得到如图7所示的工作界面。 图7、“实时监测”工作界面 在该工作界面中，我们可以看到“色调直方图”，“H通道图像”和“直方图精细度”。“色调直方图”显示的是图像的整体色调分布，其中横坐标代表的是HSV色彩空间中的H值（色调）从0到360度的分布，纵坐标代表的是0到255的不同色彩等级。从该图中可以直观地观测出废水的整体色调趋向，便于方便监测废水成分。“H通道图像”显示的是废水图像在HSV色彩空间下H通道的成像图。“直方图精细度”可用于调节色调直方图的精细化程度，便于H值更细化的观测。（2）悬

12、浮物监测 该功能是对废水中的悬浮物及其数量、面积等参数进行实时地监测。在系统主界面上点击“悬浮物监测”按键，即可得到如图8所示的“悬浮物监测”界面。图8、“悬浮物监测”界面 在该“悬浮物监测”界面上，可以点击“开始”按键使系统对悬浮物进行实时地监测，得到如图9所示的工作界面。图9、“悬浮物监测”工作界面 从该工作界面中，我们可以直观地得到关于悬浮物的相关信息，如：悬浮物数量，最大悬浮物面积，悬浮物总面积和悬浮物比例。界面中的图像是原废水图像经过二值化、边缘监测等处理后的灰度图。其中，“分辨率”一栏可对二值化的阈值从1到200进行人为地调节，体现在左边的灰度图上即悬浮物的数量会随着分辨率的提高而

13、增多。这样可以减小在对实际情况和具体要求下监测悬浮物的误差。（3）定时监测 该功能是对悬浮物的数量进行定时监测，以便于观测所设定时间内悬浮物数量的走势。在系统主界面上点击“定时监测”按键即可得到如图10所示的“定时监测”界面。图10、“定时监测”界面 在该界面中，我们可以通过对“定时”栏中的“时”、“分”、“秒”按需要进行设定。然后，点击“开始”按键使系统对悬浮物进行定时监测，可得到如图11所示的“定时监测”工作界面。图11、“定时监测”工作界面 在该工作界面中，位于左边的动态折线图是悬浮物数量的走势图。在图中，横轴代表时间的走势，纵轴代表悬浮物数量的走势。较悬浮物的实时监测，从定时监测图中，

14、我们可以得到悬浮物数量的变化趋势，以便于对废水进行及时地处理。其中的“分辨率”一栏起到的效果等同于“实时监测”中的。（4）流速监测该功能的主要作用是对废水流量进行实时地检测。在系统主界面上点击“流速监测”按键即可得到如图12所示的“流速监测”界面。图12、“流速监测”界面 在该界面上，可以看到参数设置窗口和流量图显示窗口。按照实际情况对参数进行设置，点击“开始”按键，便可得到如图13所示的工作界面。图13、“流速监测”工作界面 在该工作界面中，我们可以直观地得到废水的流量值和流量变化图。五、系统的工作原理（一）实时监测经图像采集卡采集传输到计算机的图像是RGB色彩空间的。但是，RGB虽然适合机

15、器采样，却不适合人的直观感觉。人们往往在表达颜色时会说这个颜色是有点浓的暗红色，而不会说R（红）占了多少，G（绿）占了多少，B（蓝）占了多少。因此，我们将图像采集卡采集的RGB图转换到便于人们感觉的HSV色彩空间下的图像以便于观察。HSV色彩空间中的H代表色相即颜色，取值范围是0到360，代表不同的颜色。S代表饱和度，表示所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率，取值范围是0到1，当S=0时，表示只有灰度。V代表亮度，即色彩的明亮程度，取值范围是0到118,19,20。 左图所示是实时监测功能的工作流程图。在这里我们通过调用Open Cv函数库中的 void cvThreshold函数将RG

16、B图像转换为HSV图像，其算法显示如下：max=max(R,G,B)min=min(R,G,B)if R = max, H = (G-B)/(max-min) if G = max, H = 2 + (B-R)/(max-min) if B = max, H = 4 + (R-G)/(max-min)H = H * 60if H 0, H = H + 360V=max(R,G,B)S=(max-min)/max 在本文系统的实时监测功能中，将HSV图像的H通道的值进行了提取，并以直方图的形式显示在工作界面中，便于直观地从废水颜色观色其受污染程度。（二）悬浮物监测在对悬浮物进行监测这个功能中，为

17、达到预期的效果，我们对采集到的原始废水图像做了以下三个操作：1）RGB图转换为灰度图；2）灰度图去背景；3）灰度图二值化处理；4）计算悬浮物的数量、面积、比例。左图是悬浮物监测功能的工作流程图。1）RGB图转换为灰度图：在对悬浮物进行监测时，我们需要监测的数据是悬浮物的数量、面积和比例。监测这些参数，我们需要根据悬浮物的灰度值与水面环境灰度值之间的落差进行边缘检测。因此，需要将经图像采集卡采集出来的RGB彩色图像先转换成灰度图。 在这里我们通过调用Open Cv函数库中的 void cvCvtColor函数进行转换，转换公式为：Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B； 式中，

18、Y为图像像素的灰度值。 如下图14所示是将RBG图转换到灰度图的效果图。 图14、RBG图转换到灰度图的效果图2）灰度图去背景： 经转换后的废水图像已是灰度图，为便于之后对悬浮物的检测，接着调用Open Cv函数库中的void cvErode，void cvDilate，void cvSub这三个函数通过数学形态学等算法将灰度图进行去背景操作。在灰度图像中，悬浮物为目标，水面为背景，通过 函数，即将作为背景的水面的灰度值去掉，置为0。3）灰度图二值化处理21,22,23： 经过灰度图去背景操作后，图像中的背景的灰度值已全置为0，而作为目标的悬浮物的灰度值仍是经RGB转换后的值。因此，为便于之后

19、对悬浮物进行数量和面积上的统计，在这里调用Open Cv函数库中的Void threshold函数进行二值化处理，得到背景灰度值为0，目标灰度值为1的二值灰度图。4）计算悬浮物的数量、面积、比例： 经二值化处理后的废水图像，图像中像素的灰度值只有0和1，即悬浮物的灰度值为1，水面背景的灰度值为0。再通过调用Open Cv函数库中的int cvFindContours函数对悬浮物进行检测，计算出其数量、最大面积、总面积和比例，并在工作界面上显示。（三）定时监测定时监测功能是在悬浮物监测功能的基础上对时间进行时、分、秒的设置，并将指定时间内检测到的悬浮物数量以动态折线图的形式表现出来。（四）流速监

20、测流速监测功能主要是实时监测废水管放排废水的流量。在本文系统中，我们借鉴量水堰测定水流量的方法，在实验室进行模拟实验。 量水堰为使用于明槽中的流量测定元件，是一个平直隔壁，其上边缘都有一特殊形状的缺口，包括矩形、梯形、型等。它放置于敞开流体流注中，当流量增加时，将迫使流体溢过缺口，从而来监测流量。在实验室，我们模拟型量水堰来进行对废水流量的监测，因为型缺口堰的水理公式已经变得标准化。并运用ISO、ASTM、USBR等组织单位及国内水利署都建议使用的Kindsvater-Shen公式计算水流量。公式如下所示：式中： ：流量； ：流量系数； ：型槽缺口的角度； ：溢出液位高于型槽底端的高度；：的修

21、正系数；：重力加速度； 下图15是计算流量的原理图，也可形象地解说公式中的某些变量。图15、计算流量的原理图用Kindsvater-Shen公式计算水流量应符合以下一些条件：*型明槽的缺口角度应介于20到100之间；*的测量点应该在堰板上游距离至少4倍位置处；*的高度范围应满足；*时，应不大于0.35，；在实验室模拟的环境下，我们采用选取一块型板夹在水缸中间，通过向一边注水让水溢过型板来模拟监测废水的流量。因此，可以说对应某一特定的废水监测仪器，型槽的缺口角度是确定的。当时，和的值可在下图16中由与相关的曲线内插求得。图16、和与的相关曲线 因此，只需通过计算机检测出值，便可利用Kindsva

22、ter-Shen公式计算出废水的流量。 在求值时，采用了相同的以下操作：1）RGB转换为灰度图；2）灰度图二值化处理；3）图像边缘检测；4）检测水位落差。六、系统的改进与完善（1）光源的改进：在实验模拟的过程中，摄像头拍摄废水图像直接在自然光下进行。由于在自然光下照射下，很多物体的影子会直接影响到摄像头拍摄到的图片的质量。因此，我们考虑到在摄像头前加偏正片起到滤除反射光线的目的。并且通过试验，取得了不错的效果。（2）流量监测的角度影响： 在流量监测的过程中，由于摄像头对废水的拍摄并不是笔直的，而是倾斜的，存在一定的角度的。这样会造成从图像上得到的关于型明槽溢出水位的值和实际中的值存在一定的误差

23、，从而造成测得的水流量值不精确。 改进的方法是却在计算机对图像的处理过程中将倾斜的角度考虑进去，采取有效的方法对倾斜造成的误差进行校正。这个工作有待于在日后的继续研究中对系统进行改进和完善。（3）Kindsvater-Shen公式中的值： 重力加速度在不同的地方是不同的，在测量时需根据实际情况人为地设定，不然将会对监测的结果造成较大的误差。七、总结与展望 本文废水监测系统通过计算机自动控制，采用非接触式测量原理，运用了数字图像处理的方法对废水的颜色进行实时监测；对废水中的悬浮物进行识别检测，以各种直方图、动态曲线图等直观的方式反映悬浮物的数量、最大面积、总面积和比例等相关信息；对废水的流量采用

24、Kindsvater-Shen公式进行测量24,25,26。 本文的废水检测系统较以往的废水监测系统文献参考【1】 邱立萍. 水质监测分析的系统问题J. 交通环保 , 1999,(03) 【2】 贾国珍, 曲锦艳, 高峰. 关于加强水质监测工作的探讨J. 东北水利水电 , 2002,(02) 【3】 周良伟. 安徽省水质监测工作的思路与实践J. 水资源保护 , 2002,(02) 【4】李镇西. 漫话水质监测J. 水利天地 , 1985,(05)【5】何应辉, 蔡光程. 基于数学形态学的图象角点检测方法J. 红河学院学报 , 2007,(02) 【6】李刚, 黎燕. 基于数学形态学的二值图像的

25、边缘检测J. 电子产品可靠性与环境试验 , 2004,(06)【7】 任安虎, 张燕. 一种图像形态学的角点检测改进算法J. 西安工业大学学报 , 2008,(06) 【8】 王树文, 闫成新, 张天序, 赵广州. 数学形态学在图像处理中的应用J. 计算机工程与应用 , 2004,(32) 【9】 李玲玲, 余文勇, 陈幼平, 周祖德. 基于数学形态学的灰度线形态识别研究与开发J. 计算机工程与应用 , 2002,(11) 【10】李龙澍. C+程序设计. 清华大学出版社. 2003(3)【11】广树建. 新编C/C+程序设计教程. 华南理工大学出版社. 2008(2)【12】李振立，程玉.

26、C/C+语言程序设计（第二版）. 科学出版社2009(12)【13】李龙澍. C+程序设计实训. 清华大学出版社. 2003(3)【14】刘景，周玉龙. 高级语言C+程序设计. （第二版）. 高等教育出版社. 2006(12)【15】布拉德斯基,克勒著.于仕琪，刘瑞祯译. 学习OpenCV（中文版）.清华大学出版社2009(10)【16】黎松,平西建,丁益洪;开放源代码的计算机视觉类库OpenCv的应用J;计算机应用与软件;2005年08期【17】陈磊;计算机视觉类库OpenCV在VC中的应用J;微计算机信息;2007年12期【18】 罗红宇, 高鹏. 数字图像最佳灰度门限的确定J. 吉林工程

27、技术师范学院学报 , 2003,(09) 【19】 袁博宇. 基于干涉原理和数字图像处理技术的动态浓度监/检测方法研究D. 山东大学, 2007 . 【20】刘涛. 实现数字图像处理编程讲座(六)J. 中文信息 , 2003,(03) 【21】杜廷娜. 二值图像形态操作与结构元素分析J. 重庆交通学院学报 , 2006,(01) 【22】 刘立波. 基于数学形态学的二值图象细化算法J. 湖南文理学院学报(自然科学版) , 2004,(02) 【23】 李刚, 黎燕. 基于数学形态学的二值图像的边缘检测J. 电子产品可靠性与环境试验 , 2004,(06) 【24】 范迪. 印染废水处理机理与技

28、术研究D. 中国海洋大学, 2008 .【25】 王树涛. O_3/BAF联合工艺深度处理生活污水二级出水的研究D. 哈尔滨工业大学, 2007 . 【26】 赵如金. PF-MBR处理城市生活污水及其膜污染控制D. 江苏大学, 2009 . 【27】 陈卓, 段其昌, 张从力, 何强. 基于OPC和Web的水质在线监测系统的设计J. 仪器仪表学报 , 2004,(S2)【28】顾剑柳. 应用于ATM监控的视频图像处理方法研究D. 南京理工大学, 2008 .【29】刘向国. 基于DSP的数字波面干涉图的预处理技术研究D. 南京理工大学, 2007 .【30】 张九红. 利用图像数字化处理研究

29、天然采光系数D. 天津大学, 2005 【31】 谢仪. 常用数字图像分割算法研究J. 电脑开发与应用 , 2008,(06) 【32】 刘平波,卜义惠. 城市污水资源化评述J. 北方环境, 2002,(01) . 【33】 潘登,刘军,王斌,汪苹. 废水处理中的非传统脱氮途径J. 城市环境与城市生态, 2003,(06) . 【34】 乔铁军,于鑫,张晓健. 生物活性滤池中微生物的生长研究J. 重庆环境科学, 2003,(04) .【35】 贾瑞宝,文闽英. 饮用水源微污染现状及其深度处理技术J. 山东环境, 1999,(05) . 【36】田克微; 张爱武; 王少敏; 一种基于OpenCV的摄像机标定方法J. 首都师范大学学报(自然科学版) 2008年02期【37】陈宏希;基于边缘保持平滑滤波的Canny算子边缘检测J;兰州交通大学学报;2006年01期26