圖像處理技術在移動式除汙機智能控製中的模擬應用研究
科學研究
作者：顧士傑 朱晟遠 袁述時
摘 要：在格柵除汙機自動控製係統中，傳統的超聲波液位計本身的不足導致了係統可靠性不高。且由於移動式格柵機的頻繁工作，導致不能高效、低耗的達到除汙效果。針對此問題，試製了一套試驗裝置進行模擬實驗，嚐試采用圖像處理技術加以解決。最後，通過對於不同汙物情況下圖像的預處理、圖像分割、二值化、麵積測量等實驗操作，得到了較理想的效果，可以較真實準確地將汙物從圖像中提取出來並測得數據，再與預設值進行比較，以用於後序工作的需要。
關鍵詞：圖像處理技術（image processing techniques）、麵積測量（area measurement）、移動式格柵除汙機（the mobile grille remover）、智能化（intelligent control）
一、背景情況
當今的大中型雨汙水泵站內一般均安裝有移動式格柵除汙機，其利用單個可移動除汙機頭進行移動除汙的效果深受好評。其傳統的自動控製方式[1]是在格柵井前後各設超聲波液位計，測量格柵前後的液位值，控製係統通過判斷液位差值觸發其除汙動作，但自動除汙過程為：不管各倉位的柵片上汙物的多少，移動機架均要逐倉進行除汙一次（或幾次），直至最後一個倉位除汙完畢後自動回複至初始倉位，一般整個除汙過程的周期時間會達半小時以上。這樣既費時、費電，又增加了設備的使用率，加快了設備的損壞與維修，加速了設備的折舊與報廢。而且，超聲波液位計應用於汙水行業中有其自身的缺陷，其不適用於測量有氣泡及懸浮物的介質等不利因素，而在泵站內的汙水成份複雜，夾雜著大量的汙物、油脂等漂浮物，並且水流流速快，對於超聲波信號的擾動很大，常會引起數據的跳躍或偏差，所以一般不利用超聲波信號直接去自動控製設備，而僅用作水位情況的監視。如在中國自動化網上的一文中指出，為保證控製可靠運行，需定期對超聲波液位計進行維護和校正[2]。
在此種狀況之下，有必要去研究一種方法、裝置或係統，以解決上述問題。
二、模擬實驗
針對上述中的除汙過程，試製了一套模擬實驗係統，首先在實驗室裏進行小試，以解決圖像處理技術在此類汙物圖片處理中的應用問題，待試驗數據結果證明可行之後，再進一步進行實驗室類比或實地試驗。
（1）組成器件
攝像頭：Kacon color ccd camera Model：VC-423A
視頻采集卡：Hikvision Model：DS-4004HC（R）
水槽：1150cm×30cm×28cm（長*寬*高）
柵片組：柵條尺寸30mm×4mm×320mm 柵條間隙20mm
小潛水泵：交流220V魚缸用小型潛水泵
汙染物：塑料馬夾袋、抹布及一些其它雜物
待開啟潛水泵，水流迎向柵片正向流動，帶動汙物靠近甚至貼在柵片之上，同時，攝像頭每間隔一定周期地拍下圖像，通過模擬係統拍攝了7幅圖像，有無水調整圖像（攝像頭調整固定位置）1幅，加水後的無汙物初始圖像2幅、有汙物汙染程度（輕、中、高、重度）不同的圖像4幅。
（2）圖像處理方法[3]
本文所采用的MATLAB[4]的版本為R2007a。圖像處理工具箱是以數字圖像處理理論為基礎，用MATLAB語言構造得到的一係列用於圖像數據顯示與處理的M文件，並且可以查看或改進這些M文件的代碼。
針對上述7幅圖像應用數字圖像處理的相關技術進行處理，將汙物從有汙物的圖像中分離出，並且計算出麵積，用以後序判斷。首先對於采集的圖像進行預處理工作以便減少對後序處理過程的影響。之後，再進行目標物（汙物）的提取、統計。設想方案有2個，方法一：先分割後差分。先對於各幅圖像進行目標提取（分割處理），提取出感興趣部分，之後進行差分（減背景）處理，再計算汙物麵積，超過預設值即發出除汙信號；方法二：先差分後分割。直接將有汙物圖像與背景圖像進行差分（減背景）操作，再對於得到的差分後圖像進行分割處理（二值化等方法），計算其汙物麵積。通過實驗後得出，應用方法一中的Otsu算法選取的閾值對圖像分割後再進行差分操作效果較好，基本可以將重度汙染物提取出來；而應用方法二直接先與背景圖像進行差分處理[5]，似乎二種算效果均較好，都基本可將重度汙染物提取出來。