中交路桥科技:基于矾花图像识别的智能加药系统
精准加药一直是水厂亟须解决的问题,絮凝剂的投加量直接决定了水质的好坏,铝系混凝剂投加量过高极易导致出水铝含量超标,投加量过低则导致沉淀出水浊度得不到保障,增加了后续处理的压力。
通过数采仪、水质水压表等在线监测设备实时感知水系统运行状态,采用可视化方式有机整合管理系统与设备设施,对海量信息及时进行分析,最终给出相应的决策建议,并通过自动化设备实现命令的高效执行,以更加精细和动态的方式管理水系统,具有可靠性高、功率小、运行成本低、实时性强等特点,有助于规范管理、节能降耗、减员增效。
通过采集水下矾花图像中分布密度、平均面积等特征值,同时对比采集图像时对应的水厂水质、水量及投矾量数据,剔除与投矾量相关性不大的图像特征,对保留的各图像特征进行标准化处理。提取后的多个矾花图像特征 量,采 用 基 于JAVA 语 言 开 发 的 神 经网 络 开 源 框 架,利 用 BP神经网络学习算法对标准化后个特性进行训 练,神经网络模型将图像分为5类,分别对应絮凝剂投加状态为多加、少加、合适、多 减及少减。再将判断结果通知到自控系统,即可完成药剂的智能判断与控制。
中交路桥科技矾花图像识别智能加药系统对传统人工模式中“肉眼识别+大脑判断”过程进行模拟,通过水下摄像头连续不间断地采集水中矾花的状态,再对采集到的图像进行数字化灰度处理,由于原始图像信号中存在许多噪点和畸变,需再进行滤波、平滑、增强和复原处理;然后对图像进行边缘提取、图像分割等预处理。得到预处理的二值化图像后,通过区域增长、填充、特征提取等手段得到物体的密度、大小等 特 性,提取后的多个矾花图像特征量,用于智能模型的训练和分析判断。
絮凝体的大小与絮凝剂投加量的关系一般情况下,随着加药量的增加,絮凝体大小逐渐增大,与此同时原水水质相关参数变化也会引起絮凝体粒径值小幅波动,主要有浊度、温度、PH 和电导率等,进水流量对絮凝效果也存在一定影响,原水流量大时,在反应池中停留时间就越短,絮凝剂投加量随之增多。
沉淀池安装进水流量计、温度计、PH计、电导率仪及TP计,在沉淀池安装1台水下图像采集装置,采用400万像素水下工业相机,自带LED发光管照明和自清洁机构,视频采集软件每秒触发一次采集流水图像,在池边安装现场弱电箱,用于水下图像采集装置供电并实现视频信号光电转换,图像采集装置的信号线为网线,通过光电转换器转换为光缆信号后,远传至控制室内,经过光电转换接入智能加药系统集成控制柜内的交换机。
基于矾花图像识别智能加药系统的zjlq智慧集成控制柜net内包含搭载核心智能算法服务器、数据传输模块、网络交换机、PLC数据采集单元和工控显示屏。智能算法服务器硬件采用机架式服务器。对采集到的图像先进行图像数字化灰度处理,由于原始图像信号中存在许多噪点和畸变,进行滤波、平滑、增强和复原处理;然后对图像进行边缘提取、图像分割等预处理。在得到预处理的二值化图像后,通过 区 域 增 长、填 充、特征提取等手段得到物体的密度、大小等特性,再结合大数据的实验结果进行综合分析,最终做出决策分类。
中交路桥科技矾花图像识别智能加药系统对传统人工模式中“肉眼识别+大脑判断”过程进行模拟,主要利用图像处理技术,提取矾花图像特征量,同时根据水质、水量情况,通过智能算法预测出水水质,进而提前控制混凝工艺单元药剂投加量,从而保证混凝工艺单元出水稳定达标。
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