基于工业视觉的水体表面污染监测系统

来源：计算机测量与控制杂志2022年第2期北京时间：

作者：曾祥吉,鄢锋,李勇刚,潘岩,杨静雅,施耘

单位：长沙有色冶金设计研究院有限公司研发中心

摘要：针对工矿企业突发性水污染事故具有明显悬浮物或明显颜色变化，且多数污染可通过表层水体视觉方式直观判断等特点，本文基于突发性水污染事故监测需求分析，研究了一种基于工业视觉的水体表面污染监测系统。针对连续多帧图像信息受水流流速、颗粒悬浮物和系统噪声等影响问题，提出了随机扰动信号滤波方法和基于颜色信息评价的多级图像信息调节方法，进而采用优化神经网络建立污染分析模型，并开发了监测装置对水体图像进行实时分析，实现污染状态快速判断。在某冶炼企业应急站投用该系统后，降低了劳动强度，缩短判断时间，提高判断准确度，降低环保事故发生率、 减少岗位人员数量、降低成本，取得了显著的应用效果。

关键词：工业视觉;图像分析;水体污染;颜色信息评价;神经网络.

基金资助：国家重点研发计划资助项目“面向有色金属冶炼流程精细管控的网络协同制造关键技术与平台研发”(2019YFB1704705)；国家重点研发计划资助项目“盐湖化工产业集聚区域网络协同制造集成技术研究与应用示范”（2020YFB1713803）