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中鐵城際談基于機(jī)器視覺的礬花圖像識別智能加藥系統(tǒng)運(yùn)行中的難點(diǎn)
中鐵城際談基于機(jī)器視覺的礬花圖像識別智能加藥系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中面臨以下挑戰(zhàn):
一、環(huán)境因素方面
1.水質(zhì)渾濁度變化不同水源的水質(zhì)差異很大,渾濁度可能在較寬范圍內(nèi)波動(dòng)。例如,在處理一些工業(yè)廢水時(shí),廢水中可能含有大量懸浮顆粒、泥沙以及各種雜質(zhì),這會(huì)嚴(yán)重影響圖像的清晰度,使礬花的準(zhǔn)確識別變得困難。即使在同一水源中,由于降雨、季節(jié)變化等因素,水質(zhì)渾濁度也會(huì)發(fā)生改變。當(dāng)渾濁度突然升高時(shí),光線在水中的折射和散射加劇,可能導(dǎo)致圖像出現(xiàn)陰影、模糊等問題,干擾機(jī)器視覺系統(tǒng)對礬花特征的提取。2.光照條件不穩(wěn)定水處理設(shè)施中的光照環(huán)境較為復(fù)雜。自然光照受天氣(如陰天、晴天交替)、時(shí)間(早晚與中午的光照強(qiáng)度和角度不同)影響很大。人工照明設(shè)備如果功率不穩(wěn)定或者布局不合理,也會(huì)造成光照不均勻。光照過強(qiáng)可能導(dǎo)致圖像過曝,礬花的細(xì)節(jié)丟失;光照過弱則會(huì)使圖像噪點(diǎn)增多、對比度降低,不利于圖像識別算法準(zhǔn)確檢測礬花。
二、礬花特性方面
1.礬花形態(tài)多樣性不同的混凝劑、不同的水質(zhì)條件下,礬花形成的大小、形狀、密度差異很大。例如,在處理高濁度水時(shí),礬花可能較大且形狀不規(guī)則;而在處理低濁度水時(shí),礬花可能較小且相對規(guī)整。礬花還可能在生長過程中處于不同的團(tuán)聚狀態(tài),有的可能是松散的顆粒狀,有的則是緊密的團(tuán)簇狀,這增加了構(gòu)建統(tǒng)一有效的圖像識別模型的難度。
2.礬花與雜質(zhì)混淆在水中除了礬花之外,還可能存在其他類似大小和形狀的物質(zhì),如泥沙顆粒、藻類等。這些雜質(zhì)可能會(huì)被誤判為礬花,或者干擾礬花的準(zhǔn)確識別。特別是在一些水質(zhì)較差的情況下,雜質(zhì)含量高,要精確區(qū)分礬花和其他雜質(zhì)需要更復(fù)雜的圖像特征分析和分類算法。
三、技術(shù)系統(tǒng)方面
1.圖像采集設(shè)備要求高為了獲取高質(zhì)量的礬花圖像,需要高分辨率、高靈敏度的攝像頭。但這樣的設(shè)備成本較高,并且在惡劣的水下環(huán)境中容易出現(xiàn)故障,如鏡頭被水中的物質(zhì)污染、防水密封件老化等。攝像頭的安裝位置和角度也需要精確調(diào)整,以確保能夠全面、清晰地采集到含有礬花的圖像。如果安裝不當(dāng),可能會(huì)導(dǎo)致部分礬花無法被拍攝到或者圖像存在變形等問題。
2.算法準(zhǔn)確性與適應(yīng)性構(gòu)建準(zhǔn)確的礬花圖像識別算法需要大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。然而,由于礬花特性的多樣性和復(fù)雜性,獲取足夠全面且有代表性的樣本數(shù)據(jù)并不容易。即使在某一特定水質(zhì)條件下訓(xùn)練出的算法,在應(yīng)用到其他水質(zhì)場景時(shí),可能需要進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,因?yàn)椴煌|(zhì)下礬花的形成機(jī)制和外觀特征可能存在差異。而且,隨著時(shí)間的推移,水質(zhì)可能會(huì)發(fā)生變化,算法也需要不斷更新以保持準(zhǔn)確性。
中鐵城際基于機(jī)器視覺的礬花圖像識別智能加藥系統(tǒng)
系統(tǒng)基于預(yù)測算法得到的水質(zhì)變化、 礬花形態(tài)等數(shù)據(jù),綜合評價(jià)水質(zhì)情況,并結(jié)合 PID 控制算法制定相應(yīng)的控制策略??刂撇呗园铀幠K的加藥電磁閥開關(guān)、開度調(diào)節(jié),PID 控制器通過實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)加藥電磁閥的開度,精準(zhǔn)控制加藥量,以實(shí)現(xiàn)對出水水質(zhì)的精確調(diào)控。通過數(shù)采儀、水質(zhì)水壓表等在線監(jiān)測設(shè)備實(shí)時(shí)感知水系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài),采用可視化方式有機(jī)整合管理系統(tǒng)與設(shè)備設(shè)施,對海量信息及時(shí)進(jìn)行分析,最終給出相應(yīng)的決策建議,并通過自動(dòng)化設(shè)備實(shí)現(xiàn)命令的高效執(zhí)行,以更加精細(xì)和動(dòng)態(tài)的方式管理水系統(tǒng),具有可靠性高、功率小、運(yùn)行成本低、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn),有助于規(guī)范管理、節(jié)能降耗、減員增效。
智能加藥系統(tǒng)架構(gòu)
通過采集水下礬花圖像中分布密度、平均面積等特征值,同時(shí)對比采集圖像時(shí)對應(yīng)的水廠水質(zhì)、水量及投礬量數(shù)據(jù),剔除與投礬量相關(guān)性不大的圖像特征,對保留的各圖像特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。提取后的多個(gè)礬花圖像特征 量,采用基于JAVA語言開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 開 源框架,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法對標(biāo)準(zhǔn)化后個(gè)特性進(jìn)行訓(xùn)練,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將圖像分為5類,分別對應(yīng)絮凝劑投加狀態(tài)為多加、少加、合適、多減及少減。再將判斷結(jié)果通知到自控系統(tǒng),即可完成藥劑的智能判斷與控制。
應(yīng)用案例與效果
應(yīng)用案例:該系統(tǒng)已在多個(gè)水廠和工業(yè)水處理項(xiàng)目中得到應(yīng)用,如和鞍鋼集團(tuán)等。
應(yīng)用效果:有效提升了水處理效率,減少了化學(xué)藥劑的使用量,降低了運(yùn)營成本,同時(shí)減少了人工干預(yù),增強(qiáng)了自動(dòng)化操作的能力。
優(yōu)勢與挑戰(zhàn)
優(yōu)勢:實(shí)現(xiàn)無人化、智能化操作,實(shí)時(shí)應(yīng)對水質(zhì)波動(dòng),保證出水水質(zhì)穩(wěn)定達(dá)標(biāo),提高系統(tǒng)運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。挑戰(zhàn):需要高分辨率、高靈敏度的攝影設(shè)備與傳感器,以及強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間來支持圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行。
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