基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统技术方案

本发明专利技术的目的是提供基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统，涉及水质处理技术领域，所述系统包括：水质检测部分和净化部分；所述水质检测部分包括；参数检测部分和图像分析检测部分；所述图像分析检测部分，配置用于获取浴缸水图像，基于预先建立的深度学习模型，对浴缸水图像进行水质分析，基于水质分析的结果，将水质分析的结果与标准值进行比较，判断浴缸水的水质是否出现问题；所述参数检测部分包括多个不同的参数检测单元，配置用于，在图像分析检测部分判断浴缸水质出现问题时，分别检测浴缸内的不同的水质参数。通过图像分析与参数检测相结合的方式，实现了资源的高效利用、准确的水质判断和问题定位，提升了系统的效率和可行性。效率和可行性。效率和可行性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统


[0001]本专利技术涉及水质处理
，尤其涉及基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着人们对健康和生活质量的关注增加，浴缸成为人们日常生活中重要的休闲方式之一。然而，浴缸水质的安全与舒适性对用户的健康和享受至关重要。因此，对浴缸水质进行监测和净化成为一项重要的任务。目前，已有一些浴缸水质检测与净化技术在市场上应用，但仍存在一些问题。
[0003]传统的浴缸水质检测方法主要依赖于人工采样和实验室分析。用户需要定期采集浴缸水样，并将水样送至实验室进行化学分析。这种方法存在几个问题。首先，采样和分析过程繁琐，需要人工操作和耗费时间。其次，由于采样是离线进行的，无法实时监测水质状况。最后，传统的化学分析需要专业知识和设备，成本较高。
[0004]为了解决传统方法的问题，一些基于传感器的水质检测技术被提出。这些技术利用各种传感器来检测浴缸水中的参数，如电导率、pH值、溶解氧、温度等。这些传感器可以实时监测水质，提供快速的反馈。然而，这些传感器需要安装在浴缸中，增加了系统的复杂性和成本。同时，传感器需要定期校准和维护，增加了用户的负担。
[0005]虽然已有一些浴缸水质检测与净化技术，但仍存在一些问题亟待解决。首先，传统方法依赖于离线采样和实验室分析，无法实时监测水质状况，使用户难以及时了解水质的变化。其次，传感器技术需要安装在浴缸中，增加了系统的复杂性和成本，同时还需要定期维护和校准。此外，现有技术对浴缸水质的全面评估有限，仅关注部分参数，难以全面了解水质状态。另外，现有技术在判断水质问题时往往需要大量的参数采集和分析，导致资源的浪费和效率的降低。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统，通过图像分析与参数检测相结合的方式，实现了资源的高效利用、准确的水质判断和问题定位，提升了系统的效率和可行性。
[0007]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0008]基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统，所述系统包括：水质检测部分和净化部分；所述水质检测部分包括；参数检测部分和图像分析检测部分；所述图像分析检测部分，配置用于获取浴缸水图像，基于预先建立的深度学习模型，对浴缸水图像进行水质分析，基于水质分析的结果，将水质分析的结果与标准值进行比较，判断浴缸水的水质是否出现问题；所述参数检测部分包括多个不同的参数检测单元，配置用于，在图像分析检测部分判断浴缸水质出现问题时，分别检测浴缸内的不同的水质参数，并将检测到的水质参数与各自对应的预设的阈值范围进行比较，以确定出现问题的水质参数；所述净化部分，包括多
个不同的独立运作的净化模块，配置用于在确定出现问题的水质参数后，使用对应的净化模块对浴缸内水质进行净化。
[0009]进一步的，所述参数检测部分至少包括：电导率检测单元，配置用于检测浴缸水质的电导率参数；PH值检测单元，配置用于检测浴缸水质的PH值参数；溶解氧检测单元，配置用于检测浴缸水质的溶解氧参数；温度检测单元，配置用于检测浴缸水质的温度参数；硬度检测单元，配置用于检测浴缸水质的硬度参数；氨氮检测单元，配置用于检测浴缸水质的氨氮参数；有机物检测单元，配置用于检测浴缸水质的有机物参数；微生物检测单元，配置用于检测浴缸水质的微生物参数；异常判断单元，配置用于分别将检测到的电导率参数、PH值参数、溶解氧参数、温度参数、硬度参数、氨氮参数、有机物参数、微生物参数分别与其对应的阈值范围进行比较，以确定确定出现问题的水质参数。
[0010]进一步的，所述净化部分的净化模块至少包括：温度调节器、过滤器、紫外线杀菌灯、臭氧发生器和水质调节器；所述过滤器，配置用于在出现问题的水质参数为电导率参数时，开始运行，调节浴缸内水的电导率，使其保持在设定的电导率阈值范围内；所述紫外线杀菌灯，配置用于在出现问题的水质参数为微生物参数时，开始运行，调节浴缸内水的微生物含量，使其保持在设定的微生物阈值范围内；所述臭氧发生器，配置用于在出现问题的水质参数为溶解氧参数、有机物参数或氨氮参数时时，开始运行，调节浴缸内水的溶解氧含量使其在设定的溶解氧阈值范围内，调节浴缸内水的有机物含量使其在设定的有机物阈值范围内或调节浴缸内水的氨氮含量使其在设定的氨氮阈值范围内，使其保持在设定的氨氮阈值范围内；所述水质调节器，配置用于在出现问题的水质参数为PH值参数时，开始运行，调节浴缸内水的PH值，使其保持在设定的PH值范围内或在出现问题的水质参数为硬度参数时，开始运行，调节浴缸内水的硬度值，使其保持在使其保持在设定的硬度阈值范围内；所述温度调节器，配置用于在在出现问题的水质参数为温度参数时，开始运行，以降低或提升浴缸内水的温度，使其保持在设定的温度阈值范围内。
[0011]进一步的，所述图像分析检测部分，包括：图像获取单元，配置用于获取浴缸水图像；水质分析单元，配置用于基于预先建立的深度学习模型，对浴缸水图像进行水质分析，将水质分析的结果与标准值进行比较，判断浴缸水的水质是否出现问题；所述图像获取单元为多光谱成像设备；所述多光谱成像设备包括n个频带，设定I
i
(x,y)代表在位置(x,y)的第i个频带的强度，每个像素的光谱强度表示为：
[0012]I(x,y)＝[I1(x,y),I2(x,y),
…
,I
n
(x,y)]。
[0013]进一步的，所述深度学习模型为深度卷积神经网络，包括多个卷积层，每个卷积层通过学习参数对浴缸水图像进行水质分析；所述深度卷积神经网络的输入为一个m
×
m
×
n的图像块，其中m是图像块的大小，n是频带数量；第l层的第j个特征图通过以下公式计算:
[0014][0015]其中*是卷积操作，是从第l
‑
1层的第i个特征图到第l层的第j个特征图的卷积核，是偏置项，σ是激活函数，N
l
是第l层的特征图数量。
[0016]进一步的，所述深度卷积神经网络的全连接层将卷积层的输入转换为水质分析的结果，第l层的全连接层的输出O
j
通过以下公式计算：
[0017][0018]其中H
i
是第i个隐藏层的输出，W
ji
是第i个隐藏层节点到第j个输出节点的权重，b
j
是偏置项，σ是激活函数，N是隐藏层节点的数量。
[0019]进一步的，所述深度卷积神经网络的目标为将水质分析的结果与标准值进行比较，包括：计算水质分析的结果与标准值的均方误差，所述计算水质分析的结果与标准值的均方误差使用损失函数进行计算，所述损失函数的使用如下进行表示：
[0020][0021]其中O
p
是第p个频带的标准值，T
p
是第p个频带的水质分析的结果；若均方误差在设定的判别范围内，则判断水质没有出现问题，否则，则判断水质出现问题。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统，其特征在于，所述系统包括：水质检测部分和净化部分；所述水质检测部分包括；参数检测部分和图像分析检测部分；所述图像分析检测部分，配置用于获取浴缸水图像，基于预先建立的深度学习模型，对浴缸水图像进行水质分析，基于水质分析的结果，将水质分析的结果与标准值进行比较，判断浴缸水的水质是否出现问题；所述参数检测部分包括多个不同的参数检测单元，配置用于，在图像分析检测部分判断浴缸水质出现问题时，分别检测浴缸内的不同的水质参数，并将检测到的水质参数与各自对应的预设的阈值范围进行比较，以确定出现问题的水质参数；所述净化部分，包括多个不同的独立运作的净化模块，配置用于在确定出现问题的水质参数后，使用对应的净化模块对浴缸内水质进行净化。2.如权利要求1所述的基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统，其特征在于，所述参数检测部分至少包括：电导率检测单元，配置用于检测浴缸水质的电导率参数；PH值检测单元，配置用于检测浴缸水质的PH值参数；溶解氧检测单元，配置用于检测浴缸水质的溶解氧参数；温度检测单元，配置用于检测浴缸水质的温度参数；硬度检测单元，配置用于检测浴缸水质的硬度参数；氨氮检测单元，配置用于检测浴缸水质的氨氮参数；有机物检测单元，配置用于检测浴缸水质的有机物参数；微生物检测单元，配置用于检测浴缸水质的微生物参数；异常判断单元，配置用于分别将检测到的电导率参数、PH值参数、溶解氧参数、温度参数、硬度参数、氨氮参数、有机物参数、微生物参数分别与其对应的阈值范围进行比较，以确定确定出现问题的水质参数。3.如权利要求2所述的基于深度学习的浴缸水质检测与净化系统，其特征在于，所述净化部分的净化模块至少包括：温度调节器、过滤器、紫外线杀菌灯、臭氧发生器和水质调节器；所述过滤器，配置用于在出现问题的水质参数为电导率参数时，开始运行，调节浴缸内水的电导率，使其保持在设定的电导率阈值范围内；所述紫外线杀菌灯，配置用于在出现问题的水质参数为微生物参数时，开始运行，调节浴缸内水的微生物含量，使其保持在设定的微生物阈值范围内；所述臭氧发生器，配置用于在出现问题的水质参数为溶解氧参数、有机物参数或氨氮参数时时，开始运行，调节浴缸内水的溶解氧含量使其在设定的溶解氧阈值范围内，调节浴缸内水的有机物含量使其在设定的有机物阈值范围内或调节浴缸内水的氨氮含量使其在设定的氨氮阈值范围内，使其保持在设定的氨氮阈值范围内；所述水质调节器，配置用于在出现问题的水质参数为PH值参数时，开始运行，调节浴缸内水的PH值，使其保持在设定的PH值范围内或在出现问题的水质参数为硬度参数时，开始运行，调节浴缸内水的硬度值，使其保持在使其保持在设定的硬度阈值范围内；所述温度调节器，配置用于在在出现问题的水质参数为温度参数时，开始运行，以降低或提升浴缸内水的温度，使其保持在设定的温度阈值范围内。4.如权利要求3所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建涛，向方征，林康华，刘小斌，李翠华，李会华，朱子阳，文宁，李翠杰，
申请(专利权)人：深圳金诚卫浴有限公司，
类型：发明
国别省市：