基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，提出了基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，包括：获取图像数据；基于局部最小值点的位置信息获取距离变换图，基于距离变化图获取硅胶污水俯视图的二值图像，基于二值图像获取局部最小值点的污水纹理系数；基于二值图像获取局部最小值点的轮廓边缘距离序列，基于局部最小值点的轮廓边缘距离序列获取局部最小值点的模糊评价度指标，基于污水纹理系数和模糊评价度指标获取局部最小值点的粘稠度指标，基于粘稠度指标对局部最小值点进行合并获取优化后的局部最小值点；基于图像的分割结果获取硅胶污水指数，实时地监测硅胶污水处理情况。本发明专利技术避免图像出现过分割的现象，提高了硅胶污水处理监测的精度。处理监测的精度。处理监测的精度。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法。

技术介绍

[0002]硅胶是一种含硅橡胶的凝胶状物质，具有热稳定性好、绝缘性能高等特点，在建材、电子、医疗等行业有广泛应用。随着社会发展，硅胶的产量和使用量持续增长，相应地，随着硅胶生产规模的扩大，硅胶废水也不断增多，如果直接排放，其中的化学物质和物理物质可能会对环境造成污染，如水体污染、土壤污染等。所以硅胶废水处理环节就显得十分重要，不仅可以减少对环境的污染，保护水资源，还可以促进行业绿色生产，推动硅胶产业可持续发展。
[0003]目前，基于计算机视觉监测污水方法中常用图像分割技术完成对硅胶污水图像的分割任务，实时地监测硅胶污水处理情况。比如，常见的分水岭算法，在图像分割领域应用较为广泛。但是，常规的分水岭算法应用于硅胶污水图像的分割任务中容易出现过分割现象，造成硅胶污水区域分割结果精度低，从而造成后续硅胶污水监测结果不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，以解决硅胶污水监测结果不准确的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，该方法包括以下步骤：获取硅胶污水俯视图的图像数据；根据硅胶污水俯视图中的每个局部最小值点获取硅胶污水俯视图的距离变化图，根据距离变化图中每个局部最小值点的邻域分布规律获取硅胶污水俯视图的二值图像，根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的最大内接矩形区域，根据每个局部最小值点的最大内接矩形区域获取每个局部最小值点的污水纹理系数；根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的轮廓边缘距离序列，根据每个局部最小值点的轮廓边缘距离序列获取每个局部最小值点的模糊评价度指标，根据每个局部最小值点的污水纹理系数和模糊评价度指标获取每个最小值点的粘稠度指标，根据粘稠度指标对局部最小值点进行合并获取优化后的局部最小值点；根据优化后的局部最小值点获取分水岭算法的分割结果，根据分水岭算法的分割结果获取硅胶污水指数，实时地监测硅胶污水处理情况。
[0005]优选的，所述根据硅胶污水俯视图中的每个局部最小值点获取硅胶污水俯视图的距离变化图的方法为：
将硅胶污水俯视图中利用分水岭算法获取的每个局部最小值点的距离值作为每个局部最小值点的第一预设参数值，将除所有局部最小值点之外的所有像素点的距离值设置为第二预设参数值，将每个像素点的距离值替换像素点的灰度值获取距离二值图；计算距离二值图中每一个距离值为第二预设参数值的像素点与其最近的局部最小值点之间的欧氏距离，将所述欧氏距离对像素点的距离值进行替换更新，遍历整个距离二值图中所有距离值为第二预设参数值的像素点，将替换更新后的结果记为硅胶污水俯视图的距离变化图。
[0006]优选的，所述根据距离变化图中每个局部最小值点的邻域分布规律获取硅胶污水俯视图的二值图像的方法为：以距离变化图中每个局部最小值点为中心，向各个方向扩散，直到每个方向的像素点的距离值无法继续增大为止，将最终停止扩散的像素点称为扩散边界点；将所有的扩散边界点的距离值设置为第三预设参数值，将其余像素点的距离值设置为第四预设参数值，将图像中所有像素点的距离值设置后的结果记为硅胶污水俯视图的二值图像。
[0007]优选的，所述根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的最大内接矩形区域的方法为：利用形态学闭运算技术获取硅胶污水俯视图的二值图像的处理结果，将所述处理结果内的每个最小值点所属区域的轮廓作为每个局部最小值点所属的区域窗口；对于硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口，根据每个局部最小值点所处区域内的最大内接矩形获取每个局部最小值点的最大内接矩形区域。
[0008]优选的，所述根据每个局部最小值点的最大内接矩形区域获取每个局部最小值点的污水纹理系数的方法为：根据每个局部最小值点的最大内接矩形区域获取每个局部最小值点的灰度共生矩阵，将每个局部最小值点的灰度共生矩阵的一阶矩与二阶矩的乘积作为每个局部最小点的污水纹理系数。
[0009]优选的，所述根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的轮廓边缘距离序列的方法为：对于硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口，获取局部最小值点所属的区域窗口内的所有扩散边界点与局部最小值点之间的欧氏距离，根据所有扩散边界点与局部最小值点之间的欧氏距离随机排列获取每个局部最小值的轮廓边缘距离序列。
[0010]优选的，所述根据每个局部最小值点的轮廓边缘距离序列获取每个局部最小值点的模糊评价度指标的方法为：对于每个局部最小值点，将局部最小值点所属的区域窗口内进行离散余弦变换后低频区域所包含的低频系数的平方和与局部最小值点的轮廓边缘距离序列内元素的方差之间的乘积作为分子，将局部最小值点所属的区域窗口内的所有扩散边界点的梯度幅值的和作为分母，将分子与分母的比值作为局部最小值点的模糊评价度指标。
[0011]优选的，所述根据每个局部最小值点的污水纹理系数和模糊评价度指标获取每个最小值点的粘稠度指标的方法为：
对于每个局部最小值点，将局部最小值点的污水纹理系数作为分子，将局部最小值点的模糊评价度指标作为分母，将分子与分母的比值的归一化结果作为局部最小值点的粘稠度指标。
[0012]优选的，所述根据粘稠度指标对局部最小值点进行合并获取优化后的局部最小值点的方法为：对于每个局部最小值点，比较与局部最小值点最近邻的局部最小值点的粘稠度指标，局部最小值点的粘稠度指标与其最近邻的局部最小值点的粘稠度指标之间的差值的绝对值小于预设第一阈值时，将两个局部最小值点的所处区域进行合并，将所述两个局部最小值点中粘稠度指标最大的局部最小值点作为合并后的局部最小值点；对每个局部最小值点进行合并，直到所有局部最小值点的粘稠度指标与其最近邻的局部最小值点的粘稠度指标之间的差值的绝对值都不小于预设第一阈值为止，将合并后的局部最小值点作为优化后的局部最小值点。
[0013]优选的，所述根据优化后的局部最小值点获取分水岭算法的分割结果，根据分水岭算法的分割结果获取硅胶污水指数，实时地监测硅胶污水处理情况的方法为：根据优化后的局部最小值点利用分水岭算法获取硅胶污水俯视图的分割结果，将粘稠度指标大于预设第二阈值的分割区域记为污水区域，将污水区域的总面积作为分子，将硅胶污水俯视图的总面积作为分母，将分子与分母比值的百分数结果作为硅胶污水指数；实时地监测硅胶污水处理情况，当硅胶污水指数大于预设第三阈值时，认为水域内硅胶污水超标。
[0014]本专利技术的有益效果是：基于常规分水岭算法确定局部最小值点所在位置，进行距离变换获取局部最小值点所属的区域窗口，根据局部最小值点所属的区域窗口内污水特征构建污水纹理系数以及模糊评价度指标，综合得到局部最小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取硅胶污水俯视图的图像数据；根据硅胶污水俯视图中的每个局部最小值点获取硅胶污水俯视图的距离变化图，根据距离变化图中每个局部最小值点的邻域分布规律获取硅胶污水俯视图的二值图像，根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的最大内接矩形区域，根据每个局部最小值点的最大内接矩形区域获取每个局部最小值点的污水纹理系数；根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的轮廓边缘距离序列，根据每个局部最小值点的轮廓边缘距离序列获取每个局部最小值点的模糊评价度指标，根据每个局部最小值点的污水纹理系数和模糊评价度指标获取每个最小值点的粘稠度指标，根据粘稠度指标对局部最小值点进行合并获取优化后的局部最小值点；根据优化后的局部最小值点获取分水岭算法的分割结果，根据分水岭算法的分割结果获取硅胶污水指数，实时地监测硅胶污水处理情况。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，其特征在于，所述根据硅胶污水俯视图中的每个局部最小值点获取硅胶污水俯视图的距离变化图的方法为：将硅胶污水俯视图中利用分水岭算法获取的每个局部最小值点的距离值作为每个局部最小值点的第一预设参数值，将除所有局部最小值点之外的所有像素点的距离值设置为第二预设参数值，将每个像素点的距离值替换像素点的灰度值获取距离二值图；计算距离二值图中每一个距离值为第二预设参数值的像素点与其最近的局部最小值点之间的欧氏距离，将所述欧氏距离对像素点的距离值进行替换更新，遍历整个距离二值图中所有距离值为第二预设参数值的像素点，将替换更新后的结果记为硅胶污水俯视图的距离变化图。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，其特征在于，所述根据距离变化图中每个局部最小值点的邻域分布规律获取硅胶污水俯视图的二值图像的方法为：以距离变化图中每个局部最小值点为中心，向各个方向扩散，直到每个方向的像素点的距离值无法继续增大为止，将最终停止扩散的像素点称为扩散边界点；将所有的扩散边界点的距离值设置为第三预设参数值，将其余像素点的距离值设置为第四预设参数值，将图像中所有像素点的距离值设置后的结果记为硅胶污水俯视图的二值图像。4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，其特征在于，所述根据硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口获取每个局部最小值点的最大内接矩形区域的方法为：利用形态学闭运算技术获取硅胶污水俯视图的二值图像的处理结果，将所述处理结果内的每个最小值点所属区域的轮廓作为每个局部最小值点所属的区域窗口；对于硅胶污水俯视图的二值图像中每个局部最小值点所属的区域窗口，根据每个局部最小值点所处区域内的最大内接矩形获取每个局部最小值点的最大内接矩形区域。
5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的硅胶污水处理智能监测方法，其特征在于，所述根据每个局部最小值点的最大内接矩形区域获取每个局部最小值...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙钦宾，李波，孙丽萍，杨久刚，
申请(专利权)人：山东瑞达硅胶有限公司，
类型：发明
国别省市：