基于图像识别的水质浊度测量技术研究

本文提出了一种基于图像识别的水质浊度测量方法;即通过CCD捕获水下光源的光散射信息来评价水质浊度信息;提出了基于空间域(即梯度)和频率域(即小波变换)的图像信息提取算法,采用反向传输方式的神经网络对水质浊度的图像信息进行分类和标定。神经网络测试结果表明,本系统的平均误差率为0.5%,最大误差为3%,从性能上可以满足大量程浊度测量的需求。