基于计算机视觉的水厂污水浑浊度检测算法的设计与实现

文章提出了一种专门针对单一水厂的脱泥装置中污水浑浊程度检测的方法。首先,利用水厂脱泥装置中部署的多个摄像头进行图像采集,在其中选择能够较为明显区分脱泥罐中污水浑浊程度的图片。然后,将图片格式统一从RGB格式转化为灰度图,以契合摄像头的红外夜视功能。在此基础上,对图像的关键区域进行裁剪,并提取出能够区分污水浑浊程度的特征。最后,采用不同机器学习模型,以特征向量为输入进行训练,从而分辨出污水是否浑浊。实验结果表明,该方法在特定类型的污水脱泥装置中具有良好的识别效果,并具有一定的泛化能力。结合自动图像抓取检测,该方法可实现自动化的污水浑浊报警,从而减少水厂运行成本,提高污水处理效率,节省人工成本。