[发明专利]一种基于机器视觉的化学混床分层检测方法

说明书

本发明提供一种基于机器视觉的化学混床分层检测方法。本发明方法，包括如下步骤：将采集的混床彩色图像转换为灰度图像并进行二值化处理，统计二值化图像的图像白色像素点的个数F，判断F与预设的Flag变量之间的关系，进而输出已分层和未分层的结果；分层完成后，获取处理过后的二值化图像像素为白色像素点的图形各连通域，计算各个连通域面积，获取其中面积最大连通域，将其与预设的标定数值进行比较，若其差值不在允许范围内，则输出提示树脂损耗过量的信息。本发明对于混床处于外部环境变化较大时，能够克服传统光电检测开关的不足，能够很好的解决上述分层识别的问题，大大提高树脂分层状态的识别率。

技术领域

本发明涉及水处理技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的化学混床分层检测方法。

背景技术

混床是指水通过装有氢型阳离子交换树脂和装有氢氧型阴离子交换树脂的系统。氢型阳离子交换树脂用于除去水中的阳离子；氢氧型阴离子交换树脂用于除去水中的阴离子。多用于火力发电厂化学水处理。通过混床可将水中的多种矿物盐基本除去。混床反洗工艺流程如图2所示，包括：反洗分层-静置-进再生剂-置换-冲洗-混合树脂-投入使用。

混床分层状态检测一直以来缺少准确高效的手段，通过调研国内混床用户可知，国内大多数采用光电检测开关来检测树脂分层情况。该方法仅能够对树脂层剖面上的一点进行检测，而且无法很好地适应外部环境的变化。当阳树脂层的剖面中恰好有一点显示是阴树脂，或外部光线出现变化，或树脂使用过程中颜色逐渐发生变化后，就难以准确判断或无法捕捉到树脂分离输送终点。同时，还调研了色标检测和超声波检测等方法，但这些方法都存在对使用环境变化适应性差、对树脂分离界面的监测不灵敏、大量误动作依赖人工识别等问题。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种基于机器视觉的化学混床分层检测方法。本发明采用的技术手段如下：

一种基于机器视觉的化学混床分层检测方法，包括如下步骤：

S1、对混床反洗过程中图像采集装置逐帧采集的图片进行预处理，将目标区域的原始RGB图像转换为灰度图像；

S2、对转换后的灰度图像进行二值化矩阵转换，对转换后的图像通过中值滤波模板进行优化；

S3、统计优化后二值化图像的图像白色像素点的个数F，判断F与预设的Flag变量之间的关系，进而输出已分层和未分层的结果；

S4、分层完成后，获取处理过后的二值化图像像素为白色像素点的图形各连通域，计算各个连通域面积，获取其中面积最大连通域，将其与预设的标定数值进行比较，若其差值不在允许范围内，则输出提示树脂损耗过量的信息；

在此过程中，还需实时对混床照射灯光和摄像头位置进行监控，以确认混床照射灯光和摄像头位置无异常。

进一步地，所述步骤S1前还设有步骤S0，判断该次混床反洗是否为第一次识别，若是，则需要重新对识别算法进行标定。

进一步地，所述重新对识别算法进行标定具体为：S01、人工对混床阴、阳树脂是否完全分层进行判断，判断为已经完全分层后，将此状态的图像进行后续处理；

S02、将原始图片按照所需尺寸进行切割，获取特征区域图像；

S03、将特征区域图像进行二值化转换，完成图像特征的增强；对原始RGB图像进行灰度处理后，将各像素位由三个颜色通道变为由0到255的灰度值组成的单通道，将三个分量以不同的权值进行加权平均；

S04、对图像所有像素的灰度值做一次求平均值的操作，得到像素阈值mean，小于该阈值的图像值变为0，大于该阈值像素的值变成255，由此RBG彩色图像转换二值化矩阵操作完成，其中0代表黑色，255代表把白色；