(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211222711.4 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 西安建筑科技大 学 地址 710055 陕西省西安市碑林区雁塔路 13号 (72)发明人 孔月萍　李志华　申致源　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 姚咏华 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种絮凝工况的图像型解析调控方法及装 置 (57)摘要 本发明公开了一种絮凝工况的图像型解析 调控方法及装置， 获取不同絮凝剂投药量下水处 理单元絮凝池 出水图像， 人工测量各絮凝剂投药 量下的絮凝池 出水口出水浊度； 对絮体图像集做 灰度化处理， 计算每幅图像中絮体的平均分形维 数和等效粒径， 计算灰度共生矩阵集和各灰度共 生矩阵集的纹理特征熵和相关性； 构建并训练随 机森林分类器； 得到回归分类器； 生成絮凝剂投 药量、 出水图像特征与出水浊度絮凝工况查找 表， 判断当前絮凝池出水浊度、 工况是否合格。 本 发明絮凝图像整体纹理特征提高了图像特征对 絮凝效果表征的稳定性， 构造随机森 林分类器自 主研判出水是否达标， 实现水处理工况的自主研 判和絮凝剂投药量的自动调控。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115546720 A 2022.12.30 CN 115546720 A 1.一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特 征在于， 包括： 获取不同絮凝剂投药量下的水处理单元絮凝池出水图像， 得到絮体图像集； 同时人工 测量各絮凝剂投药量下的絮凝池出 水口出水浊度； 对絮体图像集做灰度化处 理， 得到灰度图像集； 对所得的灰度图像集去 除光照影响后进行二值化处理， 得到二值图像集， 计算二值图 像集中每幅图像中絮体的平均分形维数和等效粒径， 得到出 水图像的形态特 征集； 对所得的灰度图像集分别计算灰度共生矩阵集和各灰度共生矩阵集的纹理特征熵和 相关性， 得到出 水图像的纹 理特征集； 将絮凝剂投药量序列、 出水图像的形态特征集、 纹理特征集和絮凝池出水口的出水浊 度构建森林分类器模 型， 训练随机森林分类器； 得到絮凝剂投药量、 出水图像特征与出水浊 度之间的回归分类 器； 生成絮凝剂投药量、 出水图像特征与出水浊度絮凝工况查找表， 判断当前絮凝池出水 浊度、 工况是否合格， 若不合格， 主控中心向絮凝剂投药控制部件发出信号调控絮凝剂投药 量； 若合格， 则保持当前絮凝剂投药量 不变。 2.根据权利要求1所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 使用工况 监测部件获取 水处理单元絮凝池出 水图像， 采样区在监控画面的中心位置 。 3.根据权利要求1所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 对所得的 灰度图像集做高斯模糊处理， 得到近似全局 光照分布图； 用原灰度图减去全局 光照分布图 得到去除光照影响的图像， 并对其进行二 值化处理； 计算二值化絮凝图像中絮体的投影面积和周长、 图像中全部絮体的平均分形维数和平 均等效粒径， 得到出 水图像的形态特 征集。 4.根据权利要求3所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 对絮体二 值图像使用OpenCV中的findCount ers方法， 获取絮体轮廓， 计算出絮体的投影面积S ′i和周 长P′i， 再计算絮体的分形维数D ′i和等效粒径R ′i； 使用相同方法计算图像中所有絮体的平 均分形维数Di和等效粒径Ri， 作为絮体图像的形态特 征。 5.根据权利要求1所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 对所得的 灰度图像集分别计算灰度共生矩阵集和各灰度共生矩阵集的纹理特征熵和相关性， 包括： 确定灰度共生矩阵的灰度级为L、 计量方向、 单次计算的像素步距， 从原灰度图计算得灰度 共生矩阵。 6.根据权利要求5所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 各灰度共 生矩阵集的纹 理特征熵Ei和相关性Gi， 计算如下： 式中， L为图像灰度级， m、 n为灰度共生矩阵的横纵坐标值， P(m,n)为灰度共生矩阵m、 n 位置上的值， Um、 Sm分别为灰度共生矩阵行上矩阵元素统计的方差和期望值； Un、 Sn分别为灰 度共生矩阵列上矩阵元 素统计的方差和期望值。 7.根据权利要求1所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 将絮凝剂权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546720 A 2投药量序列和所得出水图像的形态特征集、 纹理特征集作为自变量， 以相应的出水 口出水 浊度为因变量， 构建可 学习样本集， 并按照7:3的比例将 样本集划分成训练集和 测试集。 8.根据权利要求1所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 设置随机 森林算法的初始决策树个数、 最大树深度， 使用所构建的样本集进行随机森林分类器的回 归训练和分类测试， 得到絮凝剂投药量、 出 水图像特 征与出水浊度值之间的分类 器。 9.根据权利要求1所述的一种絮凝工况的图像型解析调控方法， 其特征在于， 以出水浊 度值1作为分界阈值， 将浊度≤1划分为 “絮凝合格 ”， 否则“絮凝不合格 ”， 调控絮凝剂投药 量。 10.一种权利要求1 ‑9任一项所述方法的絮凝工况的图像型解析调控装置， 其特征在 于， 包括： 工况监测部件， 用于将采集的不同絮凝剂投药量下的水处理单元絮凝池出水图像送入 主控中心； 主控中心， 用于解析絮凝图像 中絮体的形态特征和纹理特征， 构建机器学习样本集， 训 练并测试随机森林分类器， 得到不同絮凝剂投药量、 出水图像特征与出水浊度之间的分类 器； 絮凝剂投药控制部件， 用于执行主控中心发出调控絮凝剂投药量信号； 控制当前絮凝 剂投药量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546720 A 3