本文選題：絮凝體 + 圖像識(shí)別��； 參考：《北京化工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：洗煤廢水具有濁度高(大于1000)、強(qiáng)負(fù)電(-28mv)、高穩(wěn)定性的特點(diǎn)。洗煤廢水的處理循環(huán)利用,能夠降低采礦行業(yè)工廠的用水成本,是工廠節(jié)能環(huán)節(jié)的重要組成部分。絮凝反應(yīng)是通過(guò)向廢水中投入絮凝劑,形成絮凝體的過(guò)程,是廢水處理的核心環(huán)節(jié)。將圖像識(shí)別技術(shù)與廢水處理中絮凝反應(yīng)控制環(huán)節(jié)相結(jié)合,提高反應(yīng)效果,保證系統(tǒng)穩(wěn)定性是目前需要研究的技術(shù)方案。文章根據(jù)現(xiàn)有廢水處理中絮凝反應(yīng)所需要的硬件和控制流程,提出基于絮凝體圖像和廢水流量檢測(cè)雙反饋信號(hào)的控制算法。對(duì)絮凝體圖像采集系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)、硬件選型與電路實(shí)現(xiàn)做了介紹。對(duì)前端采集的絮凝體圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、絮凝體圖像數(shù)據(jù)的處理算法進(jìn)行了優(yōu)化和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。對(duì)絮凝體原始圖像的降噪處理算法、絮凝體灰度圖像的二值化處理算法、絮凝體二值圖像的降噪處理算法、絮凝體圖像中獨(dú)立目標(biāo)物體的標(biāo)記算法、獨(dú)立目標(biāo)物體的邊緣檢測(cè)算法和目標(biāo)物體的等效直徑獲取算法進(jìn)行了算法優(yōu)化與驗(yàn)證。文章結(jié)合實(shí)際采煤工廠的洗煤廢水,在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)環(huán)境下搭建絮凝反應(yīng)平臺(tái),對(duì)文章中提出的圖像采集、絮凝體圖像的識(shí)別與目標(biāo)物體的特征提取進(jìn)行實(shí)驗(yàn),基本實(shí)現(xiàn)了水處理過(guò)程中圖像識(shí)別的應(yīng)用。
[Abstract]:The coal washing wastewater has the characteristics of high turbidity (> 1000 渭 m), strong negative charge (-28 MV) and high stability. The treatment and recycling of coal washing wastewater can reduce the cost of water in the mining industry, and it is an important part of energy saving in the plant. Flocculation reaction is the process of forming flocculant by injecting flocculant into wastewater and is the core link of wastewater treatment. Combining the image recognition technology with the flocculation reaction control link in wastewater treatment to improve the reaction effect and ensure the stability of the system is the technical scheme that needs to be studied at present. According to the hardware and control flow of flocculation reaction in wastewater treatment, a new control algorithm based on double feedback signals of flocculant image and wastewater flow detection is proposed in this paper. The hardware design, hardware selection and circuit realization of the flocculant image acquisition system are introduced. The conversion of flocculant image data and the processing algorithm of flocculant image data are optimized and verified by experiments. The denoising algorithm of flocculant original image, the binarization processing algorithm of flocculant gray image, the denoising processing algorithm of flocculant binary image, the marking algorithm of independent object in flocculant image are studied. The edge detection algorithm of independent target object and the equivalent diameter acquisition algorithm of target object are optimized and validated. Combined with coal washing wastewater from actual coal mining plant, a flocculation reaction platform was set up in the laboratory environment. Experiments were carried out on the image collection, the recognition of flocculation image and the feature extraction of the target object proposed in the paper. The application of image recognition in the process of water treatment is basically realized.
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X752;TP391.41

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本文編號(hào)：1781487