本文關(guān)鍵詞：基于圖像處理的污水懸浮顆粒濃度檢測(cè)系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,水污染現(xiàn)象日益嚴(yán)重。如何對(duì)污水進(jìn)行治理已經(jīng)是國(guó)家高度重視的問(wèn)題。水質(zhì)的好壞直接關(guān)系到人們的生活健康,污水懸浮顆粒濃度是衡量水質(zhì)的一個(gè)重要指標(biāo),準(zhǔn)確檢測(cè)污水懸浮顆粒濃度對(duì)保證污水處理的出水質(zhì)量以及判斷排泥時(shí)間起著關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)的污水懸浮顆粒濃度檢測(cè)裝置實(shí)時(shí)性、在線性差,長(zhǎng)時(shí)間受到污水的浸泡和沖刷,不僅影響測(cè)量的準(zhǔn)確性,而且極其容易損壞。本課題針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)裝置的不足,綜合比較光電檢測(cè)法、超聲波檢測(cè)法、微波檢測(cè)法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種基于圖像處理的污水懸浮顆粒濃度檢測(cè)方法。該方法的主要特點(diǎn)是利用了圖像處理技術(shù),基于水和懸浮顆粒對(duì)光的反射特性不同,利用FPGA處理器控制高分辨率的防水?dāng)z像頭采集污水處理工藝氧化溝中的污水圖像,運(yùn)用圖像處理算法對(duì)采集的污水圖像進(jìn)行處理,提取特征值,計(jì)算出污水懸浮顆粒濃度值。本課題首先介紹了檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)——數(shù)字圖像處理技術(shù),包括圖像的濾波去噪、圖像的光照不均勻校正、圖像的閾值分割以及圖像的特征提取,結(jié)合Matlab工具對(duì)實(shí)際采集的污水圖像進(jìn)行仿真和分析,計(jì)算出污水懸浮顆粒濃度。同時(shí)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的整體方案進(jìn)行了設(shè)計(jì),包括硬件電路設(shè)計(jì)和軟件算法設(shè)計(jì),使系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)污水懸浮顆粒濃度的檢測(cè)、發(fā)送、顯示、語(yǔ)音播報(bào),同時(shí)結(jié)合濃度大小控制排泥時(shí)間。其中,硬件電路設(shè)計(jì)包括FPGA最小系統(tǒng)、圖像采集模塊、VGA顯示模塊、語(yǔ)音模塊、Zigbee無(wú)線傳輸模塊、RS485通信模塊。系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)包括主程序設(shè)計(jì)、光照不均勻校正算法設(shè)計(jì)、自適應(yīng)模糊閾值分割算法設(shè)計(jì)等。綜合整篇文章,主要是針對(duì)污水圖像的處理過(guò)程進(jìn)行研究,圖像預(yù)處理、圖像處理以及圖像特征值的提取,最關(guān)鍵是對(duì)圖像處理中的閾值分割技術(shù)的研究,最終準(zhǔn)確計(jì)算出污水懸浮顆粒的濃度,實(shí)現(xiàn)了本課題的要求。
【關(guān)鍵詞】：懸浮顆粒濃度 污水 Matlab 圖像處理 FPGA 閾值分割
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-18
• 1.1 課題研究的背景及意義14-15
• 1.2 污水懸浮顆粒濃度檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容16
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 2 污水懸浮顆粒濃度檢測(cè)技術(shù)18-22
• 2.1 光電檢測(cè)技術(shù)18-19
• 2.2 超聲波檢測(cè)技術(shù)19
• 2.3 微波檢測(cè)技術(shù)19-20
• 2.4 圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢(shì)20
• 2.5 本章小結(jié)20-22
• 3 數(shù)字圖像處理技術(shù)22-36
• 3.1 數(shù)字圖像處理技術(shù)概述22
• 3.2 圖像灰度直方圖22-23
• 3.3 數(shù)字圖像分類23-24
• 3.4 圖像濾波24-27
• 3.4.1 均值濾波25
• 3.4.2 中值濾波25-26
• 3.4.3 高斯濾波26
• 3.4.4 多幅圖像平均法26-27
• 3.5 圖像增強(qiáng)27-29
• 3.5.1 直方圖均衡化27-28
• 3.5.2 基于概率的光照不均勻校正28-29
• 3.6 圖像閾值分割29-34
• 3.6.1 圖像閾值分割概述29-30
• 3.6.2 自適應(yīng)Otsu閾值分割30-31
• 3.6.3 自適應(yīng)模糊閾值分割31-34
• 3.7 圖像特征提取34
• 3.8 本章小結(jié)34-36
• 4 污水圖像的仿真分析與濃度計(jì)算36-46
• 4.1 圖像獲取36
• 4.2 圖像預(yù)處理36-38
• 4.3 圖像處理38-43
• 4.4 污水濃度的計(jì)算43-44
• 4.5 本章小結(jié)44-46
• 5 系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)46-66
• 5.1 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)46-48
• 5.2 FPGA選型分析48
• 5.3 FPGA最小系統(tǒng)48-55
• 5.3.1 DDR2 SDRAM電路48-50
• 5.3.2 Flash電路50-51
• 5.3.3 AS接口電路51-52
• 5.3.4 JTAG接口電路52
• 5.3.5 時(shí)鐘復(fù)位電路52-53
• 5.3.6 電源電路53-55
• 5.4 FPGA擴(kuò)展電路55-60
• 5.4.1 圖像采集模塊電路55-56
• 5.4.2 SD卡56-57
• 5.4.3 Zigbee無(wú)線通信電路57
• 5.4.4 RS485通信電路57-58
• 5.4.5 音頻接口電路58-59
• 5.4.6 VGA接口電路59-60
• 5.5 軟件設(shè)計(jì)60-65
• 5.5.1 系統(tǒng)的軟件平臺(tái)60-61
• 5.5.2 系統(tǒng)主程序61-63
• 5.5.3 光照不均勻校正子程序63
• 5.5.4 自適應(yīng)模糊閾值分割子程序63-64
• 5.5.5 RS485通訊子程序64-65
• 5.6 本章小結(jié)65-66
• 6 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 總結(jié)66-67
• 6.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 附錄 系統(tǒng)整體硬件電路圖72-74
• 致謝74-76
• 作者簡(jiǎn)介及讀研期間主要科研成果76

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