CN111795927A - 一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置 - Google Patents

一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111795927A
CN111795927A CN202010509632.6A CN202010509632A CN111795927A CN 111795927 A CN111795927 A CN 111795927A CN 202010509632 A CN202010509632 A CN 202010509632A CN 111795927 A CN111795927 A CN 111795927A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
algae
red tide
connecting structure
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010509632.6A
Other languages
English (en)
Inventor
商少平
郝玉琦
谢燕双
陈金泉
张峰
王磊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiamen University
Original Assignee
Xiamen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen University filed Critical Xiamen University
Priority to CN202010509632.6A priority Critical patent/CN111795927A/zh
Publication of CN111795927A publication Critical patent/CN111795927A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供了基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置，可以直接在现场快速得出海水中藻类的密度。装置设有CMOS相机，显微镜头，透明垫片，防水套管，连接结构，水下光源，智能手机。连接结构所架空的区域可以自由通过水流，构成藻类成像室。其工作步骤为获取图像、图像传送、图像处理与计数。装置设有光线均匀的LED光源，便于图像的算法处理。连接结构架起的海水流通区域，使得海水中的藻类顺利流通，并且经过适当倍率的放大在相机中成像。对图像处理后方可输出数据，可以实现对赤潮密度现场监测。

Description

一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置
技术领域
本发明涉及一种藻类密度监测装置。
背景技术
赤潮是一种公认的海洋灾害。近年来，赤潮发生的频率有增无减。赤潮监测是赤潮预警与防治的基础，监测手段也多元化发展。
传统的赤潮监测主要依靠人工采集和分析水样，不仅消耗大量人力和物力，而且无法实时地长期监测。大面积的长期监测，则使用卫星遥感技术和自动监测浮标来实现。卫星遥感技术通过海水颜色的变化来了解赤潮的产生和移动情况。但往往要等到赤潮发生以后才能有所察觉，而对于一些小范围的赤潮，卫星遥感技术更是无能为力。国内的浮标站大多在布设的浮标上集成由国外研制多参数水质监测仪，受制于监测手段，只对影响赤潮发生的水文气象和理化因子进行监测，据此推测赤潮的发生。但赤潮发生的影响因素众多，机制复杂，这种方式也往往不够准确。而对于海水中赤潮生物的密度，缺乏理想的监测手段。
而赤潮现象突出的特点即为细胞数量在短时间内剧烈变化，直接现场监测浮游藻类数目是最能直接体现赤潮爆发过程的。直接获取水域的藻类数目，可以更为直接地监测水域生态环境，及时发现赤潮爆发，为赤潮监测提供数据，可以作为海洋赤潮监测的有效补充手段。现有的一些赤潮监测装置，着重于对赤潮藻的种类识别分析，使用时需搭载航船，使用范围有限，操作性强，难以直接给出藻类密度数据。
发明内容
本发明主要针对上述监测手段的不足，提供一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置，可以在赤潮高发期大量使用，操作简单，可对水体的藻类密度进行低成本的有效监控，尤其是对赤潮爆发的临界密度。
为了解决上述的技术问题，本发明提供了一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置，包括成：藻类图像采集构件与数据处理构件；
所述藻类图像采集构件由CMOS相机，显微镜头，透明垫片，防水套管，连接结构，水下光源构成；连接结构采用三点固定，将防水套管通过透明垫片与水下光源联结固定，连接结构所包围的水流自由流过的三角形架空区域形成藻类成像室；所述CMOS相机和显微镜头设置在防水套管内；
所述CMOS相机采集到的图像数据传送至所述数据处理构件，由数据处理构件对图像数据进行处理，具体包括以下步骤：
1)对图像数据的灰度图做均值滤波与多维图像滤波；
2)将滤波结果与灰度图进行乘方操作，使得原线性变化改为非线性变化；
3)将乘方操作后的数据与灰度图的数据做差得到差值图；
4)通过中值滤波降低差值图的噪点；
5)对降低噪点后的差值图进行二值化处理得到二值图：对差值图中差值大于等于设定阈值的部分设定第一灰度值，对差值图中差值小于设定阈值的部分设定第二灰度值；
6)寻找到二值图中的连通域后，计数得出结果。
附图说明
图1为基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明。
参考图1，一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置，包括成：藻类图像采集构件与数据处理构件7；
所述藻类图像采集构件由CMOS相机6，显微镜头5，透明垫片3，防水套管4，连接结构2，水下光源1构成；连接结构2采用三点固定，将防水套管4通过透明垫片3与水下光源1联结固定，连接结构2所包围的水流自由流过的三角形架空区域形成藻类成像室；所述CMOS相机6和显微镜头5设置在防水套管4内；
所述CMOS相机6采集到的图像数据传送至所述数据处理构件7，由数据处理构件7对图像数据进行处理，
数据处理构件7由智能手机充当，图像采集构件中的CMOS相机6也由智能手机控制，采集到的图像经数据线传到智能手机中，由内置的程序处理后直接得到结果。同时，智能手机为CMOS相机6提供电量。
设备投放入海后，海水流进藻类成像室，海水中中携带的藻类细胞即可在CMOS相机6中成像。操作智能手机控制拍摄后，对图像进一步处理，得出结果。
其步骤为：
1)获取图像
海水携带着藻类流入连接结构2所架设的CMOS相机6，打开水下光源1，显微镜头5将藻类的像放大，相机拍摄图像。
2)图像传送
CMOS相机6由智能设备控制，拍摄好的图像直接存储在智能手机中等待处理。
3)图像处理
预安装在手机中的程序会将图像进行灰度处理，二值化，标记元素，实现对图像中的藻类进行计数。具体来说包括如下步骤：
1)对图像数据的灰度图做均值滤波与多维图像滤波；灰度图通过浮点算法得到：Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11，R、G、B分别为图像数据中红色、绿色和蓝色的数据值；
2)将滤波结果与灰度图进行乘方操作，使得原线性变化改为非线性变化；
3)将乘方操作后的数据与灰度图的数据做差得到差值图；
4)通过中值滤波降低差值图的噪点；
5)对降低噪点后的差值图进行二值化处理得到二值图；所有差值大于或等于阈值的像素被判定为属于藻体，其灰度值用255表示；否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景区域。
6)寻找到二值图中的连通域后，计数得出结果。
理论上，低频区域，均值滤波与多维图像滤波前后都是低频，而高频区域，均值滤波与多维图像滤波前后，信号强弱发生变化，所以差值图会更加增强高频信号区域。之后通过中值滤波降低噪点。对图像进行二值化处理得到二值图。寻找到二值图中的连通域后，计数得出结果。
为了藻细胞清晰成像并且背景清晰，设有光线均匀的水下光源1。为了保证在水下正常使用，光源构件和照相构件各自封装并进行防水处理，光路方向使用透明材料封装。在镜头前方的垫片有突出结构设计，这是为了减少阻力，以便海水自由流通。装置的图像采集部分的连接结构2设置为1mm厚，这是在保证海水携带藻类顺利通过的基础上，同时保证成像藻类的光路不被其他藻类遮挡。显微镜头5的放大倍率与装置对赤潮发生的敏感程度相关，放大倍数越大，拍摄区域越小，越不容易发现赤潮。但拍摄区域过大，则分辨率不足以拍摄到微小的藻类。
上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。

Claims (1)

1.一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置，其特征在于包括成：藻类图像采集构件与数据处理构件；
所述藻类图像采集构件由CMOS相机，显微镜头，透明垫片，防水套管，连接结构，水下光源构成；连接结构采用三点固定，将防水套管通过透明垫片与水下光源联结固定，连接结构所包围的水流自由流过的三角形架空区域形成藻类成像室；所述CMOS相机和显微镜头设置在防水套管内；
所述CMOS相机采集到的图像数据传送至所述数据处理构件，由数据处理构件对图像数据进行处理，具体包括以下步骤：
1)对图像数据的灰度图做均值滤波与多维图像滤波；
2)将滤波结果与灰度图进行乘方操作，使得原线性变化改为非线性变化；
3)将乘方操作后的数据与灰度图的数据做差得到差值图；
4)通过中值滤波降低差值图的噪点；
5)对降低噪点后的差值图进行二值化处理得到二值图：对差值图中差值大于等于设定阈值的部分设定第一灰度值，对差值图中差值小于设定阈值的部分设定第二灰度值；
6)寻找到二值图中的连通域后，得到原图中的细胞数量。由设备的视域大小及成像室厚度，可计算得到拍摄范围的水体体积；换算即得出藻类密度。计数得出结果。
CN202010509632.6A 2020-06-05 2020-06-05 一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置 Pending CN111795927A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010509632.6A CN111795927A (zh) 2020-06-05 2020-06-05 一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010509632.6A CN111795927A (zh) 2020-06-05 2020-06-05 一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111795927A true CN111795927A (zh) 2020-10-20

Family

ID=72804203

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010509632.6A Pending CN111795927A (zh) 2020-06-05 2020-06-05 一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111795927A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103761565A (zh) * 2014-01-07 2014-04-30 宁波大学 基于计算机视觉的水下鱼虾蟹苗数量估计与行为监测装置及方法
CN103955937A (zh) * 2014-05-15 2014-07-30 福州大学 基于数字图像处理微藻自动计数方法
CN104112133A (zh) * 2014-07-30 2014-10-22 福州大学 一种复杂光照下人脸检测预处理方法
CN106791320A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 北京农业信息技术研究中心 一种养殖鱼类图像增强装置及方法
CN109447945A (zh) * 2018-09-21 2019-03-08 河南农业大学 基于机器视觉和图形处理的小麦基本苗快速计数方法
CN109981929A (zh) * 2017-12-27 2019-07-05 中国科学院深圳先进技术研究院 水下浮游生物光学成像装置及方法
KR20190106385A (ko) * 2018-03-09 2019-09-18 한국광기술원 미생물 분석장치

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103761565A (zh) * 2014-01-07 2014-04-30 宁波大学 基于计算机视觉的水下鱼虾蟹苗数量估计与行为监测装置及方法
CN103955937A (zh) * 2014-05-15 2014-07-30 福州大学 基于数字图像处理微藻自动计数方法
CN104112133A (zh) * 2014-07-30 2014-10-22 福州大学 一种复杂光照下人脸检测预处理方法
CN106791320A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 北京农业信息技术研究中心 一种养殖鱼类图像增强装置及方法
CN109981929A (zh) * 2017-12-27 2019-07-05 中国科学院深圳先进技术研究院 水下浮游生物光学成像装置及方法
KR20190106385A (ko) * 2018-03-09 2019-09-18 한국광기술원 미생물 분석장치
CN109447945A (zh) * 2018-09-21 2019-03-08 河南农业大学 基于机器视觉和图形处理的小麦基本苗快速计数方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
楚惠: "基于图像流式细胞技术的微藻检测系统设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112098289B (zh) 基于数字图像处理的海洋悬浮颗粒物浓度测定装置及方法
CN108388916B (zh) 一种基于人工智能的水体漂浮物自动识别方法和系统
CN103024941A (zh) 一种基于无线传感网络的实时水文监测传输系统及方法
CN205538573U (zh) 基于图像处理的污水中悬浮颗粒浓度在线检测系统
CN202282828U (zh) 水位、水质的监测终端
CN201509249U (zh) 一种具有失焦报警功能的监控摄像头
CN106198324A (zh) 一种雾滴粒径检测设备及方法
CN111795927A (zh) 一种基于图像自动计数的便携式赤潮藻类密度监测装置
CN110827375B (zh) 一种基于微光图像的红外图像真彩着色方法及系统
Fu et al. Underwater small object detection in side-scan sonar images based on improved YOLOv5
KR20160019681A (ko) 감지 조류 제거 시스템 및 방법
CN112858296A (zh) 一种珊瑚礁白化自动识别在线监测装置
CN103020622B (zh) 线阵光学降水降雪测量系统中图像二值化方法
CN204948252U (zh) 探针旋转式偏振信息获取装置
CN103177244A (zh) 水下显微图像中快速检测目标生物的方法
CN114387235A (zh) 一种水环境监测方法及系统
CN103994756A (zh) 海洋观测微颗粒测量仪
CN104243841A (zh) 一种图像处理方法和装置
CN220137013U (zh) 一种浮游生物原位检测系统
CN118017937A (zh) 基于大数据检测的太阳能电池的相对状态识别系统
CN116883829A (zh) 多源信息融合驱动的水下场景智能感知方法
CN115684039A (zh) 一种基于误差控制的水质监测系统及方法
CN117075119A (zh) 一种海洋牧场底层生物智能化监测取样装置及方法
Atkin Machine-learned peel angles for surfing wave quality monitoring
Chen et al. The Colony Count Based on Image Processing Using Matlab and Photoshop

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201020

RJ01 Rejection of invention patent application after publication