CN112082983A - 一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法 Download PDF

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CN112082983A CN202010935681.6A CN202010935681A CN112082983A CN 112082983 A CN112082983 A CN 112082983A CN 202010935681 A CN202010935681 A CN 202010935681A CN 112082983 A CN112082983 A CN 112082983A
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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法，通过采用自动加液装置使加液过程更加精密化，避免人工操作不当，降低人工使用化学品的危险性；同时设计机器视觉装置，通过优化采集图像过程，有效减少图像采集过程中带来的干扰；并采用基于Retinex的彩色恢复多尺度MSRCR图像增强既能保持图像颜色清晰，减少图像采集中光照的影响，保证采集图像有良好的效果；最后构建基于色差模型的六价铬检测建模方法，代替传统的以相关性最大的图像特征与六价铬浓度建模方法，更综合地考虑了图像的颜色特征，所建立的色差模型鲁棒性更强，准确度更高。

Description

一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法
技术领域
本发明涉及水质检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法。
背景技术
水体中六价铬是一种毒性很大的金属离子，短期或长期接触可致癌。我国现行的工业三废排放标准中规定，其在废水中的最高允许排放的浓度为 0.5mg/L。目前，六价铬含量的检测方法有分光光度法、比色法和电化学法等，其中分光光度法虽然具有较好的灵敏度和准确度，但是昂贵的仪器和试剂使得适用范围受到较大的限制，且仪器的体积较大,维护成本高。比色法检测方便，但受主观影响大，在应用上受到限制且不能实现自动在线检测。
近年来，机器视觉逐渐兴起，在工业上应用视觉技术检测的案例也越来越多，但在水质检测领域应用却很少。综合分析，主要原因为检测精度有限，通过仪器采集图像进行识别虽代替了目视比色法，消除了主观误差，但图像采集过程中受到干扰过多，图像处理后图像的好坏与回归模型的优劣直接关系到检测精度。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法，采用基于机器视觉的水体六价铬检测装置，并融合图像处理技术提出基于色差模型的水体六价铬检测方法，并结合比色法检测方便、成本低的优点，实现自动在线检测，以解决现有技术存在的问题与不足。
一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法，包括以下步骤：
(1)储存显色剂和溶液，用于与水样中的六价铬反应；
(2)配置不同浓度的六价铬溶液，CCD相机通过镜头拍照，获得样品图像，所述的样品图像中包括显色池和空白池；
(3)依次将不同浓度水样和注射泵输出的溶液或试剂在显色池中进行反应，空白池中以去离子水作空白；
(4)反应后，CCD相机通过镜头分别对显色池和空白池进行拍照，采集样品图像；
(5)所采集的样品图像由图像处理模块OpenCV处理；
(6)根据色差值和六价铬浓度，绘制标准曲线；
(7)检测时，依次得到测样时刻的样品图像，输入程序依次进行图像增强、感兴趣(ROI)区域提取和色差值计算，所得的色差值代入标准曲线即可获得样品六价格的浓度。
步骤(5)中，图像处理模块OpenCV处理的过程包括：
(a)基于Retinex的彩色恢复多尺度MSRCR图像增强，可有效减少图像采集过程带来的不确定干扰；
(b)图像感兴趣(ROI)区域提取，即提取每组试样的样品图像中的显色区域和空白区域；
(c)将处理好的显色区域和空白区域作色差分析，由色差模型CIELAB 得到色差值。
为了实现上述目的，本发明采用基于机器视觉的水体六价铬检测装置实现基于机器视觉的水体六价铬检测方法。
一种基于机器视觉的水体六价铬检测装置，包括：
显色池和空白池；
与所述显色池连接的显色液供液机构；
与所述空白池连接的空白液供液机构；
以及用于采集所述显色池和空白池图像的图像采集装置。
本发明中，通过显色液供液机构向显色池提供用于显色的各种液体，通过空白液供液机构向空白池提供空白样液，通过图像采集装置收集显色池和空白池的图像，进行对比，根据色差分析得到色差值，代替目视比色法，消除主观误差，帮助检测系统获得更好的精度及鲁棒性。同时通过优化采集图像过程，有效减少了图像采集过程中带来的干扰。
所述的显色液供液机构包括：
水样储液瓶，所述的水样储液瓶通过第一导液管和第一注射泵与所述显色池连通；
混酸储液瓶，所述的混酸储液瓶通过第二导液管和第二注射泵与所述显色池连通；
显色剂储液瓶，所述的显色剂储液瓶通过第三导液管和第三注射泵与所述显色池连通；
去离子水储液瓶，所述的去离子水储液瓶通过第四导液管和第四注射泵与所述显色池连通。
所述的空白液供液机构包括：空白样储液瓶，所述的空白样储液瓶通过第五导液管和第五注射泵与所述空白池连通。
所述的供液机构包括注射泵、导液管及储液瓶，所述的供液机构一共有 5个，每个供液机构的储液瓶分别为水样储液瓶、混酸储液瓶、显色剂储液瓶、去离子水储液瓶及空白样储液瓶，通过分别控制第一注射泵、第二注射泵、第三注射泵、第四注射泵及第五注射泵将试剂或溶液滴入显色池和空白池中。
所述的显色池和空白池由耐酸碱耐腐蚀的石英玻璃制成。所述的显色池设置有进液口和显色池排液口；所述的进液口包括水样进口、显色剂进口、混酸进口及去离子水进口，用于将试剂或溶液注入显色池中；所述的显色池排液口用于显色反应及图像采集结束后显色池中溶液排出；所述的空白池设置有空白样进口和空白池排液口；所述的空白样进口用于空白样注入空白池；所述的空白池排液口用于空白样品的排出以实现空白样的自动更新；所述的显色池和空白池设置在比色池支架上。
所述的显色池排液口与第一废液管连接，所述的空白池排液口与第二废液管连接，所述的第一废液管和第二废液管共同接入废液泵和废液收集池。
所述的第一废液管上设置有第一废液电磁阀，所述的第二废液管上设置有第二废液电磁阀。
所述的比色池支架内部设置有废液管，所述的废液管用于显色池和空白池内液体的排出，且显色池废液管上设置有第一废液电磁阀，空白池废液管上设置有第二废液电磁阀；所述的第一废液电磁阀和第二废液电磁阀分别用于控制显色池和空白池内液体进出，通常情况都为闭合状态，当显色池中液体要排出时，先关闭第二废液电磁阀，打开第一废液电磁阀，再打开废液泵，废液经废液管排至废液池中，当空白池中液体要排出时，先关闭第一废液电磁阀，打开第二废液电磁阀，再打开废液泵，空白样经废液管排至废液池中；
所述的显色池和空白池通过比色池支架设置在暗室内。
所述的比色池支架为黑色PLA材料，由3D打印制成；所述的比色池支架为可拆卸式，可滑动调节显色池、空白池与镜头之间的距离。
所述的暗室内设置有照射所述显色池和空白池的稳压光源。
所述的暗室内设置有拍摄所述显色池和空白池的镜头，所述的镜头连接有CCD相机。
所述的图像采集装置包括暗室、稳压光源、比色池支架、镜头和CCD 相机，所述的暗室分为室体和盖板上下两层，方便形成一个密闭的空间，且都由3D打印机使用黑色PLA材料打印而成；所述的CCD相机与镜头、稳压光源、显色池和空白池的中心处于同一高度；所述的盖板设置有水样进口、显色剂进口、混酸进口和纯水进口；所述的稳压光源为100*120*20mm白色面光源，通过转动调节器旋钮可以调节光源强度，其功率为7-8W；所述的稳压光源设置在显色池和空白池背面，为可拆卸式，用户可根据显色颜色选择光源颜色；所述的镜头为500万像素无畸变镜头；所述的CCD相机在水样显色反应完成后对显色池和空白池进行拍摄。
整个六价铬在线检测控制系统以PLC控制器为核心，实现对试剂滴加、显色反应和装置清洗的自动控制，所述的PLC控制器通过网口与计算机连接。所述的计算机通过USB与CCD相机连接，所采集到的图像数据将传输到控制界面，所述的控制界面采用Python语言基于OpenCV模块进行开发，并通过使用意大利Davide Nardella开源的snap7通讯协议与PLC控制器建立通讯，实现装置的自动运行、图像处理及检测结果记录。
通过空白液供液机构向空白池中加入空白液(以去离子水为空白)，通过显色液供液机构向显色池中加入水样，然后加入一定量的混酸调节pH，最后加入显色剂二苯碳酰二肼(DPC)，两者反应后产生紫红色络合物；所述的去离子水、水样、混酸及DPC均按国标法(HJ798-2016)进行配制，分别来自供液机构中的去离子水储液瓶、水样储液瓶、混酸储液瓶及显色剂储液瓶。
通过以上结构的设计，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)采用自动加液装置使加液过程更加精密化，避免人工操作不当，同时降低人工使用化学品的危险性；
(2)设计机器视觉装置，通过优化采集图像过程，有效减少图像采集过程中带来的干扰；
(3)基于Retinex的彩色恢复多尺度MSRCR图像增强既能保持图像颜色清晰，又能减少图像采集中光照的影响，保证了采集图像有良好的效果；
(4)基于色差模型的六价铬检测建模方法，代替了传统的以相关性最大的图像特征与六价铬浓度建模方法，色差值更综合的考虑了图像颜色特征，所建立的色差模型鲁棒性更强，准确度更高。
附图说明
图1是本发明的检测装置整体结构示意图；
图2是本发明的盖板结构示意图；
图3是本发明的显色池和空白池结构示意图；
图4是本发明水体六价铬在线检测方法的拟合曲线图。
如图1所示，1-水样储液瓶，2-混酸储液瓶，3-显色剂储液瓶，4-去离子水储液瓶，5-空白样储液瓶，6-废液收集池，7-废液泵，8-第一注射泵， 9-第二注射泵，10-第三注射泵，11-第四注射泵，12-第五注射泵，13-CCD 相机，14-镜头，15-比色池支架，16-空白池，17-显色池，18-稳压光源，19- 第一废液电磁阀，20-第二废液电磁阀，21-废液管，22-导液管，30-室体， 32-计算机，33-PLC控制器。
如图2所示，23-水样进口，24-混酸进口，25-显色剂进口，26-去离子水进口，29-空白样进口，31-盖板。
如图3所示，19-第一废液电磁阀，20-第二废液电磁阀，21-废液管，23- 水样进口，24-混酸进口，25-显色剂进口，26-去离子水进口，27-显色池排液口，28-空白池排液口，29-空白样进口。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明涵盖任何在本发明的精髓和范围上做的替代、修改等效方法以及方案。为了使公众对本发明有彻底的了解，在以下本发明优选实施例中详细说明了具体的细节，而对本领域技术人员来说没有这些细节的描述也可以完全理解本发明。此外，本发明的附图中为了示意的需要，并没有完全精确地按照实际比例绘制，在此予以说明。
如图1所示，示意了本发明的基于机器视觉的水体六价铬检测装置，在此基础上形成基于机器视觉的水体六价铬的检测方法，基于机器视觉的水体六价铬检测装置包括：水样储液瓶1、混酸储液瓶2、显色剂储液瓶3、去离子水储液瓶4、空白样储液瓶5、废液收集池6、废液泵7、第一注射泵8、第二注射泵9、第三注射泵10、第四注射泵11、第五注射泵12、CCD相机 13、镜头14、比色池支架15、空白池16、显色池17、稳压光源18、第一废液电磁阀19、第二废液电磁阀20、废液管21、导液管22、室体30、计算机 32、PLC控制器33。
检测装置包括显色池17、空白池16、供液机构和图像采集装置。
供液机构包括注射泵、导液管22及储液瓶，供液机构一共有5个，每个供液机构的储液瓶分别为水样储液瓶1、混酸储液瓶2、显色剂储液瓶3、去离子水储液瓶4及空白样储液瓶5，通过分别控制第一注射8、第二注射泵9、第三注射泵10、第四注射泵11及第五注射泵12将试剂或溶液滴入显色池17和空白池16中。
显色池17和空白池16由耐酸碱耐腐蚀的石英玻璃制成。显色池17设置有进液口和显色池排液口27；进液口包括水样进口23、混酸进口24、显色剂进口25及去离子水进口26，用于将试剂或溶液注入显色池17中；排液口27用于显色反应及图像采集结束后显色池17中溶液排出；空白池16设置有空白样进口29和空白池排液口28；空白样进口29用于空白样注入空白池16；空白池排液口28用于空白样的排出以实现空白样的自动更新；显色池17和空白池16设置在比色池支架15上。
比色池支架15内部设置有废液管21，废液管21用于显色池17和空白池16内液体的排出，且显色池废液管21上设置有第一废液电磁阀19，空白池废液管21上设置有第二废液电磁阀20；第一废液电磁阀19和第二废液电磁阀20分别用于控制显色池17和空白池16内液体进出，通常情况都为闭合状态，当显色池17中液体要排出时，先关闭第二废液电磁阀20，打开第一废液电磁阀19，再打开废液泵7，废液经废液管21排至废液收集池6中，当空白池16中液体要排出时，先关闭第一废液电磁阀19，打开第二废液电磁阀20，再打开废液泵7，空白样经废液管21排至废液收集池6中；
比色池支架15为黑色PLA材料，由3D打印制成；比色池支架15为可拆卸式，可滑动调节显色池17、空白池16与镜头14之间的距离。
图像采集装置包括暗室、稳压光源18、比色池支架15、镜头14和CCD 相机13，暗室分为室体30和盖板31上下两层，方便形成一个密闭的空间，且都由3D打印机使用黑色PLA材料打印而成；CCD相机13与镜头14、稳压光源18、显色池17和空白池16的中心处于同一高度；盖板31设置有水样进口23、混酸进口24、显色剂进口25、去离子水进口26和空白样进口29；稳压光源18为100*120*20mm白色面光源，通过转动调节器旋钮可以调节光源强度，其功率为7-8W；稳压光源18设置在显色池17和空白池16 背面，为可拆卸式，用户可根据显色颜色选择光源颜色；比色池支架15为黑色PLA材料，由3D打印制成；比色池支架15为可拆卸式，可滑动调节显色池17、空白池16与镜头14之间的距离；镜头14为500万像素无畸变镜头；CCD相机13在水样显色反应完成后对显色池17和空白池16进行拍摄。
整个六价铬在线检测控制系统以PLC控制器33为核心，实现对试剂滴加、显色反应和装置清洗的自动控制，PLC控制器33通过网口与计算机32 连接。计算机32通过USB与CCD相机13连接，所采集到的图像数据将传输到控制界面，控制界面采用Python语言基于OpenCV模块进行开发，并通过使用意大利Davide Nardella开源的snap7通讯协议与PLC控制器33 建立通讯，实现装置的自动运行、图像处理及检测结果记录。
通过空白液供液机构先向空白池16中加入空白样，通过显色液供液机构向显色池17中加入水样，然后加入一定量的混酸调节pH，最后加入显色剂二苯碳酰二肼(DPC)，两者反应后产生紫红色络合物；空白样、去离子水、混酸及DPC均按国标法(HJ798-2016)进行配制，分别来自供液机构中的空白样储液瓶5、去离子水储液瓶4、混酸储液瓶2及显色剂储液瓶3。
所得到的图像经基于Retinex的图像增强，ROI区域提取后，由色差模型得到色差值；根据色差值和六价铬浓度，绘制标准曲线；所得的标准曲线即可用于测量未知水样的六价铬浓度；所采集的图像颜色特征丰富，因而本方案采用的色差模型可以综合多个颜色特征，根据色差分析得到色差值，代替目视比色法，消除主观误差，帮助检测系统获得更好的精度及鲁棒性。
所述的基于Retinex图像增强所采用算法为彩色恢复多尺度MSRCR算法，所述的基于Retinex的图像增强具体的计算步骤如下：
第一步：根据式(1)计算图像的入射分量L(x,y)：
L(x,y)＝S(x,y)*G(x,y)(1)
其中高斯函数
Figure BDA0002671830770000071
σ是高斯函数的尺度参数，k为归一化因子，使∫∫G(x,y)dxdy＝1，S(x,y)为已知的输入图像。
第二步：由式(2)计算单一尺度下的log(Rσ(x,y))：
log(Rc(x,y))＝log(Sc(x,y))-log(Sc(x,y))*G(x,y)(2)
其中，c是表示RGB3个通道的某一个通道；σ是尺度参数，取值大时，颜色失真小但细节恢复差，取值小时，细节恢复好，但颜色失真大。
第三步：由式(3)对不同尺度进行加权求和：
对每一个通道进行3次不同尺度滤波，进行加权求和，所述的3次不同尺度滤波最优选为15，80和250：
log(RMSR(x,y))＝wet1·log(Rσ1(x,y))+wet2·log(Rσ2(x,y))+wet3·log(Rσ3(x,y))(3)
第四步：由式(4)对图像进行色彩恢复
RMSRCR(x,y)＝C(x,y)RMSR(x,y)(4)
其中
Figure BDA0002671830770000081
所述的α最优选为125。
第五步：将RMSRCR量化到0到255范围内后输出：
所述的ROI区域提取将截取样品图像中显色区域和空白区域，所述的色差分析采用色差模型CIELAB，该模型相对于先前的公式要计算简便，但具有很好的预测能力；所述的CIELAB色差公式具体的计算步骤如下:
第一步：提取图像的RGB分量，并转化为LAB分量：
(1)根据式(5)将RGB颜色空间转化到XYZ颜色空间
Figure BDA0002671830770000082
(2)根据式(6-8)XYZ颜色空间转化到L*a*b*颜色空间
Figure BDA0002671830770000083
Figure BDA0002671830770000084
Figure BDA0002671830770000085
第二步：根据式(9)计算CIELAB色差ΔE
Figure BDA0002671830770000091
其中L'、a'和b'分别是空白图像的LAB分量值。
实例工作步骤如下:
(1)标准曲线的建立
初始状态，第一废液电磁阀19和第二废液电磁阀20处于闭合状态，第一注射泵8、第二注射泵9、第三注射泵10、第四注射泵11和第五注射泵12位于初始位置，CCD相机13处于关机状态，稳压光源18处于关闭状态。开始工作时，打开稳压光源18和CCD相机13，并调整稳压光源18光强和比色池支架15与镜头14之间的距离处于合适状态，状态可根据控制面板中所显示的图像好坏确定。
按照国标法(HJ798-2016)中的规定配制六价铬标准储备液，将六价铬标准溶液分别稀释成0.005、0.010、0.050、0.200、0.400、0.600mg/L；首先加入第一组六价铬溶液于水样储液瓶1中，并在混酸储液瓶2、显色剂储液瓶3、去离子水储液瓶4及空白样储液瓶5中准备好溶液，打开第五注射泵12先向空白池16中注射3.5～4ml空白样，最优选3.5ml，注射完毕后打开第一注射泵8向显色池17中注射3.5～4ml水样，最优选3.5ml，水样注射完毕后，打开第二注射泵9向显色池17中注射0.2～ 0.3ml混酸，最优选0.25ml，然后，打开第三注射泵10向显色池17中注射0.2～0.3ml显色剂，最优选0.25ml，待3～8min后，优选5min，打开CCD相机13自动拍摄图像，作为水样图像，拍照结束后，关闭第二废液电磁阀20，打开第一废液电磁阀19，开启废液泵7，将废液抽至废液收集池6中，抽取结束后关闭第一废液电磁阀19和废液泵7。打开第四注射泵11，向显色池17中注射4ml去离子水，注液完成之后打开第一废液电磁阀19和废液泵7，抽取液体至废液收集池6，完成清洗，而后关闭第一废液电磁阀18和废液泵7。将图像输入控制界面经 OpenCV对其图像处理后，进行色差分析，计算得显色图像与空白样图像的色差值，所得的色差值减去空白值作为最终的色差值，表1为空白实验结果表。对每个六价铬标样进行3组平行实验，得出不同浓度标样的色差值平均值，标样实验结果如表2所示。如此反复，获得不同六价铬浓度下的色差值，完成标准曲线得绘制。空白样将在一组标准曲线绘制完成后进行空白样更新，其操作步骤为关闭第一废液电磁阀19，打开第二废液电磁阀20，打开废液泵7，将空白样抽取至废液收集池6。
表1空白实验结果表
Figure BDA0002671830770000101
表2标样实验结果表
六价铬标样(mg/L) 色差平均值(减去空白)
0.000 0.0103
0.005 0.0835
0.010 1.2505
0.050 7.1310
0.200 33.2116
0.400 63.2022
0.600 87.4747
根据线性拟合结果可知：浓度范围0～0.6mg/L的六价铬浓度x与色差值y的关系可用式(10)表示：
y＝149.73x+0.4213(Rf＝0.9965) (10)
由式(10)的相关系数Rf可知，在整个测量范围内，六价铬浓度与色差值有良好的线性关系。
按照试验方法测定空白溶液7次，按IUPAC规定以3倍标准偏差(S)和标准曲线斜率(k)的比值计算检出限(3S/k)，得到的检出限LOD≈0.002mg·L-1。
(2)未知浓度溶液的测量
进一步配制0.1mg/L和0.5mg/L的六价铬标准溶液，对不同浓度六价铬标样进行6组平行实验，得出标样最终色差值后代入式(10)计算实测六价铬浓度。最后计算得数据的精密度和示值误差如表3所示，同时将本方法与分光光度法对比，其对比结果如表4所示。
首先加入未知浓度溶液六价铬溶液于水样储液瓶1中，并在混酸储液瓶 2、显色剂储液瓶3、去离子水储液瓶4及空白样储液瓶5中准备好溶液，打开第五注射泵12先向空白池16中注射3.5～4ml去空白样，最优选3.5ml，注射完毕后打开第一注射泵8向显色池17中注射3.5～4ml水样，最优选 3.5ml，水样注射完毕后，打开第二注射泵9向显色池17中注射0.2～0.3ml 混酸，最优选0.25ml，然后，打开第三注射泵10向显色池17中注射0.2～ 0.3ml显色剂，最优选0.25ml，待3～8min后，优选5min，打开CCD相机 13自动拍摄图像，作为水样图像，拍照结束后，关闭第二废液电磁阀20，打开第一废液电磁阀19，开启废液泵7，将废液抽至废液收集池6中，抽取结束后关闭第一废液电磁阀19和废液泵7。打开第四注射泵11，向显色池 17中注射12ml去离子水，注液完成之后打开第一废液电磁阀19和废液泵7，抽取液体至废液收集池6，完成清洗，而后关闭第一废液电磁阀18和废液泵 7。将图像输入控制界面经OpenCV对其图像处理后，进行色差分析，计算得显色图像与空白图像的色差值。将色差值代入标准曲线中，获得未知溶液六价铬的浓度。连续测量的情况下，空白池中的空白样一天更新一次，其操作步骤为关闭第一废液电磁阀19，打开第二废液电磁阀20，打开废液泵7，将空白样抽取至废液收集池6。
表3标样实验结果表
Figure BDA0002671830770000111
表4方法对比结果表
Figure BDA0002671830770000121
由表(3)可知，基于机器视觉的六价铬检测方法在量程范围(0.002～ 0.6mg/L)内的精密度和示值误差分别为4.28％和9.4％，具有不错的检测性能。由表(4)可知，该方法与分光光度法所测的结果绝对误差较小，同时具有检测方便、结果简单和制造成本低的特点，可以广泛应于应用于农村、山区、海洋、偏远地区等相关领域的检测使用。
虽然以上将实施例分开说明和阐述，但涉及部分共通之技术，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。以上仅就本发明较佳的实施例作了说明，但不能理解为是对权利要求的限制。本发明不仅局限于以上实施例，其具体结构允许有变化。总之，凡在本发明独立权利要求的保护范围内所作的各种变化均在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)储存显色剂和溶液，用于与水样中的六价铬反应；
(2)配置不同浓度的六价铬溶液，CCD相机通过镜头拍照，获得样品图像，所述的样品图像中包括显色池和空白池；
(3)依次将不同浓度水样和注射泵输出的溶液或试剂在显色池中进行反应，空白池中以去离子水作空白；
(4)反应后，CCD相机通过镜头分别对显色池和空白池进行拍照，采集样品图像；
(5)所采集的样品图像由图像处理模块OpenCV处理；
(6)根据色差值和六价铬浓度，绘制标准曲线；
(7)检测时，依次得到测样时刻的样品图像，输入程序依次进行图像增强、感兴趣区域提取和色差值计算，所得的色差值代入标准曲线即可获得样品六价格的浓度。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，步骤(5)中，图像处理模块OpenCV处理的过程包括：
(a)基于Retinex的彩色恢复多尺度MSRCR图像增强；
(b)图像感兴趣区域提取，即提取每组试样的样品图像中的显色区域和空白区域；
(c)将处理好的显色区域和空白区域作色差分析，由色差模型CIELAB得到色差值。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，采用基于机器视觉的水体六价铬检测装置，包括：
显色池和空白池；
与所述显色池连接的显色液供液机构；
与所述空白池连接的空白液供液机构；
以及用于采集所述显色池和空白池图像的图像采集装置。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的显色液供液机构包括：
水样储液瓶，所述的水样储液瓶通过第一导液管和第一注射泵与所述显色池连通；
混酸储液瓶，所述的混酸储液瓶通过第二导液管和第二注射泵与所述显色池连通；
显色剂储液瓶，所述的显色剂储液瓶通过第三导液管和第三注射泵与所述显色池连通；
去离子水储液瓶，所述的去离子水储液瓶通过第四导液管和第四注射泵与所述显色池连通。
5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的空白液供液机构包括：空白样储液瓶，所述的空白样储液瓶通过第五导液管和第五注射泵与所述空白池连通。
6.根据权利要求3所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的显色池设置有进液口和显色池排液口，所述的进液口包括水样进口、显色剂进口、混酸进口及去离子水进口；所述的空白池设置有空白样进口和空白池排液口。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的显色池排液口与第一废液管连接，所述的空白池排液口与第二废液管连接，所述的第一废液管和第二废液管共同接入废液泵和废液收集池，所述的第一废液管上设置有第一废液电磁阀，所述的第二废液管上设置有第二废液电磁阀。
8.根据权利要求3所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的显色池和空白池通过比色池支架设置在暗室内。
9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的暗室内设置有照射所述显色池和空白池的稳压光源。
10.根据权利要求3所述的基于机器视觉的水体六价铬检测方法，其特征在于，所述的暗室内设置有拍摄所述显色池和空白池的镜头，所述的镜头连接有CCD相机。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113899735A (zh) * 2021-11-25 2022-01-07 山东省产品质量检验研究院 一种水泥中水溶性六价铬自动测定系统及方法
CN113945556A (zh) * 2021-09-28 2022-01-18 浙江工业大学 一种基于数字图像比色分析的水质氟化物检测方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008008722A (ja) * 2006-06-28 2008-01-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd ６価クロム濃度の測定装置および測定方法
CN101603925A (zh) * 2009-07-23 2009-12-16 江苏德林环保技术有限公司 多通道选向流动注射六价铬水质快速分析系统
CN201765189U (zh) * 2010-05-14 2011-03-16 武汉境辉环保科技有限公司 水质六价铬流动注射在线分析仪
CN107515272A (zh) * 2017-08-30 2017-12-26 浙江工业大学 一种基于蒸馏‑滴定法的氨氮在线监测仪
CN207300895U (zh) * 2017-10-18 2018-05-01 厦门华厦学院 水中痕量铬的检测系统
CN108152283A (zh) * 2017-12-19 2018-06-12 合肥工业大学 一种使用摄像头测定水中六价铬、铜含量的装置及其检测方法
WO2019164814A1 (en) * 2018-02-20 2019-08-29 Purdue Research Foundation System and method of detecting contaminants
CN210604394U (zh) * 2019-07-01 2020-05-22 浙江工业大学 一种基于高级氧化技术的水体总铬含量在线检测装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008008722A (ja) * 2006-06-28 2008-01-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd ６価クロム濃度の測定装置および測定方法
CN101603925A (zh) * 2009-07-23 2009-12-16 江苏德林环保技术有限公司 多通道选向流动注射六价铬水质快速分析系统
CN201765189U (zh) * 2010-05-14 2011-03-16 武汉境辉环保科技有限公司 水质六价铬流动注射在线分析仪
CN107515272A (zh) * 2017-08-30 2017-12-26 浙江工业大学 一种基于蒸馏‑滴定法的氨氮在线监测仪
CN207300895U (zh) * 2017-10-18 2018-05-01 厦门华厦学院 水中痕量铬的检测系统
CN108152283A (zh) * 2017-12-19 2018-06-12 合肥工业大学 一种使用摄像头测定水中六价铬、铜含量的装置及其检测方法
WO2019164814A1 (en) * 2018-02-20 2019-08-29 Purdue Research Foundation System and method of detecting contaminants
CN210604394U (zh) * 2019-07-01 2020-05-22 浙江工业大学 一种基于高级氧化技术的水体总铬含量在线检测装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵小川: "《MATLAB图像处理 程序实现与模块化仿真 第2版》", 31 December 2018, 北京航空航天大学出版社 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113945556A (zh) * 2021-09-28 2022-01-18 浙江工业大学 一种基于数字图像比色分析的水质氟化物检测方法
CN113899735A (zh) * 2021-11-25 2022-01-07 山东省产品质量检验研究院 一种水泥中水溶性六价铬自动测定系统及方法

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