采用機(jī)器視覺與模糊控制的水廠絮凝劑投加控制系統(tǒng)

朱 逸, 蔡雅瓊, 陳柯宇

(廈門大學(xué) 水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 廈門 361005)

采用機(jī)器視覺與模糊控制的水廠絮凝劑投加控制系統(tǒng)

朱 逸, 蔡雅瓊, 陳柯宇

(廈門大學(xué) 水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 廈門 361005)

在自來水廠水處理工藝流程中實(shí)現(xiàn)絮凝劑自動(dòng)投加是目前迫切需要解決的問題之一。文章提出了一種基于機(jī)器視覺和模糊控制的全自動(dòng)自來水廠絮凝劑投加控制系統(tǒng),系統(tǒng)首先通過攝像頭采集水樣圖像,通過圖像處理得到水質(zhì)參數(shù),然后根據(jù)參數(shù)映射得到絮凝劑的投加量,通過模糊PID控制以及上位機(jī)PC與下位機(jī)可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)之間的通信實(shí)現(xiàn)對(duì)絮凝劑的自動(dòng)投加。系統(tǒng)通過軟件和硬件相結(jié)合能較好地實(shí)現(xiàn)圖像處理分析,完成絮凝劑投加量的控制。

圖像處理;機(jī)器視覺;模糊PID;水質(zhì)特征檢測(cè);絮凝劑投加

在自來水廠的水處理過程中,需要進(jìn)行水質(zhì)特征檢測(cè)和絮凝劑投加控制。傳統(tǒng)的水質(zhì)特征檢測(cè)方法有肉眼觀察法、測(cè)量電解質(zhì)法,但存在工人的主觀性和電解質(zhì)分布不均勻的問題。目前應(yīng)用的自動(dòng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),主要有以下3種:① 利用紫外線可見光譜分析測(cè)定水中的金屬離子、非金屬離子及有機(jī)物污染的水質(zhì)監(jiān)測(cè)法[1];② 基于水質(zhì)監(jiān)測(cè)過程中多個(gè)參數(shù)之間的相關(guān)信息以及相關(guān)向量機(jī)(relevance vector machine,RVM)理論的水質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)傳感器[2];③ 通過無線傳感器節(jié)點(diǎn)采集被監(jiān)測(cè)水域水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)水質(zhì)污染指標(biāo)的監(jiān)測(cè)[3]。

我國(guó)目前的大部分中小型水廠在混凝環(huán)節(jié)均采用人工投加混凝劑的方式,由于工人憑主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行投加,出水水質(zhì)難以達(dá)到安全可靠。本文提出了一種以機(jī)器視覺作為水質(zhì)檢測(cè)方法,以可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)和模糊PID (Proportion Integration Differentiation) 控制相結(jié)合為絮凝劑投加控制手段的水處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)運(yùn)用機(jī)器視覺的方法對(duì)絮凝水樣進(jìn)行分析,得到水樣的關(guān)鍵特征,由PC機(jī)通過串口發(fā)送控制指令到PLC,再由PLC控制電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)來達(dá)到控制絮凝劑投加量的目的。由于圖像處理速度快且準(zhǔn)確,因此,該系統(tǒng)能及時(shí)調(diào)整投加量來應(yīng)對(duì)惡劣天氣帶來的影響,具有較快的反應(yīng)速度。采用該系統(tǒng)能夠有效降低人工成本,且能保證出水水質(zhì)的安全性;同時(shí),該系統(tǒng)安裝較容易,能在絕大多數(shù)水廠進(jìn)行推廣。

1 絮凝圖像處理及分類識(shí)別

基本絮凝圖像分類識(shí)別系統(tǒng)主要由3個(gè)部分構(gòu)成:圖像信息的采集、圖像處理及特征參數(shù)的抽取、分類識(shí)別。圖像分類識(shí)別的流程如圖1所示。

圖1 圖像分類識(shí)別流程

1.1 圖像處理

因?yàn)閳D像采集設(shè)備和拍攝環(huán)境等客觀因素的影響,采集到的原水水質(zhì)圖像存在一些噪聲干擾,所以需要首先針對(duì)具體的原水圖像進(jìn)行預(yù)處理,使圖像更適合進(jìn)一步的特征提取和目標(biāo)顆粒的分類識(shí)別。

為提高計(jì)算機(jī)處理速度和排除圖像邊緣信息的干擾,從原始圖像的中心開始,保持高寬比截取原圖像的3/4作為待處理圖像;采用加權(quán)平均法實(shí)現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理。原水圖像中含有水、懸浮顆粒和氣泡,為突出懸浮顆粒,同時(shí)降低水背景信息,對(duì)灰度化后的圖像做空間域圖像增強(qiáng)處理;氣泡和懸浮顆粒相對(duì)于背景來說具有更高的亮度,因此增強(qiáng)后的圖像中主要保留了原水中的懸浮顆粒和氣泡信息。本文對(duì)灰度化后的原水圖像進(jìn)行了多種預(yù)處理比較后,最終采用灰度指數(shù)變換法。

圖像分割是將圖像中有意義的特征或區(qū)域提取出來的過程,它是目標(biāo)特征提取、識(shí)別與跟蹤的前提。本系統(tǒng)采用基于區(qū)域的最大類間閥值分割法[4]。

絮凝圖像處理效果如圖2所示,整個(gè)處理流程能很好地獲得絮凝劑顆粒形態(tài),并能將背景顆粒過濾掉,保證圖像的完整性和有效性。

圖2 絮凝圖像處理效果

1.2 絮凝劑顆粒分析

顆粒分析是圖像處理的最后一步,要確定顆粒數(shù)目、顆?？偯娣e、平均面積、平均粒徑、最大面積以及顆粒密度。系統(tǒng)根據(jù)這6項(xiàng)參數(shù)判斷絮凝劑的投加量是否合適。

因?yàn)榕臄z得到的圖像中顆粒并非全部是絮凝劑沉淀物,還有些是攪拌時(shí)產(chǎn)生的氣泡,所以需要對(duì)水樣圖像中的顆粒物進(jìn)行分類,識(shí)別出絮凝劑沉淀物和氣泡,并剔除氣泡顆粒,對(duì)絮凝劑參數(shù)加以修正,實(shí)現(xiàn)絮凝劑的準(zhǔn)確投加。

支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)機(jī)器學(xué)習(xí)方法可通過訓(xùn)練對(duì)未分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確有效的預(yù)測(cè)、識(shí)別及分類。SVM需要建立一個(gè)超平面作為決策曲面,使得正例和反例的隔離邊緣被最大化。本文采用徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)為核函數(shù)構(gòu)造最優(yōu)分類超平面[5]。RBF核函數(shù)為:

(1)

其中,xi為輸入模式的第i個(gè)樣本;γ為核函數(shù)的寬度。

當(dāng)用SVM分類,采用RBF核函數(shù)時(shí),需要確定2個(gè)參數(shù)即懲罰因子c與核函數(shù)參數(shù)σ,然后針對(duì)每對(duì)參數(shù)(c,σ)進(jìn)行訓(xùn)練,取效果最好的1對(duì)參數(shù)作為模型參數(shù)。SVM訓(xùn)練分類器流程如圖3所示。

圖3 SVM訓(xùn)練分類器流程

首先對(duì)水下攝像頭實(shí)時(shí)采集的500張?jiān)畧D像進(jìn)行分析處理,得到圖像的各項(xiàng)特征參數(shù)；再結(jié)合水廠工人的經(jīng)驗(yàn),對(duì)每幅原水圖像中的顆粒進(jìn)行人工分類:若某顆粒為氣泡,則將其類別標(biāo)識(shí)定為-1;若某顆粒為雜質(zhì)顆粒,則將其類別標(biāo)識(shí)定為+1。然后根據(jù)這500張?jiān)畧D像的特征向量及類別標(biāo)識(shí)建立SVM分類器的訓(xùn)練素材庫(kù)訓(xùn)練分類器,基于分類模型進(jìn)行識(shí)別、分類。

SVM分類器對(duì)未知原水圖像信息進(jìn)行分類的流程如圖4所示。

圖4 SVM分類器圖像信息分類流程

利用SVM分類模型對(duì)新輸入的原水圖像中顆粒進(jìn)行自動(dòng)分類,即可得到圖像中所有顆粒的類別(氣泡或雜質(zhì)顆粒),從而對(duì)原圖中的顆粒數(shù)目、顆粒總面積及顆粒密度等參數(shù)進(jìn)行修正,得到真正的雜質(zhì)顆粒密度。水質(zhì)圖像分類效果對(duì)比如圖5所示,其中矩形框標(biāo)示出的區(qū)域被分類器識(shí)別為氣泡,其余未被標(biāo)示出的顆粒被識(shí)別為雜質(zhì)顆粒。

圖5 水質(zhì)圖像分類效果對(duì)比

2 絮凝劑投加系統(tǒng)

系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框圖如圖6所示,對(duì)水廠原水圖像進(jìn)行采集處理以及特征提取后,獲得水中絮凝劑的顆粒密度等參數(shù),進(jìn)而根據(jù)6項(xiàng)參數(shù)映射得到投藥量,最后通過模糊PID控制以及PLC電路實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的投藥。

圖6 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)由軟、硬件結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn),硬件部分包括圖像采集裝置和絮凝劑投加控制電路模塊。其中,圖像采集采用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)實(shí)時(shí)抓拍;絮凝劑投加電路由PLC控制的伺服電動(dòng)機(jī)以及電動(dòng)機(jī)組成。

2.1 絮凝劑投加量計(jì)算

圖像處理得到水質(zhì)參數(shù)后,還需結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)的映射來計(jì)算具體的投加量。在水廠水處理過程中,源水水質(zhì)的好壞直接影響絮凝劑的投加量。水質(zhì)越好、顆粒物越少,所需絮凝劑的量就越少;水質(zhì)越差,顆粒物就越多,所需絮凝劑的量就越多。

根據(jù)水處理實(shí)際過程,假設(shè)水質(zhì)以顆粒數(shù)目為單位,通過計(jì)算分析得到投加量Q與顆粒數(shù)目N及平均面積S之間的關(guān)系為:

(2)

2.2 模糊PID控制器

經(jīng)圖像處理后得到的絮凝劑投加量是理想投加量,由于水處理是一個(gè)大時(shí)滯過程,若直接按照理想投加量進(jìn)行投加則會(huì)造成投加不準(zhǔn)確的后果,而模糊PID控制正好可以解決大時(shí)滯性問題[6]。

模糊自適應(yīng)PID控制器是模糊控制器與傳統(tǒng)PID控制器的結(jié)合,以期望值與實(shí)際輸出值的偏差e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量,以修正后的PID參數(shù)ΔKP、ΔKI、ΔKD作為模糊控制器的輸出量[7]。將ΔKP、ΔKI、ΔKD作為常規(guī)PID控制器的輸入量,得到整定后的輸出量KP、KI、KD,并由此參數(shù)控制被控對(duì)象。模糊PID控制系統(tǒng)能在控制過程中對(duì)不確定的條件、參數(shù)、延遲和干擾等因素進(jìn)行檢測(cè)分析,采用模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)KP、KI及KD的在線自整定。

PID控制公式為:

(3)

其中,e(t)為當(dāng)前絮凝劑投加量r(t)和圖像分析得到的投加量y(t)之差,e(t)=r(t)-y(t);u(t)為PID控制后的當(dāng)前投加量;KP為比例增益系數(shù);TI為積分時(shí)間常數(shù);TD為微分時(shí)間常數(shù)。

為了便于計(jì)算,通常需要求PID控制公式的離散形式,其離散公式為:

(4)

其中，T為采樣周期;k為采樣序列號(hào)。

(4)式可進(jìn)一步變?yōu)?

(5)

(5)式中,KP、KI和KD確定后,PID控制器的性能也隨之確定。

2.3 模糊PID控制流程

絮凝劑的模糊控制流程如圖7所示,首先需建立輸入變量和輸出變量的隸屬函數(shù)及模糊控制規(guī)則表;然后獲取當(dāng)前絮凝劑投加量和圖像分析得到的投加量之差e(k),以及這個(gè)差的變化率ec(k);對(duì)e(k)和ec(k)根據(jù)模糊規(guī)則進(jìn)行模糊化,從而得到PID參數(shù)變化量ΔKP、ΔKI及ΔKD;最后計(jì)算新的實(shí)際投加量,并準(zhǔn)備下一次模糊PID控制。如此,一直循環(huán)計(jì)算,直到外部手動(dòng)停止則終止。

圖7 模糊PID控制流程

在PID控制器中,KP、KI、KD值的大小分別影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度、調(diào)節(jié)速度、穩(wěn)態(tài)誤差及動(dòng)態(tài)特性。按照水廠的要求,根據(jù)絮凝劑投加量偏差e的大小,取不同的KP、KI、KD值,并根據(jù)不同的偏差及偏差變化率下對(duì)PID參數(shù)的要求,制定參數(shù)ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊控制規(guī)則。

經(jīng)模糊PID控制計(jì)算后得到的絮凝劑投加量即為實(shí)際的絮凝劑投加量,該投加量通過串口由PC機(jī)發(fā)送到PLC,具體的控制由PLC完成[8]:PLC將投加量信息轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速,再通過伺服驅(qū)動(dòng)器來進(jìn)一步控制電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng),從而實(shí)現(xiàn)絮凝劑的投加控制。

3 絮凝劑投加系統(tǒng)性能分析

絮凝劑投加控制系統(tǒng)硬件平臺(tái)主要實(shí)現(xiàn)絮凝圖像獲取與絮凝劑投加2種控制功能,由PC機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、PLC、電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)以及電源組成。實(shí)物連接圖如圖8所示。

圖8 絮凝劑投加系統(tǒng)實(shí)物

PC機(jī)是軟件系統(tǒng)運(yùn)行的平臺(tái),用于數(shù)據(jù)處理分析以及與絮凝劑投加控制電路的通信;網(wǎng)絡(luò)攝像頭是圖像采集和視頻監(jiān)控的設(shè)備。絮凝劑投加控制電路包括PLC、電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)以及電源。PLC是控制部分的核心,其接收上位機(jī)PC發(fā)來的絮凝劑投加量信息,并將其解析為高速脈沖數(shù)據(jù)傳送到電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)器;然后,伺服驅(qū)動(dòng)器根據(jù)脈沖數(shù)據(jù)控制電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)絮凝劑投加量的控制。

(1) 絮凝圖像特征檢測(cè)分析。由于圖像特征直接影響最后的絮凝劑投加量,系統(tǒng)在圖像處理時(shí),為了減少外界干擾,提高特征分析的準(zhǔn)確性,每次連續(xù)采集12幅圖像,對(duì)每幅圖像進(jìn)行特征提取,分別獲得6項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù),以平均面積為主要依據(jù),去掉平均面積最大和最小的2幅圖像,然后取剩下的10幅圖像特征參數(shù)的平均值，作為此次圖像處理的結(jié)果用于控制1次絮凝劑的投加,如此反復(fù)分析處理來提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可靠性。處理過程中的1幅圖像如圖9所示,上面為抓拍圖像,下面為處理后圖像。從圖9可以看出絮凝圖像的顆粒特征分割較完整,背景中的絮狀物濾除效果較好,系統(tǒng)還可以顯示圖像處理后的每項(xiàng)特征參數(shù)結(jié)果。

(2) 模糊PID控制性能分析。通過圖像特征分析,可以得到絮凝劑的理想投加量,再經(jīng)過模糊PID控制來達(dá)到實(shí)際的投加量。絮凝劑的投加過程如圖10所示。

圖9 絮凝圖像特征參數(shù)分析 圖10 絮凝劑投加量界面

從圖10可以看出:① 由于采用了模糊PID控制,絮凝劑投加量有一個(gè)震蕩過程,但此震蕩過程次數(shù)少,能較快逼近實(shí)際投加量;② 系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)顯示投加量,投加量為2.15 g左右,對(duì)應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)速為215 r/min。此外,觀察圖10中的3次投加量模糊PID控制,第1次的投加量從震蕩到平穩(wěn)約需5 ms,然后突然下降到約0.5 g投加量時(shí),其震蕩時(shí)間約為10 ms,此后又急劇上升到2.15 g,其震蕩時(shí)間約為20 ms,并且這3個(gè)投加階段控制的超調(diào)量也不是很大,可見系統(tǒng)的模糊PID控制效果非常好,能快速響應(yīng)且震蕩次數(shù)少,這對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定有極大的促進(jìn)作用。

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于機(jī)器視覺和模糊控制的全自動(dòng)自來水廠絮凝劑投加控制系統(tǒng)。系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)攝像頭連接、水廠畫面實(shí)時(shí)監(jiān)控;完成了圖像抓拍、截取、灰度化、增強(qiáng)、分割以及顆粒分類分析等圖像處理功能;得到絮凝劑的關(guān)鍵參數(shù),并由特征參數(shù)計(jì)算出理想投加量;完成了模糊PID的控制功能,將理想投加量轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際投加量;實(shí)現(xiàn)了圖像特征參數(shù)、電機(jī)轉(zhuǎn)速以及絮凝投加量的虛擬儀表顯示;實(shí)現(xiàn)了上位機(jī)PC與下位機(jī)PLC的串口通信,能實(shí)現(xiàn)通過PLC控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速。 實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明,系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期目標(biāo),能定時(shí)完成圖像處理與分析、絮凝劑投加量模糊PID控制以及控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)等一系列功能,實(shí)現(xiàn)了絮凝劑自動(dòng)投加控制功能,具有安全可靠、穩(wěn)定性強(qiáng)、可擴(kuò)展性高等特點(diǎn)。

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(責(zé)任編輯 張淑艷)

Waterworks flocculants dosing control system based on machine vision and fuzzy control

ZHU Yi, CAI Yaqiong, CHEN Keyu

(Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology of Ministry of Education, Xiamen University, Xiamen 361005, China)

The realization of automatic flocculants dosing in water treatment process has become one of the problems which need to be solved urgently in the development of waterworks in recent years. In this paper, a kind of low cost automatic waterworks flocculants dosing control system based on machine vision and fuzzy control is put forward. The system first collects water samples image by camera, obtains water quality parameters through the image processing, and then gets flocculants dosage according to the parameter mapping. Finally, it realizes the flocculants dosing automatically through the fuzzy proportion integration differentiation(PID) control and the communication between PC and programmable logic controller(PLC). This system mainly has been developed with the combination of software and hardware, which can realize the image processing analysis and realize the flocculants dosing control automatically.

image processing; machine vision; fuzzy proportion integration differentiation(PID); water quality characteristics detection; flocculants dosing

2016-07-10；

2016-10-10

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61501386;61471308;61571377)

朱 逸(1990-),男,福建莆田人,廈門大學(xué)助理工程師; 陳柯宇(1985-),男,河北邯鄲人,博士,廈門大學(xué)工程師,碩士生導(dǎo)師,通訊作者,E-mail:chenkeyu@xmu.edu.cn.

10.3969/j.issn.1003-5060.2017.08.010

TN911.73;TU991.21

A

1003-5060(2017)08-1059-06