欧美在线观看视频网站,亚洲熟妇色自偷自拍另类,啪啪伊人网,中文字幕第13亚洲另类,中文成人久久久久影院免费观看 ,精品人妻人人做人人爽,亚洲a视频

一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法

文檔序號(hào):6207036閱讀:370來(lái)源:國(guó)知局
專利名稱:一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及工業(yè)過(guò)程控制中的液位檢測(cè)技術(shù),特別涉及一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法。
背景技術(shù)
近年來(lái),連續(xù)流動(dòng)的微觀流體學(xué)在化學(xué)工程中的應(yīng)用技術(shù),即微化工工藝,在微觀技術(shù)領(lǐng)域和化學(xué)工程領(lǐng)域都得到了越來(lái)越多的重視。微化工的工藝過(guò)程可以在較小體積范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)化學(xué)反應(yīng)的連續(xù)進(jìn)行,使反應(yīng)的轉(zhuǎn)化率、選擇性均有明顯提高,傳熱系數(shù)和傳質(zhì)性能與常規(guī)尺度的化工工藝相比得到顯著強(qiáng)化。微化工的新工藝可以滿足工業(yè)規(guī)模生產(chǎn)對(duì)過(guò)程強(qiáng)化的要求,實(shí)現(xiàn)反應(yīng)過(guò)程“更好”(高收率,更好的選擇性)、“更快”(高時(shí)空收率,高生產(chǎn)能力)、“更便宜”(低資金投入,低運(yùn)行成本)、“更安全”(環(huán)保,降低危險(xiǎn))。對(duì)于常規(guī)尺度的化工過(guò)程而言,液位等重要化工過(guò)程參數(shù)的檢測(cè)技術(shù)已成熟,可以滿足現(xiàn)有化工廠等流程工業(yè)企業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)對(duì)檢測(cè)技術(shù)的要求。然而,對(duì)于微化工裝置而言,由于其物理尺度往往為毫米級(jí)甚至更小,在極其狹小的物理空間中如何實(shí)現(xiàn)對(duì)液位等過(guò)程參數(shù)的檢測(cè),是微化工在實(shí)際應(yīng)用中亟待解決的重要難題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的問(wèn)題是提供一種基于圖像識(shí)別的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,以解決微化工過(guò)程控制中的液位測(cè)量問(wèn)題。為此,本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:在獲取液位圖像后,依次采用液位圖像預(yù)處理算法以獲得所述液位圖像的二值圖、采用液位角點(diǎn)檢測(cè)算法得到液位特征點(diǎn)的位置,通過(guò)所述特征點(diǎn)的位置來(lái)實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前液位的高度。所述液位圖像預(yù)處理算法以獲得所述液位圖像的二值圖;所述液位圖像預(yù)處理算法由液位圖像灰度化算法、液位圖像二值化算法、液位圖像邊緣檢測(cè)算法組成;所述液位圖像灰度化算法將每個(gè)液位圖像由彩色圖轉(zhuǎn)化為灰度圖;所述液位圖像二值化算法將每個(gè)灰度圖按照閾值轉(zhuǎn)化為二值圖;所述液位圖像邊緣檢測(cè)算法提取每個(gè)二值圖的邊緣信息。所述液位角點(diǎn)檢測(cè)算法采用角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)計(jì)算液位輪廓的特征點(diǎn),并通過(guò)計(jì)算所有特征點(diǎn)的平均值得到液位的高度。本發(fā)明的有益效果是提供了一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)技術(shù),為測(cè)量微化工過(guò)程的液位提供了一種低成本并且高效的技術(shù)方案。本發(fā)明采用圖像預(yù)處理算法得到液位的大致輪廓,并采用角點(diǎn)檢測(cè)算法得到液位的高度,計(jì)算結(jié)果精確且速度較快。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,該方法可以實(shí)時(shí)測(cè)量液位,并且有較高的精度。在幀率為20fps、液位圖像大小為300X300的條件下,檢測(cè)間隔最小可縮短為10毫秒,測(cè)量相對(duì)誤差僅為2.5%。本發(fā)明提出的基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,可以對(duì)單個(gè)微化工過(guò)程中的液位或同時(shí)對(duì)多個(gè)微化工過(guò)程中的液位進(jìn)行實(shí)時(shí)、在線、精確、低成本、非接觸式的液位檢測(cè),可廣泛應(yīng)用于各類微化工過(guò)程的液位檢測(cè)。


圖1為基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法的算法流程圖。圖2為液位檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖3為液位檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)側(cè)視圖。圖4為陣列式液位檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖中標(biāo)號(hào)分別表示如下:1、被測(cè)微化工過(guò)程設(shè)備,2、液位,3、攝像頭或相機(jī),4、電腦或電子計(jì)算設(shè)備。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明的具體實(shí)施方式
,包括算法實(shí)現(xiàn)和裝置實(shí)現(xiàn)兩部分,以下將分別進(jìn)行具體說(shuō)明。 I算法實(shí)現(xiàn)如圖1所示,基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法的算法,依次包括液位圖像采集、液位圖像灰度化、液位圖像二值化、液位圖像邊緣檢測(cè)、液位圖像角點(diǎn)檢測(cè),分別說(shuō)明如下:1.1液位圖像采集、液位圖像灰度化與液位圖像二值化通過(guò)圖像采集裝置將圖像數(shù)據(jù)采集至圖像處理裝置。若采集到的圖像為液位陣列,則需要將圖像進(jìn)行分割,得到單個(gè)液位的圖像。一般而言,采集到的圖像為RGB圖像,因此需要將采集到的RGB圖像按照如下公式轉(zhuǎn)換為8位灰度圖,其中GRAY為灰度值,R、G、B為對(duì)應(yīng)原色值:GRAY = 0.299R+0.587G+0.114B(I)然后將8位灰度圖按照如下公式和閾值轉(zhuǎn)換為二值圖像,其中SRC為原像素點(diǎn)的灰度值,DST為轉(zhuǎn)換后的像素值,Threshold為閾值:DST = (SRC > Threshold 。: 255)(2)I.2液位圖像邊緣檢測(cè)本發(fā)明采用最為常用的Canny邊緣檢測(cè)算法,具體算法描述可參考論文“AComputational Approach to Edge Detection”,以及開(kāi)源軟件 OpenCV 的具體實(shí)現(xiàn)。1.3液位圖像角點(diǎn)檢測(cè)當(dāng)被測(cè)液位的變動(dòng)較為平緩,并且雜質(zhì)較少時(shí),本發(fā)明建議采用基于角點(diǎn)檢測(cè)的液位跟蹤,具體的檢測(cè)算法如下: 初始化跟蹤區(qū)域,以矩形選擇液位可能移動(dòng)的范圍,該范圍內(nèi)不能包含其他特征明顯的物體; 利用Sobel算子計(jì)算跟蹤區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)矩陣M(ix)W,col),計(jì)算模板如下,其中G(row, col)為以點(diǎn)(row, col)為中心的9X9方格:
權(quán)利要求
1.一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,其特征在于,它通過(guò)連續(xù)拍攝采集所述微化工過(guò)程內(nèi)的液位圖像,來(lái)實(shí)時(shí)計(jì)算液位高度。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,其特征在于,所述液位圖像依次采用液位圖像預(yù)處理算法以獲得所述液位圖像的二值圖、采用液位角點(diǎn)檢測(cè)算法得到液位特征點(diǎn)的位置,通過(guò)所述特征點(diǎn)的位置來(lái)實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前液位的高度。
3.如權(quán)利要求2所述的一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,其特征在于它采用液位圖像預(yù)處理算法以獲得所述液位圖像的二值圖;所述液位圖像預(yù)處理算法由液位圖像灰度化算法、液位圖像二值化算法、液位圖像邊緣檢測(cè)算法組成;所述液位圖像灰度化算法將每個(gè)液位圖像由彩色圖轉(zhuǎn)化為灰度圖;所述液位圖像二值化算法將每個(gè)灰度圖按照閾值轉(zhuǎn)化為二值圖;所述液位圖像邊緣檢測(cè)算法提取每個(gè)二值圖的邊緣信息。
4.如權(quán)利要求2所述的一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,其特征在于所述液位角點(diǎn)檢測(cè)算法采用角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)計(jì)算液位輪廓的特征點(diǎn),并通過(guò)計(jì)算所有特征點(diǎn)的平均值得到液位的高度。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,通過(guò)攝像頭或相機(jī)連續(xù)拍攝采集微化工過(guò)程的液位圖像,所采集的液位圖像依次采用液位圖像預(yù)處理算法以獲得液位圖像的二值圖、采用液位角點(diǎn)檢測(cè)算法得到液位特征點(diǎn)的位置,通過(guò)特征點(diǎn)的位置來(lái)實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前液位的高度。本發(fā)明提出的基于圖像的微化工過(guò)程液位檢測(cè)方法,可以對(duì)單個(gè)微化工過(guò)程中的液位或同時(shí)對(duì)多個(gè)微化工過(guò)程中的液位進(jìn)行實(shí)時(shí)、在線、精確、低成本、非接觸式的液位檢測(cè),可廣泛應(yīng)用于各類微化工過(guò)程的液位檢測(cè)。
文檔編號(hào)G01F23/00GK103196514SQ20131007718
公開(kāi)日2013年7月10日 申請(qǐng)日期2013年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月11日
發(fā)明者盧建剛, 葉昕鑫 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)
網(wǎng)友詢問(wèn)留言 已有0條留言
  • 還沒(méi)有人留言評(píng)論。精彩留言會(huì)獲得點(diǎn)贊!
1
大邑县| 湘西| 房山区| 微山县| 高安市| 宁德市| 莱西市| 海城市| 新邵县| 沂源县| 佛教| 平乡县| 吴旗县| 庆阳市| 宜兰县| 大冶市| 黄龙县| 五河县| 偏关县| 尖扎县| 双流县| 阜城县| 剑阁县| 阜城县| 武宁县| 房产| 湄潭县| 桐庐县| 雷波县| 西吉县| 丰都县| 同心县| 凭祥市| 西华县| 韶山市| 夹江县| 博野县| 太谷县| 钟山县| 稷山县| 玉屏|