水质分析智能识别系统

基于工业相机和AI技术的水质SV30沉降比与矾花形态智能识别分析系统。

项目背景

在污水处理和自来水净化过程中，SV30（污泥沉降比）和矾花形态是评估水处理效果的重要指标。传统人工观测方式存在效率低、主观性强、无法24小时监测等问题。本项目通过工业相机实时采集图像/视频数据，结合OpenCV图像处理和深度学习技术，实现水质指标的自动化智能识别与分析。

技术架构

硬件系统

• 高精度工业相机（支持GigE/USB3.0协议）
• 可编程LED环形光源，确保稳定光照条件
• 边缘计算设备（NVIDIA Jetson / 工控机）
• 标准化采样容器与支架系统

软件技术栈

• 图像采集: OpenCV + 工业相机SDK
• 图像预处理: 去噪、增强、ROI提取、透视校正
• SV30识别: 边缘检测 + 液面分割算法
• 矾花分析: YOLO/U-Net 深度学习模型
• 数据存储: 时序数据库 + 图像归档
• 可视化: Web Dashboard 实时展示

核心功能

SV30沉降比识别

• 实时追踪污泥沉降过程
• 自动识别泥水分界面
• 精确计算30分钟沉降比
• 生成沉降曲线与趋势分析

矾花形态识别

• 矾花大小分布统计
• 矾花密度与均匀度分析
• 絮凝效果实时评估
• 异常矾花自动报警

智能分析与预警

• 历史数据对比分析
• 水质趋势预测
• 异常工况自动报警
• 投药量优化建议

项目成果

• 识别准确率达95%以上
• 实现7x24小时无人值守监测
• 降低人工巡检成本60%
• 辅助优化投药量，节省药剂成本15%