【摘 要】
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随着环境领域数字化变革的不断推进,智能监测逐渐成为当前在线监测的主流趋势。污泥沉降比是反应活性污泥性能的主要参数和评价活性污泥系统运行稳定性的关键指标。然而,传统监测方法具有滞后性,且费时费力,而目前关于污泥沉降比的智能监测方法还存在抗干扰能力弱、泛化能力差、样本获取难等问题。以上双重因素的影响致使污泥沉降比的智能监测还未能有一套高效成熟的方法。计算机视觉算法主要包括图像处理、机器学习和深度学习等
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随着环境领域数字化变革的不断推进,智能监测逐渐成为当前在线监测的主流趋势。污泥沉降比是反应活性污泥性能的主要参数和评价活性污泥系统运行稳定性的关键指标。然而,传统监测方法具有滞后性,且费时费力,而目前关于污泥沉降比的智能监测方法还存在抗干扰能力弱、泛化能力差、样本获取难等问题。以上双重因素的影响致使污泥沉降比的智能监测还未能有一套高效成熟的方法。计算机视觉算法主要包括图像处理、机器学习和深度学习等,是当前实现智能监测的核心技术。其中,深度学习是目前最热门的研究方向,但深度学习通常需要海量数据来训练模型,在环保领域往往缺少海量关联数据,无法快速实现算法优化。这一需求与供给间难以平衡的现状成为拓展深度学习应用领域的最大矛盾。针对上述问题,本文从智能监测污泥沉降比和减轻海量数据标注的角度入手展开了系列研究。设计了无需刻度信息识别的图像处理方法,并搭建了基于语义分割的污泥沉降比识别模型,利用语义分割模型对沉降污泥和上清液进行精准分割。通过语义分割结果结合图像处理算法计算污泥沉降比,进一步提高了模型泛化能力。在此基础上,构建污泥沉降比识别的分类模型,对比人工标注、图像处理标注和语义分割标注对模型性能的影响,考察机器标注代替人工标注可行性。论文的主要研究内容和结果如下:（1）针对量筒刻度信息易受干扰的问题,采用灰度处理、图像滤波、边缘检测和形态学操作等算法,设计了无需刻度信息识别污泥沉降比的图像处理方法。通过图像处理识别沉降污泥和上清液高度,并根据其高度计算污泥沉降比。本文采用了无刻度标识的透明玻璃容器测定污泥沉降比,图像处理方法对此类图像的识别结果与测量值拟合R~2高达0.99,均方误差仅为0.199,结果表明图像处理方法可精确地识别无刻度标识的污泥沉降比图,该方法具有代替已有识别技术的潜力。（2）针对复杂背景中目标对象的边缘特征提取困难问题,搭建了基于HRNet的语义分割模型。该模型可精准分割沉降污泥和上清液,沉降污泥和上清液的交并比和像素精度都高达0.9以上,图像整体平均交并比高达0.97。分割图像结合图像处理算法计算污泥沉降比,识别结果与测量值拟合R~2高达0.99,MSE为0.585。与单一图像处理方法相比,语义分割模型的MSE相对较高,但能识别复杂背景图像。（3）针对（1）（2）背景干扰造成识别精度下降的问题,采用图像分类的方法,搭建了VGG16、Res Net50和Mobilenet 3种分类模型,模型的识别值与复杂背景图像的测量值拟合R~2高达0.99,MSE仅为0.0001,该结果表明分类模型抗背景干扰能力强,但分类模型应用需要海量样本,并且随着分类量越多,精度要求越高,样本需求量越大。（4）针对深度学习海量数据样本获取难的问题,在（1）（2）（3）的基础上,由单一图像处理标注的分类模型,识别值和测量值拟合R~2为0.61,MSE为22.769;由多种图像处理方法结合标注的分类模型,识别值与测量值拟合R~2为0.99,MSE为0.403;由语义分割标注的分类模型,识别值与测量值拟合R~2为0.99,MSE为0.663。结果表明计算机标注代替人工标注具有可行性,有效地减少了人工和时间成本。综上所述,本研究先后通过图像处理和深度学习应用在污泥沉降比识别中,成功解决了上述抗干扰能力弱、泛化能立差以及样本获取难的问题。图像处理方法识别污泥沉降比可不再局限于识别刻度信息,并且结合语义分割算法可有效提高模型性能。此外,根据上述方法进行样本标注,分类模型仍具有良好的识别效果,表明计算机标注可用来大规模减少人工标注,从而大量减少人工成本。
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