随着社会经济的发展,水污染现象日益严重。如何对污水进行治理已经是国家高度重视的问题。水质的好坏直接关系到人们的生活健康,污水悬浮颗粒浓度是衡量水质的一个重要指标,准确检测污水悬浮颗粒浓度对保证污水处理的出水质量以及判断排泥时间起着关键作用。传统的污水悬浮颗粒浓度检测装置实时性、在线性差,长时间受到污水的浸泡和冲刷,不仅影响测量的准确性,而且极其容易损坏。本课题针对传统检测装置的不足,综合比较光电检测法、超声波检测法、微波检测法的优缺点,提出了一种基于图像处理的污水悬浮颗粒浓度检测方法。该方法的主要特点是利用了图像处理技术,基于水和悬浮颗粒对光的反射特性不同,利用FPGA处理器控制高分辨率的防水摄像头采集污水处理工艺氧化沟中的污水图像,运用图像处理算法对采集的污水图像进行处理,提取特征值,计算出污水悬浮颗粒浓度值。本课题首先介绍了检测系统的关键技术——数字图像处理技术,包括图像的滤波去噪、图像的光照不均匀校正、图像的阈值分割以及图像的特征提取,结合Matlab工具对实际采集的污水图像进行仿真和分析,计算出污水悬浮颗粒浓度。同时对检测系统的整体方案进行了设计,包括硬件电路设计和软件算法设计,使系统能够实现对污水悬浮颗粒浓度的检测、发送、显示、语音播报,同时结合浓度大小控制排泥时间。其中,硬件电路设计包括FPGA最小系统、图像采集模块、VGA显示模块、语音模块、Zigbee无线传输模块、RS485通信模块。系统软件设计包括主程序设计、光照不均匀校正算法设计、自适应模糊阈值分割算法设计等。综合整篇文章,主要是针对污水图像的处理过程进行研究,图像预处理、图像处理以及图像特征值的提取,最关键是对图像处理中的阈值分割技术的研究,最终准确计算出污水悬浮颗粒的浓度,实现了本课题的要求。