[发明专利]混凝图片的拍摄装置、拍摄方法及控制絮凝的加药方法

说明书

本发明公开的一种混凝图片的拍摄装置，包括有由上至下依次设置的搅拌器、反应容器及升降台，透明容器的一侧设置有高速摄像机，反应容器的另一侧设置有平面光源；工业高速摄像机安装在支架上。该装置用于拍摄得到加入混凝剂后水样的混凝图片。还公开了一种混凝图片的拍摄方法及一种机器学习控制絮凝的加药方法。该加药方法对不同水质絮凝图像进行分类识别，建立水质与絮凝剂投加量的函数关系，从实现絮凝剂的精准投加。

技术领域

本发明属于水处理投加技术领域，具体涉及一种混凝图片的拍摄装置，还涉及一种混凝图片的拍摄方法，还涉及一种机器学习控制絮凝的加药方法。

背景技术

絮凝加药是水处理领域中的一个重要环节，加注量的准确与否直接关系到出水水质和生产成本，而絮凝剂的精准投加却难以实现，在当前市场中在线絮凝控制工艺主要包括以下几个方面：

第一、以流动电流为监测信号，实现在线投加量控制。通过检测加药后水体导电电流大小，以其作为控制信号，调节计量泵变频器，从而控制絮凝剂投加量，使水体导电电流保持在恒定的范围。该工艺设备构造简单，检测信号单一，适用于各类水处理工艺的絮凝单元操作，然而，由于絮凝处理效果不可避免地受到浊度、pH、UV254、温度等水质参数影响，在应用过程中，须结合实际水质条件与工艺参数，对该控制参数进行改进与修正，从而实现最佳的控制效果。因此，该工艺在实际中的应用仍受到较大限制。

第二、以光学检测信号为监测信号，实现在线絮凝剂的投加。水体加药后形成絮体，会使水中的光学特性发生变化，结合光学原理，通过检测光学信号，使其作为控制信号，调节计量变频泵，从而控制絮凝剂的投加。该工艺检测速度快，检测信号单一，操作简单。在实际应用中絮凝的主体受到不同尺寸的物质影响较大，因此不能发挥其预想的作用，如分光光度法不能用于分析粒径大于3um的颗粒导致不能在实际的应用中被深入推广，荧光法需要一定的pH值和盐度控制等。

第三、利用光电原理来检测水中絮体颗粒的变化(颗粒尺寸和数量)进而达到在线连接控制的一项新技术。该技术的优点是成功解决了流动电流法受制于单个机理的问题。但该技术目前也存在一些较为明显的缺点，如存在着滞后时间长，原水浊度变化对系统设定值影响较大，与工艺相似性差，系统不易稳定等。因此，在使用过程中谨慎使用。

第四基于人工神经网络的控制方法人工神经网络基于神经元的结构与功能，通过模拟神经元的功能与结构，以及神经元的网络体系而被建立。其中前馈型网络和反馈型神经网络最为典型。而在混凝控制过程中，前馈型神经网络则是最佳的选择。因此絮凝投药系统基于上述的神经网络，并结合水处理过程的特点，找出影响絮凝效果的重要因素，以影响因素作为输入层，以絮凝剂投加量作为输出层。但是在絮凝过程影响因素众多需要大量的实验数据，这种获取样本数据的方法的难点在于如何确保大量数据的准确性和全面性，同时试验周期长，工作量大，这要求检测人员有一丝不苟的敬业精神。而卷积神经网络是一种著名的深度学习架构，其灵感来源于生物的视觉机制。卷积神经网络可利用像素图图像来完成视觉识别、分类以及目标检测和目标追踪。因为絮凝过程伴随者絮体结构以及水质颜色等现象的变化。因此，可以将水下絮体图像采集与卷织神经网络相结合，来实现在线絮凝优化控制。无需预设参数仅仅通过图像识别建立絮体图像与混凝剂的对应关系，实现了真正意义上的在线投加。

发明内容

本发明的目的是提供一种混凝图片的拍摄装置，该装置用于拍摄得到加入混凝剂后水样的混凝图片。

本发明的第二个目的是提供一种混凝图片的拍摄方法。

本发明的第三个目的是提供一种机器学习控制絮凝的加药方法，对不同水质絮凝图像进行分类识别，建立水质与絮凝剂投加量的函数关系，从实现絮凝剂的精准投加。

本发明所采用的第一个技术方案是，一种混凝图片的拍摄装置，包括有由上至下依次设置的搅拌器、反应容器及升降台，透明容器的一侧设置有高速摄像机，反应容器的另一侧设置有平面光源；工业高速摄像机安装在支架上。

本发明的特征还在于，