采用機器視覺與模糊控制的水廠絮凝劑投加控制系統

朱 逸, 蔡雅瓊, 陳柯宇

(廈門大學 水聲通信與海洋信息技術教育部重點實驗室,福建 廈門 361005)

采用機器視覺與模糊控制的水廠絮凝劑投加控制系統

朱 逸, 蔡雅瓊, 陳柯宇

(廈門大學 水聲通信與海洋信息技術教育部重點實驗室,福建 廈門 361005)

在自來水廠水處理工藝流程中實現絮凝劑自動投加是目前迫切需要解決的問題之一。文章提出了一種基于機器視覺和模糊控制的全自動自來水廠絮凝劑投加控制系統,系統首先通過攝像頭采集水樣圖像,通過圖像處理得到水質參數,然后根據參數映射得到絮凝劑的投加量,通過模糊PID控制以及上位機PC與下位機可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)之間的通信實現對絮凝劑的自動投加。系統通過軟件和硬件相結合能較好地實現圖像處理分析,完成絮凝劑投加量的控制。

圖像處理;機器視覺;模糊PID;水質特征檢測;絮凝劑投加

在自來水廠的水處理過程中,需要進行水質特征檢測和絮凝劑投加控制。傳統的水質特征檢測方法有肉眼觀察法、測量電解質法,但存在工人的主觀性和電解質分布不均勻的問題。目前應用的自動水質監測系統,主要有以下3種:① 利用紫外線可見光譜分析測定水中的金屬離子、非金屬離子及有機物污染的水質監測法[1];② 基于水質監測過程中多個參數之間的相關信息以及相關向量機(relevance vector machine,RVM)理論的水質自動檢測傳感器[2];③ 通過無線傳感器節點采集被監測水域水質參數數據,實現對水質污染指標的監測[3]。

我國目前的大部分中小型水廠在混凝環節均采用人工投加混凝劑的方式,由于工人憑主觀經驗進行投加,出水水質難以達到安全可靠。本文提出了一種以機器視覺作為水質檢測方法,以可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)和模糊PID (Proportion Integration Differentiation) 控制相結合為絮凝劑投加控制手段的水處理系統。該系統運用機器視覺的方法對絮凝水樣進行分析,得到水樣的關鍵特征,由PC機通過串口發送控制指令到PLC,再由PLC控制電機的轉動來達到控制絮凝劑投加量的目的。由于圖像處理速度快且準確,因此,該系統能及時調整投加量來應對惡劣天氣帶來的影響,具有較快的反應速度。采用該系統能夠有效降低人工成本,且能保證出水水質的安全性;同時,該系統安裝較容易,能在絕大多數水廠進行推廣。

1 絮凝圖像處理及分類識別

基本絮凝圖像分類識別系統主要由3個部分構成:圖像信息的采集、圖像處理及特征參數的抽取、分類識別。圖像分類識別的流程如圖1所示。

圖1 圖像分類識別流程

1.1 圖像處理

因為圖像采集設備和拍攝環境等客觀因素的影響,采集到的原水水質圖像存在一些噪聲干擾,所以需要首先針對具體的原水圖像進行預處理,使圖像更適合進一步的特征提取和目標顆粒的分類識別。

為提高計算機處理速度和排除圖像邊緣信息的干擾,從原始圖像的中心開始,保持高寬比截取原圖像的3/4作為待處理圖像;采用加權平均法實現彩色圖像的灰度化處理。原水圖像中含有水、懸浮顆粒和氣泡,為突出懸浮顆粒,同時降低水背景信息,對灰度化后的圖像做空間域圖像增強處理;氣泡和懸浮顆粒相對于背景來說具有更高的亮度,因此增強后的圖像中主要保留了原水中的懸浮顆粒和氣泡信息。本文對灰度化后的原水圖像進行了多種預處理比較后,最終采用灰度指數變換法。

圖像分割是將圖像中有意義的特征或區域提取出來的過程,它是目標特征提取、識別與跟蹤的前提。本系統采用基于區域的最大類間閥值分割法[4]。

絮凝圖像處理效果如圖2所示,整個處理流程能很好地獲得絮凝劑顆粒形態,并能將背景顆粒過濾掉,保證圖像的完整性和有效性。

圖2 絮凝圖像處理效果

1.2 絮凝劑顆粒分析

顆粒分析是圖像處理的最后一步,要確定顆粒數目、顆粒總面積、平均面積、平均粒徑、最大面積以及顆粒密度。系統根據這6項參數判斷絮凝劑的投加量是否合適。

因為拍攝得到的圖像中顆粒并非全部是絮凝劑沉淀物,還有些是攪拌時產生的氣泡,所以需要對水樣圖像中的顆粒物進行分類,識別出絮凝劑沉淀物和氣泡,并剔除氣泡顆粒,對絮凝劑參數加以修正,實現絮凝劑的準確投加。

支持向量機(support vector machine,SVM)機器學習方法可通過訓練對未分類的數據進行準確有效的預測、識別及分類。SVM需要建立一個超平面作為決策曲面,使得正例和反例的隔離邊緣被最大化。本文采用徑向基函數(radial basis function,RBF)為核函數構造最優分類超平面[5]。RBF核函數為:

(1)

其中,xi為輸入模式的第i個樣本;γ為核函數的寬度。

當用SVM分類,采用RBF核函數時,需要確定2個參數即懲罰因子c與核函數參數σ,然后針對每對參數(c,σ)進行訓練,取效果最好的1對參數作為模型參數。SVM訓練分類器流程如圖3所示。

圖3 SVM訓練分類器流程

首先對水下攝像頭實時采集的500張原水圖像進行分析處理,得到圖像的各項特征參數；再結合水廠工人的經驗,對每幅原水圖像中的顆粒進行人工分類:若某顆粒為氣泡,則將其類別標識定為-1;若某顆粒為雜質顆粒,則將其類別標識定為+1。然后根據這500張原水圖像的特征向量及類別標識建立SVM分類器的訓練素材庫訓練分類器,基于分類模型進行識別、分類。

SVM分類器對未知原水圖像信息進行分類的流程如圖4所示。

圖4 SVM分類器圖像信息分類流程

利用SVM分類模型對新輸入的原水圖像中顆粒進行自動分類,即可得到圖像中所有顆粒的類別(氣泡或雜質顆粒),從而對原圖中的顆粒數目、顆粒總面積及顆粒密度等參數進行修正,得到真正的雜質顆粒密度。水質圖像分類效果對比如圖5所示,其中矩形框標示出的區域被分類器識別為氣泡,其余未被標示出的顆粒被識別為雜質顆粒。

圖5 水質圖像分類效果對比

2 絮凝劑投加系統

系統的總體設計框圖如圖6所示,對水廠原水圖像進行采集處理以及特征提取后,獲得水中絮凝劑的顆粒密度等參數,進而根據6項參數映射得到投藥量,最后通過模糊PID控制以及PLC電路實現相應的投藥。

圖6 系統框架結構

系統由軟、硬件結合的方式實現,硬件部分包括圖像采集裝置和絮凝劑投加控制電路模塊。其中,圖像采集采用網絡攝像機實時抓拍;絮凝劑投加電路由PLC控制的伺服電動機以及電動機組成。

2.1 絮凝劑投加量計算

圖像處理得到水質參數后,還需結合人工經驗進行參數的映射來計算具體的投加量。在水廠水處理過程中,源水水質的好壞直接影響絮凝劑的投加量。水質越好、顆粒物越少,所需絮凝劑的量就越少;水質越差,顆粒物就越多,所需絮凝劑的量就越多。

根據水處理實際過程,假設水質以顆粒數目為單位,通過計算分析得到投加量Q與顆粒數目N及平均面積S之間的關系為:

(2)

2.2 模糊PID控制器

經圖像處理后得到的絮凝劑投加量是理想投加量,由于水處理是一個大時滯過程,若直接按照理想投加量進行投加則會造成投加不準確的后果,而模糊PID控制正好可以解決大時滯性問題[6]。

模糊自適應PID控制器是模糊控制器與傳統PID控制器的結合,以期望值與實際輸出值的偏差e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量,以修正后的PID參數ΔKP、ΔKI、ΔKD作為模糊控制器的輸出量[7]。將ΔKP、ΔKI、ΔKD作為常規PID控制器的輸入量,得到整定后的輸出量KP、KI、KD,并由此參數控制被控對象。模糊PID控制系統能在控制過程中對不確定的條件、參數、延遲和干擾等因素進行檢測分析,采用模糊推理的方法實現PID參數KP、KI及KD的在線自整定。

PID控制公式為:

(3)

其中,e(t)為當前絮凝劑投加量r(t)和圖像分析得到的投加量y(t)之差,e(t)=r(t)-y(t);u(t)為PID控制后的當前投加量;KP為比例增益系數;TI為積分時間常數;TD為微分時間常數。

為了便于計算,通常需要求PID控制公式的離散形式,其離散公式為:

(4)

其中，T為采樣周期;k為采樣序列號。

(4)式可進一步變為:

(5)

(5)式中,KP、KI和KD確定后,PID控制器的性能也隨之確定。

2.3 模糊PID控制流程

絮凝劑的模糊控制流程如圖7所示,首先需建立輸入變量和輸出變量的隸屬函數及模糊控制規則表;然后獲取當前絮凝劑投加量和圖像分析得到的投加量之差e(k),以及這個差的變化率ec(k);對e(k)和ec(k)根據模糊規則進行模糊化,從而得到PID參數變化量ΔKP、ΔKI及ΔKD;最后計算新的實際投加量,并準備下一次模糊PID控制。如此,一直循環計算,直到外部手動停止則終止。

圖7 模糊PID控制流程

在PID控制器中,KP、KI、KD值的大小分別影響系統的響應速度、調節速度、穩態誤差及動態特性。按照水廠的要求,根據絮凝劑投加量偏差e的大小,取不同的KP、KI、KD值,并根據不同的偏差及偏差變化率下對PID參數的要求,制定參數ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊控制規則。

經模糊PID控制計算后得到的絮凝劑投加量即為實際的絮凝劑投加量,該投加量通過串口由PC機發送到PLC,具體的控制由PLC完成[8]:PLC將投加量信息轉化為對應的轉速,再通過伺服驅動器來進一步控制電機的轉動,從而實現絮凝劑的投加控制。

3 絮凝劑投加系統性能分析

絮凝劑投加控制系統硬件平臺主要實現絮凝圖像獲取與絮凝劑投加2種控制功能,由PC機、網絡攝像頭、PLC、電機伺服驅動器、電機以及電源組成。實物連接圖如圖8所示。

圖8 絮凝劑投加系統實物

PC機是軟件系統運行的平臺,用于數據處理分析以及與絮凝劑投加控制電路的通信;網絡攝像頭是圖像采集和視頻監控的設備。絮凝劑投加控制電路包括PLC、電機伺服驅動器、電機以及電源。PLC是控制部分的核心,其接收上位機PC發來的絮凝劑投加量信息,并將其解析為高速脈沖數據傳送到電機伺服驅動器;然后,伺服驅動器根據脈沖數據控制電機的轉動實現絮凝劑投加量的控制。

(1) 絮凝圖像特征檢測分析。由于圖像特征直接影響最后的絮凝劑投加量,系統在圖像處理時,為了減少外界干擾,提高特征分析的準確性,每次連續采集12幅圖像,對每幅圖像進行特征提取,分別獲得6項關鍵參數,以平均面積為主要依據,去掉平均面積最大和最小的2幅圖像,然后取剩下的10幅圖像特征參數的平均值，作為此次圖像處理的結果用于控制1次絮凝劑的投加,如此反復分析處理來提高系統數據的可靠性。處理過程中的1幅圖像如圖9所示,上面為抓拍圖像,下面為處理后圖像。從圖9可以看出絮凝圖像的顆粒特征分割較完整,背景中的絮狀物濾除效果較好,系統還可以顯示圖像處理后的每項特征參數結果。

(2) 模糊PID控制性能分析。通過圖像特征分析,可以得到絮凝劑的理想投加量,再經過模糊PID控制來達到實際的投加量。絮凝劑的投加過程如圖10所示。

圖9 絮凝圖像特征參數分析 圖10 絮凝劑投加量界面

從圖10可以看出:① 由于采用了模糊PID控制,絮凝劑投加量有一個震蕩過程,但此震蕩過程次數少,能較快逼近實際投加量;② 系統可以實時顯示投加量,投加量為2.15 g左右,對應電機轉速為215 r/min。此外,觀察圖10中的3次投加量模糊PID控制,第1次的投加量從震蕩到平穩約需5 ms,然后突然下降到約0.5 g投加量時,其震蕩時間約為10 ms,此后又急劇上升到2.15 g,其震蕩時間約為20 ms,并且這3個投加階段控制的超調量也不是很大,可見系統的模糊PID控制效果非常好,能快速響應且震蕩次數少,這對系統的穩定有極大的促進作用。

4 結 論

本文提出了一種基于機器視覺和模糊控制的全自動自來水廠絮凝劑投加控制系統。系統具體實現了網絡攝像頭連接、水廠畫面實時監控;完成了圖像抓拍、截取、灰度化、增強、分割以及顆粒分類分析等圖像處理功能;得到絮凝劑的關鍵參數,并由特征參數計算出理想投加量;完成了模糊PID的控制功能,將理想投加量轉變為實際投加量;實現了圖像特征參數、電機轉速以及絮凝投加量的虛擬儀表顯示;實現了上位機PC與下位機PLC的串口通信,能實現通過PLC控制電機的轉速。 實際測試結果表明,系統達到預期目標,能定時完成圖像處理與分析、絮凝劑投加量模糊PID控制以及控制電機轉動等一系列功能,實現了絮凝劑自動投加控制功能,具有安全可靠、穩定性強、可擴展性高等特點。

[1] 吳德操,魏彪,馮鵬,等.基于二維重組和動態窗格的水質檢測紫外-可見光譜去噪算法[J].光譜學與光譜分析,2016,36(4):1044-1050.

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[6] 張州平,葛云.基于模糊自整定PID控制的混凝劑自動加藥系統[J].電子測量技術,2010,33(10):90-92.

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(責任編輯 張淑艷)

Waterworks flocculants dosing control system based on machine vision and fuzzy control

ZHU Yi, CAI Yaqiong, CHEN Keyu

(Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology of Ministry of Education, Xiamen University, Xiamen 361005, China)

The realization of automatic flocculants dosing in water treatment process has become one of the problems which need to be solved urgently in the development of waterworks in recent years. In this paper, a kind of low cost automatic waterworks flocculants dosing control system based on machine vision and fuzzy control is put forward. The system first collects water samples image by camera, obtains water quality parameters through the image processing, and then gets flocculants dosage according to the parameter mapping. Finally, it realizes the flocculants dosing automatically through the fuzzy proportion integration differentiation(PID) control and the communication between PC and programmable logic controller(PLC). This system mainly has been developed with the combination of software and hardware, which can realize the image processing analysis and realize the flocculants dosing control automatically.

image processing; machine vision; fuzzy proportion integration differentiation(PID); water quality characteristics detection; flocculants dosing

2016-07-10；

2016-10-10

國家自然科學基金資助項目(61501386;61471308;61571377)

朱 逸(1990-),男,福建莆田人,廈門大學助理工程師; 陳柯宇(1985-),男,河北邯鄲人,博士,廈門大學工程師,碩士生導師,通訊作者,E-mail:chenkeyu@xmu.edu.cn.

10.3969/j.issn.1003-5060.2017.08.010

TN911.73;TU991.21

A

1003-5060(2017)08-1059-06