日本山口大學研發基于圖像識別的粉塵濃度檢測技術

在隧道施工中會產生許多粉塵,如果控制不當,可能會對工人造成嚴重傷害。因此,在隧道施工過程中監測空氣中的粉塵濃度至關重要。

研發背景

目前,粉塵濃度監測主要有2種方法: 直接采樣和利用光散射間接估算。直接采樣雖然更準確,但即時性較差,需要時間來收集顆粒物并進行檢測;光散射測量雖然可以實時監測粉塵濃度,但現場設備需要頻繁維護。為解決這些問題,日本山口大學聯合大林公司研發了一種基于圖像識別技術的粉塵檢測技術。

技術原理

這項技術的核心是利用機器學習來訓練1個可以快速識別并且統計粉塵顆粒的模型。

訓練的第1步是提供粉塵顆粒足夠清晰的圖像。相機光線是非常重要的因素,因為它會影響圖像中粉塵顆粒的清晰度和亮度。研發人員為相機設計了1套特殊的補光設備,所有的光源都安裝在鏡頭遮光罩上,指向相機鏡頭內部,用于集中光線。通過這種方式,光線被集中到鏡頭附近飛行的灰塵顆粒上,從而實現了清晰明亮的顆粒成像,與黑暗背景形成良好的對比度。