采用灰度检测原理进行水质监测的水情监测方法与流程

本发明涉及一种电子测量领域，尤其涉及一种水情监测系统。

背景技术：

在现有技术的水位测量方法中，浮子式水位计在水情监测中的应用最为普遍。将浮子用线垂直挂在一个滑轮上，浮子放在水面上，就会随着水位的高低而产生上下的位移。通过管内浮子和指定点的距离，再通过一定的计算，就可以得到当前的水位了。浮子水位计需要专用的测井，它的缺点就是安装较复杂，同时如果水流含泥沙较重，经过一段时间的运行，测井的进水管就会产生淤积的现象，易形成假水位。

压力式水位计是根据压力与水深成正比关系的静水压力原理，运用压敏元件作传感器，在不同的水深感应不同压力产生相应的电流而测出相应水位的高低，这种方式解决了浮子式水位计的缺点，但无法达到很高的精度，且易被环境温度和液体密度变化影响。

气介式或液介式超声波式水位计应用超声波反射的原理来测量水位。超声波在介质中以一定速度传播，当遇到不同密度的介质分界面时，超声波立即发生反射。液介式是将换能器安装在河底，垂直向水面发射超声波；气介式是将换能器固定在空气中某一高处，向水面发射超声波。两种形式均不需建测井。液介式易受水温、水压及水中浮悬粒子浓度影响，气介式易受气温影响，其优点是不受水中水草、泥沙等影响。这种方法有其先进性，但成本较高。

并且现有的水位监测装置往往只能单独的检测水位，无法检测水质，需要另外采用水质监测装置来实现，如何实现同时测量水位和水质是本领域的技术难题。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种适于进行水质测量的水情监测系统，该水情监测系统采用灰度检测原理进行水质监测，即对拍摄的水面影像进行灰度处理得到该水面影像的灰度值以获得水质情况。

本发明提供了一种水情监测系统，包括：纵向设置的测量管，其下端口在使用时进入水面，测量管的上端口处设一摄像装置，该摄像装置适于拍摄所述测量管内的水面影像；视频采集模块，与所述摄像装置相连，适于将采集得的图像变换为数字图像；与所述视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一样本数据，所述第一样本数据适于记录各种水质的灰度值(水质越差，灰度值越高)；所述第一样本数据是由所述水情监测系统对已知的、不同水质的水进行逐一测量而获得；所述图像处理模块适于对所述数字图像进行灰度处理，以获得所述水面影像的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对得出水质情况，最后通过与所述图像处理模块相连的LCD或计算机显示水质情况。

所述图像处理模块优选连接有存储单元的ARM处理器。

进一步，为了避免拍摄时环境光线对水面影像的影响，所述测量管的内壁上设有适于吸收光线的黑色涂层。

进一步，为了避免拍摄时水底环境光线对水面影像的影响，并在不拍摄时保持水流畅通，以使所述测量管内的水质与实际水质一致，所述测量管的在使用时位于水面下方的管壁上分布有多个通孔，在水面下方的管体上套设一套管；所述套管与一适于驱动该套管沿所述测量管上下位移的位移驱动机构传动连接，该位移驱动机构由一与所述摄像装置相连的控制器控制；在拍摄水面影像时，控制所述位移驱动机构带动套管向上位移，以使所述套管覆盖所述测量管上的各通孔，以防止外部光线进入所述测量管；在不拍摄水面影像时，控制所述套管向下位移，并使所述套管不覆盖所述测量管上的各通孔，以使水流适于进出所述测量管。所述位移驱动机构为设于所述测量管上的、与所述套管相连的气缸、油缸或直线电机等适于实现直线位移的装置。

进一步，为了实现对所述水情监测系统的水位测量，所述测量管固定设置；摄像装置采用定焦广角镜头，或定焦镜头。所述图像处理模块还存储有第二样本数据，该第二样本数据适于记录所述测量管内的水面影像的像素值与摄像装置距离水面高度的对应表或计算式；所述图像处理模块还适于计算出当前拍摄的所述测量管内的水面影像的像素值，并通过所述第二样本数据得出当前摄像装置距离水面的高度，然后将所述摄像装置的安装高度减去所述摄像装置距离水面的高度，即获得水位值。

作为进一步优选的实施方式，所述摄像装置固定于所述测量管上，并使该测量管的上端口封闭，以避免外部光线从上端口进入该测量管。

进一步，为了实现对所述水情监测系统的水位测量，所述测量管的外围设有适于使该测量管浮于水面的浮子；所述水情监测系统还包括：柔性标尺，该柔性标尺的一端固定在水底，另一端与一适于收卷、拉紧该柔性标尺的收卷装置相连，该收卷装置固定于所述测量管上；导向轮,设于所述测量管的内壁上，在该测量管的内壁上邻近所述导向轮的上、下方分别设有与所述导向轮的轮轴平行的上、下导向杆，所述柔性标尺适于分别从所述上、下导向杆与测量管的内壁的间隙中穿过并贴合在所述导向轮的内侧轮面上，所述导向轮的顶部处于水面上方。采用柔性标尺、适于使测量管竖直浮于水面上的浮子、导向轮等部件，使所述水环境监测装置可以漂浮在水面上，所述摄像机获取邻近所述导向轮的顶部的柔性标尺的读数，经图像识别、误差校正后，获得实际水位值。所述误差校正的方法为：将通过图像识别获得的所述柔性标尺的读数，与预设的校正值相减，即得到实际水位值。所述预设的校正值通过实验获得。

本发明还提供了一种适于水位和水质监测的测量方法，该方法要解决的技术问题是利用摄像装置拍摄的水面影像进行相应处理以获得水面影像的灰度值和面积像素值以得到相应的水质和水位情况。

上述水情监测系统的工作方法，包括如下步骤：

(1)水面上固定有测量管，其下端口适于进入水面，上端口处设一摄像装置，该摄像装置拍摄所述测量管内的水面影像；

(2)所述水面影像通过视频采集模块转换为数字图像；

(3)与所述视频采集模块相连的图像处理模块中存储有第一、第二样本数据，所述第一样本数据适于记录各种水质的灰度值，所述第二样本数据适于记录所述测量管内的水面影像的像素值与摄像装置距离水面高度的对应表或计算式；

(4)所述图像处理模块对所述数字图像进行灰度处理，以获得所述水面影像的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对，得出水质情况；

(5)所述图像处理模块计算出当前拍摄的所述测量管内的水面影像的像素值，并通过所述第二样本数据得出当前摄像装置距离水面的高度，然后将所述摄像装置的安装高度减去所述摄像装置距离水面的高度，即获得水位值。

进一步，为了更方便的提取出水面影像的面积像素值，所述步骤(5)包括：

a：所述数字图像经灰度处理后，采用MATLAB函数进行阈值分割处理以提取水面影像的边缘；

b：调用MATLAB库函数bwarea，以计算边缘提取后的水面影像的面积像素值。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：(1)本发明的水情监测系统通过水面影像以获得水质的相应情况，结构简单，便于在野外或者无条件进行水质化验的情况下进行便捷式水质检测，无需繁琐步骤；(2)本发明通过涂层，照明装置适于使该测量管的上端口封闭，以使拍摄的水面影像不易收到外界光线的影响，检测更加准确；(3)本发明通过在测量管的位于水面下方的管壁上设置多个通孔，以在不拍摄水面影像时，以利于水流流通；在拍摄水面影像时，控制所述位移驱动机构带动套管向上位移，以使所述套管覆盖所述测量管上的各通孔，以防止外部光线进入所述测量管；上述部件的组合使得在进行水质判断时，避免了水下光线的影响，使拍摄的水面影像更加准确，以进一步提高水质监测的精度；测量管的底端封闭，可进一步避免外部光线进入测量管内。(4)本发明的视觉图像处理技术，将图像视觉技术应用与水情监测领域，在获得水质信息的同时，通过图像视觉技术测量视频中的水面影像具有的像素值，根据该像素值的大小换算成水面与摄像装置的间距以得到水位，因为水位与摄像装置的间距越大，拍摄得到的图片中的水面影像所占的面积就越小，相应的像素值就越小；反之，拍摄得到的图片中的水面影像所占的面积就越大，则水面影像的像素值就越大；同时本发明还可以得到水质信息，无需昂贵的水位传感器和繁琐的水质监测，使用方便；(5)通过柔性标尺、所述测量管的外围设有适于使该测量管竖直浮于水面的浮子、导向轮等部件，使所述水情监测系统可以漂浮在水面上进行水位测量，以获得更加准确的水位值。摄像装置可以直接获得柔性标尺的读数，进而快速得出水位值。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中

图1本发明的水情监测系统的结构示意图。

图2本发明的水位检测系统的用于水位检测部分的结构示意图。

其中，测量管 1、水面 2、水面影像 2-1、浮子 3、柔性标尺 4、收卷装置 5、导向轮 6、上导向杆 7-1、下导向杆 7-2。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明：

实施例1

实施方式一

如图1，一种水情监测系统，包括：测量管1，其下端口在使用时该下端口适于整体进入水面2，上端口处设一摄像装置，该摄像装置适于拍摄所述测量管1内的水面影像2-1；视频采集模块，与所述摄像装置相连适于将采集图像变换为数字图像；与所述视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一样本数据，所述第一样本数据适于记录各种水质的灰度值；所述第一样本数据是由所述水情监测系统对已知的、不同水质的水进行逐一测量而获得；所述图像处理模块适于对所述数字图像进行灰度处理，以获得所述水面影像2-1的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对得出水质情况。

水质检测原理是利用不同水质相应的灰度值样本与待检测的水面影像的灰度值进行比较，即图像处理模块存储有不同水质的各灰度值样本，即第一样本数据。

采用MATLAB库函数对所述水面影像2-1进行相应灰度值处理，步骤如下：

I＝imread(‘image.jpg’)； ％打开待处理图片(8位灰度)

imshow(I)； ％显示该图片

C＝mean2(I)； ％计算图像像素矩阵的平均值

通过mean2函数就可以计算出所述水面影像2-1的灰度值。

表1是各种水质的平均灰度值，即第一样本数据：

按照一般常识，这些水样本的水质优劣可以这样排列：纯净水>绿茶水>游泳池水>河水>混有泥浆的水>被染料污染的水>工业废水≈墨汁水，当水体采样图像灰度值(亮度值)越小时，可认为其水质越差，反之亦然。因而在水质检测时，可以通过对水体总体灰度的计算得出相应的水质结论，还可以通过样本提取、神经网络、模式识别等更高级的处理手段，做到检测浊度等更细化的水质指标。例如，若检测到的水面影像2-1的灰度为85，则得出该水质与河水的水质相当。

为了避免外界光线对水面影像2-1的影响，所述摄像装置与上端口密封连接，以避免外部光线从上端口进入该测量管；所述测量管1的内壁上设有适于吸收光线的黑色涂层，所述摄像装置的镜头四周设有照明装置。

进行水位测量的技术方案如下：

所述测量管1固定设置,所述摄像装置固定安装于所述测量管1的上端口；所述图像处理模块还存储有第二样本数据，该第二样本数据适于记录各水面影像2-1的像素值与摄像装置距离水面高度的对应表或计算式；所述图像处理模块还适于计算出所述水面影像2-1的像素值，该像素值与第二样本数据进行比对，得出摄像装置距离水面2的高度，所述摄像装置的安装高度减去所述摄像装置距离水面2的高度，即获得水位值。

所述摄像装置的安装高度可以预先知晓并预存于所述图像处理模块中，也可以通过现有技术中的标尺等工具进行测量得出。所述对应表或计算式，可通过有限次的实验获得。

水位测量基本原理是根据物体在眼中的成像原理；即，目标越远，看着就越小，对于摄像装置、照相机拍摄的视频、图片，同样是如此。那么，将摄像装置固定在测量管1上端口垂直向下拍摄测量管1中的水面影像2-1。随着水位的上下变化，即水位与摄像装置的相对距离发生了变化，这种变化在所拍的水面影像2-1中体现为水面影像2-1所占画面面积大小的变化。因此，通过计算图像中水面影像2-1的面积大小，可以判断出水面2与摄像装置的相对距离，由于摄像装置位置是固定的，因而可换算出水位。

该发明与申请号200910232679.6，名称为“基于图像视觉的水位测量系统和方法”。的方案相比，具有以下优点(1)结构更加简单，无需通过浮子就可以进行水位测定；(2)误差小，因为浮子在浮于水面的，故在拍摄时，拍摄的浮子的投影的高度并不是实际水位的高度，要比实际水位略高，这就存在了误差，并且各种水质密度不一样，造成了浮子浮于水面的高度不同，需要进行误差修订，给水位测量带来了麻烦，但是本发明直接通过水面影像2-1来进行水位测量，克服了上述缺陷。

所述测量管1内还包括管内浮子，该管内浮子为具有垂向设置的中央通孔的柱状结构，所述摄像机构适于拍摄所述中央通孔中的水面影像，且该管内浮子适于随水面在所述测量管1内上下浮动；通过拍摄管内浮子内的水面影像2-1使该水面影像2-1的边缘更加清晰，便于提取该水面影像2-1的面积。

实施例二

在实施例一基础上，进行水位测量的另一种技术方案如下：

所述测量管1的上端口处固定安装有一摄像装置，所述测量管1的外围设有适于使该测量管1竖直浮于水面2的浮子3，并且通过该浮子3能使测量管1浮于水面，无需另外固定。

所述水情监测系统还包括：

柔性标尺4，一端固定在水底，另一端与一适于收卷该柔性标尺4的收卷装置5相连，该收卷装置5固定于所述测量管1的上部；

导向轮6,设于所述测量管1的内壁上，在该测量管1的内壁上邻近所述导向轮上、下方分别设有上导向杆7-1、下导向杆7-2，所述柔性标尺4适于从所述上导向杆7-1、下导向杆7-2与测量管的内壁的间隙中穿过并贴合在所述导向轮6的内侧轮面上，所述导向轮6的顶部处于水面上方。所述上、下导向杆可采用体积小于所述导向轮6的小导向轮替代。

该实施例六进行水位测量的原理是利用摄像装置在拍摄水面影像2-1时，同时拍摄被导向轮6撑起的柔性标尺4上的刻度，柔性标尺4的刻度被撑起后很容易被拍到，就得到了实际水位。

由于导向轮6很小，在进行水质检测的时，拍摄的水面影像2-1进行灰度处理时导向轮、标尺等部件可以忽略不计，并不会影响到水面影像2-1的灰度值计算。

并且所述柔性标尺4伸入水底并不影响所述测量管1的底端封闭。

实施例三

见图1，在实施例一的基础上的一种水情监测系统的工作方法，包括如下步骤：

(1)水面2上固定有测量管1，其下端口适于进入水面2，上端口处设一摄像装置，该摄像装置拍摄所述测量管1内的水面影像2-1；

(2)所述水面影像2-1通过视频采集模块转换为数字图像；

(3)与所述视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一、第二样本数据，所述第一样本数据适于记录各种水质的灰度值，所述第二样本数据适于记录水面影像2-1的各面积像素值与摄像装置距离水面的对应高度(即，各面积像素值和摄像装置与水面2的间距之间的对应关系)；

(4)所述图像处理模块对所述数字图像进行灰度处理，以获得所述水面影像2-1的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对，得出水质情况；

(5)所述图像处理模块计算出当前拍摄的所述测量管内的水面影像的像素值，并通过所述第二样本数据得出当前摄像装置距离水面的高度，然后将所述摄像装置的安装高度减去所述摄像装置距离水面的高度，即获得水位值。

所述步骤(5)包括：

a：所述水面影像2-1进行灰度处理后，采用MATLAB函数进行阈值分割处理以提取水面影像2-1的边缘；

b：调用MATLAB库函数bwarea，以计算边缘提取后的水面影像2-1的面积像素值。

水质检测的具体方法见实施例1中的水质监测步骤。

水位计算的具体方法

采用MATLAB函数对所述摄像装置拍摄的水面影像2-1进行阈值分割处理，其步骤如下：

I＝imread(‘image.jpg’)； ％打开待处理图片

imshow(I)； ％显示该图片

Inew＝im2bw(I,x/255)； ％根据阈值x进行图像二值化，划分目标与背景

Figure；imshow(Inew)； ％显示二值化后的结果

通过上述步骤得到水面影像2-1的面积，例如，该水面影像2-1为白色，背景为黑色。当然也可以根据需要设置不同的颜色，例如水面影像2-1为黑色，背景为白色。

这里以水面影像2-1为白色，背景为黑色为例，为了计算出白色部分的面积，可调用MATLAB库函数bwarea。Bwarea函数并非简单计算非0像素的数目，它还对不同像素赋予不同的权限，以补偿由于用离散数据表示连续图像所带来的误差。如一条50点长的对角线要比50点长的水平线长，因此，bwarea函数返回的50点长的水平线面积是50，而50点长的对角线面积返回的是62.5。

采用bwarea进行面积计算的步骤如下：

Number＝bwarea(Inew)；

Number

计算出白色部分的像素点，即所述水面影像2-1的面积像素，并与存储在图像处理模块中的第二样本数据，即记录水面影像2-1的各面积像素值(即像素点)与摄像装置距离水面的对应高度的对应关系列表相比较，如表2所示：

例如，若Number为54116，即54116个像素面积。则水面2与摄像装置的间距为19cm，即摄像装置距离水面2的高度为19cm，故54116个像素面积与19cm这个距离产生映射关系。

所述摄像装置距离水面的高度并不呈线性关系，而是一个由陡变缓的曲线，即水面距摄像装置越近，相同的水位变化，水面影像变化越大。因而该水位测量方法的精度也是不恒定的，在测量范围较小时才能保证合适的精度，故适用于水位变化不大的水域(如流动性不大的湖泊，高度有限的蓄水池)。

本发明还可以采用Canny检测算子对于灰度分量进行边缘提取，以获得水面影像2-1的各面积像素值，具体步骤参见发明专利，申请号200910232679.6，名称为“基于图像视觉的水位测量系统和方法”。

期刊《计算机与现代化》2006年06期，黄蕾、刘文波的论文“基于CNN的灰度图像边缘提取算法中模板参数的研究”中对灰度边缘提取也有详细说明，本发明也同样可以采用该算法。

期刊《南京航空航天大学》2006年，黄蕾的论文“基于细胞神经网络的图像边缘提取算法研究”中对描述了采用神经网络对图像进行边缘提取的方法，该方法也同样适用于本发明。

从表2中得到摄像装置距离水面2的高度后，所述摄像装置的安装高度减去所述摄像装置距离水面2的高度以获得水位值。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而这些属于本发明的精神所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。