基于数字图像处理的水质检测方法及系统与流程

1.本发明涉及水质检测领域，具体地涉及一种基于数字图像处理的水质检测方法及一种基于数字图像处理的水质检测系统。


背景技术：

2.水体中的目标物定量测定在工业水质检测、环境检测、生化分析、事故调查、生活用水检测、污水处理等过程广泛应用，涉及工业生产、医疗健康及日常生活等领域。水质检测技术主要包括化学分析法和仪器分析法等，例如重量分析、滴定分析、光学分析、电化学分析、色谱法、质谱法等。很多传统的检测方法设备体积大、分析速度慢、工作效率低、试剂用量多，难以适应现场及野外工作环境条件、难以做到便携式使用。在继续发展大型、精密监测系统的同时，小型便携式、自动连续、简易快速的监测技术的研究逐渐受到重视。针对现有水体目标物定量测定方法测试效率低和监测条件苛刻的问题，需要创造一种基于数字图像处理的水质检测方法。


技术实现要素：

3.本发明实施方式的目的是提供一种基于数字图像处理的水质检测方法及系统，以至少解决现有水体目标物定量测定方法测试效率低和监测条件苛刻的问题。
4.为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种基于数字图像处理的水质检测方法，所述方法包括：根据待检水样中的测试目标物选择对应的测试试剂，将选择的测试试剂与所述待检水样进行融合，获得检测样本；获取所述检测样本的彩色图像；根据实验室标准色度对所述图像进行校正；根据预设图像算法获取校正后图像在基准条件下的实际色度值作为所述测试目标物的当前色度值，确定所述测试目标物对应的检测物色度浓度标准曲线，并从该检测物色度浓度标准曲线中查找与所述测试目标物的当前色度值对应的浓度值作为所述测试目标物的实际浓度；其中，所述检测物色度浓度标准曲线为水体中检测物的检色度值与浓度之间的对应关系。
5.可选的，所述测试目标物对应的测试试剂为与所述测试目标物融合后会发生显色反应的测试试剂。
6.可选的，所述根据预设实验室标准色度对所述图像进行校正，包括：获取所述图像的实际色度；将所述实际色度与实验室标准色度进行对比，获得二者之间的差值；若所述差值大于预设差值阈值，根据预设色度校正算法对所述图像进行校正，使得校正后图像的实际色度与实验室标准色度之间的差值小于所述预设差值阈值。
7.可选的，所述实验室标准色度与所述实际色度为同一色度体系，其中，所述色度体系至少包括：rgb、hsv和cmyk。
8.可选的，所述方法还包括：获取实验室标准色度，包括：选择存在色彩信息的基准物；其中，所述基准物根据现有图片样本筛选出的色度进行选择，每一色度至少对应一个基准物；在相同基准条件下获取各个色度对应的基准物的彩色图像，整合获取的所有图像作
为实验室标准色度。
9.可选的，所述存在色彩信息的基准物为：显色设备或标准色卡。
10.可选的，所述相同基准条件包括：相同拍摄角度和相同光学条件。
11.可选的，所述根据预设图像算法获取校正后图像信息在基准条件下的色度值，其中，所述预设图像算法至少包括：图像变换、关键区域选取、边缘检测、降噪、平滑和色度增强。
12.本发明第二方面提供一种基于数字图像处理的水质检测系统，所述系统包括：混合单元，用于根据待检水样的测试目标物选择对应的测试试剂，将选择的测试试剂与所述待检水样进行融合，获得检测样本；采集单元，用于获取所述检测样本的彩色图像；处理单元，用于：根据实验室标准色度对所述图像进行校正；根据预设图像算法获取校正后图像在基准条件下的实际色度值作为所述测试目标物的当前色度值，确定所述测试目标物对应的检测物色度浓度标准曲线，并从该检测物色度浓度标准曲线中查找与所述测试目标物的当前色度值对应的浓度值作为所述测试目标物的实际浓度；人机交互单元，用于输入待检水样的测试目标物，以及显示所述测试目标物的实际浓度。
13.可选的，所述采集单元为：相机、手机、摄像头、扫描仪或监控设备。
14.可选的，所述系统还包括存储单元，用于存储实验室标准色度。
15.另一方面，本发明提供一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行上述的基于数字图像处理的水质检测方法。
16.通过上述技术方案，通过测试试剂将测试水样中的测试目标物差异化显色出来，然后进行显色后测试样本彩色图像信息采集。将采集的彩色图像信息通过实验室标准色度校正后，获取实际色度值。根据显色色度与测试目标物浓度对比关系，获取测试目标物的实际浓度信息。实现了通过图像分析进行水质检测的方法，提高了水体质量检测便捷性，提高检测效率。
17.本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
18.附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
19.图1是本发明一种实施方式提供的基于数字图像处理的水质检测方法的步骤流程图；
20.图2是本发明一种实施方式提供的基于数字图像处理的水质检测系统的系统结构图；
21.图3是本发明一种实施方式提供的实施例1中铬离子的标准曲线图；
22.图4是本发明一种实施方式提供的实施例1中铬离子的检测结果与国标法对比图；
23.图5是本发明一种实施方式提供的实施例2中基准物现场rgb色度分量与基准色度偏差及校正效果图；
24.图6是本发明一种实施方式提供的实施例2中镍离子的检测结果与国标法对比图；
25.图7是本发明一种实施方式提供的实施例3中基准物现场rgb色度分量与基准色度
偏差及校正效果图；
26.图8是本发明一种实施方式提供的实施例3中铬离子的检测结果与国标法对比图。
27.附图标记说明
28.10-混合单元；20-采集单元；30-处理单元；40-人机交互单元。
具体实施方式
29.以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
30.图2是本发明一种实施方式提供的基于数字图像处理的水质检测系统的系统结构图。如图2所示，本发明实施方式提供一种基于数字图像处理的水质检测系统，所述系统包括：混合单元10，用于根据待检水样的测试目标物选择对应的测试试剂，将选择的测试试剂与所述待检水样进行融合，获得检测样本；采集单元20，用于获取所述检测样本的彩色图像；处理单元30，用于：根据实验室标准色度对所述图像进行校正；根据预设图像算法获取校正后图像在基准条件下的实际色度值作为所述测试目标物的当前色度值，确定所述测试目标物对应的检测物色度浓度标准曲线，并从该检测物色度浓度标准曲线中查找与所述测试目标物的当前色度值对应的浓度值作为所述测试目标物的实际浓度；人机交互单元40，用于输入待检水样的测试目标物，以及显示所述测试目标物的实际浓度。
31.优选的，所述采集单元20为：相机、手机、摄像头、扫描仪或监控设备。
32.在本发明实施例中，小型便携式、自动连续、简易快速的监测技术的研究逐渐受到重视。将色度、灰度、浊度等光学分析方法与便携式水质检测设备相结合是水质检测领域的重要研究与应用趋势，能够充分发挥智能化、微型化、自动化、集成化和便携化等方面的优点，具有广阔的应用前景。例如近年来随着相机、手机或其他具有拍摄功能的移动终端的发展，进行微流控芯片、纸芯片等便携式水质检测设备的拍照及结果分析得到了广泛关注和研究，一方面拍照设备的便捷性与检测设备的轻便性高度匹配，另一方面具有高分辨率摄像头、高速运算能力的智能设备为实现待测物的精准测定提供了有力保障。利用光学方法进行水体目标物定量检测的关键是进行显色信息的快速准确识别，然而设备硬件、相机设置、现场光源条件、拍摄角度/距离等方面的差异均可以导致对同一个体系产生相差甚远的拍摄结果，这也大大限制了拍照定量方法的精度和应用范围。本发明方案便是开发不依赖于固定硬件条件的检测技术，从图像处理技术入手，开发简便的基于色度校正与分析的水质检测方法，不需要外加设备或者保持拍摄条件的一致性、同时具有较高的检测准确度，因而具有非常重要的现实意义。
33.优选的，所述系统还包括存储单元，用于存储实验室标准色度。
34.图1是本发明一种实施方式提供的基于数字图像处理的水质检测方法的方法流程图。如图1所示，本发明实施方式提供一种基于数字图像处理的水质检测方法，所述方法包括：
35.步骤s10：根据待检水样的测试目标物，对应选择预设的测试试剂与所述待检水样进行融合，获得测试样本。
36.具体的，水质判断即判断监测水样中是否有某种或某些有害物质，且有害物质的含量是否超标。当监测水样中存在有其他溶解物时，部分溶解物可能存在显色反应，肉眼便
可通过显色深度进行是否存在有害物质判断。但很多物质溶解是不会出现异常颜色的，通过肉眼既无法判断有害物质的存在，更无法判断有害物质的含量。即使存在显色反应的溶解物，也容易被类似显色反应溶解物干扰，也无法通过颜色深浅进行含量判断。在这种情况下，需要将测试目标物特殊显示出，即过滤掉其他干扰信息，保证最终的显色只有测试目标物一种影响因素。在此前提下，获取到监测水样后，首先判断监测水样中需要检测的测试目标物，例如监测水中的铬离子含量。铬离子溶解在水中无法通过肉眼观察，但铬离子与二苯碳酰二肼接触后，会发生显色反应，显现出红色。理论上使得监测水样与二苯碳酰二肼接触，便会得到红色的样本。因为红色的深浅与铬离子的含量正相关，所以通过分析样本的红色深浅，便可定量分析出铬离子的含量。
37.首先，相关人员将需要检测的检测目标物通过人机交互单元40输入到系统中，混合单元10通过人机交互单元40获取检测目标物的信息。混合单元10根据检测目标物类型在预设资料库中进行检索，获得当前测试目标物对应需要的测试试剂，然后从试剂库中提取对应的试剂，并进行测试试剂与测试水样的混合工作，输出测试样本。优选的，测试样本可以为混合后的测试水样，也可以为混合后的测试显色卡，具体情况根据测试试剂类型进行确定。例如，当测试试剂为固体时，显色反应发生在测试固体表面，最终的测试样本即为该测试固体。若测试试剂为液体时，直接将混合液作为测试样本。
38.步骤s20：获取所述检测样本的彩色图像信息。
39.具体的，获得测试样本后，将测试样本放置在利于拍照的条件下，例如光照充足，环境颜色简单的条件。然后通过采集单元20进行测试样本彩色图像采集。优选的，采集单元20可以为相机、手机、摄像头、扫描仪或监控设备中的任何一种，只要能够获得测试样本的色彩信息，便可通过获取到的彩色样本进行色彩分析。通过可移动设备图像采集，保证采集便捷性，在进行户外水质检测时，可以通过随身携带的采集设备进行信息采集，降低了对拍摄设备、光源、拍摄方法、固定装置等的依赖，降低了成本，将许多分析验证工作付诸处理分析程序完成。
40.步骤s30：根据预设实验室标准色度对所述图像信息进行校正。
41.具体的，受检测点的情况不可控性，不同检测点获取的彩色图像信息质量也千差万别。为了统一检测标准，需要将差异化的图片整理到标准后再进行分析。所以需要提前制定一个统一的规则，优选的，本方法还包括获取实验室标准色度。具体的，选取包含足够色彩信息的基准物，基准物需要基本涵盖实际拍摄过程中可能涉及的关键色度特点。这些信息可以将现有的图像样本作为训练样本，训练获得各检测目标物对应各浓度下的色度信息。该基准物最终体现为显色设备或标准色卡。然后在同一的实验室环境下，即光学曲线稳定，拍摄角度固定的情况下，进行各基准物拍摄。整合所有基准物的图像信息，将这些图像信息作为实验室标准色度。后续检测拍摄的实际图像信息，均通过该标准色度进行校正，将所有实际图像信息整理到一个标准的评判体系中。实际色度是拍摄光源、硬件设置及拍摄方法等条件的综合体现，可以根据实际色度对拍摄方法进行调节优化，将实际色度与基准色度进行对比分析，就可以得到拍摄条件与实验室基准条件的差异信息，如果所需的色度分量与实验室结果相差不大可直接使用，色度偏差较大则建立色度校正算法，可选的色度校正算法包括神经网络算法、多元非线性拟合等。
42.步骤s40：根据预设图像算法获取校正后图像在基准条件下的实际色度值作为所
述测试目标物的当前色度值，确定所述测试目标物对应的检测物色度浓度标准曲线，并从该检测物色度浓度标准曲线中查找与所述测试目标物的当前色度值对应的浓度值作为所述测试目标物的实际浓度。
43.具体的，根据实验图像特点及精度要求，通过预设的图像算法对校正后的图像信息进行处理，处理方法包括不限于图像变换、关键区域选取、边缘检测、降噪、平滑和色度增强，通过处理后的图像便是最终的标准图像。最终图像信息体现了测试目标物对应浓度的显色色度。上述已知，检测样本的色度值与对应测试目标物的浓度成正相关，所以色度值与测试目标物浓度之间存在函数对应关系。优选的，根据实验室标准色度进行标准曲线生成，即每一个色度值对应一个浓度值。然后在二维坐标中，以横纵轴分别为色度值和浓度值建立坐标曲线。获得实际色度值后，将实际色度值放在标准坐标曲线中进行匹配度查询，然后对应获取当前色度值对应的测试目标物浓度，该浓度值便为测试目标物的实际浓度。处理单元30将检测目标物的实际浓度发送到人机交互单元40进行显示，供相关人员进行查阅。
44.实施例一：
45.以水中铬离子的检出为例，首先进行反应体系确定：针对待测目标物的性质，选择采用纸芯片进行测试，芯片的核心部分为经过疏水改性的滤纸(进样口、通道和检测池为亲水性，其余区域为疏水性，其中检测池预置了以二苯碳酰二肼为主要组成的复配试剂，能够与铬发生特异性显色反应)，检测时含铬水样从加样区加入纸芯片，样品沿着通道流向检测池，并与试剂发生反应生成粉红色物质。
46.采用智能手机进行拍照，然后进行标准曲线构建，在实验室条件下进行铬离子浓度与色度距离的关联拟合，得到标准曲线基础数据，对于该反应体系，在检测线性区间内色度距离与铬离子浓度成正比，如图3。选取标准色卡作为基准物，在获得标准曲线的实验室光学环境中进行基准物拍摄，得到基准物图像的实验室标准色度。
47.通过智能手机现场光照条件下对基准物进行拍照，得到实际色度信息。将实际色度与基准色度进行对比分析，发现所需的色度分量与实验室结果偏差不大，不需要进行现场图像色度与实验室色度的校正匹配。
48.进一步开展现场检测实验，对含铬体系进行反应及光学测试。对图像进行关键区域选取、边缘检测、降噪平滑、色度增强等操作，最终获得各个色度分量值，将现场拍摄的检测反应色度结果与铬离子色度浓度标准曲线进行匹配查询，即得到铬离子的实际浓度。将本方法得到的铬离子浓度与国标法进行对比，偏差小于5％，如图4，验证了本方法的可靠性，同时本发明在检测时间、便捷性等方面具有明显的优势。
49.实施例二：
50.以水中镍离子的检出为例，首先进行反应体系确定：针对待测目标物的性质，选择采用纸芯片进行测试，芯片的核心部分为经过疏水改性的滤纸(进样口、通道和检测池为亲水性，其余区域为疏水性，其中检测池预置了以丁二酮肟为主要物质的复配试剂，能够与镍发生特异性显色反应)，检测时含镍水样从加样区加入纸芯片，样品沿着通道流向检测池，并与试剂发生反应生成粉红色物质。
51.采用单反相机进行拍照，在实验室条件下进行镍离子浓度与色度距离的关联拟合，得到标准曲线基础数据，对于该反应体系，在检测线性区间内色度距离与镍离子浓度成正比。选取纸芯片上滴加不同颜色的染料作为基准物，在获得标准曲线的实验室光学环境
中进行基准物拍摄，得到基准物图像的实验室标准色度。
52.在数码相机现场光照条件下对基准物进行拍照，得到实际色度信息。将实际色度与基准色度进行对比分析，发现所需的色度分量与实验室结果偏差较大，利用神经网络算法进行现场图像色度与实验室色度的校正匹配，结果表明通过本方法建立的转换关系可以实现现场拍摄色度与实验室基准色度的偏差大幅降低至5％以内，如图5。
53.进一步开展现场检测实验，对含镍体系进行反应及光学测试，获得各个色度分量值，将现场拍摄的检测反应色度结果与标准曲线进行匹配，即得到镍离子的实际浓度。将本方法得到的镍离子浓度与国标法进行对比，偏差小于10％，如图6，验证了本方法的可靠性，同时本发明在检测时间、便捷性等方面具有明显的优势。
54.实施例三：
55.以水中铬离子的检出为例，采用微流控芯片进行测试，以有机玻璃(pmma)作为芯片的基础材质，采用精雕机机械加工或者注塑加工方式制备芯片。在芯片底片上构造通道、检测池等结构，然后用盖片进行封装，最终形成闭合的空间。在检测池内预置一定量的试剂，待测液体从中心进样口注入芯片，到达检测池与试剂混合并反应。
56.在底片的通道及检测池等部分区域包埋以二苯碳酰二肼为主要组成的复配试剂，能够与铬发生特异性显色反应。在实验室条件下进行铬离子浓度与色度距离的关联拟合，得到标准曲线基础数据，对于该反应体系，在检测线性区间内色度距离与铬离子浓度成正比。选取加入不同染料的微流控芯片作为基准物，在获得标准曲线的实验室光学环境中进行基准物拍摄，得到基准物图像的实验室标准色度。
57.在智能手机现场光照条件下对基准物进行拍照，得到实际色度信息。将实际色度与基准色度进行对比分析，发现所需的色度分量与实验室结果偏差较大，利用多元非线性拟合算法进行现场图像色度与实验室色度的校正匹配，结果表明通过本方法建立的转换关系可以实现现场拍摄色度与实验室基准色度的偏差大幅降低至4％以内，如图7。
58.进一步开展现场检测实验，对含铬体系进行反应及光学测试。对图像进行关键区域选取、边缘检测、降噪平滑、色度增强等操作，最终获得各个色度分量值，将现场拍摄的检测反应色度结果与标准曲线进行匹配查询，即得到铬离子的实际浓度。将本方法得到的铬离子浓度与国标法进行对比，偏差小于7％，如图8，验证了本方法的可靠性，同时本发明在检测时间、便捷性等方面具有明显的优势。
59.实施例四：
60.以空气中氢气的检出为例，采用金属氧化物材料作为检测试剂，通过沉淀法和水热法来制备金属粉体，该粉体呈乳白色，随着与氢气的接触逐渐变为深蓝色。在实验室条件下进行氢气浓度与色度距离的关联拟合，得到标准曲线基础数据，对于该反应体系，在检测线性区间内色度距离与氢气浓度成正比。选取不同典型颜色的颗粒作为基准物，在获得标准曲线的实验室光学环境中进行基准物拍摄，得到基准物图像的实验室标准色度。
61.在某装置现场光照条件下对基准物进行拍照，得到实际色度信息。将实际色度与基准色度进行对比分析，发现所需的色度分量与实验室结果偏差较大，利用神经网络算法进行现场图像色度与实验室色度的校正匹配，结果表明通过本方法建立的转换关系可以实现现场拍摄色度与实验室基准色度的偏差大幅降低至7％以内。
62.进一步开展现场检测实验，对配置好的1％、2％、4％、10％浓度的氢气进行测试，
获得各个色度分量值，将现场拍摄的检测反应色度结果与标准曲线进行匹配，即得到计算的氢气浓度，与真实值偏差分别为8％、6％、3％、4％、1％，验证了本方法的可靠性，同时本发明在检测时间(小于1分钟)、便捷性等方面具有明显的优势。
63.本发明实施方式还提供一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行上述的基于数字图像处理的水质检测方法。
64.本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
65.以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
66.此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。