水质检测方法、检测装置及检测系统与流程

1.本发明涉及环境监测技术领域，具体地，涉及一种水质检测方法、一种水质检测装置及一种水质检测系统。


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。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。
3.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。
4.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。但是现有技术中的这些检测方法大多需要固定的光源、一致的拍照设备及设置，甚至需要复杂的额外设备固定设备及待测物的位置、拍摄角度和距离，而一旦实际条件与该标准条件存在区别，拍摄的精度往往不能保证。


技术实现要素：

5.针对现有技术中需要复杂测试设备，检测适用范围窄，检测环境要求高技术问题，本发明提供了一种水质检测方法、一种水质检测装置及一种水质检测系统，该方法简单，测试速度快，适用范围广，不依赖特定的拍摄条件，对不同的拍摄设备、光源、拍摄方法都具有良好的适用性，检测准确度高。
6.为实现上述目的，本发明提供的水质检测方法包括以下步骤：构建目标物浓度与色度分量之间的标准曲线；根据目标物和包含所述目标物的待测物的属性，选择至少一个基准物，获取所述基准物的基准物实验室标准色度；在水质检测现场获取与所述基准物实验室标准色度对应的基准物实际色度；在所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差大于设定值的情况下，构建校正模型，获得所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度之间的转换关系；获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
7.进一步地，获取所述基准物实验室标准色度的光学环境与构建所述标准曲线的光学环境相同。
8.进一步地，确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差，包括：判断水质检测现场的拍摄条件是否满足检测要求；在确定满足检测要求的情况下，确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差。
9.进一步地，所述拍摄条件至少包括：水质检测现场的图像像素、光照强度和光均匀度。
10.进一步地，通过神经网络算法或多元非线性拟合方法构建所述校正模型。
11.进一步地，所述利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度，包括：利用所述转换关系将所述现场色度分量转换为标准色度分量；在所述标准曲线上查找与所述标准色度分量对应的浓度，确定所述目标物浓度。
12.进一步地，所述方法还包括：在所述基准物实际色度与所述基准物实验室标准色度的色度偏差小于等于设定值的情况下，获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；根据所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
13.本发明第二方面提供一种水质检测装置，所述水质检测装置包括：标准曲线构建模块，用于构建目标物浓度与色度分量之间的标准曲线；基准物实验室标准色度获取模块，用于根据目标物和包含所述目标物的待测物的属性，选择至少一个基准物，获取所述基准物的基准物实验室标准色度；基准物实际色度获取模块，用于在水质检测现场获取与所述基准物实验室标准色度对应的基准物实际色度；转换关系获取模块，用于在所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差大于设定值的情况下，构建校正模型，获得所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度之间的转换关系；现场色度分量获取模块，用于获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；目标物浓度确定模块，用于利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
14.进一步地，获取所述基准物实验室标准色度的光学环境与构建所述标准曲线的光学环境相同。
15.进一步地，所述转换关系获取模块确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差，包括：判断水质检测现场的拍摄条件是否满足检测要求；在确定满足检测要求的情况下，确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差。
16.进一步地，所述拍摄条件至少包括：水质检测现场的图像像素、光照强度和光均匀度。
17.进一步地，所述转换关系获取模块通过神经网络算法或多元非线性拟合方法构建所述校正模型。
18.进一步地，所述目标物浓度确定模块利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度，包括：利用所述转换关系将所述现场色度分量转换为标准色度分量；在所述标准曲线上查找与所述标准色度分量对应的浓度，确定所述目标物浓度。
19.进一步地，所述目标物浓度确定模块还用于：在所述基准物实际色度与所述基准物实验室标准色度的色度偏差小于等于设定值的情况下，获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；根据所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
20.本发明第三方面提供一种水质检测系统，包括上文所述的水质检测装置。
21.本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其在计算机上运行时，使得计算机执行上文所述的水质检测方法。
22.通过本发明提供的技术方案，本发明至少具有如下技术效果：
23.本发明的水质检测方法，从实际图像结果入手，利用固定色度的基准物与实验室条件进行校正匹配，从而快速高效地得到所需的色彩信息，这种方法简单、测试速度快，不
需要增加额外的光源、固定装置等设备，减少了拍照方法对于硬件设施的要求和成本，将许多分析验证的工作付诸图像处理分析程序完成。适用范围广，不依赖特定的拍摄条件，对不同的拍摄设备、光源、拍摄方法都具有良好的适用性，可用于各种涉及拍照定量的检测分析方法，对于检测条件要求低。并且检测效果好，对于化学反应引起的色度变化的利用得到提升，更加深入挖掘敏感色度分量与浓度的作用关系，有助于实现浓度的定量精准测定。
24.本发明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
25.图1为本发明实施例提供的水质检测方法的流程图；
26.图2为本发明实施例提供的水质检测装置的示意图；
27.图3为本发明一种实施方式的目标物的标准曲线图；
28.图4为本发明一种实施方式的色度校正效果示意图；
29.图5为本发明一种实施方式中色度校正前后测定的浓度与国标法对比示意图；
30.图6为本发明一种实施方式的色度校正效果示意图；
31.图7为本发明一种实施方式的色度校正效果示意图。
具体实施方式
32.以下结合附图对本发明实施例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实施例，并不用于限制本发明实施例。
33.需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
34.在本发明中，在未作相反说明的情况下，使用的方位词如“上、下、顶、底”通常是针对附图所示的方向而言的或者是针对竖直、垂直或重力方向上而言的各部件相互位置关系描述用词。
35.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
36.请参考图1，本发明实施例提供一种水质检测方法，该方法包括以下步骤：s101：构建目标物浓度与色度分量之间的标准曲线；s102：根据目标物和包含所述目标物的待测物的属性，选择至少一个基准物，获取所述基准物的基准物实验室标准色度；s103：在水质检测现场获取与所述基准物实验室标准色度对应的基准物实际色度；s104：在所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差大于设定值的情况下，构建校正模型，获得所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度之间的转换关系；s105：获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；s106：利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
37.具体地，本发明实施方式中，先针对要检测的目标物，检测包含不同目标物浓度的待测物的色度分量，构建目标物浓度与色度分量之间的标准曲线。然后根据目标物和包含该目标物的待测物的属性选择基准物。
38.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，同时材质与实验涉及的体系尽可能接近，可以为固体或者液体，基准物可以直接采用发生显色反应后的测试设备，也可以采用不同色度染料后的测试设备本体或类似材质的体系，针对某些体系可
以采用标准色卡等有助于获得精确色彩信息且能长期保存的基准物。对于不同反应体系的敏感色度分量往往不同，常用的色度体系包括rgb、hsv、cmyk等，实际过程中往往涉及多种色度分量的复杂关系式。
39.在实验室对基准物进行拍摄，得到基准物实验室标准色度。根据反应体系特点进行测试设备材质筛选、结构设计、操作流程设计等。其中，拍摄设备包括相机、手机、摄像头、扫描仪、监控等各类能够获得色彩信息的设计。
40.然后在包含目标物的待测物的拍摄现场对基准物进行拍照，得到基准物实际色度。拍摄时对拍摄条件没有硬性要求，但是优化拍摄条件有助于提升结果精度，比如保持基准物水平，手机拍摄角度与距离适宜，光源照度不宜过高或过低等。
41.将基准物实际色度与该基准物的基准物实验室标准色度进行对比，在基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差大于设定值的情况下，构建校正模型，获得基准物实际色度与基准物实验室标准色度之间的转换关系。之后，在水质检测现场采集待测物的图像，获取待测物的现场色度分量，利用转换关系和标准曲线即可确定出对应的目标物浓度。
42.根据本发明提供的水质检测方法，从实际图像结果入手，利用固定色度的基准物与实验室条件进行校正匹配，从而快速高效地得到所需的色彩信息，这种方法简单、测试速度快，不需要增加额外的光源、固定装置等设备，减少了拍照方法对于硬件设施的要求和成本，将许多分析验证的工作付诸图像处理分析程序完成。适用范围广，不依赖特定的拍摄条件，对不同的拍摄设备、光源、拍摄方法都具有良好的适用性，可用于各种涉及拍照定量的检测分析方法，对于检测条件要求低。并且检测效果好，对于化学反应引起的色度变化的利用得到提升，更加深入挖掘敏感色度分量与浓度的作用关系，有助于实现浓度的定量精准测定。
43.进一步地，获取所述基准物实验室标准色度的光学环境与构建所述标准曲线的光学环境相同。
44.具体地，本发明实施方式中，为了保证基准物实验室标准色度与目标物实验室标准色度的一致性，在获得标准曲线的实验室光学环境中进行基准物拍摄，得到基准物实验室标准色度。
45.进一步地，确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差，包括：判断水质检测现场的拍摄条件是否满足检测要求；在确定满足检测要求的情况下，确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差。
46.具体地，本发明实施方式中，在水质检测现场拍摄之后，判断水质检测现场的图像像素、光照强度和光均匀度等拍摄条件是否满足检测要求。如果水质检测现场图像像素过小说明相机分辨率较低或拍摄距离过远，导致检测所需的信息量缺少。分析光照强度是否符合要求，对于水质检测现场的光照过高或者过低均会造成噪音信息占比过高，严重干扰待测信息的识别，需要调整光照条件或者拍摄设备的曝光时间、感光度等设置。光均匀度同样对数据准确度有影响，如果光照不均匀极易造成不同组拍摄条件产生较大差异，严重情况单次拍摄过程中水质检测现场的不同位置色度信息也可能具有较大偏差，若出现此问题需要根据情况调整光源条件、待测物位置、拍摄角度等。
47.根据本发明提供的水质检测方法，能够优化拍摄条件，提高检测结果的精确度。
48.进一步地，通过神经网络算法或多元非线性拟合方法构建所述校正模型。
49.具体地，本发明实施方式中，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，将实际色度与实验室标准色度进行对比分析，就可以得到水质检测现场与实验室条件的差异信息，进而进行色度校正将两者进行匹配关联。可选的色度校正算法包括神经网络算法和多元非线性拟合方法等，对于光照条件较为明确的体系也可以直接利用光学分析进行色度转换。
50.进一步地，所述利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度，包括：利用所述转换关系将所述现场色度分量转换为标准色度分量；在所述标准曲线上查找与所述标准色度分量对应的浓度，确定所述目标物浓度。
51.具体地，本发明实施方式中，利用转换关系对图像色度进行校正，将现场色度分量转换为标准色度分量，得到目标物的在实验室条件的标准色度分量。然后在标准曲线上查找与标准色度分量对应的浓度，即可得到水质检测现场该目标物的浓度。
52.进一步地，所述方法还包括：在所述基准物实际色度与所述基准物实验室标准色度的色度偏差小于等于设定值的情况下，获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；根据所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
53.具体地，本发明实施方式中，如果准物实际色度与基准物实验室标准色度的色度偏差小于等于设定值，则表示水质检测现场的拍摄环境与实验室的拍摄环境近似相同，可以直接利用标准曲线查找与现场色度分量对应的浓度得到水质检测现场该目标物的浓度。
54.实施例1：请参考图3，以水中铬离子的检出为例，在完成以二苯碳酰二肼为主要组成的复配试剂反应体系确定、纸芯片结构设计以后，构建了标准曲线，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。选取微流控芯片内加入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。
55.在水质检测现场光照条件下对基准物进行拍照和图像处理。分析图像结果判断拍摄是否满足分析要求。将基准物实际色度与其在实验条件下的基准物实验室标准色度进行对比，发现所需的色度分量与实验室结果偏差较大，对色卡和芯片两种基准物进行现场图像色度与实验室色度的校正匹配，确定了采用最优多元非线性拟合方法确定转换关系。请参考图4，结果表明通过本方法建立的转换关系可以实现基准物实际色度与基准物实验室标准色度的平均偏差大幅降低至5％以内。
56.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，将现场拍摄的现场色度分量与标准曲线进行匹配查询，即得到铬离子的实际浓度。请参考图5，将本方法得到的铬离子浓度与国标法进行对比，平均偏差小于7％，如果未进行图像色度校正，平均偏差大于15％。
57.实施例2：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。
58.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。选取标准色卡及微流控芯片内加入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。
59.在水质监测现场光照条件下对基准物进行拍照，得到现场色度分量。将现场色度分量与基准物实验室标准色度进行对比分析，发现基准物实际色度与基准物实验室标准色度偏差较大，分别利用多元非线性拟合和神经网络算法对基准物进行现场图像色度与实验室色度的校正匹配，确定了最优多元非线性拟合方法。请参考图6，结果表明通过本方法建立的转换关系可以实现基准物实际色度与基准物实验室标准色度的平均偏差大幅降低至7％以内。
60.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，将现场拍摄的现场色度分量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9％，如果未进行图像色度校正，平均偏差大于25％，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。
61.实施例3：以水中铬离子的检出为例，采用微流控芯片进行测试，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，得到基准物实验室标准色度。
62.在某装置现场光照条件下对基准物进行拍照，得到基准物实际色度。将基准物实际色度与基准物实验室标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，利用不同训练集个数的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，确定最佳匹配方法。请参考图7，结果表明可以实现基准物实际色度与基准物实验室标准色度的平均偏差降低至8％以内。
63.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11％，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。
64.实施例4：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，对于该体系，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，得到基准物实验室标准色度。
65.在检测现场光照条件下对基准物进行拍照，得到基准物实际色度。将基准物实际色度与基准物实验室标准色度进行对比分析，发现基准物实际色度与基准物实验室标准色
度偏差较大，利用神经网络算法进行基准物实际色度与基准物实验室标准色度的校正匹配，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平均偏差大幅降低至5％以内。
66.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，将现场拍摄的现场色度分量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％，如果未进行图像色度校正，现场色度分量的平均偏差大于20％，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。
67.请参考图2，本发明第二方面提供一种水质检测装置，所述水质检测装置包括：标准曲线构建模块，用于构建目标物浓度与色度分量之间的标准曲线；基准物实验室标准色度获取模块，用于根据目标物和包含所述目标物的待测物的属性，选择至少一个基准物，获取所述基准物的基准物实验室标准色度；基准物实际色度获取模块，用于在水质检测现场获取与所述基准物实验室标准色度对应的基准物实际色度；转换关系获取模块，用于在所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差大于设定值的情况下，构建校正模型，获得所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度之间的转换关系；现场色度分量获取模块，用于获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；目标物浓度确定模块，用于利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
68.进一步地，获取所述基准物实验室标准色度的光学环境与构建所述标准曲线的光学环境相同。
69.进一步地，所述转换关系获取模块确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差，包括：判断水质检测现场的拍摄条件是否满足检测要求；在确定满足检测要求的情况下，确定所述基准物实际色度与对应的基准物实验室标准色度的色度偏差。
70.进一步地，所述拍摄条件至少包括：水质检测现场的图像像素、光照强度和光均匀度。
71.进一步地，所述转换关系获取模块通过神经网络算法或多元非线性拟合方法构建所述校正模型。
72.进一步地，所述目标物浓度确定模块利用所述转换关系和所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度，包括：利用所述转换关系将所述现场色度分量转换为标准色度分量；在所述标准曲线上查找与所述标准色度分量对应的浓度，确定所述目标物浓度。
73.进一步地，所述目标物浓度确定模块还用于：在所述基准物实际色度与所述基准物实验室标准色度的色度偏差小于等于设定值的情况下，获取所述水质检测现场的待测物的现场色度分量；根据所述标准曲线确定与所述现场色度分量对应的目标物浓度。
74.本发明第三方面提供一种水质检测系统，包括上文所述的水质检测装置。
75.本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其在计算机上运行时，使得计算机执行上文所述的水质检测方法。
76.以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实
施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明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的保护范围。
77.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，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
78.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的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。