隨著經濟的快速發展,伴隨而來的是在工業生產中大量廢水的排放,導致巨大的工業污染,嚴重危害生態平衡,影響了人類的正常生活。為了保護生態環境和人們的生命健康,各個國家都將水質檢測放到了環境保護的重要位置,通過檢測水體的物理、化學和生物等特性來判斷水體的污染情況。現存的水質檢測方法大多依賴如電化學法、分光光度法、色譜法等傳統方法,具有測量方法復雜、成本較高、準確性低等缺陷,因此研發水質監測新方法與新設備有著重要的意義。計算機技術的發展,使人工智能與圖像處理技術在許多相關領域得到了廣泛的應用。因此,將人工智能和圖像處理技術應用于水質檢測領域,代替傳統的分光光度法,此外計算機具有非常強大的數據處理能力,對提高水質檢測的準確性、降低檢測成本有著重大意義。本文在研究國內外水質檢測方法的基礎上,提出了基于數字攝像頭結合T-S模糊神經網絡和曲面擬合算法測量水質的方法。本文的主要內容和創新點如下:(1).提出了一種數字攝像頭結合T-S模糊神經網絡測量水體濁度的測量模型。將標準水樣的RGB值作為T-S模糊神經網絡的輸入,標準水樣的濁度值作為輸出,建立水濁度與RGB值之間的非線性關系,用于標準水樣和實際水樣的...

【文章頁數】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 水質檢測的國內外研究現狀
        1.2.2 神經網絡國內外研究現狀
        1.2.3 顏色空間轉換應用研究現狀
    1.3 論文的內容與結構
    1.4 技術路線
第二章 理論基礎
    2.1 T-S模糊神經網絡
        2.1.1 T-S模糊系統
        2.1.2 T-S模糊神經網絡結構
        2.1.3 模糊神經網絡的學習算法
    2.2 曲面擬合
        2.2.1 多項式函數擬合方法的數學模型
        2.2.2 擬合函數的選取
    2.3 顏色空間轉換
    2.4 本章小結
第三章 測量裝置設計
    3.1 硬件裝置
        3.1.1 背光電路
        3.1.2 數字攝像頭
    3.2 軟件設計
        3.2.1 RGB色彩空間到Lab色彩空間的轉換
        3.2.2 RGB色彩空間到HSI色彩空間的轉換
    3.3 本章小結
第四章 基于T-S模糊神經網絡的水體濁度測量方法
    4.1 常見的濁度測量方法
    4.2 基于T-S模糊神經網絡水體濁度的測量模型
    4.3 標準濁度溶液的制備
    4.4 結果和討論
        4.4.1 濁度圖像分析
        4.4.2 各顏色分量與色差對濁度的擬合
        4.4.3 T-S模糊神經網絡對水體濁度的測量
        4.4.4 不同隸屬函數對濁度測量結果的影響
        4.4.5 與標準溶液對比
        4.4.6 實際水樣的測量
    4.5 分析與討論
        4.5.1 使用數字攝像頭結合T-S模糊神經網絡的優勢
        4.5.2 與最新使用圖像法測量水體濁度的方法對比
    4.6 本章小結
第五章 基于曲面擬合方法的水體色度測量模型及應用
    5.1 色度標準溶液的制備與信息采集
    5.2 氨氮、磷酸鹽和氯化物標準溶液的制備及數據采集
    5.3 三維色度測量模型的建立
    5.4 測量結果
    5.5 對標準色度溶液測量的對比實驗
    5.6 對實際水樣測量的對比實驗
    5.7 水中氨氮、磷酸鹽和氯化物含量的測量
    5.8 與其他基于攝像機圖像的水質檢測方法比較
    5.9 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 論文總結
    6.2 未來工作及展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間出版或發表的論著、論文
致謝



本文編號：4004365