基于機器視覺的自來水廠水質檢測系統

張占輝 陳煒恒

（廣州番禺職業技術學院，廣東廣州 511483）

1 概述

在構建和諧城鄉，建設社會主義新農村的大背景下,農村各地小水廠建設和雨后春筍般成長起來。在自來水廠的水處理過程中，需要進行水質特征檢測，以保證水質的安全。傳統的水質特征檢測方法有肉眼觀察法、測量電解質法，但存在工人的主觀性和電解質分布不均勻的問題。目前應用的自動水質監測系統，主要有以下3種：

（1）利用紫外線可見光譜分析測定水中的金屬離子、非金屬離子及有機物污染的水質監測法；

（2）基于水質監測過程中多個參數之間的相關信息以及相關向量機理論的水質自動檢測傳感器；

（3）通過無線傳感器節點采集被監測水域水質參數數據，實現對水質污染指標的監測。同時通過將上述結果并入總網絡系統，使水廠監測及遠程控制更加方便快捷，效率提高。

但這三種系統存在操作復雜，執行步驟繁雜，不能有效的判斷水質，不能時刻獲取水源信息，面對突發情況的處理不能及時，而基于視覺主特征的方法則簡單方便，信息準時，能及時處理各種突發意外，對水質的判斷明顯提高。因此本項目擬通過設計開發一種基于機器視覺生物識別的全自動自來水廠遠程控制系統，從而滿足視覺生物識別檢測的要求，本項目主要通過Halcon 軟件編程進行檢測生活于目標水環境中的金魚活性，從而判斷水質的好壞，進而通過控制PLC 的輸出點進行抽水泵的抽水活動以及加藥站的加藥情況。

2 水質檢測系統設計開發

2.1 電氣系統設計

根據視覺生物識別檢測的要求，主要通過Halcon 軟件編程進行檢測，檢測金魚活性判斷水質的好壞，從而控制PLC 的輸出點進行抽水泵的抽水以及反應了加藥站的加藥情況。其中檢測金魚活性難度是很大的，由于普通的相機性能不足，所以需要工業相機和工業鏡頭的幫助，由于金魚是活物，不斷運動每時每刻的位置都不同，加上金魚活跟死的整體輪廓以及面積不一樣，所以利用這些特征進行搭建平臺檢測。實驗室檢測平臺圖如圖1 所示。

圖1 實驗室檢測平臺圖

2.2 電氣元件選型

2.2.1 工業相機的選型：由于檢測金魚，所以需要用到像素比較高彩色相機，根據實際的視野和測量高度進行公式計算選型。

2.2.2 鏡頭的選型：考慮到工業相機需要鏡頭的配合，視野選型鏡頭也根據工業相機的參數進行計算選型。

2.2.3 光源的選型光源選型比較簡單，根據現場光線決定光源的型號。

水質檢測- 視覺生物識別檢測系統的具體選型電氣元件中，選型清單如表1 所示。

表1 電氣元件選型列表

2.3 HDevelop 18.05 程序設計

軟件編程主要分為四步：具體程序流程圖如圖2 所示。

圖2 程序流程圖

第一步：采集設置窗口，用到的主要算子有

第一步編程效果圖如圖3 所示。

圖3 第一步編程效果圖

第二步：讀取輪廓圖片匹配輪廓和計算面積，用到的主要算子有：

第二步編程效果圖如圖4 所示。

圖4 第二步編程效果圖

第三步：實時匹配對比輪廓和面積，用到的主要算子有：

第三步編程效果圖如圖5 所示。

圖5 第三步編程效果圖

第四步：信息顯示，用到的主要算子有：

第四步編程效果圖如圖6 所示。

圖6 第四步編程效果圖

2.4 Visual Studio 2017 程序設計

生物檢測系統需要Visual Studio 軟件制作界面，所以Visual Studio 需要與halcon 聯合編程和三菱PLC 通訊。VS 是一個基本完整的開發工具集，它包括了整個軟件生命周期中所需要的大部分工具，Visual Studio 編程流程圖如圖7 所示。

圖7 Visual Studio 編程流程圖

首先Visual Studio 經過以太網口與PLC 連接通訊并實行發送數據和接收數據，從而控制PLC 運行，通訊成功圖如圖8 和圖9 所示。

圖8 通訊成功圖

圖9 通訊成功圖

生物檢測系統界面需要Visual Studio 和halcon 聯合編程完成，實現打開相機實時采集和實時檢測等功能，界面圖如圖10 所示。

圖10 界面圖

3 結論

本項目設計開發了一種基于機器視覺識別生物運動特性的全自動自來水廠遠程控制系統，該系統通過Halcon 軟件編程檢測生活于目標水環境中的金魚活性，從而判斷水質的好壞；進而通過控制PLC 的輸出進行相應的控制操作，從而提升自來水廠水質監測的質量及其可靠性。