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申请/专利权人：沈阳化工大学

摘要：本发明公开了一种基于活性污泥相差显微图像污泥膨胀预测方法，涉及污水处理智能检测领域。具体实现方案包括图像采集、图像融合、图像分割、特征提取、动态模型、污泥膨胀预警六个步骤。图像采集，采集活性污泥样本相差显微图像；图像融合，采用离散余弦变换对活性污泥不同焦平面图像进行融合；图像分割，采用相位一致法去除相差后，通过低通滤波、相位拉伸变换、阈值分割、开启操作和回旋半径特征实现活性污泥丝状菌和絮体的分割；特征提取，提取絮体和丝状菌形态学特征参数。本发明融合活性污泥图像形态特征参数信息，为活性污泥体积指数检测提供一种在线、可靠、高效的测量手段。

主权项：1.一种基于活性污泥相差显微图像污泥膨胀预测方法，其特征在于，该方法具体步骤包括图像采集、图像融合、图像分割、特征提取、动态SVI模型、污泥膨胀预警六个步骤：步骤1：图像采集：在污水处理厂的曝气池出口采集活性污泥样本，采用光学显微镜、工业数码相机和图像采集系统捕获活性污泥相差显微图像；步骤2：图像融合：采用离散余弦变换的活性污泥显微图像融合方法对不同焦平面的活性污泥相差显微图像进行融合，最后应用双边滤波器一致性校验进一步修正融合图像；步骤3：图像分割：采用相位一致法去除相差后，通过低通滤波、相位拉伸变换、阈值分割、开启操作和回旋半径特征实现活性污泥丝状菌和絮体的分割；步骤4：特征提取：对分割好的絮体和丝状菌，计算出絮体和丝状菌的尺寸和形状的特征参数；步骤5：动态SVI模型：将形态学特征参数与在线测量数据MLSS、DO、pH以及SVI历史数据相结合，以污泥体积指数为输出，构建动态随机配置网络模型SVI预警模型；步骤6：污泥膨胀预警：对新的活性污泥样本进行形态学特征提取，融合在线理化测量数据，输送给已经构建好的动态SVI预警模型，根据输出的污泥体积指数值区间范围，判别污泥的沉降性能，预测污泥是否发生膨胀；所述图像融合，对相同位置、不同焦平面显微图像进行边缘增强锐化预处理后，对图像进行离散余弦变换，分别计算分块图像DCT域的变换系数，选择系数方差大的子块为融合图像的子块，通过DCT逆变换实现图像融合，最后应用双边滤波器一致性校验进一步修正融合图像；所述动态SVI模型，建模方法采用动态随机配置网络模型，模型输入包括活性污泥显微图像絮体和丝状菌形态学特征参数xflock，xfilak、在线测量数据MLSSk，Dok，pHk和SVI历史数据SVIk-1，...，SVIk-m，模型的输出为SVIk；SVI动态SCN模型表示为SVIk＝SCNx其中x＝{xflock，xfilak；SVIk-1，...，SVIk-m；MLSSk；Dok，pHk}。

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