公布日：2023.09.22
申請日：2023.05.31
分類號：G06T7/00(2017.01)I;C02F3/28(2023.01)I;G06N20/00(2019.01)I
摘要
本發(fā)明公開了一種用于厭氧氨氧化污泥活性智能感知的裝置，包括污泥采集單元、圖像采集單元、圖像分析單元、準(zhǔn)確性提升單元；污泥采集單元用于采集污泥；圖像采集單元用于采集污泥的圖像；圖像分析單元包括嵌入式端設(shè)備，機器學(xué)習(xí)模型I，用于分析輸出污泥活性結(jié)果；準(zhǔn)確性提升單元包括算力服務(wù)器，機器學(xué)習(xí)模型II和精準(zhǔn)活性測定輸入界面，污泥采集單元提供采集素材，圖像分析單元輸出給機器學(xué)習(xí)模型I使用，準(zhǔn)確性提升單元中的機器學(xué)習(xí)模型II通過周期性輸入實測精準(zhǔn)污泥活性值進(jìn)行自身監(jiān)督修正與糾偏。本發(fā)明通過機器視覺和機器學(xué)習(xí)耦合，實時智能輸出厭氧氨氧化污泥活性結(jié)果；同時基于監(jiān)督學(xué)習(xí)持續(xù)迭代預(yù)測精度并實現(xiàn)端部署，穩(wěn)定運行。
權(quán)利要求書
1.一種用于厭氧氨氧化污泥活性智能感知的裝置，其特征在于，包括污泥采集單元、圖像采集單元、圖像分析單元、準(zhǔn)確性提升單元；所述的污泥采集單元用于采集污泥；所述的圖像采集單元用于采集污泥的圖像；所述的圖像分析單元包括嵌入式端設(shè)備，機器學(xué)習(xí)模型I，用于分析輸出污泥活性結(jié)果；所述的準(zhǔn)確性提升單元包括算力服務(wù)器，機器學(xué)習(xí)模型II和精準(zhǔn)活性測定輸入界面，污泥采集單元提供采集素材，圖像分析單元輸出給機器學(xué)習(xí)模型I使用，準(zhǔn)確性提升單元中的機器學(xué)習(xí)模型II通過周期性輸入實測精準(zhǔn)污泥活性值進(jìn)行自身監(jiān)督修正與糾偏。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述的污泥采集單元包括污泥流過槽、蠕動泵、電磁止回閥和超聲波液位計；蠕動泵將污泥吸入污泥流過槽，待吸入量觸發(fā)超聲波液位計設(shè)定閾值后，進(jìn)出口兩端的電磁止回閥自動關(guān)閉，同時蠕動泵也一并關(guān)閉。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述的圖像采集單元包括CCD相機、光照傳感器、條形光源、光源驅(qū)動器；污泥吸入污泥流過槽后，光照傳感器探測污泥流過槽周圍照度，根據(jù)設(shè)定照度閾值決定是否啟動條形光源，條形光源的強弱通過調(diào)整光源驅(qū)動的PWM占空比實現(xiàn)，達(dá)到設(shè)定照度后，CCD相機啟動并拍攝污泥圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述的機器學(xué)習(xí)模型II，使用圖像預(yù)處理和顏色空間轉(zhuǎn)換為自變量，污泥實際活性為目標(biāo)函數(shù)，并通過多項式、隨機森林、XGBOOST3種數(shù)學(xué)關(guān)系分別進(jìn)行訓(xùn)練。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述的機器學(xué)習(xí)模型I，使用機器學(xué)習(xí)模型II所得3種數(shù)學(xué)關(guān)系為初級學(xué)習(xí)器，使用Stacking基于線性集成后進(jìn)行訓(xùn)練結(jié)果輸出。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述的機器學(xué)習(xí)II的初級學(xué)習(xí)器結(jié)果周期性替換后輸出給機器學(xué)習(xí)模型I，周期性替換時間為45-60d/次。
發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明旨在提供一種用于厭氧氨氧化污泥活性智能感知的裝置。通過裝置原位獲取厭氧氨氧化污泥圖像并進(jìn)行機器學(xué)習(xí)模型分析，并準(zhǔn)確預(yù)測該污泥活性，從而對厭氧氨氧化工藝自動化智能化數(shù)字化穩(wěn)定運行提供感知層支撐。
本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：一種用于厭氧氨氧化污泥活性智能感知的裝置，包括污泥采集單元、圖像采集單元、圖像分析單元、準(zhǔn)確性提升單元；所述的污泥采集單元用于采集污泥；所述的圖像采集單元用于采集污泥的圖像；所述的圖像分析單元包括嵌入式端設(shè)備，機器學(xué)習(xí)模型I，用于分析輸出污泥活性結(jié)果；所述的準(zhǔn)確性提升單元包括算力服務(wù)器，機器學(xué)習(xí)模型II和精準(zhǔn)活性測定輸入界面，污泥采集單元提供采集素材，圖像分析單元輸出給機器學(xué)習(xí)模型I使用，準(zhǔn)確性提升單元中的機器學(xué)習(xí)模型II通過周期性輸入實測精準(zhǔn)污泥活性值進(jìn)行自身監(jiān)督修正與糾偏。
所述的污泥采集單元包括污泥流過槽、蠕動泵、電磁止回閥和超聲波液位計；蠕動泵將污泥吸入污泥流過槽，待吸入量觸發(fā)超聲波液位計設(shè)定閾值后，進(jìn)出口兩端的電磁止回閥自動關(guān)閉，同時蠕動泵也一并關(guān)閉。
所述的圖像采集單元包括CCD相機、光照傳感器、條形光源、光源驅(qū)動器；污泥吸入污泥流過槽后，光照傳感器探測污泥流過槽周圍照度，根據(jù)設(shè)定照度閾值決定是否啟動條形光源，條形光源的強弱通過調(diào)整光源驅(qū)動的PWM占空比實現(xiàn)，達(dá)到設(shè)定照度后，CCD相機啟動并拍攝污泥圖像。
所述的機器學(xué)習(xí)模型II，使用圖像預(yù)處理和顏色空間轉(zhuǎn)換（RGB空間轉(zhuǎn)換為HSV空間）為自變量，污泥實際活性為目標(biāo)函數(shù)，并通過多項式、隨機森林、XGBOOST3種數(shù)學(xué)關(guān)系分別進(jìn)行訓(xùn)練。
所述的機器學(xué)習(xí)模型I，使用機器學(xué)習(xí)模型II所得3種數(shù)學(xué)關(guān)系為初級學(xué)習(xí)器，使用Stacking基于線性集成后進(jìn)行訓(xùn)練結(jié)果輸出。
所述的機器學(xué)習(xí)II的初級學(xué)習(xí)器結(jié)果周期性替換后輸出給機器學(xué)習(xí)模型I，周期性替換時間為45-60d/次。
本發(fā)明的有益效果是：（1）通過機器視覺和機器學(xué)習(xí)耦合，實時智能輸出厭氧氨氧化污泥活性結(jié)果，避免了傳統(tǒng)方法測定下的時滯；（2）準(zhǔn)確性提升單元通過周期性的精準(zhǔn)活性檢測，基于監(jiān)督學(xué)習(xí)持續(xù)迭代提升機器學(xué)習(xí)I和II模型的精度。
（3）原位檢測裝置自動化智能化程度高，可實現(xiàn)端部署，可有力支持厭氧氨氧化工藝的數(shù)智化運行。
（發(fā)明人：陸慧鋒;杜平;康婷婷;李星熠）
