公布日：2023.09.22
申请日：2023.05.31
分类号：G06T7/00(2017.01)I;C02F3/28(2023.01)I;G06N20/00(2019.01)I
摘要
本发明公开了一种用于厌氧氨氧化污泥活性智能感知的装置，包括污泥采集单元、图像采集单元、图像分析单元、准确性提升单元；污泥采集单元用于采集污泥；图像采集单元用于采集污泥的图像；图像分析单元包括嵌入式端设备，机器学习模型I，用于分析输出污泥活性结果；准确性提升单元包括算力服务器，机器学习模型II和精准活性测定输入界面，污泥采集单元提供采集素材，图像分析单元输出给机器学习模型I使用，准确性提升单元中的机器学习模型II通过周期性输入实测精准污泥活性值进行自身监督修正与纠偏。本发明通过机器视觉和机器学习耦合，实时智能输出厌氧氨氧化污泥活性结果；同时基于监督学习持续迭代预测精度并实现端部署，稳定运行。
权利要求书
1.一种用于厌氧氨氧化污泥活性智能感知的装置，其特征在于，包括污泥采集单元、图像采集单元、图像分析单元、准确性提升单元；所述的污泥采集单元用于采集污泥；所述的图像采集单元用于采集污泥的图像；所述的图像分析单元包括嵌入式端设备，机器学习模型I，用于分析输出污泥活性结果；所述的准确性提升单元包括算力服务器，机器学习模型II和精准活性测定输入界面，污泥采集单元提供采集素材，图像分析单元输出给机器学习模型I使用，准确性提升单元中的机器学习模型II通过周期性输入实测精准污泥活性值进行自身监督修正与纠偏。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的污泥采集单元包括污泥流过槽、蠕动泵、电磁止回阀和超声波液位计；蠕动泵将污泥吸入污泥流过槽，待吸入量触发超声波液位计设定阈值后，进出口两端的电磁止回阀自动关闭，同时蠕动泵也一并关闭。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的图像采集单元包括CCD相机、光照传感器、条形光源、光源驱动器；污泥吸入污泥流过槽后，光照传感器探测污泥流过槽周围照度，根据设定照度阈值决定是否启动条形光源，条形光源的强弱通过调整光源驱动的PWM占空比实现，达到设定照度后，CCD相机启动并拍摄污泥图像。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的机器学习模型II，使用图像预处理和颜色空间转换为自变量，污泥实际活性为目标函数，并通过多项式、随机森林、XGBOOST3种数学关系分别进行训练。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的机器学习模型I，使用机器学习模型II所得3种数学关系为初级学习器，使用Stacking基于线性集成后进行训练结果输出。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的机器学习II的初级学习器结果周期性替换后输出给机器学习模型I，周期性替换时间为45-60d/次。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明旨在提供一种用于厌氧氨氧化污泥活性智能感知的装置。通过装置原位获取厌氧氨氧化污泥图像并进行机器学习模型分析，并准确预测该污泥活性，从而对厌氧氨氧化工艺自动化智能化数字化稳定运行提供感知层支撑。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种用于厌氧氨氧化污泥活性智能感知的装置，包括污泥采集单元、图像采集单元、图像分析单元、准确性提升单元；所述的污泥采集单元用于采集污泥；所述的图像采集单元用于采集污泥的图像；所述的图像分析单元包括嵌入式端设备，机器学习模型I，用于分析输出污泥活性结果；所述的准确性提升单元包括算力服务器，机器学习模型II和精准活性测定输入界面，污泥采集单元提供采集素材，图像分析单元输出给机器学习模型I使用，准确性提升单元中的机器学习模型II通过周期性输入实测精准污泥活性值进行自身监督修正与纠偏。
所述的污泥采集单元包括污泥流过槽、蠕动泵、电磁止回阀和超声波液位计；蠕动泵将污泥吸入污泥流过槽，待吸入量触发超声波液位计设定阈值后，进出口两端的电磁止回阀自动关闭，同时蠕动泵也一并关闭。
所述的图像采集单元包括CCD相机、光照传感器、条形光源、光源驱动器；污泥吸入污泥流过槽后，光照传感器探测污泥流过槽周围照度，根据设定照度阈值决定是否启动条形光源，条形光源的强弱通过调整光源驱动的PWM占空比实现，达到设定照度后，CCD相机启动并拍摄污泥图像。
所述的机器学习模型II，使用图像预处理和颜色空间转换（RGB空间转换为HSV空间）为自变量，污泥实际活性为目标函数，并通过多项式、随机森林、XGBOOST3种数学关系分别进行训练。
所述的机器学习模型I，使用机器学习模型II所得3种数学关系为初级学习器，使用Stacking基于线性集成后进行训练结果输出。
所述的机器学习II的初级学习器结果周期性替换后输出给机器学习模型I，周期性替换时间为45-60d/次。
本发明的有益效果是：（1）通过机器视觉和机器学习耦合，实时智能输出厌氧氨氧化污泥活性结果，避免了传统方法测定下的时滞；（2）准确性提升单元通过周期性的精准活性检测，基于监督学习持续迭代提升机器学习I和II模型的精度。
（3）原位检测装置自动化智能化程度高，可实现端部署，可有力支持厌氧氨氧化工艺的数智化运行。
（发明人：陆慧锋;杜平;康婷婷;李星熠）