基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现

摘要
当前，自来水厂的水处理，主要是人通过肉眼观察水质状况，再结合经验来
决定投入絮凝剂的量及时间来实现的。这种处理方法容易造成一定的误判和浪费，
虽然市场上也有相应的传感器，但是性能并不好且价格昂贵。因此，开发出一套
科学、低成本和自动的水厂絮凝剂投加控制系统就显得十分必要了。
本文提出了一种基于机器视觉的低成本全自动自来水厂絮凝剂投加控制系
统。系统硬件部分由PC机、PLC、网络摄像头和电机等构成。软件部分以VS2008
为软件开发环境，C++为编程语言，OpenCV为图像处理库，Measurement Studio
为虚拟仪表显示控件，Access为数据库，构建出基于MFC的可视化虚拟仪表控
制系统。该系统能自动抓拍絮凝图像，并进行相关图像处理，得到关键的水质参
数，由水质参数结合人工经验得到预期絮凝剂投加量，再通过模糊PID．控制得
到实际投加量，最后由PC通过串口发送投加量信息到PLC，PLC再根据此信息
控制电机的转速来达到絮凝剂投加控制的目的。整个处理过程全自动，无须人工
干预。系统采用虚拟仪表进行各项指标显示和投药控制，具有界面直观、贴近现
实和易于使用等优点。同时，由于模糊PID控制的使用可以降低水处理过程中
大时滞性的影响，使投药量更加准确。
论文主要包括硬件和软件两方面的设计。对于硬件，主要说明了网络摄像头、
PC机、PLC和絮凝剂投加电路的参数、特点以及选取理由，并给出了电路之间
的连接方案。对于软件，构建了基于MFC的系统框架，实现了絮凝图像特征参
数的检测与分析，运用Measurement Studio实现絮凝剂实时投加量的虚拟仪表显
示，完成了PLC与上层PC及下层电机之间的通讯以及絮凝剂投加量的模糊PID
控制。
通过实地测试，系统能较好实现图像处理分析，顺利完成PC、PLC以及电
机的通信，基本具备絮凝剂投加的自动控制功能。
关键词： 机器视觉；虚拟仪表；OpenCVAbstract
Abstract
Currently，the water treatment of waterworks was achieved mainly through the
observation with the naked eye，combined with the experience to determine the
amount and time of flocculants dosing．Some misjudgment and waste would be
caused easily by this treatment method．Although there are some corresponding
sensors sold on the market，their performance is not perfect穗ood enough and their
price is expensive．Therefore，it is necessary to develop a set of scientific，low cost
and automatic flocculants dosing control system of the waterworks．
This paper presents a flocculants dosing control system of the waterworks based
on machine vision，which is low cost and automatic．The hardware part of the system
consists of PC，PLC，network camera and motor etc．The software part uses VS2008
as software development environment，C as the programming language，OpenCV as
the image processing library，Measurement Studio as the virtual instrument display
control，build a virtual instrument control system based on MFC．The system can
automatically capture the flocculation image，and make an set of image processing，
and gets some key parameters of water quality，gets the expected flocculants dosage
combined water quality parameters with artificial experience，and then through the
fuzzy PID control to get the actual dosage，and finally through the serial port of PC to
send the dosage information to the PLC，the PLC controls the motor according to the
information of speed to achieve the flocculants dosing contr01．The whole process is
automatic，without manual intervention．The system based on virtual instrument for
the indicators show and dosing control，has the advantages of intuitive interface，
realistic and easy to use，etc…At the same time，because of the use of fuzzy PID
control can reduce the impact of large delay in the process of water treatment，the
dosage is more accurate．
The thesis mainly includes two aspects of hardware and software．For the
IIIAbstract
hardware，mainly explains the parameters，characteristics and reason of selection of
network camera，PC，PLC and dosing circuit，and gives the connection scheme
between the circuits．For the software，build a system framework based on MFC，
realizes the related image processing by OpenCV，completes the communication
between PLC and upper PC and lower motor and flocculants dosage control by the
fuzzy PID．
Through field test，the system can realize the image processing and analysis；
complete the communication with PC，PLC and motor successfully，realize the basic
function of automatic control of flocculants dosing．
Key Words：Machine Vision；Virtual Instrument；OpenCV
IV目 录
目录
摘要………………………………………………………………………………I
Abstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．III
第一章绪论………………………………………………………………………．1
1．1论文研究背景及意义…………………………………．．1
1．2国内外研究现状……………………………………．．2
1．2．1传统控制法…………………………………………………………2
1．2．2 自动控制法…………………………………………………………3
1．2．3智能控制法…………………………………………………………5
1．2．4机器视觉和模糊PID联合控制法…………………………………6
1．3论文研究的主要内容…………………．………………7
第二章系统工作原理及总体设计………………………………………9
2．1水处理工艺流程……………………………………．．9
2．2絮凝剂投加控制系统工作原理…………………………．10
2．2。l MFC……………………………………………………………………………………．1 l
2．2．2 OpenCV………………………………………………………………………………．1 l
2．2．3 Measurement Studio………………………………………………………………12
2．2．4模糊PID控制……………………………………………………．13
2．3总体设计思路…………．．…………………………．1 5
第三章 絮凝图像处理方法研究………………………………………17
3．1 絮凝图像处理流程…………………………．………．17
3．2絮凝图像预处理……………………………………．18
3．2．1 环境处理…………………………………………………………．．1 8
3．2．2图像灰度化………………………………………………………．．19
3．3絮凝图像增强．．……．．…．．．．．…．…．……．…………20
3．3．1 空域法图像增强…………………………………………………一20
V目 录
3．3．2频域法图像增强…………………………………………………．．23
3．4絮凝图像分割．………．……．．．．．．．．．．．…．．．．．…．．．…25
3．4．1 基于边缘的图像分割……………………………………………．．26
3．4．2基于区域的图像分割……………………………………………．．27
3．4．3基于特定理论的图像分割………………………………………．．32
3．4．4图像分割方法总结………………………………………………．．34
3．5絮凝颗粒分析………………………………………35
3．6本章小结…………………………………………．36
第四章硬件平台设计……………………………………………………．37
4．1 絮凝图像采集装置…．……………………．…………37
4。2絮凝剂投加控制电路…………………………………39
4．3．1 PLC…．．………………………………………………………………．………………．．40
4．3．2 电源………………………………………………………………一41
4．3．3 电机伺服驱动器…………………………………………………．．42
4．3．4 电机…………………………………………………………………44
4．4系统硬件电路设计………．…………………………．44
4．5本章小结………………………………………．…45
第五章软件平台设计……………………………………………………．47
5．1用户管理…………………………………………．50
5．2摄像头配置……．．．……．……．……．．……．．．…．…52
5．3图像处理………………………………．．………．．52
53．1 图像参数分析……………………………………………………一53
5．3．5参数映射…………………………………………………………．．54
5．4絮凝剂模糊PI D控制…………………．……………．．55
5．4．1模糊PID控制流程………………………………………………．55
5．4．2模糊控制器设计…………………………………………………．．57
5．4．3 PID控制器设计…………………………………………………．．62
5．4．4模糊PID控制性能分析…………………………………………．63
5。5絮凝剂投加及显示………。…………………………．64
VT目 录
5．5．1絮凝剂投加量控制………………………………………………．．65
5．5．2絮凝剂参数显示…………………………………………………．．67
5．6 PC与PI_C通信……………………………．．………68
5．6．1通信方式…………………………………………………………．．69
5．6．2通信协议…………………………………………………………．．69
5．6．3通信流程…………………………………………………………．．70
5．7数据管理………………………………．…………73
5．8本章小结…………………………………………．73
第六章实验结果与分析…………………………………………………75
6．1实验条件…………………………………………．75
6．2实验结果分析………………………．……．………．76
6．2．1 絮凝图像特征检测分析…………………………………………．．76
6．2．1絮凝剂投加控制分析……………………………………………．．79
6．3实验总结…………………………………………．82
第七章工作总结与研究展望………………………………………．83
7．1工作总结…………………………………………．83
7．2研究展望…………………………………………。84
参考文献……………………………………………………………………．85
致 谢…………………………………………………………………………………88
VIIContents
Contents
Abstract(in Chinese)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．I
Abstract(in English)．．．．．．．．．…．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．III
Chapter 1 Introduction．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．…．．．．．．．．．．1
1．1 Research Background and Significance……………………………………………．1
1．2 Research Status………………………………………………………………………………．2
1．2．1 Traditional Control Method………………………………………………………2
1．2。2 Automatic Control Method…………………………………………………．．3
1．2．3 Intelligent Control Method………………………………………………………．5
1．2．4 Machine Vision and Fuzzy PID Control Method…………………………．6
1．3 Thesis Rearch…………………………………………………………………………………．7
Chapter 2 Works and Overall Design of System．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2．1 Process Flow of 1IVlIter Ttreatment……………………………………………………9
2．2 Works of Flocculant Dosing Control System……………………………………10
2．2．1 MFC……………………………………………………………………………………．11
2．2．2 OpenCV………………………………………………………………………………．11
2．2。3 Measurement Studio………………………………………………………………12
2．2．4 Fuzzy PID Contr01．……．．…………．．…．…．…．……．…．…．…．．…．……．…．…．．13
2．3 Overall Design Ideas……．…………．……………．…………………………………．…．．15
Chapter 3 Flocculation Image Processing Method．．．．．．．．．．．．．．．．．．1 7
3．1 Flocculation Image Processing Flow………………………………………………．17
3．2 Flocculation Image Preprocessing…………………………………………………．．18
3．2．1 Environmental Preprocessing…………………………………………………．18
3．2．2 Image Graying………………………………………………………………………19
3．3 Flocculation Image Enhancement…………………………………………………．．20
3．3．1 Image Enhancement In Spatial Domain……………………………………20
3．3．2 Image Enhancement In Frequency Domain………………………………．23
TXContents
3．4 Flocculation Image Segmentation…………………………………………………．．25
3．4．1 Image Segmentation Based on Edge…………………………………………26
3．4．2 Image Segmentation Based on region………………………………………．27
3．4．3 Image Segmentation Based on Specific Theory…………………………32
3．4．4 Summary ofImage Segmentation Method………………………………．．34
3．5 Flocculation Particle Analysis…………………………………………………………35
3．6 Chapter Summary…………………………………………………………………………36
Chapter 4 Design of System Hardware Platform．。．．．．．．”．．”·····37
4．1 Flocculation Image Acquisition Device．．…………………………………………．37
4．2 Circuit of Flocculant Dosing Control………………………………………………39
4．3．1 PLC……………………………………………………………………………………一40
4．3．2 Power………．………．…………………………………………………………………41
4．3．3 Motor Servo Drive………………………………………………………………．．．42
4．3．4 Motor……………………………………………………………………………………44
4．4 Circuit Design of System Hardware………………………………”………………44
4．5 Chapter Summary…………………………………………………………………………45
Chapter 5 Design of System Software Platform．．．．．．．．．．．．．．．．．．．···．47
5．1 User Management…………………………………………………………………………·50
5．2 Camera Configuration………………………．…………………………………………·52
5．3 Image Processing……………………………………………………………………………52
5．3．1 Image Parameter Analysis……．…………………………………………………53
5．3．5 Parameter Mapping……。………．…………………………………………………54
5．4 Flocculant Fuzzy PID Control………………………………………………………”55
5．4．1 Fuzzy PID Control Flow…………………………………………………………55
5．4．2 Fuzzy Controller Design…………………………………………………………57
5．4．3 PID Controller Design……………………………………………………………62
5．4．4 Fuzzy PID Control Performance Analysis…………………………………63
5．5 Flocculant Dosing and Display………………………………………………………．64
5．5．1 Flocculant Dosage Control…．……………………………．。…………………．。65
XContents
5．5．2 Flocculant Parameters Display．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
5．6】}．C and PLC Communication…………………………………………………………68
5．6．1 Means ofCommunication………………………………………………………．69
5．6．2 Communication Protocol………………………………………………………．．69
5．6．3 Communication Process…………．……．…．…．…．…．……．…．………．．……．．．70
5．7 Data Management…………………………………………………………………………．73
5．8 Chapter Summary…………………………………………．……………………………．．73
Chapter 6 Experimental Results and Analysis．．．．．．．．．．．．．．．．．．。．…。．75
6．1 Experimental Conditions………………………………………………………………．75
6．2 Analysis ofExperimental Results……………………………………………………76
6．2．1 Analysis ofFlocculation Image Feature Detection．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
6．2．1 Analysis ofFlocculant Dosing Control…．…．…．．…．………．…．…．…．．…．79
6．3 Experimental Summary…………………………………………………………………82
Chapter 7 Work Summary and Research Prospects．．．．．．．．．．．．．．．83
7．1 Work Summary……………………………………………………………………………．．83
7．2 Research Prospects………………………………………………………………………．．84
References．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81；
Acknowledgements．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88第一章绪论
1．1论文研究背景及意义
第一章绪论
水是人们生命中不可或缺的部分，居民生活用水水质的好坏直接影响着人的
身体健康。喝上干净、安全的放心水，是老百姓的真心期盼。但实际生活中，随
着我国工业化、城市化快速发展，水量供给不足、水源污染趋势加重、供水净水
能力有限等问题日益凸显，饮用水安全形势严峻【IJ。尽管水源污染严重，至2009
年底，全国县以上4000多家自来水厂中，98％仍使用传统工艺。目前，仅有北
京、上海、广州、深圳和杭州、郑州等部分城市的部分水厂实现了深度处理。预
计到2012年7月1日饮用水新标强制执行开始，采用深度处理的水厂，比例只
会再多一个百分点而已【2J。作为主要供水单位的自来水厂优质生产，严格控制出
厂水质，降低出厂水浊度，是保证居民用水达到要求的前提保证。
当前，传统的水处理工艺流程包括混凝、沉淀、过滤以及消毒。而在整个流
程中，混凝是影响出水水质至关重要的一个环节。但是，大多数水厂在这个环节
并没有做得很好，一方面是因为如果购买一整套国外进口的水处理设备，水厂的
投入成本非常高，许多小水厂并没有这个支付能力；另一方面是因为人工成本较
低，并且能长期驻守在水厂附近，便于水厂的管理，同时又能基本满足出水的水
质不会偏离国家标准太远。因此，国内绝大部分水厂都是采用人工投加混凝剂的
方式。人工投加混凝剂时，工人都是通过肉眼去观察水质情况，再结合自己的经
验来控制投入絮凝剂的量，从而实现水质的调节。在这种方式下，人工都是凭自
己的主观经验去进行判断，并没有一个客观准确的数据来度量出水水质，因此并
不能保证出水水质是合格的。如果混凝阶段的絮凝剂投加量不适当，则会影响出
水水质。絮凝剂投加过量，会造成浪费，增加水厂成本；絮凝剂投加少量，颗粒
物会没有完全被处理，导致出水水质不合格。
要想出水水质是安全的、科学的、准确的，就得采用科学的方法来处理源水，
而分析处理过程中的水质状况就是检测处理水的各项指标参数，如PH值、浊度、基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
余氯、金属量等。要获得这些有用的参数，有两种方式可供选择。第一种：购买
国外先进的传感设备，虽然这种设备能检测出某些参数，但是其价格高昂，大多
数水厂无力承担；第二种：采用间接分析法，即通过分析水的其他特征得到与其
相关的关键参数。本文采用的就是第二种方式，这种方式的优点是成本低且性能
古 同。
在水处理过程中，主要难点是在水质特征检测和絮凝剂投加控制两方面。根
据目前国内的一些情况，本文提出了一种以机器视觉作为水质检测方法，以PLC
和模糊PID控制相结合为絮凝剂投加控制手段的水处理系统。该系统运用机器
视觉的方法对絮凝水样进行分析，得到水样的关键特征，进而由PC通过串口发
送控制指令到PLC，再由PLC控制电机的转动来达到控制絮凝剂投加量的目的。
这种方法由于只采用了摄像头，所以就省去了一系列传感器的成本，同时上位机
采用C++开发的软件，省去了组态软件的费用，最后由PLC实现控制功能，避
免了大型组态系统的昂贵费用，因此大大节省系统的成本。而且由于图像处理速
度快且准确，因此，能及时调整投加量来应对恶劣天气带来的影响，具有较快的
反应速度。采用这种方式能够有效降低人工成本，且能保证出水水质的科学性、
安全性。同时，该系统安装较容易，能在绝大多数水厂进行推广，具有很好的市
场前景。
1．2国内外研究现状
1．2．1传统控制法
对混凝剂投加量的确定，传统上采用的方法有：
(11经验法
根据工作经验、或者观察原水浊度的变化、反应后絮凝池絮状物生成情况以
及沉淀后的水浊度，决定投药量。这种方式缺乏科学依据，容易产生安全隐患。
(2)数学模型法
水流量、浊度、PH值、温度等相关参数作为变量，建立他们与混凝剂投加
之间的相关函数。但是数学模型方法必须有大量可靠的生产数据，运用数理统计
2第一章绪论
方法建立符合实际的数学模型，由于影响水质因素较多，计算复杂，建立准确的
数学模型困难。且在水质发生重大突变时，数学模型将不再适用。詹咏、徐国勋
【3】等人通过对一些参数的测试分析以及同水厂实际数据比较，建立了进水流量Q、
原水浊度No、出水浊度Nl、助凝剂用量M的数学模型：M=kQaNobNl。Mo，并通过
对所测数据进行多元回归分析得到混凝剂投量的数学表达式为：
M=13．46Q-0．14N00．99y1-0．61M加‘29。虽然此数学模型有一定科学依据，但由于现在絮
凝剂种类繁多，可能每个水厂所用絮凝剂不一样，那么此公式并不一定适用。
(3)烧杯试验法
用烧杯采集混凝后的水样进行混凝沉淀试验，由实验结果来确定投药量。这
种方法在70、80年代非常流行，但是随着人们生活水平的提高，对水质的要求也
越来越高。这种烧杯试验方法每天或每周进行一次，在原水水质变化不大时，这
种方法很有效，但遇到恶劣天气，原水浊度频繁变化时，则需要频繁进行试验，
耗时耗力，并且结果不一定准确。所以，大多数水厂只是将烧杯试验结果作为一
种参考。
1．2．2自动控制法
从80年代后期开始，我国逐步采用了一些自动控制方法投加絮凝剂，这些
方法都有各自的优缺点，在不同的地方被不同的水厂所使用，并没有一种方法彻
底取代其他方法。这些方法主要包含以下几类：
(1)简单反馈控制系统
简单的PID反馈控制方式是控制器对输入的检测值与给定值比较，得到偏
差，根据偏差控制投药量。由于混凝沉淀过程持续时间很长，因而被控对象选的
不同，反馈信号取得不同，控制效果会有很大的不同。因为水的处理过程较长，
有很大的时滞性，所以，当源水水质变化较大时，这种方法的效果并不好。
(2)中间参数反馈控制系统
中间参数反馈控制是根据混凝沉淀过程中的某一特性参数与目标值(滤前水
浊度)之间存在的相关性，将此中间参数作为反馈控制参数而建立的控制系统。
这样可以极大缩短反馈信号的滞后时间。在80年代的时候，国内和国外都有一基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
些人在研究这类技术，其中透光率检测技术成为当时的热门研究对象，并且这项
技术产生了较好的应用成果[4。6]。透光率脉动检测技术检测透过流动悬浮液的光
强度的脉动状况，检测值R直接反映了絮凝粒子直径的相对大小，是反映混凝
效果的重要参数。检测值不受透光壁面粘污及电子元件漂移的影响，可以实现连
续在线检测。目前，该项技术在我国也得到了较广泛得应用，并在一般浊度水油
田污水、黄河高浊度污水的处理中得到应用【7-8】。透光率脉动的设定值受原水浊
度影响较大，需要根据沉淀出水浊度调节【91。
(3)前馈控制系统
由于自来水处理是一个时滞性很大的过程，因此，当源水水质发生突变时，
反馈控制根本来不及。为了解决这类问题，Bui．Suck Nahm等人研究出了前馈投
药控制的数学模型方法。该方法以源水特性参数(如浊度、pH或碱度、水温等)
及配水量为变量建立其与投药量之间的线性回归数学模型。其回归方程为：
Dose=al+a2*Turbidity+a3*Color+a4*Conductance+a5*PH+a6*Flow[10】。其中，dose：
投药量，Turbidity：浊度，Color：色度，Conductance：电导率，Flow：流量。
这种方法能迅速响应源水水质及水量参数的变化，滞后小。理论上这种方法
具有较好的控制作用。但是由于混凝过程复杂，模型精度和可靠性难以保证，模
型灵活性差，难以适应混凝剂品种改变、控制目标调整等变化。在雨季水质发生
突然变化时，基于数学模型的前馈预测控制方式无法实现有效的控制[101。
(4)复合控制系统
如果将源水的水质变化看作干扰，前馈控制能及时补偿主要干扰，当前馈不
能提供完全补偿时，余下的干扰影响可由反馈控制进行校正，从而提高控制精度。
目前，复合控制系统应用中，主要是以源水浊度的前馈投药控制和以滤前水或滤
后水的浊度或以中间参数的反馈控制相结合的前馈——反馈控制方法[1l-12]。当然
这种控制方法的控制效果取决于模型的精确性，而通常精确的数学模型是难以建
立的，尤其是对水处理这种复杂过程；另外，根据可靠性理论，系统的可靠性与
组成系统的组分数成反比，组分越多，系统的可靠性越差。因此，为了使系统得
到的结果更加准确，我们就得使用更多的变量，但由此带来的成本增加以及可靠
性降低是不可避免的，所以这种控制在一定程度上受到很大限制。第一章绪论
1．2．3智能控制法
由于天气的变幻莫测，水处理系统往往具有很大的不确定性和不稳定性，其
特点是多变量、非线性、时变性与随机性，因此建立精确的数学模型比较困难。
而且水处理系统需要控制非常多的变量，如果只是采用传统的控制方法，效果通
常都不好，难以满足实际要求，而智能控制系统具有自学习、自适应和自组织功
能，特别适用于复杂的水处理动态过程控制。苏敏、田禹等人研究了BP人工神
经元网络在水处理中的应用。清华大学国家环境模拟与污染控制实验室研究了污
水处理的专家系统，清华同方在此基础上推出了水处理专家系统软件，包括：污
水处理模拟预报软件、水处理专家系统、PLC及上位机中的模糊控制软件。庞全
研究了工业水处理中pH值的智能控制，采用专家控制技术来控制中和药剂的加
入，有效地解决了DH值控制中存在的严重非线性与时滞性问题【13】。目前，国内
智能控制主要包括以下几方面：
(1)神经网络控制
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其
结构和智能行为的一种工程系统。人工神经网络模拟人的大脑神经处理信息的方
式，具有极强的非线性逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织、联想记忆
和容错能力等优点，避免了复杂数学推导，在样本缺损和参数漂移的情况下，仍
能保证稳定的输出。人工神经网络这种模拟人脑智力的特性，受到学术界的高度
重视和广泛研究，已经成功地应用于模式识别、图像处理、语音识别、智能控制、
优化计算、人工智能等众多领域。哈尔滨工业大学李圭白教授首先提出基于神经
网络的混凝剂投加控制，考虑到参数的在线可连续测量性，选取输入层节点数为
5个，分别为原水浊度、PH、色度、温度、流量。输出层节点数为1个，为混凝
剂的投加量【l 41。隐层节点数和层数可根据神经网络计算理论中的有关公式通过
试验确定。输入层参数的选取可根据水源参数的具体特征修改。依据此网络结构
可实现当已知源水状况时，预测混凝剂的投加量。该方法以源水水质状况决定投
药量，没有建立反馈机制，没有将混凝池、滤池等变化影响因素考虑进来。
(2)模糊PID控制
由于混凝过程中，原水的浊度和流量等对混凝剂的投加影响较大且呈非线性，基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
所以固定PID参数的调节器往往在被控对象运行环境发生变化时，会给系统带来
不稳定性，影响系统的正常工作。因此，常规的PID调节器很难使混凝过程在大
扰动、时滞、时变的条件下达到最优效果。
模糊(FUZZY)控制器为非线性控制器提出一个比较容易的设计方法，尤
其是当受控对象含有不确定性而且很难用常规非线性控制理论处理时，更是有效。
由于模糊(FUZZY)控制器通常采用二维模糊控制结构，这种结构能够保证系
统的简单性和快速性‘1 51，对过程参数的变化也不敏感，可以克服非线性因素的
影响，但在控制的准确度方面，模糊控制器没有传统PID控制理想，因此如果采
用模糊(FUZZY)控制与传统PID控制相结合的控制策略，则达到取长补短的目
的，使系统既有PID控制准确度高的特点，又具有模糊控制的灵活、适应性强的
特点【1 61。
(3)神经网络PID控制117-18l
往往单一智能控制系统并不能满足控制精度要求，因此出现了智能控制与传
统控制相结合的组合控制系统，如神经网络PID控制。
在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。这是因为PID控制器
结构简单、实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。据统计，在目前的控制
系统中，PID控制占了绝大多数。但是，它具有一定的局限性：当控制对象不同
时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好
的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。利用
人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID
控制器，实现控制器参数的自动调整。神经网络PID控制有如下的优点：无需建
立被控系统的数学模型；控制器的参数整定方便；有很好的动静态特性。神经网
络PID控制虽然在解决PID参数调整方面效果很好，但是存在神经网络收敛速度
慢等问题。
1．2．4机器视觉和模糊PID联合控制法
除了神经网络控制、模糊控制、神经网络PID控制等智能控制方法，也有研
究者用模糊控制与神经网络结合的模糊神经网络控制、模糊控制与专家系统结合第一章绪论
的模糊专家系统等方法来实现混凝剂投加。但他们都有各自的优缺点，没有一种
绝对优于其他方法的。机器视觉是一种较为先进方法，目前已广泛应用于制药、
包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，而应用于水
处理行业还较少。因此，本文根据当前研究现状，提出了一种基于机器视觉和模
糊PID控制相结合的方法。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器
视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图
像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变
成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据
判别的结果来控制现场的设备动作【19]。
由于水处理过程是一个大时滞性过程，工程中解决这类问题通常是运用PID
控制来解决，但是PID控制需要精确的数学模型，而水处理过程受外界多重因素
影响，如水的流速、源水质量、PH和温度等等，因而很难建立准确的数学模型。
所以，本文根据水处理过程的特点，运用模糊PID控制方法来实现水处理过程中
絮凝剂的准确投加。
本文实现絮凝剂投加量控制的方法是：通过机器视觉处理絮凝水样，得到水
样关键参数，这些关键参数能切实体现絮凝水样的水质，结合人工经验得到理想
的投药量，再根据模糊PID控制算法，得到实际的投药量，然后继续通过机器视
觉分析得到理想投药量，由理想投药量与实际投药量不断去修正模糊PID控制器
的参数，使系统趋于稳定，实现准确的投药控制。
使用机器视觉和模糊PID控制结合的控制方法，不仅省去了一系列的传感器，
有效降低成本，同时又能使系统具有较高的准确性和鲁棒性，性价比非常高，因
此这种方法能较好地进行推广。
1．3论文研究的主要内容
论文主要研究了水厂絮凝剂投加控制系统的工作原理及其实现方式，包括硬
件设计和软件设计两个方面。
硬件方面：根据水厂的整个处理流程，完成了系统各个硬件模块的选型及改基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
装，絮凝图像获取装置及絮凝剂控制电路虽IJPLC控制电路的分析与设计。
软件方面：完成了基于MFC的系统界面开发，结合OpenCV[訇像处理函数完
成絮凝图像处理分析，调用NI Measurement Studio控件实现絮凝图像关键参数以
及投药量的控制以虚拟仪表形式展现，完成了投药量的模糊PID控制，以及PLC
与PC和电机的通信功能，实现了絮凝剂的投加自动控制。
本设计的内容结构如下：
第一章主要说明了本论文所研究内容的背景和意义，国内外研究现状，以
及本文所要研究的内容。
第二章主要阐述了系统的工作原理和设计方法，包括系统工作原理、设计
相关概念如MFC、OpenCV、Measurement Studio以及模糊PID控制等、水厂的整
个水处理过程以及系统整体设计思路的介绍。
第三章主要分析了系统中图像处理的相关方法和实验结果，对系统的图像
处理流程按步骤分析，介绍了每一个流程当前的主流处理方法并给出相应的处理
结果图，同时，总结各处理方法的优缺点并选择一种作为软件中相应步骤的处理
方法，得到絮凝水样特征参数以及絮凝剂理想投加量。
第四章主要介绍了系统硬件平台的设计与实现，包括硬件平台各个组成部
分的特点及选取理由，并重点介绍了控制电路的工作原理及设计方法。
第五章主要介绍了系统软件平台的设计与实现。包括系统的整个软件框架
及工作流程介绍、并按软件模块进行设计，依次为系统管理、图像处理、絮凝剂
投加控制以及状态显示。
第六章主要介绍了系统的实验条件和实验结果，并对结果进行了分析。
第七章对系统进行了总结和展望，包括本系统所实现的功能和系统的特色，
并对系统未来的发展进行了展望。第二章系统工作原理及总体设计
第二章系统工作原理及总体设计
2．1水处理工艺流程
在介绍系统的工作原理及设计方法之前，有必要先了解自来水厂的整个水处
理流程。目前，大多数水厂水处理池如图2．1所示，主要包含混合池、过滤池、
反应池、沉淀池以及净水池等。
图2．1水处理池
在图2．1中，水处理的流程是逆时针由外向内进行的，其具体处理步骤如下：
(a)源水粗过滤及消毒：自来水厂通过取水泵站汲取江河湖泊及地下水，地表水，
进行初过滤，滤掉一些较大的杂质，比如石块、泥沙和悬浮物等。然后向初
过滤的水中通入氯气，进行消毒杀菌，就得到图2．1中的氯化水。
(b)絮凝剂投加：向氯化水中投入混凝剂，使氯化水中的微粒与混凝剂开始初步
反应，慢慢形成絮状物。
(c)絮凝反应：混有絮状物的氯化水通过几个过滤池，过滤掉一些反应不均匀的基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
物质，同时降低水的流速，使混凝剂能与氯化水较好的反应。当到达反应池
时，水流很平缓，混凝剂和氯化水开始充分反应，形成较大絮状物。
(d)絮状物沉淀：反应池连通到中间的沉淀池，并且反应池顶部比沉淀池要高，
所以反应后的水经反应池到达沉淀池，并从沉淀池的花瓣形边沿流出。此过
程中，由于絮状物较大，所以基本都沉淀下去了，只有少部分细小的絮状物
流出。
(e)清水过滤：从沉淀池流出的水到达净水池，所以净水池的水基本算干净了，
只有少许小絮状物，最后通过滤网就可以过滤的较干净了。
上述步骤基本构成一套完整的水处理流程，通过上述处理，水质基本没问题，
但还是需要对出水水质进行抽样检查以确保安全。
本系统主要是针对反应池中的絮凝水样进行处理分析，因为反应池水的流速
较慢便于摄像头抓拍。同时，由于絮凝剂与杂质反应较充分，所以采集的絮凝图
像样本较好，能较真实体现当前絮凝剂投加情况，这样能有效提高系统的有效性
和可靠性。
2．2 絮凝剂投加控制系统工作原理
本系统工作原理是：通过网络摄像头实时采集絮凝反应后的水样图像，采
集的图像通过网口发送到上位机PC；PC的上位机软件对图像进行显示以及各种
处理、分析，得到体现水质特征的关键参数；此参数再结合人工经验建立适当
的映射关系，根据此关系得到理想的絮凝剂投加量，此投药量输入给模糊PID
控制器，计算出实际投加量；最后由PC上位机软件通过串口向PLC发送投药控
制指令，控制絮凝剂的投加量。整个系统工作原理框图如图2．2所示。在系统设
计中，使用了多学科知识，为了对系统有更清楚地了解，现对MFC、OpenCV、
Measurement Studio以及模糊PID控制作简要介绍。第二章系统工作原理及总体设计
翻一■一零 霎过滤沉淀 清水水样
2．2．1 MFC
图2．2絮凝剂投加控制系统工作原理框图
投
加
控
制
电
路
Microsoft基础类库(Microsoft FouIldmion Classes Libr哪，MFC)的本质是一
个包含了许多已经定义好的类的类库。MFC是微软提供的，封装了大量Windows
API的C++类库。它基本封装了Windows的所有API函数。因此，利用MFC
建立应用程序更加符合面向对象的思想。同时利用向导所建立的应用程序隐藏了
程序设计的许多细节，如消息管理、设备环境绘图。其包含的类，内容涉及用户
界面、文件操作、数据库、COM和Active等方面。程序员可以通过继承MFC
中的类产生功能更为强大的类【201。
本系统使用MFC框架可以快速构建软件界面，减少一些不必要的工作量，
而把主要精力放在算法分析及絮凝剂控制方面。
2．2．2 OpenCV
OpenCV是由Intel资助的开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量
C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
11
头■◇j
攀囔。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
OpenCV包括300多个C／C++函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于
其它的外部库，尽管也可以使用某些外部库。
OpenCV对非商业应用和商业应用都是免费(FREE)的。另外，OpenCV为
Intel公司的Integrated Performance Primitives(IPP)提供了透明接ISl。这意味着如
果有为特定处理器优化的的IPP库，OpenCV将在运行时自动加载这些库。
OpenCV具有以下特征点：
(1)具有底层和高层的应用开发包。
(2)开源计算机视觉库采用C／C++编写。
(3)使用目的是开发实时应用程序。
(4)独立于操作系统、硬件和图形管理器。
(5)具有通用的图像／视频载入、保存和存取模块[21】。
由于其强大的处理功能以及开源特性，越来越多的被人们使用。本项目从实
际需求出发，力求降低成本，其开源免费、高性能图像处理成为本文选择其作为
图像处理库的主要原因。
2．2．3 Measurement Studio
Measurement Studio是为Microsoft Visual Studio 2008／2005／．NET 2003和
Visual Studio 6．0环境提供的集成式套件，包括各种类别和测试、测量与自动化
应用的控件。Measurement Studio针对工程师、高级科学分析和用于测试的最优
化仪器控制助手，通过设计Windows Form、Web Form和ActiveX用户界面组
件，极大地缩短了应用开发时间。
NI Measurement Studio标准版汇集了各种功能库，供工程师和科学家创建
测量和自动化应用时使用。通过NI Measurement Studio，您可以将标准开发工具
(比如Microsoft Visual Basic)的强大功能和灵活性与NI仪器的专业技术更好地结
合在一起。标准版在可以在Visual Studio环境种添加用于DAQ、GPIB、VISA、
用户界面、分析等功能的必要测量工具，从而为您基于计算机的测量和自动化应
用提供更为完整的开发方案‘221。其控件的效果如图2．3所示。第二章系统工作原理及总体设计
翔意一
图2．3 Measurement Studio控件图
本系统为了使界面美观，更贴近于现实操作，因而采用Measurement Studio
控件来对图像特征参数和絮凝剂投加控制进行虚拟仪表形式展现。
2．2．4模糊PID控制
基于偏差的比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)l拘控制器简
称为PDI控制器，它是工业过程控制中最常见的一种过程控制器。由于PID控制
器算法简单、鲁棒性强，因而被广泛应用于化工、冶金、机械、热工和轻工等工
业过程控制系统中口3。24】。但是，当被控系统的数学模型不精确或者参数变化较大
时，PID控制往往不能达到较好的效果。
模糊控制是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为
理论基础，采用计算机控制技术构成的一种控制方法。它主要是以控制人员的经
验为基础，不需要用精确的数学模型来描述系统的动态过程，所以这是它与PID
控制最显著的区别。在设计的过程中，不管是输入量的模糊化，模糊规则的形成
及模糊判决都需要结合人工经验，而且在设计完成后还需要在运行过程中不断调
整，不断完善。
模糊自适应PID控制器是模糊控制器与传统PID控制器的结合，以期望基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
值与实际输出值的偏差e和偏差变化率ec(E干IJEC分别是e禾lJec经过输入量化后的
语言变量)作为模糊控制器的输入变量，以修正后的PID参数A KP、A KI、A
KD作为模糊控制器的输出量。然后将A KP、A KI、A KD作为常规PID控制器的
输入量，得到整定后的输出量KP、KI、KD，并由此参数控制被控对象。模糊PID
控制系统能在控制过程中对不确定的条件、参数、延迟和干扰等因素进行检测分
析，采用模糊推理的方法实现P1D参数KP、KI和KD的在线自整定。不仅保持了
常规PID控制系统的原理简单、使用方便、鲁棒性较强等特点，而且具有更大的
灵活性、适应性、精确性等特性‘251。其基本原理框图如图2．4所示。
r一一一一一一一一一一一一一一一一I
图2．4模糊PID控制器原理框图
模糊PID控制器的设计思路是先找出PID三个参数与偏差e和偏差变化率ec之
间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，再根据模糊控制原理对三个参数
进行在线整定，然后通过常规PID控制器获得新的KP、KI、KD后，对控制对象
输出相应的控制。
通常，模糊PID控制算法的步骤如下：
a)确定输入变量与输出变量。输入变量为系统的偏差e和偏差变化率ec，输出变
量为PID参数的增量A KP、A KI、A KD。
b)确定输入与输出变量的变化范围，然后确定它们的量化等级、量化因子、比
例因子。
c)在每个变量的量化论域(变量的变化范围)内定义模糊子集：首先确定模糊
子集个数，确定每个模糊子集的语言变量，然后为各语言变量选择隶属度函
数。这实质上是将操作人员的控制经验加以总结得出的若干条模糊条件语句第二章系统工作原理及总体设计
的集合。确定模糊控制规则的原则是保证控制器的输出能够使系统输出响应
的动静态性能达到最佳。根据非线性整定原则，把变量在设定的取值范围内
模糊化，然后定义出每个模糊变量的模糊子集。
d)编制模糊控制规则表：模糊控制规则表的作用是根据模糊控制规则和确定的
输入、输出变量求出模糊控制器的输出。这些输出值是PID参数的调整量，
把它们与输入量在一个表中按一定关系列出就构成了模糊控制表。PID控制
器的三个控制参数一般都是独立调整，所以需要制定三个模糊控制表。
e)把采样得到的偏差、偏差变化率经过处理后，代入模糊控制规则表，得出新
的PID参数，清晰化之后再经过常规PID算法的计算就得出了最后的输出量，
也就是系统的控制量。
D 根据仿真效果或实验结果分析模糊白适应PID的控制性能，再对量化因子和
比例因子进行调整以达到理想的控制效果【26|。
2．3总体设计思路
由系统的工作原理可知，系统设计包括硬件设计和软件设计两部分。
(1)硬件设计：
首先，正确选取摄像头，因为水池通常离絮凝剂投加控制室有一定距离，
RS232串口传输距离会不够，所以摄像头得能够通过网络控制。其次，絮凝剂通
常都是以吨为单位进行投加的，并且还需要搅拌，所以需要大型的电机才能完成，
而大型电机的控制，一般需要PLC以及伺服驱动器才能实现，所以硬件方面需要
考虑这些器件的指标是否满足要求。最后，PLC控制絮凝剂的投加量是由PC机发
出指令的，而有些PLC有自由通讯的串口，可以通过串口与PC完成的通讯，如果
是笔记本作上位机，则可以通过USB转串口实现。
(2)软件设计：
软件开发包括上位机(PC)软件开发和下位机(PLC)软件开发。
首先，要实现多摄像头的同时工作，方便不同处理流程的数据共享，实现多
部位联合判断，提高识别的准确率，本文利用摄像头厂家提供的SDK完成多摄像
头的控制，包括图像读取、显示与抓拍，为图像处理提供素材，同时方便远程视
频监控。其次，基于MFC开发系统的基本框架，利用OpenCV的图像处理库完成基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
图像处理分析功能，利用VS2008的MSCOMM串口通讯控件，实现PC机与PLC
之间的通讯，运用Measurement Studio控件对图像处理分析结果以及PLC检测到
的相关参数以虚拟仪表的形式进行显示，并且利用控件实现絮凝剂投加量控制。
接着，运用模糊PID控制对絮凝剂投加量进行计算，克服水处理中的大时滞性问
题。最后，PLC端利用其高速脉冲输出端ISlQO．o实现电机转速控制从而实现絮凝
剂控制。
在本系统中，图像处理是非常重要的部分，处理的结果直接影响最后的絮凝
剂投加量是否准确，因此，本文在第三章主要介绍絮凝水样图像的处理方法研究，
按图像处理的步骤进行分析，每一步都有对应的处理结果。当有多种处理方法时，
对各种处理的结果进行对比和分析，选择最合理的一种。
第四章主要介绍了系统的硬件设计。硬件设计从功能性、稳定性以及成本等
角度考虑，选择合适的硬件模块，并完成了各个硬件模块之间的电路设计。
第五章则介绍了系统的软件设计。根据软件的功能模块分步骤介绍。其中，
图像处理部分已在第三章介绍了，所以第五章就不用赘述，而是分析了图像处理
后的参数与实际絮凝剂的投加量之间的映射关系，实现图像与絮凝剂投加量的对
应关系，便于后面的控制。同时，水处理的大时滞性问题是通过模糊PID控制来
解决的，而模糊PID控制属于自动控制学科知识，所以文中用一定篇幅介绍具体
的设计流程及方法，并对其性能进行了分析。具体的絮凝剂投加是通过串口通信
实现的，因此，串口通信也是软件设计中的一个步骤。最后，PLC端的控制需要
编程，所以其编程方法以及通信方式也在文中进行了介绍。第三章絮凝图像处理方法
第三章絮凝图像处理方法研究
3．1絮凝图像处理流程
机器视觉成为一门学科、一种理论开始进行发展是在70年代中期，将“机器
视觉”作为一门课最先起源于MIT的人工智能(AI)实验室，而将此作为一种理论
起源于MIT的AI实验室，同时吸引了许多知名学者参与进来【2¨。后来逐步形成以
科研群体为单位的研究小组，推动了机器视觉的进一步发展。直至到80年代后
期，微处理器带动机器视觉的发展达到另一高度，正是由于这一方法的诞生而使
得后来大理论的出现。当时具有代表性的理论研究是一种叫“积木世界”的分析
方法，这一理论后来成为了机器视觉领域重要的分析手段和理论依据，也正是这
一理论推动了全球对机器视觉的追捧和研究热潮，其中，新颖的方法、高明的理
论在不断涌现，比如基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架、
视觉集成理论框架等【2引。
运用机器视觉对图像进行处理已经是一项非常成熟的手段，本文的絮凝剂投
加的量即是根据图像处理后的结果进行计算得到。因此，本章主要分析当前主流
图像处理方法的原理及其在本设计中的应用。
本文利用图像处理的方法对絮凝剂和杂质反应后的絮凝水样进行处理，得到
体现水质状况的关键参数。具体的图像处理流程如图3．1所示。
———————————————一， ，———————————]7一——～、 摄像头抓抽按I像}-—剖l割像予负处列卜南㈧像增慢卜》恪l像分营
厂 唷
审
测
光
强
灯
．鬯 需 雾 譬： 跌 凳 警 }叟 营 ■· l‘j
¨‘ 化 删
图3．1絮凝水样图像处理流程图
由图3．1可知，首先，通过网络摄像头抓拍絮凝水样图像，在抓拍的时候，
要使摄像头周围为黑暗环境，并用防水LED灯从摄像头侧面发出一束强光，这样
17基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
抓拍的絮凝水样图像效果好，便于后续处理；接着，抓拍后的图像要经过图像的
预处理，包括图像的截取和灰度化；然后，对灰度化后的图像进行指数变换，即
图像增强；再次，增强图像需要进行分割以得到具体的絮状物形态，采用的方法
是最大类间方差分割法；最后，对分割图像进行颗粒分析，得到体现水质的关键
特征参数。
下面介绍当前各个步骤常用方法的原理及其对絮凝水样的处理效果。
3．2絮凝图像预处理
图像预处理的目的是为了得到易于研究的图像，增强感兴趣区域、模糊噪声
区域。
3．2．1环境处理
光照情况对机器视觉的影响非常大，直接影响输入数据的质量和应用效果，
因此，针对不同的应用环境，要设置合理的照明装置，以实现最佳效果。在本文
所述的自来水厂处理系统中，对光线的要求更是苛刻，因为系统主要是检测絮凝
反应后絮状物的特征，而絮状物的颜色和水的颜色非常接近，如果光线处理不当，
对结果的影响非常大。
当前，大多数自来水厂的水处理过程都是露天的，一方面是便于工人的观察，
另一方面是通过阳光照射实现消毒杀菌。这样带来的问题是：遇到恶劣天气如暴
雨、沙尘、雾霾等天气，这些污染物也会直接掉进水处理池，从而影响出水水质。
为了解决这类情况，本文提出一种改进方法：在水处理池上方加盖透明塑料，在
放置摄像头的水域上方则盖上黑色的塑料。此方法既能使水质不受外部环境影响，
同时也能通过阳光消毒杀菌，也能便于观察，而且能使摄像头采集的图像不受外
界光线的影响，从而达到最佳的系统处理环境。图3．2所示是黑暗环境和普通环
境下的絮凝水样对比图。第三章絮凝图像处理方法
(a)正常光照下絮凝水样(b)暗室侧光下絮凝水样
图3．2不同环境下絮凝水样
同时，为了使图像处理更加有效，本文对图像进行了截取，以从图像的中心
开始，保持高宽比截取了原图像的3／4，既提高了系统的运算效率又不失图像的
真实性，能够有效减少图像边缘噪声的干扰，原始图像和截取图像的对比如图3．3
所示。
(a)原始图像 (b)截取后图像
图3．3原始图像和截取图像
3．2．2图像灰度化
图像灰度化是指将彩色图像转化为灰度图像，灰度图像处理的方法有灰度直
方图、灰度的线性变换、灰度阈值处理、灰度的对数变换、伽玛变换、分段线性
变换、直方图均衡化等多种方法【291。图像灰度化是为了使图像的对比度增强，
方便后续的图像处理实现，截取图像和灰度化图像对比如图3．4所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
(a)截取图像
3．3絮凝图像增强
(b)灰度图像
图3．4截取图像与灰度化图像
图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，针对不同的应用环境，结合图
像的特点，有目的的突出图像的整体或局部特征的一种图像处理方法。图像增强
可分为两大类：空域法和频域法。前者主要基于图像空间域的信息，即直接对图
像中的像素点进行处理；后者则是基于图像频率域的信息，即先对图像进行二维
傅立叶变换得到其频率信息，再对其频率处理，最后进行傅立叶反变换以获得增
强后的图像。
3．3．1空域法图像增强
空域图像增强技术主要包括基于点的运算算法和基于领域去噪算法。点运算
算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的是使图像成像均匀或扩展对
比度，比较常见的是对比度增强算法、线性变换、非线性变换和直方图修正等方
法。以下主要介绍与本设计相关的几种算法：
(1)线性变换
假设原图像S(x，y)的灰度范围是[m，n】，变换后的图像R(x，y)的灰度范围为
[M，N】，则线性变换原理如图3．5所示。第三章絮凝图像处理方法
图3．5线性变换原理图
由图可知，图像灰度线性变换的公式为：
R(x,y)：．N-M(S(x,y)一聊)+M (3．1)
”一m
当变换的斜率大于l时，意味着图像的灰度范围变大；当斜率等于1时，意味
着图像的灰度范围没有变换；当斜率小于1时，意味着图像的灰度范围变小[301。
由于本文中水的灰度值和絮状物灰度值十分接近，直接对图像进行线性变换，效
果不是很明显。
(2)非线性变换
非线性变换是指利用数学上的一些非线性函数对灰度值进行变换，常用的有
对数变换，指数变换，幂函数变换等等。其原理同非线性是一样的，此处就主要
分析本文所用到的指数变换。
指数变换的基本表达式为：Y=bc(x-a)一1 (3．2)
其中，参数b、C控制曲线形状，参数a控制曲线的左右位置。
鉴于絮状物和水的灰度值非常接近，如果只是进行简单的阈值分割，像定
值阈值分割或自适应阈值分割，很难将絮状物与清水分隔开，效果不理想。因此
本文对截取后的灰度图像进行指数变换，然后再进行阈值分割。指数变换的原理
如图3．6所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
图3．6指数变换原理图
指数变换的作用是扩展图像的高灰度级、压缩低灰度级。虽然幂次变换也有
这个功能，但是图像经过指数变换后对比度更高，高灰度级也被扩展到了更宽的
范围。在图3．6中，横坐标h表示图像原始灰度值，纵坐标H表示经指数变换后
的图像灰度值。对截取后的灰度图像分析后，假设絮状物和水的灰度值主要集中
在m到n，经指数变换后，其对应的范围被扩大为M到N，如此便可以将灰度
值很接近的絮状物与水进行有效地区分，使后续的图像分割更为准确。灰度图像
和指数变换后的图像对比效果如图3．7所示。
(a)灰度图像 (b)增强图像
图3．7灰度图像和增强后图像
蠢第三章絮凝图像处理方法
3．3．2频域法图像增强
空间域和频域线性滤波的基础都是卷积定理，该定理可写为：
f(x，Y)木h(h，y)§H(u，v)F(u，V) (3．3)
和
f(x，y)h(h，y)CVH(u，V)水G(u，V) (3．4)
在频域滤波中，将H(u，v)称为滤波传递函数，频域滤波的目的是选择一个
滤波器函数，以便按照指定的方式修改F(u，v)。频域滤波的基本步骤如图3．8所
示【31】。
f(x，Y)
输入图像
图3．8频域滤波的基本步骤
g(x，Y)
滤波后的图像
下面介绍两种常用的频域滤波器：低通滤波和高通滤波。
(1)低通滤波
理想低通滤波器函数下：
脚，《蒜二强 B5，
其中，Do为指定的非负数，D(u，v)为点(u，v)N滤波器中心的距离。D(u，v)=
Do的点的轨迹为一圆。
N阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点Do处出现截止频率)的传
递函数为‘31l：
地V)2而瓦而1矛 (3·6)
高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为：基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
H(u，v)=e-D2(州胁2 (3．7)
其中，a为标准偏差。通过令o=Do，我们可以根据截止参数Do得到表达式：
H(u，v)=e-D2(…)72D； (3．8)
使用低通滤波器可以将图像中的高频噪声去除掉，使图像变得更平滑。经高
斯低通滤波后的图像如图3．9所示。
(a)灰度图像 (b)高斯低通滤波图像
图3．9灰度图像和高斯低通滤波图像
从图3．9中可以看出，虽然低通滤波能过滤掉高频成分，但图像整体会变模
糊，并不利于后续图像处理。
(2)高通滤波
理想低通滤波器函数下：
脚，《裟，_：；7；丢 @9，
这个滤波器是与理想低通滤波器相对的，它将以Do为半径的圆内的所有频
率置零，而毫不衰减地通过园外的任何频率。正像理想低通滤波器一样，理想高
通滤波器不是物理上可以实现“321。
N阶巴特沃兹高通滤波器(BHPF)(在距离原点Do处出现截止频率)的传
递函数为：
日(材，V)=—1+—[D—O／二D—(u一,v)]2" (3·1 0)
24第三章絮凝图像处理方法
黔≯j≯，：I：≯警，?0≤oI{j≯jII≯。_；i；=。I 麟．≯‘。、≥ 。
之≯，1ilj=誓<．I、，≥、一’．
黪◆。 、
： 一：一‘ij ．
从图3．10中可以看出，高通滤波能过滤掉低频成分，但却使絮状物的面积
减少，丢失了很多重要信息。
因此，在频率域对图像进行增强并不能取得很好的效果，所以本文在图像增
强方面没有使用频域处理方法，使用的是空域的指数变换。
3．4絮凝图像分割
图像分割是将图像中有意义的特征或区域提取出来的过程。这些特征可以是
图像的原始特征，如像素的灰度值、物体轮廓、颜色、反射特征和纹理等，也可
以是空间频谱等，如直方图特征。图像分割的目的是把图像划分成若干互不相交
的区域，使各区域具有一致性，而相邻区域间的属性特征有明显的差别。图像分
割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型[33】。
本文在研究了国内外大量参考文献后，将图像分割技术分为三类：基于边缘
的图像分割、基于区域的图像分割和基于特定理论的图像分割。下面对这些方法
进行讨论和分析，以便选择合适的方法作为本文的分割方法。
2S基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
3．4．1基于边缘的图像分割
基于边缘检测的分割方法试图通过检测不同区域的边缘来解决问题，因为不
同区域相邻的地方灰度值变化较大，所以可以通过对邻域内像素灰度求一阶导数、
二阶导数及梯度来实现，这些经过化简的结果称为算子。目前，常用的边缘检测
有Roberts算法、 Sobel算法、Prewitt算法和Laplacian算法等等。由于边缘检
测算法类似，本文就以Sobel算子为例进行讨论，其他算法只需替换算子部分即
可。
Soble算子是针对图像3 x3邻域的处理，它的原理是先后在水平和垂直方向
上对邻域灰度求差分，然后取两个差分的平均值或其中较大者，通常我们使用两
个差分的较大者【341。Soble算子的卷积模版如图3．11所示。其中，Tx为横向模版，
Tv为纵向模版。
．1 0 1
．2 O 2
—1 O l
一1 ．2 ．1
0 0 0
1 2 1
横向模版TX 纵向模版Ty
图3．11 Soble算子模板
设图像3×3邻域的中间点灰度值为f(x，y)，则其3×3邻域的灰度值G(x，Y)
／f(x—l，y一1) f(x一1，y+1) f(x一1，y+1)＼
G(x，y)=l f(x，y一1) f(x，y) f(x，y+1)I (3．12)
＼f(x+l，y一1) f(x+l，y) f(x+l，y+1)／
S(C)MAX=max(S(c)x，s(c)y)=max{G(x，Y)木Tx，G(x，y)木Vy)第三章絮凝图像处理方法
f(x+1，Y+1)]一[f(x一1，Y一1)+2f(x，y一1)+f(x+1，y一1)】1) (3．13)
则两个差分的平均值公式为：
S(c)ARG=堕掣=坠业罢则 =(I[f(x+1，y一1)+2f(x+1，y)+f(x+1，Y+1)】一[f(x一1，Y一1)+
2f(x一1，Y+1)+f(x一1，y+1)】I+I[f(x一11，Y+1)+Zf(x，Y+1)+
f(x+1，y+1)】一[f(x一1，Y一1)+2f(x，Y一1)+f(x+1，Y一1)]I}／2 (3．14)
Soble算子算法的优点是计算简单，速度快。增强后的图像与Soble边缘阈
值分割图像对比效果如图3．12所示。
(a)增强图像 (b)soble边缘分割图像
图3．12增强图像和Soble边缘分割图像
从对比图3．12中可以看出，Soble边缘阈值分割图像可以得到较好的边缘效
果，但是对于颗粒的形状处理效果却不算好，很多大颗粒都被分解了，所以本文
没有采用此种分割算法。
3．4．2基于区域的图像分割
区域分割的实质就是把具有某种相似性质的像素点连通起来，从而构成最终
的分割区域。它利用了图像的局部空间信息，可有效的克服图像分割空间不连续
的缺点，但是也会造成图像的过度分割【35】。常见的基于区域的图像分割有阈值
分割法、区域生长法和区域分离与合并法，本文只分析阈值分割法。
阈值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较
稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术【361。阈值分割法的基本
27基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区
域和背景区域的若干类‘371。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图
像，已被应用于很多领域，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。
当前，使用较多的有最大类间方差阈值分割法、二维最大熵阈值分割法、自
动阈值分割法和迭代阈值分割法等等。本文结合自来水厂水处理环境，着重分析
对比最大类问方差阈值分割法、迭代阈值分割法和二维最大熵阈值分割法。
(1)最大类间方差阂值分割法
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的，是一种
自适应的闽值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU[3 81。它是根据图像的灰度特
性，将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的平均灰度值的类间方差越
大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分
为目标都会导致两部分的差别变小。因此，满足类间方差最大的分割意味着错分
概率最小。
对于图像I(x，y)，假设图像的最大灰度值为L，灰度级为i的像素点数为Ni，
前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，那么整幅图像可分为Co和C1两部分，
记作：
卜【Cl，TCo,0<郴／<三 (3．15)
图像总的像素个数为：
￡
Ⅳ=∑Ⅳf (3．16)
i=0
归一化直方图，则各灰度值出现的概率Pi，其满足：
鼻=等，喜纠侔。 (3．17)
前景的像素点数占整幅图像的比例记为coo，平均灰度值记为％，类间方差
记为Cro；背景的像素点数占整幅图像的比例记为q，平均灰度值记为瞄，类间
方差记为q。则第三章絮凝图像处理方法
r 工
coo=∑只，q=∑只=l-coo (3．18)
i=O i=T+I
觞=喜等，胪，妻，等 @聊
图像总的平均灰度值为：
∥=‰术／Zo+C01木M-_Ei木只 (3．20)
因此，可以得到最大类间方差为：
仃2=‰水(／Z-go)2+q木@心)2 (3．21)
将式3．20代入3．2l可得等价最大类间方差为：
仃2=coo水q木魄-／Z2)2 (3．22)
通过从最小灰度值遍历到最大灰度值的方法，找到最大的类间方差，此时的
阈值即为最佳阈值。本文采用最大类问方差阈值分割法得到的图像与增强图像对
比的效果如图3．13所示。
(a)增强图像 (b)最大类间方差分割图像
图3．13增强图像和最大类间方差分割图像
(2)迭代阈值分割法
Ridler和Calvard在1978年曾提出过选择阈值的一种迭代法，但是计算十分
耗时，Trussel对此进行了简化。迭代阈值法是基于逼近的思想，其原理是将直
方图用两个或多个正态分布的概率密度函数来近似，阈值取为对应两个或多个正基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
态分布最大值之间的最小概率处的灰度值，其结果是具有最小误差的分割。此处
的误差是指将目标认为背景被剔除以及将背景和噪声归并为目标【39】。
其方法的流程如图3．14所示。
图3．14迭代阂值分割流程图
从图3．14可以看出，首先，计算出图像的最大和最小灰度值Lm烈和L曲，
初始阈值LK=Lo=(L一+Lmi。)／2。接着，据阈值Lo将图像分割成前景(A)和背景(B)
两部分，计算出两部分的平均灰度值LA和LB，令LK+I=(LA+LB)／2。最后，直到
LK=LK+l’跳出循环，从而得到最佳分割阂值LK+l。图3．15是增强后的图像和迭
代阈值分割图像的对比图。第三章絮凝图像处理方法
(a)增强图像 (b)迭代阈值分割图像
图3．15增强图像和迭代阈值分割图像
(3)二维最大炳阈值分割法
熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度，它能有效反映事件包含的信
息，用图像熵值作目标分割是一种有效的手段。在熵大的地方r，图像灰度相对较
均匀；在熵小的地方，图像灰度离散性较大，所以根据图像的最大化熵可以把灰
度相对均匀的目标分割出来【401。
设某点的灰度值为S，其邻域的平均灰度值为T。二维最大熵是根据阈值矢
量为(S，T)，将图像分成目标类A和背景类B，假设图像的灰度值范围是(O，
L．1)，则它们有不同的概率分布，分别为：
彳：争，争…FPst (3．23)
P st
Pst
P st
、 ’
B：篱1，等1…等1 B24， 一只，’一只， 一只， 、 7
其中，乞=∑∑弓。 i=0 j=o
二维最大熵分割的目的就是使目标和背景的差距最大，而熵正好能体现像素
的特征，也就是使图像的总熵越大越好。背景和目标的熵分别被定义为：
咐卜窆i=0磐1=0．it xt m罢t @25， 』c基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
乩(s√)_一，蚤‘--1荟L,--I。盎：-111啬 (3．26)
设图像总熵为H(s，t)，则由式(3．25)和(3．26)可得：
H(s，t)=ma…x，{HA(s，f)+HB(s，f)) (3．27) O≤s<L．09<￡ ‘’
o’
那么，使H(s，t)最大的阈值矢量(S，T)即使最佳阈值。增强后的图像和二维最
大熵阈值分割的结果对比如图3．16所示。
(a)增强图像 (b)二维最大熵阈值分割图像
图3．16增强图像和二维最大熵阈值分割图像
3．4．3基于特定理论的图像分割
近年来，随着各学科许多新理论和新方法的提出，人们也提出了许多结合一
些特定理论、方法和工具的图像分割技术。由于图像分割技术至今尚无通用的自
身理论，所以每当有新的数学工具或方法提出来，人们就尝试着将其用于图像分
割，因而提出了不少特殊的算法【411。
数学形态学用于图像分割，既可以与基于边缘的方法结合，也可以和基于区
域的方法结合。数学形态学用于基于区域的图像分割最典型的例子就是分水岭
(Wratershed)方法【4 11。
20世纪80年代后期，受到人工智能发展的影响，出现了基于神经网络的的
图像分割技术。利用神经网络进行图像分割，其基本思想是用训练样本集对神经
网络进行训练以确定节点间的连接权值，再用训练好的神经网络对新输入的图像
数据进行分割，由于神经网络具有可并行计算、自学习等和便于硬件实现等特性，第三章絮凝图像处理方法
所以它比传统方法有更大的潜力，其理论及应用探讨引起了学术界学者的重视，
并提出了基于各种神经网络模型的图像分割方法【341。2008年，BergH等【3·161提出
了一种脉冲耦合神经元的自动设计方法。
近年来，建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理基础上的
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)方法【42】表现出很多优于已有方法的性
能，基于支持向量机的图像分割方法引起研究人员的注意和研究兴趣。支持向量
机方法已经被看作是对传统学习方法的一个好的替代，特别在小样本、高维非线
性情况下，具有较好的泛化性【43】。应用SVM分割图像时，由于输入向量通过非
线性映射映射到高维特征空间的分布结构由核函数决定，同时，最优超平面与最
近的训练样本之间的最大距离和最小分类误差通过惩罚因子C进行折衷，因此，
核函数设计与惩罚因子C的选择将直接影响到图像分割效果【441。
小波变换(wavelet transform)是80年代后期发展起来的应用数学分支，是当 。’‘’ ’
=‘
前数学中一个迅速发展的新领域，它具有理论深刻和应用广泛的双重意义。作为
多尺度多通道分析工具，小波变换为信号在不同尺度上的分析提供了一个统一的
框架。目前小波变换在很多方面都得到了应用，特别是在图像处理方面。用小波
变换和FCM对灰度图像进行分割得到的结果如图3．17所示。
(a)增强图像(”小波变换图像
图3．17增强图像和小波变换图像
从图3．17中可以看出，小波变换分割后的图像并不能较好获得颗粒的形态，
而且小波变换的时间较长，对于水厂所需求的实时处理，其并不能实际应用。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
3．4．4图像分割方法总结
通过前面几种不同分割方法，能得到不同的处理效果，下面对常用的分割效
果进行一次综合对比，结果如图3．18所示。
(a)增强图像
(c)最大类间方差分割图像
(b)soble边缘分割图像
(d)迭代阈值分割图像
(e)二维最大熵阈值分割图像 (f)小波变换图像
图3．18不同分割方法效果对比图第三章絮凝图像处理方法
通过对比图3．18中几种分割方法的效果，可以看出它们的特点如表3．1所示： ‘'『
’
表3．1分割方法总结
分割方法 特点
处理速度快的优点，实现较容易，但是图像分割的效果并不好，将 soble边缘分割 颗粒的形状改变得很严重，图像分割的失真度过高。
分割效果好，形态还原度高的特点可以较好得到颗粒形态，但却把
迭代阈值分割 背景的颗粒也放大了，作为前端颗粒一起显示，影响最后的颗粒分
析。
能很好获得颗粒形态，并能将背景颗粒过滤掉，能保证图像的完整 最大类问方差分割 性和有效性。
能获得颗粒的真实形态，但几乎将所有背景颗粒都作为前端有效颗 二维最大熵分割
粒进行显示，使颗粒各项特征远远超过实际值。
只适用于某种特定环境，在水处理环境下并没有很好的效果，而且 小波变换分割
其处理时间过长也是一个大问题。 ．
本文从图像处理的有效性、可靠性以及复杂度等方面出发，最终选择了最大
类间方差法作为图像分割的算法。
3．5絮凝颗粒分析
颗粒分析是图像处理的最后一步，其目的是检测图像中絮状物参数，从而判
断絮凝剂投加量是否合适，并进一步控制电机的转动。在现实中，水厂絮凝剂投
加量的控制是由工人通过肉眼观察来实现的。工人主要是观察絮状物颗粒的数目，
大小等参数，因此，本文结合工人的经验和实际需求，确定了六项参数作为絮凝
剂投加量的参考指标，分别为颗粒数目、颗粒总面积、平均面积、平均粒径、最
大面积以及颗粒密度。经过处理的颗粒分析图像如图3．19所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
(a)最大类间方差分割图像
。、‘'一‘0溪荨_．。≮0：国 。·。謦一∥二“。”0’。-0
菇爨0
(b)颗粒图像
图3．19分割图像和颗粒分析图像
如图3．19所示，经过处理后，分割图像被二值化，并将絮状物处理为闭合
曲线围成的颗粒，只需要按相关算法遍历所有颗粒，并将颗粒信息存储，最后通
过计算就可以得出上述六项指标的具体值，从而判断絮凝剂的投加量是否合适并
控制电机转速实现准确絮凝剂投加。
3．6本章小结
本章主要讨论系统所涉及的图像处理方法，对每一种方法进行了研究，并给
出了相关方法的编程运行结果，对相关结果进行了总结和对比，选出最适合系统
的处理方法。第四章硬件平台设计
第四章硬件平台设计
絮凝剂投加控制系统硬件平台主要实现絮凝图像获取以及絮凝剂投加的实
体控制功能，由PC机、网络摄像头、PLC、电机伺服驱动器、电机以及电源组
成。实物连接图如图4．1所示。
■——●一
图4．1系统硬件平台实物图
其中，PC机是软件系统运行的平台，承载着数据处理分析以及与絮凝剂投
加控制电路的通信功能。网络摄像头是图像采集和视频监控的设备。絮凝剂投加
控制电路又包括PLC、电机伺服驱动器、电机以及电源。PLC是控制部分的核
心，其接收上位机PC发过来的絮凝剂投加量信息，并将其解析为高速脉冲数据
传送到电机伺服驱动器。然后，伺服驱动器根据脉冲数据控制电机的转动实现絮
凝剂投加量的控制。电源为PLC及伺服驱动器供电。
4．1絮凝图像采集装置
絮凝图像采集装置包括PC机和网络摄像头。网络摄像头采集图片数据，并
通过网络传送到PC机。
37基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
网络摄像头的选取至关重要，因为图像的质量会直接影响处理效果。经过调
研，最终选取了深圳捷高的JG．IRMCN红外网络摄像机。该摄像头具备如下性能
特点【45】：基于TI达芬奇系列视频处理器，集成高性能视频编码加速器，超强性能
RTOS；视频采用标准MPEG4或H．264编解码，录像采用标准MPEG4或H．264格式
存储，支持第3方播放器播放文件；支持D1、CIF和QCIF编码格式；支持PAL／NTSC
视频输入；支持图像抓拍，报警联动录像；支持设备故障恢复，支持设备远程安
全升级；支持PPPOE、DDNS、UPNP，实现广域网无障碍传输；支持RS485、
RS232串口方式控制球机，内置PELCO．D等多种高速球协议，支持透明协议；异
常自动恢复功能，针对网络中断、设备异常断电、重启等情况进行设备自动连接；
前端存储支持U盘或USB硬盘；用第三代红外阵列(LED Array)红外光源技术；
DSP数字信号处理技术，图像清晰，根据亮度情况自动切换彩色／黑白模式；采
用IR．CUT技术，色彩还原效果最好。夜视图像聚焦良好．黑白图像清晰无噪点。
一方面，摄像头需具备联网功能。因为本设计后期需要进行多摄像头处理，
而且要能通过网络进行访问。同时，由于水厂的规模不一，常规的通信方式，如
串口、USB接口，都有传输距离的限制，会影响系统性能的发挥，而网络接口却
没有距离的限制。如果系统后续要进行远程监控，也必须要求摄像头能联网。
另一方面，摄像头需具备全天候工作功能。由于水厂的水处理是全天候进行
的，所以摄像头必须也能全天候工作，而且会根据外界光线的强弱自动调整补光
灯已达到最好拍摄效果，其实物如图4．2所示。
图4．2网络摄像头实物图第四章硬件平台设计
同时，为了使输入图像质量更高，本系统还加入了海格拉斯12W3W水下大
功率正I兰tLED灯，与此网络摄像头进行配合使用。
4．2絮凝剂投加控制电路
絮凝剂投加控制电路是系统硬件的核心部分，完成絮凝剂投加的功能，是一
种常见的工业控制电路。目前，常见的工业控制有以下方案【46】，它们的特点如
表4．1所示：
表4．1常用工控方案特点
方案 特点
优点：价格较便宜、控制简单
传统继电器控制系统
缺点：性能差，寿命短
优点：速度快、实时性强、软件资源丰富
工业控制计算机
缺点：没有电气隔离、没有专用的I／O接口、扩展性差
优点：结构简单、价格便宜、功耗低、功能强、性价比高
单片机
缺点：I／O口驱动力低、抗干扰能力差，可靠性低
优点：通用性强、系统组态灵活、控制功能完善运行安全可靠
集散控制系统
缺点：DCS体积较大，价格相对较高
优点：可靠性高、抗干扰能力强、特别适合工控环境、扩展性好 PLC
缺点：价格有点高
本文从经济性、稳定性和扩展性等角度出发，最终选择PLC作为絮凝剂投
加控制电路的处理器。
絮凝剂投加控制电路由PLC、电源、电机伺服驱动器和电机组成。首先，经
图像处理得到絮凝剂的投加量；然后，投加量信息经串口传给PLC，由PLC转
化为对应的转速；最后，PLC再将转速信息通过伺服驱动器来迸一步控制电机的
转动，从而实现絮凝剂的投加控制。具体的投加控制电路实物图如图4-3所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
图4．3絮凝剂投加控制电路实物图
4．3．1 PLC
PLC采用的是福州耐特电子LT-200PLC(CPU224Ⅺ，DC／DC／DC)，其功能
指令均可兼容西门子CPU224产品，其主要参数如表4．2【47】：
表4．2 CPU224XPDC／DC／DC技术参数
描述 特点
通信协议 PPI／MODBUS／自由协议
存储 程序存储器12288 bytes，数据存储器10240 bytes
数字量 14个数字量输入和10个数字量输出．
模拟量 2个模拟量输入和1个模拟量输出
高速脉冲 2
定时器 256
时间中断 2个lms分辨率时间中断
接口 2个DB9接口RS．485
PID控制 灵活的PID控制器，可直接通过向导生成想要的控制目标
40第四章硬件平台设计
由于耐特公司LT．200PLC在功能方面与西门子同款接近，同时能兼容西门 。’ 。●4
子的开发软件，而且在价格方面比西门子低很多，所以本文最终选用耐特公司的
LT。200PLC，其实物如图4．4所示。本文的电机控制主要是用到了PLC发出的高
速脉冲信号，其端口为Q0．0，但由于其输出为集电极开路，所以必须串联电阻
才能输出信号。
图4．4耐特LT．200PLC实物图
4．3．2 电源
电源采用铭伟开关电源，其能将220V交流电压转换成24V直流电压，给
PLC及电机伺服驱动器供电。其产品具有低价格、高可靠、效率高，工作温度低。
体积小、重量轻等优点，广泛使用于工控设备，LED显示屏、仪器仪表等行业，
是传统控制变压器的理想更新换代产品，其实物如图4．5所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
④ 、
图4．5电源实物图
4．3．3 电机伺服驱动器
伺服驱动器是用来控制伺服电机的一种控制器，其作用类似于变频器作用于
普通交流马达，属于伺服系统的一部分，主要应用于高精度的定位系统。一般是
通过位置、速度和力矩三种方式对伺服马达进行控制，实现高精度的传动系统定
位，目前是传动技术的高端产品。本设计中使用的伺服驱动器是深圳市易控电机
有限公司生产的MCDC706，其实物如图4．6所示。
图4．6电机伺服驱动器实物图
42第四章硬件平台设计
MCDC706是新一代低电压直流驱动产品，该产品采用高速DSP实现先进的
全闭环矢量算法，先进的控制算法使得参数调整简易化，使电机运行更平稳，跟
随精度更高，超调更小，具有良好的动态及稳态性能，控制效果达到国外同类产
品水准㈤。其各个管脚的功能如表4．3所示。
表4．3 MCDC706管脚功能表
端口 符号 名称 说明
PUL+ 脉冲正输入 高有效
PUL—— 脉冲负输入 低有效
控制端口X1 DIR+ 方向正输入 高有效
DIR- 方向负输入 低有效
ERC+ 伺服复位正输入 高有效
GND 输出电源地 接电机编码器地
PB一 编码器B相负输入
PB+ 编码器B相正输入 单端连接
编码端口X2
PA- 编码器A相负输入
PA+ 编码器A相正输入 单端连接
VCC 输出电源 接电机编码器电源正极
S一 电机S端子 电机电枢
S+ 电机S+端子 电机电枢
功率端口X3
VDC 输入直流电源
GND 输入电源地
图4．6中X1部分是控制信号端口区，本系统中需要连接PuL+、PUL．和DIR。，
PUL．连接PLC输出的高速脉冲信号Q0．0，PUL+和DIR．连接PLC的电源正极。
X2部分是编码器反馈信号端口区，需要连接VCC、GND、PB+和PA+，VCC
和GND是给编码器提供5V电源，PB+和PA+分别接电机的编码器反馈信号CHB
和CHA。X3部分是功率端口区，需要将S+和S．，分别连接电机电枢的正负，
VDC和GND分别接电源的+24V和地。
43基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统
4．3．4电机
在实际投药中，控制絮凝剂投加的电机是交流电机，本文由于是验证性的，
为了降低成本、便于实验以及提高开发效率，选用了一款直流电机来替代交流电
机。如果后续投入实际应用，只需稍微修改控制信号即可。
本文所用电机是Maxon DC Motor RE25(24V／267转)，是一款瑞士大功率伺
服电机，工作电压为24V，其实物如图4．7所示。
图4．7电机实物图
在图4．7中，“+”和“．”分别是电机的电枢，Vcc和Gnd是编码器的电源
端，CHA和CHB是编码器的输出信号端。编码器是200线的，也就是每接收到
200个脉冲就转一圈。如需控制电机转速，只需控制发送的脉冲数即可实现。
4．4系统硬件电路设计
系统的硬件连接框图如图4．8所示。PC机与网络摄像头通过交换机或路由
器由网线进行连接。西门子S7．200PLC系统为用户提供了灵活的通信功能。集
成在S7．200中的点对点接ISl(PPI)n-I用普通的双绞线进行波特率高达9600b／s的
数据通信，用RS一485接口实现的高速用户可编程接口，可使用专用位通信协议
(如ASCII)做波特率高达38．4kb／s的高速通信并可按步调整【491。因为耐特第四章硬件平台设计
LT．200PLC完全兼容西门子S7．200PLC，所以其也可用串口与PC进行通讯。由
于现在的PC机接口为RS一232，要想与PLC的RS．485接口通信，就需要进行电
平转换。而有的笔记本是不带RS．232接口的，只有USB接口，所以也需要电平
转换。耐特公司的USB．PPI电缆可将PC机与LT．200PLC连接起来组成PC／PPI
网络，实现点对点通信。LT．200PLC和电机伺服驱动器的24V直流工作电源由
一个开关电源提供。同时，由于PLC的输出Q0．0是集电极开路，所以得接1个
2KQ的电阻。同时高速脉冲需要接一个外部电阻才能串联到伺服驱动器的脉冲
输入负端PUL．，脉冲输入正端PUL+干I方向控制负端都需接到电源正极。伺服
驱动的的编码器控制部分也要与电机的编码器部分4个端口连接上才能正常控
制电机转速。
4．5本章小结
图4．8系统硬件连接框图
本章主要研究了系统硬件的选择及其性能指标，并对硬件的设计方法进行了
分析，最后给出了具体硬件的连接及实现方式。
45第五章软件平台设计
第五章软件平台设计
絮凝剂投加控制系统软件部分主要实现网络摄像头连接、图像处理以及絮凝
剂投加量控制以及系统管理等功能。
系统的开发工具如表5．1所示：
项目
开发环境
表5．1软件开发工具
内容
PC端为VS2008；PLC端为STEP7．Micro厂WIN
图像处理库 OpenCV 1．0
编程语言
虚拟仪表
数据库
PC端为C++；PLC端为STL
Measurement Studio V8．6
Access 2003
系统运行界面如图5．1所示。
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遇水姓理 鏊凝处理浯水处理
矾花实时图像
矾花盟理固像
．。l。∥ j：}?严g毛； ，。’··?：．j．．转‘．j‘*
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状态单元
颗粒数目Ei—一
鞭鞋息面百=三■一
干均砩k。：eej∈o
平均较径；2：÷j，：1 5
最大面积篱r一
黩粒密度i0．02752。3,
{t‘专{一-
控斟单元
图像处理
抓拍
琢处理
指数蠹巍：v甸。o：x-a)tl
e一卜r刍 。一，一r爿
日像增强
娄|司万差阁值持剖
髓粒分析
数据处理l
Z2
2
爹。6
尊．· 魂．2
l
O．8
O．6
19 曲 39
49处59藿时6闷9(m7s9)
串口设置鬻凝剂投加控制
关闭串口l
通信潲Z
聿口发送转速
蓐F一
梗辆PDa幅
∞10
N 10
二_I。l_：
梗翱。：≥测试l
=钍=理速率‘s
0 05 O!苎
最{鑫投药量∞ 睾高投药量管
0．7 ：5 ：j6 二7
；i鬲声i——。’———_i-1磊lj5i磊五再孬爵i画磊i磊吾；i实妇i矗而丈学) 当前；摘：。。，。-05一。， 串口状塞：…蔷。蔷品。。。打开成功，
图5．1絮凝剂投加控制系统软件界面
47
≮j，
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≮，j
√‰
～
，
O基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
从图5．1中可以看到，系统主要的功能结构如图5．2所示。
■■}_田卜墨圈卜■墨 一}-_卜■■卜■一 国卜固卜冒嗣卜圈 L_卜■一L■一 L量墨黑
图5．2系统软件功能结构图
从图5．2可以看出，系统软件主要包含4大功能模块：系统管理、图像特征检
测、絮凝剂投加控制以及状态显示单元。
夺系统管理：实现软件系统的管理功能，包括用户登陆的判断、以及人员的增
删修改以及数据库的管理等功能。
◇图像特征检测：完成摄像头的配置与连接、图像的实时显示、图像处理以及
特征数据的优化处理等功能。
◇絮凝剂投加控制：实现投加量的模糊PID控制、串口配置及通信、上位机与
PLC通信以及絮凝剂投加范围和速率控制等功能。
◇状态显示单元：完成图像特征参数、电机转速、絮凝剂投加量以及串口状态
等的显示功能。第五章软件平台设计
系统的软件流程图如图5．3所示。
图5．3系统软件流程图
49基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
从系统软件流程图5．3中可以看出，打开系统软件后，需要先输入用户名和
密码，验证通过后才能进行相关操作。进入系统后，摄像头会自动连接。总开关
负责系统的启停，开启总开关后，系统按默认的配置参数进行絮凝剂投加控制。
接着，会根据用户级别开放相应的功能。普通用户只能观察处理的结果及絮凝剂
投加量的信息，而高级用户可以设置图像处理关键参数、图像处理速率、絮凝剂
投加量上下限以及串口。定时时间没到，系统则先进行图像处理得到水质关键参
数，然后进行参数映射计算出絮凝剂的理想投加量，再对此投加量进行模糊PID
运算算出实际的投加量。当定时时间到，系统会将当前絮凝剂投加量和电机转速
信息显示出来，并将实际投加量通过串口发送至UPLC，I扫PLC控制电机的转动。
5．1用户管理
用户管理模块主要实现人员的登陆、添加、删减以及权限管理等功能。当打
开系统的时候，弹出用户登陆对话框，只有正确输入用户名和密码后才能进如系
统，进行相关权限操作。其登陆界面如图5．4所示。
图5．4用户登录界面
高级用户可以添加、删除人员，并且进行各项参数的配置。普通用户只能进
行观察，无法实现人员增删以及系统参数配置等功能。这样可以使系统管理更加
有效，更加安全。要实现数据库的管理，可以按以下步骤进行：
首先，在stdafx．h中引入所需库文件和头文件
●
∥引入库头文件
／／连接数据库的动态链接库
#import”C：＼＼：Program Files＼＼Common
5n第五章软件平台设计
Files＼＼System＼＼ado＼＼msado1 5．dll”no_namespace rename(”EOF","adoEOF”)
其次，在CMF_ControllApp：：Initlnstance000添加数据库连接，NNapp类中有
全局变量TheApp，所以在App类中连接数据库后可以方便的使用全局变量对其进
行操作。添加代码后，各个模块就可以通过App类的全局变量TheApp直接来操作
数据库了。代码如下：
SetRegistryKey(_T(”应用程序向导生成的本地应用程序”))；
：：CoInitialize(NULL)；
HRESULT hr；
try
{
hr=m_pCon．Createlnstance(”ADODB．Connection”)；
if(SUCCEEDED(hr))
{
m_pCon->ConnectionTimeout=3；
hr=m_pCon->Open(”Provider=Microsoft．Jet．OLEDB．4．0；Data
Source=FanhuaTesting．mdb”，ttll’■adModeUnknown)；
)
)
catch(_com_error e)
{
CString temp；
temp．Format(”连接数据库错误信息：％s”，e．ErrorMessage0)；
：：MessageBox(NULL，temp,"提示信息”肌L)； return false；
)
51基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
5．2摄像头配置
摄像头配置模块主要完成摄像头的IP、通道和端口的设置功能，以便系统能
通过网络连接到摄像头，实时显示现场画面以及图像抓拍等功能。摄像头的开发
配置使用了捷高公司的SDK，利用其接口函数可以实现摄像头的连接、抓拍等功
能，能满足系统对摄像头的要求。
其摄像头连接函数接口为：
NP_StartPreview(const char木pszDVSAddr，int nChn，int nPort，int nConnType，const
char水pszUser，const char*pszPwd,long hWndVideo，long hWndMsg，long冰
plHandle)；
参数说明
pszDVSAddr视频服务器设备通讯地址(支持DDNS或IP地址) (IN)
nChn 视频服务器通道索引一 (0～最大通道数．1)(IN)
nPort 视频服务器通讯端口 (默认554，范围1—65535)(IN)
nConnType连接视频服务器协议类型 (0：UDP 1：TCP 2：MUDP) (IN)
pszUser 登陆视频服务器的用户名 (0—256字节) (㈣
pszPwd 登陆视频服务器的密码(0~~256字节) (IN)
hWndVideo显示视频的窗口句柄(旬柄为空时不进行解码和显示输出) (IN)
hWndMsg接收网络传输中消息的窗口句柄(旬柄为空时将无法接收到消
息)(IN)
plHandle 返回当前网络连接的操作句柄 (OUT)
返回值
执行成功返回O，错误时返回错误码。
本系统根据其参数设置对应的值即可进行摄像头的配置与连接，再通过抓拍
等进行图像的实时存取，供后续图像处理使用。
5．3 图像处理
图像处理是本系统的核心，其过程很复杂，包含一系列有序的处理步骤。主
52第五章软件平台设计
要是图像预处理、图像增强、图像阈值分割、颗粒分析和参数映射等。在第三章
中，已经介绍了图像预处理、图像增强以及图像阈值分割的原理及实现方法，并
给出了本软件处理后相应的结果。本章关于图像处理就重点介绍图像的参数分析，
因为分析的结果直接影响絮凝剂的投加量。
5．3．1图像参数分析
图像参数分析是对分割的图像进行分析统计，得到影响明矾投加量的各关键
参数。本文中的关键参数以水厂工人重点关注的为主，包含颗粒数目、颗粒总面
积、平均面积、平均粒径、最大面积以及颗粒密度。颗粒分析的结果直接显示在
系统界面上，图5．5所示即为颗粒分析后的结果。
颗粒数目
颗粒总面
平均面积
平均粒径
最大面积
颗粒密度
图5．5颗粒分析结果图
颗粒分析使用了opencv的函数cvFindContours，它从二值图像中检索轮廓，
并返回检测到的轮廓的个数。具体代码如下：
stor=cvCreateMemStorage(0)；
cont=cvCreateSeq(CV_SEQ-ELTYPE_POINT，sizeof(CvSeq)，sizeof(CvPoint)，
stor)；
NumberObject=cvFindContours(Image_Ostu，stor，&cont，sizeof(CvContour)，
CV_RETR_TREE，CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE，cvPoint(0，0))；／／找到所有轮廓
其中，stor是存储轮廓的容器，cont的值由函数填充返回，它的值将为第一
个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。CV—RETR-』REE表示检索
所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次，其它轮廓可以使用h—next和v—next
一一一一一一基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
连接，从cont到达。CV—CHAIN—APPROX—SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜
的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。cvPoint(O，0)表示偏移量，用于移
动所有轮廓点。
通过存储的颗粒轮廓信息就可以计算出颗粒的关键参数。
5．3．5参数映射
图像处理得到水质参数后，还无法直接控制投加量，须结合人工经验进行参
数的映射来计算具体的投加量。在水厂水处理过程中，源水水质的好坏直接影响
絮凝剂的投加量。水质越好、颗粒物越少，所需絮凝剂的量就越少；水质越差，
颗粒物就越多，所需絮凝剂的量就越多。因此，絮凝剂的投加量主要与源水中颗
粒物的多少相关，也就是颗粒物数目一定时，絮凝剂投加量通常在某个范围内。
那么絮凝剂投加量是否合适，主要是看絮状物的大小，即在相同颗粒数目下，如
果絮状物的平均面积超出理想面积时，意味着絮凝剂投加过量导致絮状物偏大；
同样，如果絮状物的平均面积低于理想面积时，意味着絮凝剂投加少量导致絮状
物偏小，即平均面积是体现絮凝剂投加是否合适的最主要指标。总结出来就是颗
粒数目影响絮凝剂的投加量，平均面积反映投加量是否合适，是过量、合适还是
少量。
本文是在水厂进行数据采集，将絮凝剂投加分为少量、适量以及过量三种情
况，分别抓拍处理絮凝水样，然后将对应的图像及其特征参数交由水厂工人进行
辨别，来建立大概的絮凝剂投加量、图像以及特征参数三者之间的对应关系作为
本文参数映射的标准。
以福州连江马鼻自来水厂为例，其日出水量为8000．9000吨，水质正常情况
为每天3包絮凝剂，每包25kg；水质差的时候每天4．5包，按5包计算，一天就
是125kg。因此，可以算出：正常水质下，絮凝剂投加速度是lg／s；水质差的情
况下是29／s。如果系统处理速度为每秒处理一次，则正常水质下是投加絮凝剂量
为19，水质差为29。根据水厂工人经验，平均面积在是10左右的时是投加量合
适的时候；颗粒数目低于400属于水质较好，在400的时候投加量为19，在600
的时候投加量为29。假设水质以颗粒数目为单位，水质和投加量为线性关系，第五章软件平台设计
贝0通过计算司得投加量Z与颗粒数目X关系如公式5．1所不：
z=0．01木(—二一(x一400)+1) (5．1)
、200、 ’ 、 。
相应的电机转速为：
R=---1(x一400)+1 (5．2)
200
、
由颗粒数目分析出投加量时，则需进一步根据颗粒平均面积调整投加量。平
均面积为10时，投加量正合适，平均面积大于或小于此值时则按对应的比例调
整投加量，大于此面积表示投加过量则减少投加量，小于此面积表示投加量过少
则需按比例增加投加量。因此，可进一步建立投加量Z与颗粒数目X以及平均面
积Y之间的关系，其公式如5．3所示：
z-(1+等H去(州00)+1) (5．3)
则电机转速与颗粒数目x以及平均面积Y之间的关系为：
R=o．01冰(1+堕)木(上(x-400)10 200
+1) (5．4) 、 ／ 、 、 ／ 、 ，
5．4絮凝剂模糊PID控制
经图像处理得到的絮凝剂投加量是理想投加量，由于水处理是一个大时滞过
程，如果直接按照理想投加量进行投加则会造成投加不准确的后果。而模糊PID
控制正好可以解决大时滞性问题。
5．4．1模糊PID控制流程
絮凝剂的模糊PID控制流程图如图5．6所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
图5．6模糊PID控制流程图
如图5．6所示，首先，需要建立输入和输出变量的录属度函数及模糊控制规
则表；然后，获取当前絮凝剂投加量和图像分析得到的投加量之差e(k)，以及这
个差的变化率ec(k)；接着，对e(k)年Hec(k)根据模糊规则进行模糊化，从而得至tJPID
参数变化量A KP、AⅪ和A KD；最后，计算PID的新参数，然后通过PID控制器
计算新的实际投加量，并准备下一次模糊PID控制。如此，一直循环计算，直到
外部手动停止则终止。第五章软件平台设计
5．4．2模糊控制器设计
(1)设计变量
模糊控制器结构为二维模糊控制器，包括两个输入变量和三个输出变量。其
输入变量为絮凝剂实际投加量和反馈投加量的偏差e和偏差变化率ec，输出变量
为PID参数的修正量A KP、A KI、A KD。对于该模糊PID控制器，其语言变
量、基本论域、模糊子集、模糊论域及量化因子如表5．2所示。
表5．2模糊控制器变量表
变量 e eC △KP △KI △KD
语言变量 E EC AKp AKI AKD
基本论域 [-30，30】 [-6，6】 [一0．3，0．3】 [一0．6，0．6] [-3，3]
模糊子集 [yB，NM，NS，Z，PS，PM，PB]
模糊论域 [一3，3] 【一3，3] [一0．3，0．3] [-0．6，0．6】 [一3，3]
量化因子 3／30=0．1 3／6=0．5 1 1 1
(2) 定义隶属度函数
根据表5．2定义变量的隶属度函数，其中，隶属度NB(负大)采用Z(zmf)
型，PB(正大)采用S(smf)型，其余子集都采用三角形(trimf)。各变量的隶属度
函数如图5。7所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
严嗍NS
Z PS PM
P，。B
忙NM№z Ps
PM叩乒1矿■_r两叩B
韵06√j ．2
m06I≯ 昱 至 1 ．} I 毛 ．，
∞ 砸
E 重
量 i }墨 一
言0．2．1 ，+
1萤nz}
图5．7输入和输出变量录属度函数图
(3) 定义模糊规则
在PID控制器中，P、I、D三个参数有不同的作用。
对KP而言，KP值的大小主要影响系统的响应速度和调节精度。KP越大，
系统响应速度越快，调节精度越高，减少系统调节时间，但过大则易产生超调，
使系统不稳定；如果过小则降低调节精度，减小响应速度，延长系统调节时间，
却能提高系统稳定性。
对Ⅺ而言，Ⅺ值的大小主要影响系统的稳态误差。Ⅺ越大，系统的静态误
差消除的越快，但过大则容易产生积分饱和，使控制器输出波动频繁或超调；如
果过小则会使系统静态误差难以消除，影响系统控制精度。
对KD而言，KD值的大小主要影响系统的动态特性，能在偏差信号变化太
大之前引入一个早期修正信号，从而加快响应速度，消除振荡。如果过大则使调
节超前很多，超调量减小，延长过渡时间，抑制外干扰能力减弱；如果过小，则
调节过程相对慢，导致超调量增加，调节时间变长。
根据上述P]D参数的特性，结合本水厂的要求，归纳出以下模糊控制规则：
a1当絮凝剂投加量偏差I e I较大时，为加快系统的响应速度，应取较大的KP，
d|c鬯9qE∞E
Jo篓∞蕾o第五章软件平台设计
但为避免开始时因偏差l e l的瞬间变大，可能引起微分过饱和，应取较小
的KD；同时为防止系统响应出现较大的超调而产生积分饱和，应使KI为
零。
b)当絮凝剂投加量偏差I e I和絮凝剂投加量偏差变化率l ec J为中等大小时，
为使系统响应的超调减少，KI取值要偏小一些；KP和KD的值要适当，以
保证系统的响应速度。
C1当絮凝剂投加量偏差l e I较小时，为使系统具有良好的稳态性能，应增大
KP和KI的值；同时为避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干
扰性能，应适当选取KD的值，其原则是：当I ec I较小时KD值大些，当
ec I较大时KD值小些。
d)偏差变化率lecI越大，则KP的取值越小，Ⅺ的取值越大。
根据上述PID参数的作用以及在不同的偏差及偏差变化率下对PID参数
的要求，可获得参数A KP、A KI、A KD的模糊控制规则。表5。3、5．4、5。5分
别为AKP、AKI、AKD整定的模糊规则表。
表5．3 A KP的模糊规则表
＼
～i、、A K～PNe≥j， NB NM NS Z PS PM PB
NB PB PB PM PM PS PS Z
NM PB PB PM PM PS Z Z
NS PM PM PM PS Z NS NM
Z PM PS PS Z NS NM NM
PS PS PS Z NS NS NM NM
PM Z Z NS NM NM NM NB
PB Z NS NS NM NM NB NB
59基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
表5．4 A KI的模糊规则表 ＼
。～—产A K～I＼e≥j
NB NM NS Z PS PM PB
NB NB NB NB NM NM Z Z
NM NB NB NM NM NS Z Z
NS NM NM NS NS Z PS PS
Z NM NS NS Z PS PS PM
PS NS NS Z PS PS PM PM
PM Z Z PS PM PM PB PS
PB Z Z PS PM PB PB PB
表5．15 AKI)的模糊规则表
＼
繁≤ NB NM NS Z PS PM PB
NB PS PS Z Z Z PB PB
NM NS NS NS NS Z NS PM
NS NB NM NM NS Z PS PM
Z NB NM NM NS Z PS PM
PS NB NM NS NS Z PS PS
PM NM NS NS NS Z PS PS
PB PS Z Z Z Z PB PB
由上述模糊规则表，利用mom反模糊化可得输出变量的曲面效果，其三维
曲面观察图如图5．8所示。第五章软件平台设计
0 3
O．2
O．1
0
．01
—0 2
O 04
0 02
0
．0 02
．0．04
．0．06
3
凸0
吝 ．1
—2
—3
2
(4) 模糊推理及反模糊化
图5．8输出变量三维曲面图
61
—3
Ⅱ舌基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
当得到絮凝剂投加量偏差l e l和偏差变化率l ec I的具体值时，就可以根
据上述模糊规则得到相应的输出变量A KP、A KI和A KD。但此时的输出结果仍
只是一些模糊集合，在实际的控制中需要一个精确的控制量，因此需要进行反模
糊化。进行反模糊化常用的方法，有最大隶属度法、取中位法、加权平均法，本
文采用加权平均法。加权平均法是取模糊隶属度函数曲线同基础变量轴所围面积
的中心对应的基础变量值作为清晰的方法，是最常用的反模糊化法。
本文以AKP为例，分析加权法的原理，△KI和△KD的求法同理，本文不
再赘述。A KP的加权法公式为：
49
∑∥p，母△K只
AKP=上L万——一
∑∥p， i=1
(5．5)
式5．5中，由于共有49条模糊规则，Pi表明第几条规则，∥pi是规则对应的
隶属度函数。通过式5．5可以求得A KP的输出值。
得到A KP、A KI和A KD值，还需要进一步计算以便作为PID控制器的输
入，因此，还需乘以一个比例因子，具体的计算公式如下：
KP=KP+AKP宰FP
KI=KI‘+△Ⅺ木FI
KD=KD。+AKD木FD
(5．6)
式5．4中，KP’、KI’和KD’为上一次的PID参数，A KP、A KI和A KD为
需要改变的PID参数量，FP、FI和FD为修正比例因子，KP、KI和KD为调整
后的PID参数。
通过以上方法，就能实现模糊PID控制，从而实现絮凝剂投加量的准确控
制。
5．4．3 PID控制器设计
PID控制器(比例．积分．微分控制器)，由比例单元P、积分单元I和微分
62第五章软件平台设计
单元D组成。其基本结构如图5．9所示。
图5．9 PID结构框图
PID控制器的公式为：
u(t)-K出∽+毒∽加+％警) (5．7)
式中：
输入为e(t)--r(t)-y(t)，输出为u(t)；
Kc为比例系数，TI为积分时间常数，TD为微分时间常数。
为了便于计算，通常需要求PID控制公式的离散形式，其离散公式为：
(5．8)
u(k)=Ke(e(k)+Ki∑P(f)+巧(P(七)一e(k一1))) (5．9)
式5．9中，Kp、Ki和K定下来，则PID控制器的性能也定下来了。
在本文中，模糊控制器输出的结果KP、KI和KD就作为PID控制器中的
Kp、Ki矛-H＆。
5．4．4模糊PID控制性能分析
从模糊控制器的设计流程可以看出，在本系统中，絮凝剂投加量的模糊控制
流程为：首先，给定初始的絮凝剂实际投加量，通过图像分析得到絮凝剂的理想
投加量；其次，由理想投加量减去实际投加量得到投加量偏差，偏差减去上一步
偏差得到偏差变化率，由偏差和偏差变化率代入模糊控制器得到PID控制系数
的 D 一 七 一 尼
弓一r
+
。∑脚 丁一巧
+ 后 K =
：
”
为
州
妫 步 一 进 可 式 公基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
的变化量即A KP、A KI和A KD；接着，将原PID系数KP、KI和KD加上此变
化量AKP、AKI和AKD，从而得到新的PID控制参数；最后，将絮凝剂投加
量的偏差量e(k)代入新的PID控制器进行计算，得到新的实际投加量。如此，不
断循环，从而实现絮凝剂投准确地投加。
为了验证模糊PID控制的性能，特验证两组实验，投加量分别为1509和1609，
测试中每次PID控制所需时间为8ms，具体的结果如图5．10所示。
鬻?尊．誓‘黔≮墨
J J
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
处理时问(ms)
图5．10絮凝剂投加模糊PID控制测试图
从图5．10中可以看出，系统从Og开始到1509所用时In-]为(30／50)木8ms=4．8ms；
而从1509投加量变到1609所需时间更少，为(15／50)*8ms=3ms。因此，对于投
加量变化不大的情况，模糊PID控制的时间极短，对系统的性能影响非常小，
并且其振荡的次数不多，超调量不是很高，可以避免造成严重影响，同时能实现
较好的控制效果。
5．5絮凝剂投加及显示
经模糊PID控制计算后得到的絮凝剂投加量即为实际的絮凝剂投加量，此投
加量信息需要直观的显示及控制。
实际的投加量通过串口由PC发送至UPLC，具体的控制则阵IPLC完成，因此，
“
Z
Z
8
6
4
2
1
8
6
z
1鲁v警叫1
o
o第五章软件平台设计
絮凝剂投加需要首先配置好串口，能实现PC与PLC的正常通信。同时，为了方便
管理，还需对絮凝剂的投加量进行实时显示，以防止系统出现故障时，管理人员
能及时察觉。本文利用Measurement Studio控件进行投加量实时显示，并设置投
加量上限和下限的旋转按钮，以及时调整控制范围，当超出范围时，能及时发出
警报，提醒管理人员进行查看及干预。
5．5．1絮凝剂投加量控制
絮凝剂投加量控制模块是对絮凝剂自动投加进行控制的部分，包括串口设置、
絮凝剂投加速率和投加量控制等。下面分别介绍各部分的设计方法。
(1)串口设置
PC与PLC的通信是通过串口实现的，使用的是RS485接口，因为现在有些
电脑并没有串口，所以本系统使用USB转串口线连接PC与PLC。
PLC端由于使用的是PPI协议，所以无需进行串口编程。PC端是使用了微
软公司封装好的串口通信控件MSComm，减少了软件开发的难度和工作量，也
能保证通信的稳定性，进一步提高系统的稳定性，极大提高串口通信开发效率。。
PLC端的串口通信参数是9600bps，偶校验，8位数据，1位停止位，PC端
必须跟PLC端的通信参数一样。在絮凝剂开始控制之前，必须先打开串口，串
口的设置界面如图5．11所示。
图5．11串口设置界面
串口的设置包括端口号、波特率和奇偶校验，默认的是COMl、9600bps和
偶校验。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
MSComm控件的编程较方便，主要用到以下方法：
put_Settings：设置串口信息；
put 开关串口；．portOpen：
get_CommEvent-获取控件的触发事件；
get_Input：读缓冲区。
(2)投加速率和投加量控制
絮凝剂投加的速率是为了改善系统的性能，当天气环境较好的时候，可以适
当降低系统图像分析和絮凝剂投加的速度，以便使系统的功耗以及磨损等降低；
如果天气恶劣，变化较大或者水源水质较差时，可以适当提高图像分析和絮凝剂
投加速度，从而使系统的准确性更高。同时，为了实现全自动的控制功能，需要
设置一个投加量上限和一个投加量下限，以防系统出现意想不到的情况导致严重
的事故。具体的投加速率和投加量控制界面如图5．12所示。
絮凝剂投加控制 总开关
处理速率：：5：
0．05 O．525
最低投药量0)
O．7
0。6、．。√? 。·t∥’
O．5 0．9
图5．12絮凝剂投加控制界面图
在图5．12中，速率的控制是通过一个定时器实现的。当到达设定的时间时，
开始图像分析以及发出投加量控制信息。定时时间的控制是通过一个滑动条实现
的，单位是秒，改变位置即改变定时间隔。投加量的最大值和最小值是通过两个
旋转按钮设置的。投加控制需要开启总开关才能进行，拥有最高级别权限，才能
66第五章软件平台设计
开启此开关。
Measurement Studio V8．6的控件已经封装了基于MFC的C++类库，只需声
明控件变量，即可调用其相关方法。例如，图5．11中两个投加按钮，分明声明
了对应变量m MinDos和m MaxDos，则在投加量初始化时的方法如下：
／／投药控制按钮变量声明
叻X—Control(pDX，IDC_煳DOS ING，m__MaxDos)；
DDX_Control(pDX，IDC_MINDOSING，m_MinDos)：
／／投药初始化
void CFanhua：：InitControl(void)
{
／／StartControl 0：
m MinDos．SetValue(70)：
m MaxDos．SetValue(200)：
其中，m—MinDos．SetValue(70)即为设置此按钮的值为70。
5．5．2絮凝剂参数显示
絮凝剂参数显示模块主要是对絮状物特征参数、絮凝剂投加量以及电机转速
进行实时显示。
因为经过图像处理后，可以得到絮状物的各项参数，包括颗粒密度、颗粒平
均大小、颗粒数目等，这些特征参数能反应此时絮凝剂投加的效果，而根据这些
效果进而选择合适的絮凝剂投加量。因此，絮状物的特征参数和絮凝剂应当投加
的量存在一定的映射关系，这个关系的数学模型需要工人的经验结合具体实验数
据，因而需要大量的数据和时间，是一个较复杂和长久的工作。本文由于时间和
成本等原因，没有进行非常准确的数学模型推导，只是根据目前的一些实验数据
和水厂工人的经验得到一定的数学关系，具体如公式5．3所示。具体的显示界面
如图5．13所示。
67基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
状态单元
颗粒数目曩聂——一
颗粒总面厅菇丁一
平均面积厅聂而 平均粒径匿西吾丽：
最大面积厅五r一
颗粒密度五丽五苫西
絮凝剂投栩量
图5．13絮凝剂投加状态图
从图5．13中可以看到，左边部分是图像特征参数及电机转速的显示，右边的
图表是絮凝剂的实时投加量显示，其中绿色线条表示当前实际投加量，红色线条
表示最高投加量，黄色线条表示最低投加量。当某时刻絮凝剂的投加量高于最高
投加量或者低于最低投加量时，系统会发出警报提醒，同时，左边的电机转速表
也会出现对应的超出范围的颜色。
5．6 PC与PLC通信
PC的上位机软件对絮凝图像进行处理后，得到了反应当前水质的特征参数，
此特征参数能反应当前絮凝剂投加情况，如果过量则适当减少投药量，如果适量
则保持投药量不变，如果少量则增加投药量。絮凝剂的投药量是通过电机的转速
来控制的，投药量与电机转速成正比。因而，可以根据经验公式算出电机的转速。
最后，PC通过串口将转速信息发送给PLC，由PLC完成电机的转速控制，实现
投药量的自动控制。
在这个过程中，需要解决PC与PLC的通信问题，本文从以下几方面着手，
解决此问题。第五章软件平台设计
5．6．1通信方式
PC与PLC的通信方式，常见的有4种。其特点如表5．6所示。
表5．6 PLC通信方式
方式 特点
专门为S7—200系列PLC开发的通信协议，是一种主从协议，
PPI 即主站发送要求到从站，从站进行响应，从站不发送消息，只
是等待主站的要求并对要求做出响应【50】。
MPI 通信方式简单，适合通信速率不高通信数据量不大的场合。
自定义通信协议，通过设置特殊寄存器的参数改变RS485口的
数据传输率(波特率最高38．4kbit／s)、数据格式(数据位数、
自由口通信
停止位、校验)，以适应不同的通信协议，配置更加灵活、方
便‘5¨，但开发难度大。
工业以太网方 采用10Mbps、100Mbps，以及1Gbps快速以太网技术，适用于
式 工业环境下各种控制级别的系统。
因为本系统的PLC只是接收来自PC上位机的指令，并不需要主动发送信息，
所以本文从经济性、实用性以及可扩展性角度出发，最终选择PPI方式作为PC
与PLC之间的通讯方式。系统采用PPI方式，上位机遵循PPI协议格式，发出
读写申请，PLC返回相应的数据，就可以省略PLC通信代码的编写。
5．6．2通信协议
通信协议采用PPI协议，因此PC与PLC通信必须按照PPI协议定义的命令
格式，其格式如下【50】：
具体的说明如表5．7所示：基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
表5．7 PPI协议说明
标识 说明
SD Start Delimiter，开始定界字符，占1B，为68H
LE Length，数据长度，占1B，标明报文以字节计，从DA到DU的数据长度
LEr Repeated Length，重复数据长度，同LE
SD Start Delimiter，开始界定字符，1B，68H
DA Destination Address，目标地址，lB，指PLC在PPI上地址，一台PLC时，一
般为02，多台PLC时，则各有各的地址
SA Sources Address，源地址，占1B，指定计算机在PPI上地址，一般为00
FC Function code，功能码，占IB，6CH一般为读数据，7CH一般为写数据
DSAP Destination service Access Point，目的服务存取点，占多个字节
SSAP Souse service Access Point，源服务存取点，占多个字节
DU Data Unit，数据单元，占多个字节
FCS Frame Check Sequence，校验码，从DA到DU之间的校验和的256余数
ED 结束分界符，占IB，为16H
在本系统中，本文设定转速信息发送到PLC的VWl00地址中，根据命令格
式，其命令码为：
68 21 2l 68 02 OO 7C 32 01 00 00 00 00 00 0E 00 06 05 01 12 0A 10 04 00 01 00 01
84 00 03 20 00 04 00 10 12 34 FE 16
其中，寄存器VWl00对应03 20，写入的数字为12 34(其十进制数为4660)。
要写入不同的转速信息，只要替换12 34即可实现。
5．6．3通信流程
通信是在PC端和PLC端之间进行的，因此，程序包括PC端和PLC端。在
PPI网络中，计算机与PLC通信是采用主从方式，通信都是由计算机发起，PLC
进行响应。具体流程如下：
首先，PC机根据定时器设定的时间间隔，每隔一定时间向PLC发送一次转
速信息。这个时间可以根据需要进行调整，当环境恶劣的时候，间隔时间设置短
70第五章软件平台设计
一点，以提高系统的响应速度，避免水质没有及时被处理；当环境较稳定时，可
以延长间隔时间，以降低系统功耗和稳定性能。定时时间默认为0．5S。
其次，当PLC收到PC发来的速度更新请求时，先进行校验，如果校验正确，
返回十六进制“E5”进行确认。
再次，当PC收到PLC发送的确认信号“E5”后，发送确认指令“10 02 00 5C
5E 16”，以便PLC知道PC已收到其发送信息。
最后，PLC再次回传“E5”，当PC收到此命令时，表示PC所发送的转速信
息已成功写入PLC。此时，PC等待下一次定时间隔到，重新发送信息，PLC也
等待下一次PC的速度请求。
在一次完整通信的过程中，PC和PLC各自都需要收发两次，才能完成一次
数据的写入。虽然过程比较复杂，但可以看出此种方式，可以使通信过程更加安
全。
主程序流程图如图5．14所示，其中包括PC端和PLC端的。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
PC端 PLC端
图5．14主程序流程图
结合图5．14，分别描述PC端和PLC端的程序流程图。
PC端：首先，串口初始化，并启动定时器，定时时间到则开始发送转速信
息。接着，等待PLC的信息，当收到PLC返回的确认信息“E5”后，表示发送
72第五章软件平台设计
请求成功，如果没成功，则继续等待下一次。当请求成功后，PC向PLC发送确
认信息并等待PLC的确认，如果收到了PLC的确认信息，则表示转速信息成功
写入PLC。成功写入便等待下一次定时中断，继续更新转速信息。
PLC端：首先，初始化串口及高速脉冲。接着，启动高速脉冲并等待PC端
发送过来的信息，当收到信息时，进行校验，校验正确则向PC发送确认信息“E5”。
如果PC端收到“E5”则向PLC发送确认指令。最后，PLC收到确认指令即返
回确认信号，表示数据已正常接收。接收到转速信息后与原来的转速信息进行对
比，如果改变则更新转速，如果没有改变则按原来转速继续转动。
5．7数据管理
数据管理模块主要实现图像处理后的数据存储、查询和导出功能。处理完的
数据会自动保存，并且可以在系统界面上查看，同时也可以导出到excel，供离
线查阅分析。具体的数据库管理界面如图5．15所示。
(a)数据库备份
5．8本章小结
图5．15数据库管理图
(b)数据库还原
本章主要是介绍系统的软件功能模块，以及各个功能模块具体实现方式，并
对功能进行了展示和相关主要代码列出，并对某些功能进行了分析。第六章实验结果与分析
6．1实验条件
第六章实验结果与分析
本文为研究系统的功能，对实验条件做了一些设定，具体为：图片抓拍的速
度为每秒12张；水质PH在8左右；絮凝剂为聚丙稀铣胺和聚合氯化铝。
实验的环境如图6．1所示。
疆
丽
(a)絮凝剂实物图
(b)实验设备
图6．1实验环境图
懑基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
6．2实验结果分析
通过实际测试，其结果如图6．2所示。
图6．2实验结果图
从图6．2可以看出，网络摄像头能正常连接并实时显示絮凝水样图像；图像
处理功能实现，能分析出颗粒参数；絮凝剂投加量能正确显示及控制；同时，从
图中投加量的震荡可以看出，模糊PID控制能正常工作并能较快达到预定值；
从电机的转动速度随显示的投加量变化，可以知道PC与PLC的通讯正常，且能
实现絮凝剂投加量的控制。
本系统主要完成两项重要功能，即絮凝图像特征检测及絮凝剂投加量的控制，
下面分别对其实际效果进行分析。
6．2．1絮凝图像特征检测分析
由于图像特征直接影响最后的絮凝剂投加量，所以系统在图像处理时，为了
减少外界干扰，提高特征分析的准确性，特在每一次图像特征提取时采集12幅
76第六章实验结果与分析
图像，对12幅图像进行特征提取，分别获得6项关键参数，包括颗粒数目、颗
粒总面积、平均面积、平均半径、最大面积以及颗粒密度。由第五章参数映射可
知，颗粒数目和平均面积对絮凝剂的投加量影响最大，因此，系统以平均面积为
主要依据，去掉12幅图像中平均面积最大和最小的两幅图像，然后取剩下10
幅图像特征参数的平均值作为此次图像处理的结果控制一次絮凝剂的投加，等下
一次处理时间到又继续分析处理12幅图像，如此不断分析控制，来提高系统数
据的可靠性。
图6．3所示为处理过程中的-N图像，上面为其抓拍图像，下面为处理后图
像。
状态单元
颗粒数目晤翥一 颡粒总面厅萎i■一
平均面积|14．173077
平均粒径巨iiii荪
最大面积Eir
颗粒密度瓜磺五五百
主譬j毒三譬
一’‘’～一+：一： ．．。。_>j---： 一一t一…一． ：。
一一—-——‘一一 一’。
0．”!ji l ’、t
j一
控制单元一n～ 一
图像处理
抓拍
预处理
指数变换：y=I。．蛳，--0．1c2，x-a》1
a一卜一F鼍 e—j_一r爿 c卜～厂■ 图像增强 l
类间方差阁值分割 l
颗粒分析 |
数据处理{
《j单位：水声通信与海洋信息技术教育部重实验室(厦门大学)
图6．3絮凝图像特征分析图
77基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
从图6．3可以看出絮凝图像的颗粒特征分割较完整，背景中的絮状物滤除效
果较好，能达到系统预期的结果。
接下来，分析具体的数据。如图6．4所示，为本系统第一次处理的结果。
j≯鍪}| A B c D E F
1颗粒数目总面积 平均面积平均半径最大面积密度(粥) H““。…～
2{ 521 7299 14．0096 2．11173 1749 3．12886
3 434 6187 lq．25576 2．1302 473 2．65218
4 477 5748 12．05031 1．9585 511 2．46399
5；446 6421 14。39686 2。14072 461 2。75249
6 504． 7247 14．37897 2．13938 769 3．10657 …—‘…～
7| 521 7299 14．0096 2．11173 1749 3．12886 …～ 8 618 9q15 15．23463 2．20212 2465 4．03592
9{ 520 9412 18．1 2．40029 3046 4．03464
10 487 7521 15．44353 2．21-『17 1968 3．22402
一…—t
11 522 7512 14．3908 2．14027 1618 3．22016 ‘…——●^
12}460 5947 12．92826 2．02859 1348 2．5493
_^一～ 13 580 7356 12．68276 2．00924 413 3．15329
14 509 7220．4 14．17308 2．12311 1301．3 3．09516
15}497 5580 11．22736 1．89044 419 2．39198
16 493 5203 10．55375 1。83286 562 2．23037
17 509 5040 9．90177 1．77534， 521 2．16049
18|403 3866 9．59305 1．74744 413 1．65724
19 305 3860 12．65574． 2．0071 625 1．65466
20} 285 4193 14．T1228 2．16404 1643 1．79741
14●．一’’I
图像参数／臼麓飘黑麒糕澜黧翮溺蓊麟鬻溺阁勰熬 亲笔绪基i} 。。。“| j 二二 ≯
图6．4图像特征参数
从图6．4可以看到，每一幅图像处理的结果都将作为一条记录保存到数据表
中，其中，蓝色线框对应的图像的平均面积为最小，红色线框对应的图像的平均
面积为最大，绿色线框里的数据为前12组数据去掉红色线框和蓝色线框素具后
的平均值，此组数据作为此次处理的有效值。
接着，由公式5．3可以算出絮凝剂的理想投加量为：
z_o．01Ⅵ+等H去”400)+1)
=o．01木(1-t一坠塑)木(上(509—400)10 200
+1) ～ 、 ／
=0．901 13358(91
此处投加量即为理想的投加量，对应的电机转速为：R=90．1 13358(rpm)。
从图6．3的右边可以看出，上面显示了此次图像处理的结果，将每一项指标
参数对照图6．4中绿色线框中的数据，可以知道两者正好是一致的，说明图像的第六章实验结果与分析
特征提取时正确的。同时，也可以看到电机的转速，也在90左右，同样是正确
的。
因此，絮凝图像特征检测功能完全实现，达到预定目标。而且，图像的特征
数据保存到数据库，该数据可供水厂管理人员和环境监测部门查阅，同时可作为
历史数据供水处理专家研究，以便得到更加准确的水处理数学模型，具有很好的
经济效益和研究意义。
6．2．1絮凝剂投加控制分析
图像特征分析完成后，就可以由分析的数据得到絮凝剂的理想投加量，但是
水处理过程是一个大时滞性过程，此絮凝剂投加量还需经过模糊PID控制来达
到实际的投加量。模糊PID的性能在第五章已经仿真过，在此只需进行实际观
察其效果。同时，絮凝剂投加控制还包括处理速度控制和投加量上下限设置。
具体的絮凝剂投加控制如图6．5所示。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
=l芄态单元
颗粒数目写五——一
颗粒总面污五ir一
平均面积匿甍丽 平均粒径嚣i蕊 最大面积医秀了—一
颗粒密度匿甚五5嚣
三，一罩o?=：：
控制单元一一 …～…、…v……
图像处理 …
抓拍 I
颈处理 i
指数变换：y=0．ib)“∞．ic2&一a》l～
a一卜一『爿i
s一’～F■
望堡望堡 |
娄间方差酮值分割 {
颗粒分析 l
鍪垄竺里|
2．2
2
1．8
譬·6
絮凝粥投加量
串口设置 絮凝剂投加控制
{
关闭串El
．．．．．．．．．．．．．．．。．．．．．．．．．．．．．．J
{
通信测试|
．．．．，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．一
申U友压转速
j汪聂广 梗糊PD测试
三熠『一 "Kd旷一 三Ko F一
总开关
处理速率{s：
最低投药量疆)
0．7
16_…乡?1 7Ⅻ≯矿、
， 、
梗糊。：。测试| 。．5。·9
买骚室(厦门夭学)……～ ～刍俞时间：20i3一03一西。… 串口袄态：COMl 9600 E 8 1对开成功?
图6．5絮凝剂投加控制图
从图6．5中可以看出，左上角是图像特征参数及电机转速，右上角是絮凝剂
投加量的实时曲线图，下面的中间是串口发送转速信息以及模糊PID控制的PID
变化量，右下角即为絮凝剂的控制部分。
首先，观察图6．5的右下角可以看到，絮凝剂投加量有一个震荡过程，此过
程即为模糊PID控制的投加量，但此震荡过程次数少，能较快逼近实际投加量。
从图中可以看到投加量为2．159左右，与左上角的电机转速215rpm，以及右下
面的中间的串13发送转速215．651947rpm是一一对应的，可见投加量的实时显示
R0
4
2
1
B
6
警鸭
o
o第六章实验结果与分析
功能正常。 。
接着，观察图中的三次投加量模糊PID控制，第一次的投加量从震荡到平
稳大概只需5ms，然后突然下降到大概0．59投加量时，其震荡时间也不超过10ms，
再又急剧上升到2．159，其震荡时间也是不过从149ms到169ms，用时不过20ms，
并且这三个投药阶段，控制的超调量也不是很大，可见系统的模糊PID控制效
果非常好，能快速响应并震荡次数少，这对系统的稳定有极大的促进作用。
然后，看最后一次投加量，其已超出设置最高投加量，此时，左上角的电机
转速显示与上限投加量警示颜色一致的红色，，当然，如果低于下限时，电机转
速也会出现对应的黄色预警，并且超过设置的上下限时，都会出现警报声，下限
为300Hz，上限为3000Hz，都持续0．1秒。这样，当出现报警的时候，可以提醒
水厂管理人员是系统出故障还是水质特别差，从而能及时进行调整，增强了系统
的安全性。
投加量能正常显示和控制，还需检查电机是否正常工作以及是否能实时跟随
上位机发送的转速而相应的变化。由于文中无法体现动态的电机转速快慢，因此
本文列出两张不同转速下的电机和软件并存图。具体效果如图6．6所示。
(a)电机高转速
图6．6电机控制效果图
8l
(b)电机低转速基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
从图6．6可以看出，图(a)中右下角电机的转速很快，扇叶几乎看不到，说明
此时速度很快，与此同时，从软件的絮凝剂投加状态图可以看到当前絮凝剂投加
量为一个较高的值，正好说明此时电机转速应该较快；而图(b)正好与图(a)相反，
絮凝剂投加是一个较低值，电机转速也较低，可以明显看到扇叶，说明此时电机
转动很慢，也符合规则。因此，通过图6．6可以得出：絮凝剂投加量的电机控制
能实现，经模糊PID控制得到的实际投加量能通过串口正常发送到PLC，并由
PLC完成电机转速的控制。
6．3实验总结
通过实验验证，本系统能实现絮凝图像的特征分析及提取，并由人工经验得
到絮凝剂的理想投加量，并对理想投加量进行模糊PID控制得到实际的投加量。
实际投加量信息能实时显示，当投加量数据超出上下限时，系统能完成报警功能。
并且上位机软件能将投加量信息转化为对应的转速信息通过串口发送到PLC，完
成电机的实时控制，进而完成絮凝剂投加量控制。
因此，系统能实现絮凝剂投加的自动控制功能，达到预定目标。
82第七章工作总结与研究展望
7．1工作总结
第七章工作总结与研究展望
通过实际测试，系统达到预期目标，能定时完成图像处理、分析，絮凝剂投
加量模糊PID控制，并控制电机转动等一系列功能，实现絮凝剂自动投加控制功
能，具有安全可靠、稳定性强、可扩展性高等特点。本系统具体实现了网络摄像
头连接，水厂画面实时监控；完成了图像抓拍、截取、灰度化、增强、分割以及
颗粒分析等图像处理功能；得到絮凝图像的关键特征参数，并由特征参数计算出
理想投加量；完成了絮凝剂投加量的模糊PID控制功能，将理想投加量转变为实
际投加量；并实现了图像特征参数、电机转速以及絮凝剂投加量的虚拟仪表显示；
实现了上位机PC与下位机PLC的串口通信，能实时通过PLC控制电机的转速：最
后完成了用户数据和图像数据的数据库管理功能；
本次设计的絮凝剂投加控制系统具备以下特色：
(1)低成本，高性能
基于图像处理的方式完成絮凝水样的分析，可以大大省去昂贵传感器的费用。
同时，全自动的处理方式可以大大节省人力成本，提高投加效率，节约絮凝剂，
因此，具有很高的性价比。
(2)多功能性
水厂管理人员能通过网络获得系统分析的水质特征数据以及人员数据，以便
实时了解水厂现状，实现对水厂的监视和控制功能，既能节省人力和财力，又能
及时快速地对水厂进行各项管理。同时，国家环境监管部门也可以通过网络实时
监控水厂处理情况，查看出水水质特征参数，了解水质是否合格。
(3)安全性
系统能根据登陆用户的权限开放相应功能，同时，系统的有数据库管理功能，
能防止数据丢失等问题。基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现
7．2研究展望
由于时间和个人水平有限，絮凝剂投加控制系统的开发还有大量的工作需要
进一步完善。絮凝水样的特征参数和絮凝剂投加量的关系是根据水厂工人的经验
建立的，缺乏科学性。系统是客户端的形式，不利于随时随地通过网络进行监控，
需要先安装客户端。系统只处理分析絮凝水样，没有结合前端源水分析以及后端
清水分析，同时，没有出水水质的具体指标数值，缺乏一定可靠性。
随着环境问题的日益严重，人们对水质的要求也会越来越高，也就对水厂的
处理能力要求越来越高。因此，未来的絮凝剂投加控制系统将会出现更多新的功
能以满足人们对水质的更高需求。
(1)处理先进化
在日趋恶劣的环境下，常规的处理方法已经不再适用，也不科学，只有更先
进的处理方法才能不断满足人们对健康的需求。未来越来越多的方法将会运用在
水处理过程中，且数据的分析将更加科学化，因此，更先进的处理方法是系统发
展的必然趋势。
(2)功能多样化
随着智能分析的不断发展以及系统水处理功能的不断完善，人们对系统的功
能有越来越高的要求，系统会被作为智能水厂的一部分加入其中。因此，未来的
絮凝剂投加控制系统将更加人性化、多样化，可以随时随地查看水厂水处理过程，
了解出水水质状况等功能。
(3)系统稳定化
随着网络的普及，系统的安全性、稳定性显得至关重要，更高的网络防护能
力以及更强的稳定性是必不可少的。参考文献
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87致谢
致谢
凤凰花开花落三载，散落了孤独，沉淀了记忆。那些年，共同奋斗的目标，
一起走过的日子，今生也许不再拥有。往昔住过的实验室印下深夜孜孜不倦的模
样，曾经漫步的海滩留下我们渐走渐远的身影。那珍稀的每一次师生聚会，每一
次老师教导，每一次同学帮助，让人无法忘怀，只求时间走得慢一点，缘分多一
点。这是一个伟大的实验室，有德才兼备、虚怀若谷的老师；有真诚友善、聪明
好学的同学。这是一个温暖的大家庭，我们彼此互相帮助，互相关心。在此，我
要感谢所有关心我、帮助过我的人。
首先，要感谢我的导师林聪仁副教授。在我初进实验室时，是他细心的安排，
让我有了一个温暖的学习环境；在我做项目遇到困难时，是他的耐心指导让我有
一颗坚持的热血之心；在我生活中情绪低落时；是他的真心开导让我有一种积极
的乐观态度。他就像家人一样帮助我成长，一日为师，终生为父。
其次，要感谢实验室的程老师，袁老师，苏老师，孙老师以及高老师，是他
们的悉心指导让我不断进步，无论是学习还是生活上，都给予了我莫大的帮助。
再次，我要感谢我们实验室的好友方泷斌、巫驷龙、黄绍、贾方坤、王淑荣、
刘倩、刘博、许晓娜和黄胜德，还有我的师兄师姐陈联文、陈胜利、周敏和王珊
红，同组学弟张榕鑫，班上同学以及实验室的其他同学，他们在我的学习、生活
中给予我很多的帮助。
最后要感谢我的父母和黄雅琪，他们在我的人生中起到了非常大的作用，没
有他们的关心和支持，我就不会有今天的成绩。
在此，我向他们表示深深地感谢!基于机器视觉的水厂絮凝剂投加控制系统设计与实现