[发明专利]一种基于活性污泥相差显微图像污泥膨胀预测方法

说明书

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。

技术领域

本发明涉及污水处理智能检测领域，尤其涉及一种基于活性污泥相差显微图像污泥膨胀预测方法。

背景技术

污泥膨胀是活性污泥污水处理系统最普遍又最棘手问题之一。污泥膨胀不仅严重影响污水处理效果，甚至导致污水生物系统崩溃，长达数月不能恢复。活性污泥沉降性能直接影响生物脱氮污水处理厂出水水质和运行效率，污泥体积指数SVI是评价污泥特性和沉降性能的一个重要指标。因此，预测是预测污泥膨胀、实现污水处理过程操作优化的前提，可以提高污水厂的工作效率，保证出水的水质指标。

一般SVI常规检测方法依赖于实验室化验分析，整个过程繁杂、耗时。针对这些问题目前国内外许多学者对污泥体积指数的测量进行了研究，并取得了良好的效果，例如北京工业大学韩红桂等人分别基于集成神经网络预测方法（CN102778548B）、递归RBF神经网络（CN107025338B）建立污泥体积指数软测量模型,实现污泥体积指数浓度的实时预测，还提出了一种丝状菌污泥膨胀指数特征模型的构建方法（CN103605882A），提取丝状菌生长的动力学特性,采用数据统计方法校正模型参数，通过相关过程变量和丝状菌污泥膨胀机理实现了的预测,解决了污泥膨胀模型难建立的问题，能够快速有效的预测污泥体积指数值。

污泥显微图像处理和分析是沉降特性预测另一种有效的潜在工具。过去，主要通过在显微镜下人工技术的方法来研究絮体特性、估算丝状菌含量，整个过程枯燥耗时、依赖操作人员主观经验。随着数字图像处理和分析技术和显微镜技术的快速发展，通过自动提取活性污泥显微图像絮状物和丝状菌的形态学特征，融合污水理化参数，实时预报污泥膨胀指数变化，是实现活性污泥沉降特性早期监测和丝状菌污泥膨胀预警的重要手段。

本发明提出了一种基于活性污泥相差显微图像污泥膨胀预测方法，基于离散余弦变换的方法对相同位置、不同焦平面显微图像进行融合；基于相位拉伸变换、边缘检测和阈值分割方法实现活性污泥丝状菌和絮体的分割；从絮体和丝状菌分割的图像中，提取絮体和丝状菌形态学特征参数；将形态学特征参数与在线测量数据MLSS、DO、pH以及历史测量数据相结合，采用随机配置网络的方法，构建动态模型；获取新样本的形态学特征及测量数据，利用已经构建好的动态预警模型实现的准确预测从而判断污泥的沉降性能，预测污泥是否发生膨胀。

发明内容

本发明提供了一种基于活性污泥相差显微图像污泥膨胀预测方法。具体包括活性污泥显微图像采集、不同焦平面图像融合、絮体和丝状菌图像分割、特征提取、动态模型构建、污泥膨胀预警六个步骤。将所提取的形态学特征参数与在线测量数据MLSS、DO、pH及历史测量数据相结合作为动态预警模型的输入，输出为。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。

本发明采用了如下的技术方案：

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，包括下述步骤：

[01]步骤1：图像采集：活性污泥样本取自污水处理厂曝气池出口，在采集泥样的同时，在好氧池出水口采集瞬时水样，然后实验室进行水质指标测量。样品采集、图像采集和水质指标测定之间的间隔时间不超过3小时。采用光学显微镜、工业数码相机和图像采集系统，从左上到右下路径扫描载玻片上样品，获取上、中、下三个不同焦平面下多张相差显微图像;