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基于图像处理的污泥批量沉降系统
文献摘要：
设计了一套基于图像处理和卷积神经网络(LeNet-5)相结合的量筒刻度值自动识别系统,可根据沉降视频快速绘制出污泥层高度(sludge blanket height,SBH)的沉降曲线.该系统由Python编程语言实现,主要包括灰度图像二值化、水平和垂直投影、量筒位置提取、数字分割、数字识别等.提出了一种拟合液位面形状的方法,可有效降低因拍摄视角而产生的误差.实验结果表明,该系统具有较快的测量速度和较高的准确率,液位精度可达0.1 mL.
文献关键词：
活性污泥;沉降高度;图像处理;数字识别;液位测量
中图分类号：
作者姓名：
郭烁;汤实现;赵立杰
作者机构：
沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳 110142
文献出处：
引用格式：
[1]郭烁;汤实现;赵立杰-.基于图像处理的污泥批量沉降系统)[J].沈阳大学学报（自然科学版）,2022(01):30-36
A类：
SBH
B类：
LeNet,量筒,刻度,自动识别系统,污泥层,泥层高度,sludge,blanket,height,统由,Python,编程语言,言实,灰度图像,图像二值化,垂直投影,数字分割,数字识别,拍摄视角,活性污泥,沉降高度,液位测量
AB值：
0.46526
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