自适应污水治理装置的制作方法

本发明涉及污水治理领域，尤其涉及一种自适应污水治理装置。

背景技术：

人类生产活动造成的水体污染中，工业引起的水体污染最严重。如工业废水，它含污染物多，成分复杂，不仅在水中不易净化，而且处理也比较困难。

工业废水，是工业污染引起水体污染的最重要的原因。它占工业排出的污染物的大部分。工业废水所含的污染物因工厂种类不同而千差万别，即使是同类工厂，生产过程不同，其所含污染物的质和量也不一样。工业除了排出的废水直接注入水体引起污染外，固体废物和废气也会污染水体。

农业污染首先是由于耕作或开荒使土地表面疏松，在土壤和地形还未稳定时降雨，大量泥沙流入水中，增加水中的悬浮物。

还有一个重要原因是农药、化肥的使用量日益增多，而使用的农药和化肥只有少量附着或被吸收，其余绝大部分残留在土壤和漂浮在大气中，通过降雨，经过地表径流的冲刷进入地表水和渗入地表水形成污染。

城市污染源是因城市人口集中，城市生活污水、垃圾和废气引起水体污染造成的。城市污染源对水体的污染主要是生活污水，它是人们日常生活中产生的各种污水的混合液，其中包括厨房、洗涤房、浴室和厕所排出的污水。

世界上仅城市地区一年排出的工业和生活废水就多达500立方公里，而每一滴污水将污染数倍乃至数十倍的水体。

技术实现要素：

本发明需要具备以下几处关键的发明点：

(1)采用针对性图像处理机制准确获取反映排污管内污水污染程度的黑色等级，并引入自适应驱动设备以基于所述黑色等级控制执行污水净化操作的净化器的净化强度，从而保证了污水净化的效果；

(2)在对图像执行动态范围提升处理的基础上，对于图像的黄蓝成分子图像、黑白成分子图像和红绿成分子图像分别执行不同的校正或修正处理。

根据本发明的一方面，提供了一种自适应污水治理装置，所述装置包括：净化器，设置在排污管的管口，用于对经过排污管的管口的污水执行净化操作。

更具体地，在所述自适应污水治理装置中，所述装置还包括：自适应驱动设备，与所述净化器连接，用于基于接收到的黑色等级控制所述净化器的净化强度。

更具体地，在所述自适应污水治理装置中：在所述自适应驱动设备中，基于接收到的黑色等级控制所述净化器的净化强度包括：所述黑色等级越高，控制的所述净化器的净化强度越高。

更具体地，在所述自适应污水治理装置中，所述装置还包括：网络采集设备，设置在排污管的内部，包括wifi通信接口和图像传感器，所述图像传感器与所述wifi通信接口连接，用于对其下方的污水进行图像数据采集，以获得并输出污水采集图像；边缘点判断设备，与所述网络采集设备通过wifi无线网络进行连接，用于接收所述污水采集图像，获取所述污水采集图像中的各个背景像素点，对每一个背景像素点是否属于边缘点进行判断，并将获得的边缘点的数量作为参考数量输出；驱动控制设备，与所述边缘点判断设备连接，用于在所述参考数量超过限量时，发出第一驱动指令，否则，发出第二驱动指令；在所述边缘点判断设备中，对每一个背景像素点是否属于边缘点进行判断包括：当背景像素点的像素值减去所述背景像素点周围各个像素点的各个像素值的平均值所获得的差值的绝对值超限时，判断所述背景像素点为边缘点；在所述边缘点判断设备中，对每一个背景像素点是否属于边缘点进行判断包括：当背景像素点的像素值减去所述背景像素点周围各个像素点的各个像素值的平均值所获得的差值的绝对值未超限时，判断所述背景像素点为非边缘点。

本发明的自适应污水治理装置节约人力，具有一定的可控性。由于采用针对性图像处理机制准确获取反映排污管内污水污染程度的黑色等级，并引入自适应驱动设备以基于所述黑色等级控制执行污水净化操作的净化器的净化强度，从而保证了污水净化的效果。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的自适应污水治理装置所应用的排污管的内部结构图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的自适应污水治理装置的实施方案进行详细说明。

当前，现有的图像处理存在以下几种主要类型：

1)图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2)图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数)，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3)图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4)图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。

5)图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

6)图像分类(识别)：图像分类(识别)属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法(结构)模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

当前，污水的治理仍依赖于人工肉眼检测以及人工决定治理模式的人工处理机制，对人力资源以及管理人员的经验要求较高，仅有的一些基于参数的污水处理机制，也由于污染度的影响参数较多，无法进行所有参数的采集，导致污染程度的判断不够全面，自然影响后续的净化处理措施的治污效果。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种自适应污水治理装置，能够有效解决相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的自适应污水治理装置所应用的排污管的内部结构图。

根据本发明实施方案示出的自适应污水治理装置包括：

净化器，设置在排污管的管口，用于对经过排污管的管口的污水执行净化操作。

接着，继续对本发明的自适应污水治理装置的具体结构进行进一步的说明。

所述自适应污水治理装置中还可以包括：

自适应驱动设备，与所述净化器连接，用于基于接收到的黑色等级控制所述净化器的净化强度。

所述自适应污水治理装置中：

在所述自适应驱动设备中，基于接收到的黑色等级控制所述净化器的净化强度包括：所述黑色等级越高，控制的所述净化器的净化强度越高。

所述自适应污水治理装置中还可以包括：

网络采集设备，设置在排污管的内部，包括wifi通信接口和图像传感器，所述图像传感器与所述wifi通信接口连接，用于对其下方的污水进行图像数据采集，以获得并输出污水采集图像；

边缘点判断设备，与所述网络采集设备通过wifi无线网络进行连接，用于接收所述污水采集图像，获取所述污水采集图像中的各个背景像素点，对每一个背景像素点是否属于边缘点进行判断，并将获得的边缘点的数量作为参考数量输出；

驱动控制设备，与所述边缘点判断设备连接，用于在所述参考数量超过限量时，发出第一驱动指令，否则，发出第二驱动指令；

在所述边缘点判断设备中，对每一个背景像素点是否属于边缘点进行判断包括：当背景像素点的像素值减去所述背景像素点周围各个像素点的各个像素值的平均值所获得的差值的绝对值超限时，判断所述背景像素点为边缘点；

在所述边缘点判断设备中，对每一个背景像素点是否属于边缘点进行判断包括：当背景像素点的像素值减去所述背景像素点周围各个像素点的各个像素值的平均值所获得的差值的绝对值未超限时，判断所述背景像素点为非边缘点；

电源管理设备，与所述驱动控制设备连接，用于在接收到第一驱动指令时，恢复对动态范围提升设备的电力连接；

所述电源管理设备用于在接收到的第二驱动指令时，切断对动态范围提升设备的电力连接；

动态范围提升设备，用于接收所述污水采集图像，对所述污水采集图像执行动态范围提升处理，以获得动态范围提升图像；

几何校正设备，与所述动态范围提升设备连接，用于接收所述动态范围提升图像，对所述动态范围提升图像中各个像素点的各个黄蓝成分组成的黄蓝成分子图像执行几何校正处理，以获得几何校正图像；

畸形修正设备，与所述动态范围提升设备连接，用于接收所述动态范围提升图像，对所述动态范围提升图像中各个像素点的各个黑白成分组成的黑白成分子图像执行畸形修正处理，以获得第一修正图像，还用于对所述动态范围提升图像中各个像素点的各个红绿成分组成的红绿成分子图像执行畸形修正处理，以获得第二修正图像；

mmc存储设备，分别与所述几何校正设备和所述畸形修正设备连接，用于存储所述几何校正图像、所述第一修正图像和所述第二修正图像；

合并处理设备，分别与所述几何校正设备和所述畸形修正设备连接，用于将所述几何校正图像、所述第一修正图像和所述第二修正图像进行合并以获得相应的校正处理图像，并输出所述校正处理图像；

归一化处理设备，与所述合并处理设备连接，用于对所述校正处理图像执行归一化处理，以获得并输出相应的现场输出图像；

等级检测设备，分别与所述自适应驱动设备和所述归一化处理设备连接，用于获得所述现场输出图像的各个像素点的各个亮度值，对所述现场输出图像的各个像素点的各个亮度值进行求均值计算，并确定与均值计算获得的数值成反比的黑色等级。

所述自适应污水治理装置中还可以包括：

热量提醒设备，与热量评估设备连接，用于接收等级检测设备的内部热量数据，并即时显示与等级检测设备的内部热量数据对应的提醒文字，所述热量提醒设备为一led显示阵列。

所述自适应污水治理装置中还可以包括：

第一提取设备，设置在等级检测设备的外壳上，用于对等级检测设备的外壳上的热量执行现场检测操作，以获得第一热量数据；

第二提取设备，设置在自适应驱动设备的外壳上，用于对自适应驱动设备的外壳上的热量执行现场检测操作，以获得第二热量数据；

第三提取设备，设置在述归一化处理设备的外壳上，用于对述归一化处理设备的外壳上的热量执行现场检测操作，以获得第三热量数据。

所述自适应污水治理装置中还可以包括：

热量评估设备，分别与所述第一提取设备、第二提取设备和第三提取设备连接，用于接收所述第一热量数据、所述第二热量数据和所述第三热量数据，并对所述第一热量数据、所述第二热量数据和所述第三热量数据执行加权估算操作，以获得所述等级检测设备的内部热量数据。

所述自适应污水治理装置中：

在所述热量评估设备中，对所述第一热量数据、所述第二热量数据和所述第三热量数据执行加权估算操作，以获得所述等级检测设备的内部热量数据包括：将所述第一热量数据和第一权重值相乘以获得第一乘积，将所述第二热量数据和第二权重值相乘以获得第二乘积，将所述第三热量数据和第三权重值相乘以获得第三乘积，将所述第一乘积、所述第二乘积和所述第三乘积相加以获得所述内部热量数据；

其中，所述第一权重值大于所述第二权重值，所述第一权重值还大于所述第三权重值，所述第一权重值取值范围在0.5到2之间；

其中，在所述热量评估设备中，所述第二权重值和所述第三权重值的取值范围在0.25到1之间。

另外，可以采用edodram存储设备来替换所述mmc存储设备。edo(extendeddataout)dram，与fpm相比edodram的速度要快5％，这是因为edo内设置了一个逻辑电路，借此edo可以在上一个内存数据读取结束前将下一个数据读入内存。设计为系统内存的edodram原本是非常昂贵的，只是因为pc市场急需一种替代fpmdram的产品，所以被广泛应用在第五代pc上。edo显存可以工作在75mhz或更高，但是其标准工作频率为66mhz，不过其速度还是无法满足显示芯片的需要。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或他们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。