本发明涉及用于检测、监测和控制湿润表面上沉积物形成的方法和装置。更具体地，本发明涉及基于来自工艺装置的表面或来自专用监测池的采集的视觉数据，检测和分类水密集型工艺中的结垢和污染。
背景技术：
全球日益增长的用水和废水处理需求推动了大规模膜过滤工艺的发展。特别是通过反渗透(ro)技术进行的海水淡化为解决世界缺水问题提供了一种解决方案，每天从海水中提供数百万立方米的淡水。更高质量以及过滤膜的供应与环境要求一起使得膜工艺(例如微过滤(mf)、超滤(uf)、纳滤(nf)膜和反渗透(ro)吸引工艺)补充或取代常规系统和沉淀工艺以去除颗粒、有机物质和溶解盐。
在两种废水处理中都使用膜过滤器，以例如替代活性污泥工艺的沉降，以及在低/高盐度水中，其中使用mf和uf预处理的反渗透作为用于从水中去除盐的常规颗粒或砂滤器的替代品。
然而，膜和反渗透技术的成功受到污染问题的挑战。污染减少了通过膜的渗透流量，并且被认为是膜过滤技术应用中的主要问题。存在几种类型的膜污染：包括无机污染或结垢，胶体污染，有机污染和生物污染。
一个特别的问题是生物污染，生物材料的发展在膜表面形成粘性层。生物污染是指细菌细胞或絮状物在膜上的沉积、生长和代谢。由于增加的生物膜阻力和渗透压的影响，生物污染导致更高的能量输入要求，由于膜表面溶质积聚的增加导致产品水质量降低，从而导致运行和维护成本的显着增加。
造纸厂确实存在表面沉积物形成问题。供水管表面、水箱、纸机湿端的飞溅区域或纸机湿部分的任何金属表面都可能发生污染。造纸厂的沉积物通常是有机的，可以由沥青、白沥青或胶粘物组成，或沉积物可能是无机的或由生物污染组成。这样的沉积物，当允许生长时，将释放不希望的有机物、无机物和生物污染沉积物的颗粒到造纸工艺中，并且可能导致纸幅中的最终产品缺陷或破损。
在采矿业中，其中水也被广泛用作流动和运输介质，沉积物可能在金属表面上产生，在该工艺中使用的例如筛子、过滤器和膜上等造成问题。
本领域已知各种措施来清洁和监测受影响的表面和膜。众所周知，为了减少或消除结垢和污染，在进料水中加入化学物质，例如大规模过滤的一个重要方面是监测装置上结垢和污染的累积。例如参见ep2609990。服务和清洁活动的正确定时和优化是一个重要的成本因素，并且一个良好的监测系统也是研究导致各种物质沉积和聚集的现象的基础，也是控制目的的一个基础，例如，用于定时和添加化学物质到进料水中。
定义
反渗透(ro)工艺：
反渗透是对称为渗透的自然工艺的改进，其中在渗透中，具有不同溶解盐浓度的两种溶液中，水从较低浓度溶液通过半渗透膜流向更浓的溶液。在反渗透中，通过高于渗透压的压力，流动方向是从浓溶液反向到较低浓度溶液。由于小的分子尺寸和更高的水扩散，反渗透膜容易通过水和小的非离子(或未带电)分子，但会阻止许多其他污染物。
膜：
一种用于反渗透系统的半渗透膜，可由流延在织物载体上的聚合物材料薄膜(通常为聚酰胺)组成。膜必须具有高透水性和离子截留。水的传输速率必须远高于溶解离子的传输速率。膜必须在很宽的ph和温度范围内稳定，并具有良好的机械完整性。
间隔物：
一个网状层，位于表面顶部，与表面相距一定距离基本上平行。间隔物可以由金属、纤维或其他挠性/可延展材料的连接股线制成。
沉积物形成：
沉积物形成可包括结垢，在文献中通常指无机物的无机污染。沉积物也可是有机污染，其是相似的，但沉积物主要由有机物组成。生物污染、微生物污染或生物污染，是由微生物、植物、藻类或动物在湿润表面积聚引起的沉积物。涉及多个污染物或多个污染机理(https://en.wikipedia.org/wiki/fouling-cite_note-11)的污染同时工作被称为复合污染。多种污染物或机理可能相互作用，导致协同污染，这不是单个组分的简单算术总和。
因此，本发明的目的是提供一种用于监测和控制过滤工艺中的结垢和/或污染的改进方法和装置。
发明概述
在根据本发明的用于监测包含水流的工艺中沉积物形成的方法中，将含水液体的进料流提供到待监测的接收表面上。监测方法包括以下步骤：
-用至少一个光源照亮所述接收表面的至少一部分；
-在所述接收表面上的多个位置采集视觉数据；
-分析所述视觉数据；
-基于从所述分析的视觉数据获得的信息，分类附着于所述接收表面的沉积物的质量和类型；和
-基于所述分类来计算所述接收表面的定量结垢和/或污染指示。
简而言之，将水流引导至测量池，其中测量池的自动成像和池的适当照亮同时发生。处理成像数据，进行污染类型的分类，并计算污染的关键变量，例如每种污染类型的污染水平和污染率。所计算的变量可以用于确定针对沉积物而采取的适当措施，具体用于优化化学处理程序，包括如待添加的抗沉积化学物质的类型和剂量等参数，这些化学物质的组合(配方)以及选择进料点，如果可用的话。
从多个位置采集的视觉数据可以作为设计选择的一个，在分析步骤之前被组合成代表所述接收表面的图像，或者可以单独分析图像，并且它们包含的信息可以被组合以获得了解整个接收表面上的沉积物。沉积物的质量和类型的分类可以在计算机中通过使用成像的沉积物的形状因素(如纵横比)、尺寸因素(如尺寸分布或平均尺寸)、颜色因素(如平均颜色、颜色分布和亮度)来进行。
接收表面的定量结垢和/或污染指示可以基于以下各项中的一个或多个：所述表面的总污染，污染率，污染的色度图，每种污染类型在总污染值中的份额或比率。污染变量可以例如基于局部污染值、接收表面上的污染图或累积的总污染值。
在一些实施方案中，沉积物的定量指示的计算是基于所述分类并用作输入参数,用于自动控制添加化学品到进料流中。化学品可以选自阻垢剂、杀菌剂、凝聚剂、氧化剂或聚合物。
在一些实施方案中，至少一个光源是紫外光源和/或光源，其包括在照射目标中产生荧光的选定波长。在一些实施方案中，通过将能够染色微生物的荧光染料添加到含水液体的进料流中，然后通过用两个光源交替地照射表面上的沉积物，可以将包含微生物的生物污染沉积物的质量和类型分类，其中两个光源中的一个使用白光，另一个使用具有激发荧光染料的选择波长的光。紫外光也可以在沉积物中产生固有荧光(自体荧光)，而不添加任何染料。
在一些实施方案中，待监测的接收表面位于至少一个监测池中，该监测池具有用于所述含水液体的进料流的至少一个入口和用于来自所述监测池的排放流的至少一个出口。含水液体的进料流被引入到监测池的接收表面上，在一些实施方案中，监测池可以包括施加在所述表面上方的至少一层间隔物。然后可以从间隔物和接收表面采集视觉数据。间隔物在本领域中是众所周知的，并且用于在膜上分布和调节液体。
在一些实施方案中，接收表面可以是不渗透的。不渗透的接收表面可以是如钢/金属或塑料模拟工业工艺的固体表面。
在一些实施方案中，接收表面可以是半渗透膜。半渗透膜产生穿过所述半渗透膜的渗透物部分和形成排放流的浓缩物部分。半渗透膜可以是反渗透、纳滤、超滤或微滤半渗透膜。
根据本发明方法的一个方面，提供了至少两个监视池，通过将它们与进料流和排放流并联连接而监测，并从所有监测池的表面采集视觉数据。
本发明的各种实施方案可以用于任何水密集型工艺中。例如，该工艺可以是过滤工艺，并且其可以是用于处理盐水如海水或微咸水的反渗透、纳滤、超滤或微滤工艺，或循环水或废水的过滤工艺，或用于工业用水(如造纸厂工艺用水)的过滤工艺。它也可用于水流系统，如内部水循环和原水/废水处理，制浆造纸厂或石油和采矿业，以及其他水密集型工艺，如冷却水循环系统。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于监测包含水流的工艺中沉积物形成的装置。本发明的装置包括：
-至少一个进料入口，用于将所述水流送到待监测的接收表面上；
-至少一个光源，适于照亮所述接收表面的至少一部分；
-成像装置，其被设置为在所述接收表面移动以在所述表面的多个位置采集视觉数据；
-数据处理单元，适于分析所述采集的视觉数据；
-分类算法，用于基于从所述分析的视觉数据获得的信息对附着于所述接收表面的沉积物的质量和类型进行分类；和
-计算机程序，用于基于所述分类来计算所述接收表面的定量结垢和/或污染指示。
在一些实施方案中，本发明的装置包括用于将至少一种荧光染料添加到含水液体的进料流中的装置。至少有两个光源用于照亮，其中一个使用激发所用荧光染料的选定波长的光。然后需要构建分类算法，以基于来自分析的视觉数据中的沉积物的荧光发射，对所述接收表面上的生物污染沉积物的质量和类型进行分类。但是，如上所述，紫外光也可以在沉积物中产生固有荧光(自体荧光)，而不添加任何染料。
根据一些实施方案，接收表面上的沉积物的定量指示的计算是基于与用作监测参考的相应清洁表面相比的分类，并且用作用于自动控制化学品进料到进料流中的输入参数。
化学品进料可以包括选自进料阻垢剂、杀菌剂、凝聚剂、氧化剂或聚合物的化学品。
本发明具有许多优点，包括早期检测涉及商用膜池的膜工艺中的任何污染或结垢。它基于具有1d/2d扫描的图像分析系统，其可以一次监测整个监测池表面和多个池。这增加了代表性数据的数量，并且使系统不容易被误解为只在膜或表面的一部分上“选择性”结垢和污染。随着更多图像数据的处理和分析，更容易滤除错误、照亮环境轻微变化等。在监测池中使用均匀的膜表面和间隔物提供了更多的接触表面和局部湍流，这为微生物的生长提供了条件，且因此提供了生物污染的早期检测。
本发明还使得可用一个系统在杀菌或化学处理前和处理后监测多条水线或同一条水线。利用本发明的方法和装置，提供了污染或结垢的分类，包括无机、有机和生物污染。化学品的自动或手动进料可以基于测量的污染值/水平、速率和类型的信息可靠地进行。通过监测两条线来帮助准确的进料：在化学品进料之前(污染的早期检测)和之后(检测该化学品的反应)。结垢和污染的质量的分类优选地通过使用形状因素、颜色、亮度和/或尺寸在计算机中完成。形状因素可以是颗粒的粗糙度、圆度和/或纵横比。分类可涉及将所获取的图像数据与包含结垢和污染的模型图像的预定参考库和/或完全清洁的监测池进行比较。
计算的分类可被用作输入参数，用于自动控制向进料流添加防垢和/或防污化学品。这些化学品包括过甲酸(pfa)，它是能够破坏微生物细胞的甲酸的过氧化物衍生物，以及次氯酸钠(naocl)。
污染值/水平[％]是指相对总表面积的污染表面积。污染率[％/h]可指污染值的变化。值可以在测量池中局部测量，或者值可以是描述例如整个测量池的均值的平均值。
测量池(膜或其他任何表面)的总污染计算值可包括：
-总污染值、总污染率、污染色度图、测量池总污染图(总计是所有污染类型的总和参数)
-膜表面总污染值和总污染率，间隔物的总污染值和总污染率(如果测量池包括膜和间隔物)
测量池中各种类型污染的计算值可包括：
-平均颜色、纵横比、尺寸分布、颜色分布、结垢值、结垢率、平均尺寸、污染物计数、污染值与总污染值的比率，污染图，每种污染类型的份额
-膜表面的污染值和污染率，间隔物的污染值(如果测量池包括膜和间隔物)
为了提供广泛的结垢和污染检测，本发明的方法和工艺有利地包括通过评估任何检测到的结垢和污染的形状、颜色或灰度强度和/或尺寸来对监测池上的结垢和污染的质量进行计算机分类。通过将获得的视觉信息与代表清洁监测池的视觉信息进行比较来确定监测池上的结垢和污染的量。有利地，计算出的结垢和/或污染指示可以用作输入参数，用于在主过滤工艺中结垢清洗和/或防污染化学品的剂量控制。
本发明的用途是通用的，因为它可用于膜工艺，例如用于各种应用的反渗透、纳滤、微滤和超滤。例如，本发明的概念可用于淡化海水或微咸水，用于净化废水或循环水的工艺中。它也可以用于制浆造纸厂或采矿业的水流系统，以及其他水密集型工艺，以估计工厂本身的合适表面上或监测池中杂质的附聚。
本发明的各种有利实施方案的特征在于所附权利要求中所述的内容。
附图说明
在下文中，通过参考附图进一步详细描述本发明，其中：
图1是具有生物污染沉积物的膜上的间隔物的细节；
图2是具有生物污染的间隔物的另一个实例；
图3是具有无机和有机污染的间隔物；
图4和5是具有无机污染的膜和间隔物；
图6a-6c是用本发明的装置检测到的污染的特征变量；
图7是本发明装置的整体示意图；
图8是根据本发明的监测单元；
图9是根据本发明的监测单元的pi图；
图10是根据本发明的用于监测单元的数据处理单元的示意图；
图11是根据本发明方法的流程图；
图12是根据本发明的监测池的结垢图。
发明详述
如本文所使用的，术语“污染指示”或“结垢指示”可以采取多种形式。它可以指受污染的表面积占总表面积的百分比。它也可以指与之前的观察结果相比污染的变化或污染变化的速率，例如，以百分比/时间单位表示。而且，可以将总的污染值和速率计算为表面组合(例如，膜和间隔物，如果这两者都被监测的话)的结垢指示。此外，污染指示可以是由针对不同污染类型单独测量的污染指示组成的组合污染指示。最后，污染指示可以采用一种或多种因素的组合，例如沉积物的平均颜色、纵横比、尺寸分布和/或颜色分布、污染值、污染率、平均尺寸、表面上污染目标的计数等。
图1-5示出了膜上的间隔物，每个都有各种污染沉积物。间隔物是一种网状网络，其放置在膜的顶部以分配和控制进入的进料流。间隔物导致通过膜的压降，其将由于诸如结垢和污染累积等沉积物而增加。下面参照图1-5更详细地描述每种污染类型。要注意的是，间隔物不是本发明的必要部分，并且还可以利用本发明的方法和装置监测膜或任何其中可能形成沉积物的表面。然而，为了监测目的，监测装置的图像场中存在的接触面越多，发现和诊断沉积物累积的速度就越快，并计划和执行适当的应对措施。
图1示出了膜表面10的细节图像，其中细丝12附着在间隔物11上。虽然细丝的轮廓很难识别，但可以清楚地肉眼看到细丝。然而，利用如数字照相机的成像装置和适当的图像处理软件，有可能自动地构造细长的细丝的轮廓，例如通过依靠局部图像梯度，并加权每个细丝的纵向方向。这样的细丝因此可以被识别和分类。
图2示出了膜20和间隔物21上的生物污染的另一个实例。示出细丝22和黑土23颗粒。
图3示出了主要沉积在间隔物31上的灰色的无机污染31和主要在膜30上发现的棕色的有机污染33。有机污染具有褐色和绿色的阴影，这很容易被彩色相机识别，因此可以将其与无机污染分离并分类。
图4和5分别示出具有无机污染42和52的膜40和50以及间隔物41和51。无机污染如盐和颗粒，以及气泡呈无色和灰色阴影。
沉积物分类方案是基于目标尺寸、形状、纹理和颜色。细丝是细长的薄网。纤维目标具有恒定的宽度和大的长/宽比。微气泡是球形的，它们的图像具有明亮的中点。沙和岩石是完全黑色的。晶体是光亮的，具有直的单元和锋利边缘。
基于颜色的分类方案可用于区分彩色物种和灰色无色物种。可以报告每个目标的主要颜色，并且可以在颜色类中进一步区分彩色物种，例如绿色和圆形目标可以被归类为藻类。分类方法和算法在后面详细解释。
生物污染主要是进料间隔物问题，因为进料通道间隔物上的生物膜累积影响速度分布曲线。因此，生物污染控制需要低污染进料间隔物和水动力条件，其限制生物质累积对进料通道压降的影响。
在一些实施方案中，可以将能够染色所需类型微生物的荧光染料添加到含水液体的进料流中。当用两种不同的光源照射生物污染沉积物时，其中一种至少使用具有激发荧光染料的选定波长的光，可以增强生物污染沉积物的分类和识别。这是基于沉积物的荧光发射。微生物染色化学品可以根据微生物以不同的机制工作，例如，通过微生物的代谢，以及它们的状态(活的，不活的或死的)。例如ctc(四唑鎓盐5-氰基-2,3-二甲苯基四唑鎓氯化物和dapi(4'，6-二脒基-2-苯基吲哚))是公知的具有微生物染色能力的组分。
本发明解决了图1和2中所示的生物污染沉积物的问题以及图3-5中所示的有机和无机污染。生物污染往往是一个比其他沉积物更具挑战性的问题，并将在下面进行更详细的讨论。视觉上的生物污染与其他沉积物不同，因为它可能变成丝状，如图1和图2清楚可见。此外，与光滑无孔表面相比，膜生物污染是一个复杂的过程，受许多因素影响，包括操作条件，如剪切和压力、细菌本身的特性、膜表面以及环境因素，如ph、离子强度和离子种类。最后，微生物群落是适应性的。因此，环境压力(例如化学或物理应力)最终将选择能够耐受这些条件的生目标以在表面繁殖。
最初的细菌沉积和生物膜的形成可以在膜上开始，并随着时间推移形成为生物膜，以覆盖更多的区域并开始在间隔物上生长。微生物利用广泛的行为主动繁殖于膜上，这些行为可分为一系列确定的阶段，包括：可逆和不可逆转的附着(主要是电动和疏水相互作用)，可逆附着的细胞在整个表面移动并引发微小菌落形成、成熟、分化和最终的生物膜溶解和分散。
一旦膜表面被涂覆在污垢层中，污染的后续积聚很大程度上取决于污染表面与附着的污垢之间的相互作用。如果悬浮液是热力学稳定的，则不会发生进一步的吸收，从而导致相对较小的稳定通量下降。另一方面，如果悬浮液不稳定，则额外的污垢层将积聚，并观察到通量持续下降。
图6a-6c示出了根据本发明的通过实时监测流通池的膜和间隔物上污染的特征变量。测量时间间隔在所有情况下均为16天。
在图6a中示出了使用hypo(次氯酸钠)、pfa(甲酸的过氧化物衍生物)和无防污染添加剂(空白)的三种不同材料情况下通过池的压降。可以看出，如果不使用添加剂，则压降稳步增加。
在图6b中示出了每种情况下的膜污染率(％)，空白曲线表明在相对较短的时间段内膜可以容易地被完全覆盖(100％污染)。
在图6c中示出了间隔物污染率(％)，再次清楚地显示了与空白曲线相比所添加化学品的有效性。
在图7中示出了本发明裝置的示意图。照相机70正在从本实施方案中的反渗透池71的上表面72采集视觉信息。池71配置有输入进料流f，用于未过滤的浓缩物流的输出c和用于经过滤的渗透物流的另一个输出p。要注意的是，渗透物输出p是任选的，因为可以在不渗透或半渗透的表面72上监测和分析结垢和污染沉积物。无论如何，如图1-5所示的表面和间隔物上的结垢和污染都会发生。
当在接收表面上施加至少一个间隔物层时，可以从间隔物和接收表面采集视觉数据。通过将镜头依次聚焦在两个图像监測池上，或者通过在镜头中具有足够的景深以使两者同时变得尖锐，这很容易实现。
照相机70从表面72采集信息，如图2和3所描述的，灯77提供必要的照亮。照亮装置77可以例如由led灯或阵列灯、激光器、氙灯或卤素灯组成。光可以是恒定的或间歇闪烁(闪光灯)。所使用的光也可以具有任何需要的波长，以便最好地带来使相机可见的形式和特征。通过使用白光，可以获得有关污染的颜色、亮度、形状和尺寸的信息。在一些实施方案中，可以使用多于一个的光源，其中至少一个可以使用紫外(uv)光和/或至少一个可以使用在被照亮的目标中产生荧光发射的光。
在一些实施方案中，本发明的方法和系统可以基于成像分析技术以及使用不同的光源进行照亮，例如白光和紫外光。通过使用紫外光可以进一步增强污染的类型分类。由于至少一些有机污染吸收紫外光，它们在用紫外光拍摄的图像中表现为暗目标。生物污染再次可能包含在被紫外线或其他适当波长的光激发时产生荧光的成分。这种沉积物在图像中看起來是明亮的目标。
在一个实施方案中，具有或不具有网格的接收表面借助于具有白光和/或紫外光的不同光源照亮。通过使用紫外光，可以识别和测量生物污染。通过使用白光，尤其可以识别和测量其他污染类型。
数据处理单元76分析从接收表面72采集的视觉数据。它还基于从视觉数据获得的信息对接收表面上的结垢和污染的质量进行分类，并将其与数字库73中存储的信息进行比较。这样的库可以包括不同结垢和污染类型的图片或图形表达的选择，将视觉数据与其比较，并且通过使用预定的分类规则/标准来进行分类。当然，库可以有针对性地覆盖考虑的具体工艺或情况。
最后，它计算在显示器75上显示或发送到任何其他输出装置以进行评估的结垢和/或污染指示或指标，并且可选地将控制信号发送到主过滤或其他工艺的化学品进料装置74。应该理解，本发明的方法和系统可以在通过任何方式从主工艺中取出(未示出)的单独的进料流上运行。
例如，可以通过本发明的方法和装置监测的工艺包括海水或微咸水、废水和循环水的淡化工艺。过滤单元可以是反渗透膜、纳滤膜和超滤膜或微滤膜。因此，本发明的可用性不依赖于待过滤的液体或者过滤器的质量或等级。本发明的方法基于监测和比较，这意味着假定污染和结垢可能发生，以及它如何在表面上积聚起来的一些知识。一旦建立了这种知识，就可以成功地使用本发明的方法和装置。
在图8中示出了根据本发明的用于监测工艺中的结垢和污染的示例性监测单元81。它示出了被监测的三个池80a，80b和80c以及安装在框架83上的成像装置82。该框架被布置成将成像装置82及其照亮装置移动穿过被监测的池80a-80c，以在其表面上采集视觉数据。可以如箭头a和b所示移动成像装置82，优选配备有高倍放大镜的数字ccd照相机。或者，照相机可以在池80a-80c上处于固定位置，但能够通过扫描来拍摄它们的上表面。优选地，照相机82安装在由步进电机供电的直线导轨上，所述步进电机在多个成像位置之间移动照相机。
在这个例子中，使用照相机来测量来自三个相同的独立的测量池80a、80b和80c的结垢和污染。使用在工业pc104上运行的分析软件(参见图10)分析来自照相机的图像，并且将分析结果传送到plc101数据块，以便在hmi面板102上进行数据采集和可视化。
池80a-80c并联连接以在过滤装置中提供相同工艺步骤的较大样品，但它们也可以连接到不同的流动流并用于示出过滤工艺的不同步骤中的情况。这在研究例如添加的防污染化学品或改变的工艺参数的效果时是有用的。
在一个示例性设置中，总体参考图7和8，例如用白灯和紫外led灯照亮测量池，紫外波长例如为395nm。还提供ccd照相机和用于处理成像数据的单元。
在第一步骤中，在一些实施方案中，将含有至少一种荧光染料的水流引导至测量池。交替用白灯以及紫外或荧光激发led灯照亮测量池。从测量池采集视觉数据。如果需要，成像和照亮同步，以通过照相机的每次扫描产生图像。然后对图像数据进行预处理，并对污染类型进行识别和分类。黑色目标被分类为有机污染，荧光发射目标被分类为生物污染。然后计算污染的关键变量，例如每种类型的污染水平和污染率。然后计算的变量用于监测和控制水密集工艺中的污染，例如，膜工艺、工业工艺如制浆造纸厂中的水流。本发明的系统可以用于计算化学剂量和优化化学程序，包括可调整的参数，如化学品的配方，它们的组合和进料点。
在图9中示出了用于图7的监测池71和图8的池80a-80c的示例性管道和仪表(pi)图。样品通过电动球控制阀90进入样品罐92。一种或多种荧光染料可以在99处从具有受控进料装置的分析或容器(未示出)添加到样品输入流。球控制阀由具有来自超声波水箱液位传感器93反馈的比率-积分-微分控制器(pid控制器)91控制。由pid控制器95控制的隔膜泵94从超声波流量计96得到反馈，将样品泵送通过监测池97并通过背压阀98泵出装置。
在图10中示出了可以在本发明装置中使用的数据处理单元的示例的示意图。使用可编程逻辑控制器(plc)101，例如西门子s7-1200plc来控制分析装置的操作。工业或通用计算机104运行视觉数据处理和图像绘制所需的分析软件。其他主要组件是触摸屏界面102，例如人机界面面板，通信软件库103和互联网105。
通信库103可以是开放式数据通信数据访问(opcda)客户端，其提供在计算机104上运行的分析软件对plc101存储器的同步读取和写入访问。分析软件向通信库请求连接，然后尝试建立到plc101的连接。该连接在分析软件关闭之前处于活动状态，并通过多种功能访问分析软件的各种plc存储器变量。
plc程序用于控制图7-9中所示的示例性系统的操作。它具有用于经由将数据发送到互联网105上的服务器的路由器进行在线数据获取的数据块106。硬件控制器107控制例如两个控制阀、两个泵和一个由步进电机驱动的直线导轨、照相机和led环形照明灯。图7的化学品进料装置74的控制信号通过网络105或在专线(未示出)上发送到实际上控制到主工艺的化学剂量的阀门。
plc101还具有数据块108，该数据块可以象征性地访问，并且包含为照相机和照亮控制而设计的软件模块。
触摸屏用户界面102用于控制本发明的装置、构建连接设置、设定分析参数并且可视化分析仪的当前状态。
图11描绘了本发明方法的流程图。在第一步骤110中，在一些实施方案中，含有至少一种荧光染料的水进料流被送入至少一个例如装配有反渗透(ro)膜的接收池。在第二步骤111中，采用类似于图8中的框架81的照相机支架来移动照相机82以覆盖至少一个ro池80a-80c的表面。照相机拍摄照片，即在池的上表面的预定点处或从其采集视觉数据。在步骤111中覆盖了要监测的整个区域之后，在步骤112中分析所采集的视觉数据。分析数据在此意味着处理数据，以便使其与预先存储的关于结垢和污染的视觉信息相比较，并将该数据与数字库中预先存储的视觉内容进行比较。
基于112中的分析，在步骤113中可以识别污染和结垢的类型和数量。在步骤114中，计算指示、指数或任何预定参数，其是ro池上的沉积物的定量和/或定性测量结果。
在图12中实际显示了从根据本发明的监视池的接收表面采集的视觉数据。图片a和图片b覆盖同一个监测池的接收表面区域，称为“污染图”。在图片a中，不存在污染，并且污染图具有深蓝色(在这里是深灰色)。在图片b中，在水流通过监测池一周后拍摄，颜色明显不同，是青绿色(在这里是浅灰色)。污染已经明显地开始了。因此，可以如上所述计算污染值和污染率。
作为沉积物分类的一个例子，使用了贝叶斯-拉普拉斯概率分类方法，该分类方法非常稳定、非常适合区分彼此不同种类的沉积物。通常，所有的目标都应该归类为一个特定的目标或颗粒类别，如细丝、晶体沉积物、结垢和其他污染目标。分类也可以依赖于超立方体方法，这意味着当颗粒的每一个属性保持在为该类指定的离散最小和最大极限之间时颗粒被归类为颗粒类。
目标的分类
在下文中，描述了对目标(即，已经在接收表面上成像的沉积物)进行分类的示例性步骤序列。分类方案可以包括阶段1-3：
1)图像滤波
利用图像滤波去除噪声，以淡化不均匀背景，突出聚焦目标，并计算例如局部灰度梯度值及其方向。然后可以通过多分辨率分析来均衡滤波图像，例如使用高斯多分辨率金字塔。然后可以从均衡图像计算拉普拉斯图像(这是图像灰度的二阶导数)，以突出最大灰度方差的区域。
2)图像分割
图像分割步骤的目的是识别图像中的聚焦目标并计算目标的投影区域和轮廓，并识别这种图像中的不同类型的目标。
通过将灰度百分位阈值应用于均衡图像的累积灰度直方图来识别暗区域。图像的背景可以被计算为前10幅图像的平均图像。因此，待监测区域的结构部件(例如间隔物)可以在图像分割分析的早期阶段被数字掩蔽。
利用上述灰度百分位阈值，从图像中识别出正在缓慢累积的沉积物，即，滞留物。每个总图像区域的沉积物的总面积×100％可以用作当前污染值的指标。
可以使用拉普拉斯图像上的焦点区分来验证目标。投影区域相对于用户指定的聚焦比(例如7％)具有相对于总面积更多的聚焦像素的目标被识别为有效。可以通过结合拉普拉斯算子、梯度滤波和高通滤波图像来突出高灰度方差区域。通过将用户指定的对比度阈值应用于组合图像，并通过叠加在图像上的暗区域来获得目标的二值图像。
3)目标形态
可以用形态学运算处理目标的二值图像。由于每个目标的投影区域由照像机成像，所以根据目标的投影区域a定义目标直径d：
目标的形态可以通过定义它们的形状特性来进一步研究，包括纵横比、圆度和粗糙度。
当目标被识别为细长物体时，可以进行分析以获得目标的长度和宽度。可以使用分析算法，其中可以将目标长度计算为轮廓(周长)的长度除以2。宽度计算可以基于由x、y坐标和每个轮廓像素的灰度梯度方向值[-π，π]组成的轮廓矢量。通过比较相对轮廓像素的方向值和匹配像素之间绘制的线的方向值来搜索图像轮廓的相对侧的匹配点。相对像素之间的距离对应于目标的局部宽度，然后可以将其整体宽度计算为所有局部宽度的均值。
利用主成分分析(pca)算法可以从目标中计算出沉积物的主轴和纵横比。该算法返回目标的主次轴和它们的取向角。纵横比可以简单地计算为目标的主轴和次轴之间的比率。
圆度描述了目标是如何接近圆的。完美的圆形具有100％的圆度。圆度百分比随着颗粒形状复杂性的增加而降低。圆度r计算如下：
其中r是目标的半径，而
通过将半径的标准偏差除以目标半径得到归一化。
目标的粗糙度可以计算为沿着目标轮廓的离散曲率的总和除以轮廓的长度。曲率值可以计算为相邻轮廓像素的灰度梯度方向角之间的差值。在粗糙度计算中只计算曲率的快速转弯。粗糙度值可以用具有与目标的最大距离相同直径的圆的周长值来归一化。峰态可以通过使用第四灰度强度的动量来计算。这可用于污染类型的分类。
根据预定的分类标准，接收表面中的所有检测到的目标被分类为一种特定的污染类型(例如生物污染、有机污染和无机污染或它们的组合)。分类标准还可以包括通过单独或组合使用白光、紫外光或荧光激发光从沉积物中检测到的颜色。
目标的纹理对认知识别很重要。可以通过研究从目标中心点到其轮廓的亮度(即灰度强度)曲线对目标纹理进行建模来完成纹理分析。平均亮度值在颗粒中心、颗粒轮廓和全颗粒区域计算。还计算了颗粒亮度值的标准偏差。平均亮度值可用于将颗粒区分为明亮和黑暗的类别，并将明亮和薄的目标分类。
应用领域
应用领域的重要例子可以在造纸工业及其水流中找到。其他例子是石油、采矿或水处理工艺，特别是淡化工艺、膜工艺、冷却水处理和水再利用。具体来说，在造纸工业中，监测工作的目标是有机、无机和生物污染及其组合。
本发明可用于监测和控制所涉及的水密集工艺，并因此控制一种或多种处理化学品的添加速率。基于根据本发明进行的结垢/污染分析，控制可以手动、半自动或自动执行。
在所述方法中，可以在接收表面上的多个位置处采集视觉数据，并且分析和分类视觉数据以确定附着到接收表面的沉积物的质量和类型。在所述方法中，可以识别和分类不同的污染类型。污染类型可以是无机、有机或生物污染。使用的沉积物分类方案可以基于目标尺寸、形状、纹理和颜色。所述方法能够测量多种污染沉积物的性质。它公开了如何识别和分类几种不同的污染沉积物，并且能够检测多种污染物和附着在相同接收表面的污染物的分类。在所述方法中，可以监测、分类和报告所有类型的实际沉积物。这些沉积物可能包括有机、无机和/或生物污染。
应该理解，所公开的本发明的实施方案不限于本文公开的特定结构、工艺步骤或材料，而是如本领域普通技术人员将认识到的那样扩展到其等同物。还应该理解的是，本文使用的术语仅用于描述特定实施方案，而不旨在限制。
在本说明书中对“一个实施方案”或“实施方案”意的引用意味着在本发明的至少一个实施方案中包括结合该实施方案描述的特定特征、结构或特性。因此，在本说明书的各个地方，“在一个实施方案中”或“在实施方案中”的短语不一定都指相同的实施方案。
如本文所使用的，为了方便，多个项目、结构要素、组成要素和/或材料可以在公共列表中呈现。但是，这些列表应该被理解为列表中的每个成员都被单独标识为单独的和唯一的成员。因此，这种列表中的任何成员都不应被解释为同一列表中的任何其他成员事实上的等同物，而仅仅是基于它们在一个公共组中的呈现而没有相反的指示。另外，本发明的各种实施方案和实施例可以在本文中与其各种组件的替代物一起被引用。应该理解的是，这样的实施方案、实施例和替代方案不应被解释为彼此的事实上的等同物，而是被认为是本发明的单独和自主的表示。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式在一个或多个实施方案中组合。在以下描述中，提供了许多具体细节，诸如长度、宽度、形状等的示例，以提供对本发明实施方案的透彻理解。然而，本领域的技术人员将认识到，本发明可以在没有一个或多个具体细节的情况下或者利用其他方法、部件、材料等来实施。在其他情况下，未详细示出或描述众所周知的结构、材料或操作以避免模糊本发明的各方面。
尽管前面的例子是在一个或多个特定应用中说明本发明的原理，但对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，可以在形式，用法和细节的实施方式上做出许多修改而不用创造性的能力，并且不脱离本发明的原理和概念。因此，除了下面提出的权利要求外，不意图限制本发明。