全自动水上浮游植物清理系统.docx

?

?

全自动水上浮游植物清理系统

?

?

摘要：近年来国内外水体富营养化现象时频发，致使藻类等浮游植物在短时间内疯长。水质恶化，水生生物窒息死亡等一系列环境污染问题日趋严重。本文介绍了全自动水上浮游植物清理系统通过图像识别技术实现了清理的自动化与智能化，降低了人工打捞的成本，推进了智能自动化的进程，系统不仅处理效率高，性能稳定，而且控制方便，只需要将其置于污染的水面上，便可以自动清理污染物。

关键词：水上浮游植物；清理系统；图像识别；自动化

0引言

近些年来，国内外水体富营养化现象频频发生。以水藻为代表的浮萍类浮游植物和以水葫芦为代表的根茎类浮游植物大量生长，导致水体透明度下降、溶解氧减少，水质不断恶化，水体底层呈缺氧状态[1]，对水生生物和人畜的饮水安全也造成了威胁。而现今的技术虽然能在一定程度上高效的清理水上浮游植物，但存在着效率低、成本高、易造成二次污染等问题。

1系统总体设计

清理船体主要由船体动力部分、微型浮游植物清理部分、中小型浮游植物清理部分、图像识别与自动化部分、船体支撑部分五部分组成。船体动力部分主要由涵道风扇、电信号接收器、电动机、蓄电池、太阳能电池板等组成；微型浮游植物清理部分主要由止水器、过滤存储容器、透明水管、过滤网等组成；中小型浮游植物清理部分主要由推料轮、活塞压板、储蓄箱、铰刀等组成；图像识别与自动化部分主要由CCD相机、单片机、控制器、转换器、GSM无线发射装置等组成；船体支撑部分主要由橡胶气囊、支撑板等组成。

2技术原理

清理船体主要有船体动力部分、微型浮游植物清理部分、中小型浮游植物清理部分、船体支撑部分、图像识别与自动化共五部分组成。

船体动力部分的电源由蓄电池提供，电信号接受装置控制涵道风扇的转向与转速产生相应方向的压强差从而达到运行速度与方向的改变，而电信号由图像处理部分的结果决定。

微型浮游植物清理部分中，通过离心泵抽取湖泊污染水体进入水管中，从而达到抽取的目的；根据抽滤原理，当污染水体经过抽滤容器时，会带走其中的部分空气，使空气管中的空气减少形成负压，加快污染水体的流动速度，提高清理效率。

图1微型浮游植物清理原理

图2中小型浮游植物清理原理

对污染水域进行分类时，船体前端装有CCD摄像头装置。通过装载在船体外部的CCD摄像头采集水上浮游植物的图像特征信息，并对图像信息进行相应的处理后，与预设目标特征进行对比，判断目标的正确性并进行分类。预设目标主要分为两类即以水藻为代表的微型浮游植物和以水葫芦为代表的中小型浮游植物。若采集图像与预设目标的相似程度达到90%以上则判断为正确，并根据特征自动分类，开启相应的处理操作模式进入清理状态，若判断是水藻，于是水藻清理装置工作，水葫芦清理装置不工作；反之亦然。同时若采集到前方有故障物体信号时，会将信号送入船体的内部单片机的CPU，控制船体的转向。

3船体有限元分析

利用上述材料所制作的船体，并利用ABAQUS进行应力分析。对船体底部气囊和上部涵道风扇的受力结果在软件中的显示如图所示：

图3船体底部气囊应力分析图图4涵道风扇应力分析图

由图可知，船体底部气囊承受的最大应力为0.2807MPa，而涵道风扇扇叶承受的最大应力为0.1881MPa，即在正常情况下整个船体能够正常工作。

4图像处理与自动化过程

在清理船体运作时，其清理路线可以实现完全的自动化。利用图像识别技术，船体的控制核心单片机CPU可以接受离散化之后的视频或者图像信息，并通过轮廓特征、统计特征、GMM参数特征分析[10]来判断行方向上的物体属性，并将判断结果转化为电信号，控制电信号发射器发送相应的信号，信号接收器对其进行接收，并控制涵道风扇的旋转速度和旋转方向，达到控制其运转速度和方向的目的。

当清理船体中的储物箱已经充满或已完成相应的清理工作时，位于储物箱底部的重力传感器检测到重力信号时，将其转化为电信号送入单片机，单片机通过控制电路关闭清理系统，此时船体将停止工作直线前进，并到达对岸，此时工作人员便可以将其中的储物箱取出，并清理储物箱中的植物，待清理完毕后再装入清理船体，如此循环往复将其进行重复利用。

若涵道风扇、信号接收器等动力系统出现故障时，则通过GSM无线发射装置将故障信号发送的事先绑定的手机中，并全部停止工作，此时工作人员则需要人工将其带回。

结论

本系统实施后，将显著改善现有湖泊水质水生生物治理过程中的水藻清理技术，降低由于水生植物不及时清理而疯涨导致治理不可控的风险。与此同时，项目的实施增强人们的环保意识，提高整个社会环境保护意识与共同参与的积极性。利用水藻等水生植物修复城市湖泊水质是环境保护和可持续发展的必然方向。

参考文献：

[1]AnnaTeruzzi，GiorgioB，GianpieroCossarini.Assimilationofcoastala