基于图像的烟尘浓度检测研究（本科毕业论文设计）.doc
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基于图像的烟尘浓度检测研究（本科毕业论文设计）,摘要本文根据工业环境监测的需要，设计开发了烟尘在线监控系统。本系统是基于数字视频技术的图像监控系统，具有网络浏览、实时图像分析、实时烟尘浓度分析、音频视频信号的储存、污染状态报警、远（近）程云台和摄像机镜头操作等功能。本文研究的主要方向是烟尘在线监测系统关键技术的研究，提出用数字视频技术在线监测烟尘排放及分析烟尘排放浓...
内容介绍
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摘 要
本文根据工业环境监测的需要，设计开发了烟尘在线监控系统。本系统是基于数字视频技术的图像监控系统，具有网络浏览、实时图像分析、实时烟尘浓度分析、音频视频信号的储存、污染状态报警、远（近）程云台和摄像机镜头操作等功能。本文研究的主要方向是烟尘在线监测系统关键技术的研究，提出用数字视频技术在线监测烟尘排放及分析烟尘排放浓度。系统具有以下特点：1、构建了基于局域网的计算机图像监控系统。使用C/S管理模式，使不同地理位置、不同级别的客户可以观看到特定地点的烟尘排放情况，改变了原来靠人工了望、电话询问的传统监视模式；2、充分利用了数字图像处理技术。通过对图像的去噪处理和分析识别，由识别的结果有效迅速地对烟尘排放情况进行分析判别。3、该系统有良好的软件和硬件支撑环境。针对现场烟尘排放情况，设计了烟尘浓度分析模块，能够实时获取烟尘排放图像，经图像处理分析后，判断烟尘排放浓度，从而实现对当地烟尘排放总量估计。从现场试验情况看，该系统运行稳定，烟尘检测结果总体上令人满意，网络浏览方便、迅速、实时，云台及镜头控制灵活；从系统的整体情况来看，已经达到了预先设定的要求。本文介绍了从模拟信号监视到数字信号网络监控的发展过程，简述了数字图像处理技术的发展过程，讨论了计算机图像监控系统的基本问题。本文着重详细论述了数字图像处理相关技术，分析了不同的图像去噪的方法，研究了图像分析的各种方法。根据实际的烟尘浓度分析的结果，设计出了适合本课题的阈值分析的图像处理具体算法。基于局域网的C/S模式，文章给出了监控系统的软硬件的具体实现。最后，给出了结论和提出了尚未解决的问题。
关键词：监控系统，数字图像处理，烟尘浓度分析，环境监测
ABSTRACT
According to requirement of the metallurgy industry environment monitor,a duston-line monitor system based on Digital Video Technology is developed,which worksthrough local area net.Have network browses,image analysis,dust density analysisfunction.The main direction of this text is key technical research of dust on-linemonitor system.Put forward using on-line monitor dust exhaust and analytical dustexhaust density based on digital video technology.The system has three traits:First,Use C/S model network to replace the formersystem which worked through got-up watch and phone.Any user who get permit couldoversee different places in workroom.Second,By powerful digital image processingtechnique,the system analysis dust density when needed,so it change the case in whichlog parameter in industrial field occurs.At last,the system has excellent software andhardware supporting surroundings.The monitoring system was designed to deal with the dust exhaust.Design the dustdensity analysis module for dust exhaust.System collected dust images to analyze dustdensity.Thus carry out to exhaust the total amount estimate of to the local dust exhaust.Practically running in Works,the system is stable,credible.The client satisfiedwith system’s real-time net browsing and dust analysis.This article introduce the development status of supervision system and digitalimage processing,describe that how to construct a local area network based onClient/Server model.The focus attention in the article is digital image processingtechnique and how to make a program arithmetic by result of image analysis.The articleshow how to construct the whole software and hardware sub-system.Finally,someworthy studying questions are given.
Key words: monitor system,digital image processing,dust analysis,environmentmonitor
目 录
摘要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
1 绪论 1
1.1烟尘浓度检测的意义 1
1.2烟尘测量技术及其产品开发研制现状 2
1.2.1β射线法 2
1.2.2光学不透明法 3
1.2.3光学散射法 3
1.2.4激光穿透测尘法 4
2 基于图像的环境保护监测系统方案设计 5
2.1系统的总体目标 5
2.2景观监测网络化拓扑结构 5
2.3系统硬件配置 8
2.3.1硬件配置及分布 8
2.3.2项目硬件功能概述 10
2.3.3系统软件配置 11
2.3.4应用软件功能概述 12
3 烟尘图像特征提取 14
3.1图像的采集和传输 14
3.1.1返回参数 15
3.1.2调用函数 15
3.2图像裁剪处理 16
3.2.1图像的灰度化处理 17
3.2.2图像的Gauss滤波处理 17
3.2.3调整图像对比度 18
3.2.4图像的锐化 19
3.2.5图像二值化处理 20
3.2.6图像边缘提取 20
3.3烟尘图像的特征选取 21
3.3.1接收参数 22
3.3.2返回参数 23
3.3.3调用函数 23
4 浓度识别 25
4.1 Bp神经网络简介 25
4.2模型建立 26
4.3 BP网络训练及浓度识别 27
5 结论 29
5.1本文得出的结论 29
5.2存在的问题 29
致谢 31
参考文献 32
本文根据工业环境监测的需要，设计开发了烟尘在线监控系统。本系统是基于数字视频技术的图像监控系统，具有网络浏览、实时图像分析、实时烟尘浓度分析、音频视频信号的储存、污染状态报警、远（近）程云台和摄像机镜头操作等功能。本文研究的主要方向是烟尘在线监测系统关键技术的研究，提出用数字视频技术在线监测烟尘排放及分析烟尘排放浓度。系统具有以下特点：1、构建了基于局域网的计算机图像监控系统。使用C/S管理模式，使不同地理位置、不同级别的客户可以观看到特定地点的烟尘排放情况，改变了原来靠人工了望、电话询问的传统监视模式；2、充分利用了数字图像处理技术。通过对图像的去噪处理和分析识别，由识别的结果有效迅速地对烟尘排放情况进行分析判别。3、该系统有良好的软件和硬件支撑环境。针对现场烟尘排放情况，设计了烟尘浓度分析模块，能够实时获取烟尘排放图像，经图像处理分析后，判断烟尘排放浓度，从而实现对当地烟尘排放总量估计。从现场试验情况看，该系统运行稳定，烟尘检测结果总体上令人满意，网络浏览方便、迅速、实时，云台及镜头控制灵活；从系统的整体情况来看，已经达到了预先设定的要求。本文介绍了从模拟信号监视到数字信号网络监控的发展过程，简述了数字图像处理技术的发展过程，讨论了计算机图像监控系统的基本问题。本文着重详细论述了数字图像处理相关技术，分析了不同的图像去噪的方法，研究了图像分析的各种方法。根据实际的烟尘浓度分析的结果，设计出了适合本课题的阈值分析的图像处理具体算法。基于局域网的C/S模式，文章给出了监控系统的软硬件的具体实现。最后，给出了结论和提出了尚未解决的问题。
关键词：监控系统，数字图像处理，烟尘浓度分析，环境监测
ABSTRACT
According to requirement of the metallurgy industry environment monitor,a duston-line monitor system based on Digital Video Technology is developed,which worksthrough local area net.Have network browses,image analysis,dust density analysisfunction.The main direction of this text is key technical research of dust on-linemonitor system.Put forward using on-line monitor dust exhaust and analytical dustexhaust density based on digital video technology.The system has three traits:First,Use C/S model network to replace the formersystem which worked through got-up watch and phone.Any user who get permit couldoversee different places in workroom.Second,By powerful digital image processingtechnique,the system analysis dust density when needed,so it change the case in whichlog parameter in industrial field occurs.At last,the system has excellent software andhardware supporting surroundings.The monitoring system was designed to deal with the dust exhaust.Design the dustdensity analysis module for dust exhaust.System collected dust images to analyze dustdensity.Thus carry out to exhaust the total amount estimate of to the local dust exhaust.Practically running in Works,the system is stable,credible.The client satisfiedwith system’s real-time net browsing and dust analysis.This article introduce the development status of supervision system and digitalimage processing,describe that how to construct a local area network based onClient/Server model.The focus attention in the article is digital image processingtechnique and how to make a program arithmetic by result of image analysis.The articleshow how to construct the whole software and hardware sub-system.Finally,someworthy studying questions are given.
Key words: monitor system,digital image processing,dust analysis,environmentmonitor
目 录
摘要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
1 绪论 1
1.1烟尘浓度检测的意义 1
1.2烟尘测量技术及其产品开发研制现状 2
1.2.1β射线法 2
1.2.2光学不透明法 3
1.2.3光学散射法 3
1.2.4激光穿透测尘法 4
2 基于图像的环境保护监测系统方案设计 5
2.1系统的总体目标 5
2.2景观监测网络化拓扑结构 5
2.3系统硬件配置 8
2.3.1硬件配置及分布 8
2.3.2项目硬件功能概述 10
2.3.3系统软件配置 11
2.3.4应用软件功能概述 12
3 烟尘图像特征提取 14
3.1图像的采集和传输 14
3.1.1返回参数 15
3.1.2调用函数 15
3.2图像裁剪处理 16
3.2.1图像的灰度化处理 17
3.2.2图像的Gauss滤波处理 17
3.2.3调整图像对比度 18
3.2.4图像的锐化 19
3.2.5图像二值化处理 20
3.2.6图像边缘提取 20
3.3烟尘图像的特征选取 21
3.3.1接收参数 22
3.3.2返回参数 23
3.3.3调用函数 23
4 浓度识别 25
4.1 Bp神经网络简介 25
4.2模型建立 26
4.3 BP网络训练及浓度识别 27
5 结论 29
5.1本文得出的结论 29
5.2存在的问题 29
致谢 31
参考文献 32
