中国安全科学学报2023，Vol.33Issue(4) ：107-113.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.04.0035

基于边缘检测的分液过程监测与终点识别

Process monitoring and end-point identification of unattended liquid phase separation based on edge detection

程晗 祝模芮 孔新淋 彭焕庆 彭伟 张浩
中国安全科学学报2023，Vol.33Issue(4) ：107-113.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.04.0035
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基于边缘检测的分液过程监测与终点识别

Process monitoring and end-point identification of unattended liquid phase separation based on edge detection

程晗 1祝模芮 2孔新淋 3彭焕庆 3彭伟 3张浩4
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作者信息

  • 1. 重庆交通职业学院大数据学院,重庆402247;西南大学化学化工学院PSE实验室,重庆400715
  • 2. 西南大学化学化工学院,重庆400715;布达佩斯技术与经济大学电气工程与信息学院,布达佩斯1111,匈牙利
  • 3. 西南大学化学化工学院PSE实验室,重庆400715
  • 4. 西南大学化学化工学院PSE实验室,重庆400715;西南大学化学化工学院,重庆400715
  • 折叠

摘要

为解决实验室高耗时操作无人值守问题,提出一种复杂背景透明玻璃仪器内分液过程监测及终点识别算法.利用摄像头采集实验室分液操作画面,采用Canny算子进行边缘检测,获取分液操作的容器区域;为避免分液过程中红绿蓝(RGB)色彩空间多通道特征混合影响,将目标区域画面实时转化为灰度图像;通过全局灰度图像熵随时间变化趋势监测分液进程,并利用图像熵变化曲线最大值判断分液终点.结果表明:基于掩膜裁剪区域一维灰度图像熵终点识别方法与科学家肉眼判断时间平均绝对误差为0.80s,判断过程更具备稳定性;与基于全画面算法对比,掩膜算法终点判别平均绝对误差降低19.50 s,相对误差降低90.96％,说明复杂背景对终点识别干扰显著;与基于RGB色彩空间图像熵相比,终点判别平均绝对误差降低7.10 s,相对误差降低89.87％,说明纹理信息在终点判别过程中起主要作用.

关键词

边缘检测/分液过程/终点识别/图像熵/Canny算子

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(21806131)

出版年

2023
中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
参考文献量2
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