曹生現(xiàn) 夏 珺 韓 宇

(東北電力大學自動化工程學院，吉林 吉林 132012)

基于圖像技術的工業(yè)循環(huán)水硅酸根離子檢測研究

曹生現(xiàn) 夏 珺 韓 宇

(東北電力大學自動化工程學院，吉林 吉林 132012)

為了快速準確地檢測工業(yè)循環(huán)水中硅酸根離子的含量，依據(jù)朗伯-比爾定律，在硅鉬蘭分光光度法的基礎上，提出根據(jù)溶液圖像顏色特征值來測量硅酸根離子濃度的方法，并開發(fā)了一套基于圖像技術的檢測裝置，通過LabVIEW軟件編程來控制各試劑的加藥量并采集有色溶液的圖像，依據(jù)有色溶液濃度和圖像顏色特征值間的相關性，在線性區(qū)間0.0～3.2mg/L濃度范圍內選擇G值作為最佳顏色特征值，繪制標準曲線。重復實驗和測試結果證實，該檢測技術具有準確性和重復性好的優(yōu)點。

硅酸根離子檢測 工業(yè)循環(huán)水處理 溶液圖像G顏色特征值 溶液濃度 LabVIEW

現(xiàn)代工業(yè)用水中硅酸根含量是一個重要的監(jiān)控項目，火電廠中硅酸根的含量超標會造成鍋爐過熱器積鹽和汽輪機葉片積垢，嚴重時會造成鍋爐過熱管鼓包、變形及爆管等事故；汽輪機末級葉片積垢后，會造成汽輪機的動靜不平衡，影響汽輪機的正常運行[1]。因此，對工業(yè)循環(huán)水中的硅酸根進行檢測具有重要意義。

目前工業(yè)用水中硅酸根離子的分析方法包括：硅鉬黃光度法、硅鉬蘭光度法、電化學分析法和雜多酸-堿性染料-表面活性劑多元配合物體系光度法。傳統(tǒng)的硅酸根檢測需要較多手工配藥和復雜的操作，比較繁瑣，并且容易受其他離子影響，設備也比較昂貴。隨著科技的進步，硅酸根檢測設備有了更長遠的發(fā)展。張文孝和姜春巖采用化學發(fā)光法原理研制了硅酸根檢測儀，其測量與控制由微機完成[2]，但采用液位差加藥，加藥量控制不夠精確。宮佰玲針對GXF-221型硅酸根分析儀在使用過程中水樣空白值顏色過重、雙倍試劑空白值小于單倍試劑空白值等問題進行了分析并提出改進措施，解決了該分析儀在測量硅酸根時出現(xiàn)的空白試驗結果反常、頻繁出現(xiàn)故障等問題[3]。陳繼明等論述了流動注射分析法(FIA)的基本原理，并介紹了基于流動注射分析法的集成污水水質監(jiān)測儀的研制[4]。鄧光南和曾文魁闡述了FIA-33型硅酸根自動分析儀的特點、分析流程和工作原理，并結合近幾年的現(xiàn)場應用實踐進行了分析總結[5]。張光論述了流動注射分析技術在工業(yè)用水硅酸根離子分析中的應用，并預測了水質分析中在線預富集技術與多組分聯(lián)合測定技術的發(fā)展，說明由于流動分析技術中需要采用蠕動泵和導管間的碾壓力作用加液，容易造成加液量不準，從而影響檢測結果的準確性[6]。為此，提出一種新的檢測方法，開發(fā)一套操作簡單、價格低廉并且準確度高的新型裝置具有現(xiàn)實意義。

隨著計算機視覺技術和圖像處理技術的日漸成熟與完善[7]，越來越多的領域采用計算機對控制過程實現(xiàn)自動化，并對數(shù)據(jù)進行分析處理，以圖像處理技術為基礎的化學分析儀器也越來越受到科研人員的重視[8]。針對水質硅酸根檢測存在的傳統(tǒng)檢測方法手段復雜和新型檢測設備昂貴的問題，提出一種可以快速準確檢測工業(yè)循環(huán)水中硅酸根的方法，并開發(fā)了一套自動化程度較高的測量設備，該設備依據(jù)硅鉬蘭分光光度法，通過LabVIEW軟件編程來控制各試劑的加藥量，并控制智能相機采集有色溶液圖像，分析圖像數(shù)據(jù)進而確定最優(yōu)顏色值，建立硅酸根濃度與顏色特征值間的線性關系，實現(xiàn)硅酸根的測量。

1 測量原理

在化學分析中，對有色溶液濃度的測量一般采用分光光度法[7]，有色溶液濃度與波長為λ的單色光強度滿足朗伯-比爾定律，即有：

A=lg[I0(λ)/It(λ)]=k(λ)bc

(1)

式中A——溶液吸光度，L/(g·cm)；

b——溶液液層厚度，cm；

c——溶液濃度，g/L；

I0(λ)——入射光強度，cd；

It(λ)——透射光強度，cd；

k——吸光度系數(shù)，L/(mol·cm)。

在朗伯-比爾定律的基礎上，有色溶液濃度與顏色、光程長的關系可表示為：

(2)

式中C0——參比值，用于消除比色皿、溶劑對入射光的吸收和反射所帶來的誤差，L/mol；

Ci——不同分量的色度值，L/mol；

l——光程長，cm。

基于圖像技術對有色溶液圖像進行分析處理，得出顏色特征值的相關數(shù)據(jù)，由式(2)可知溶液濃度與顏色特征值呈線性關系，建立濃度與顏色值間的函數(shù)模型。采集待測溶液圖像的顏色值進行計算分析，從而得出待測溶液濃度。

根據(jù)硅鉬蘭分光光度法原理，硅酸根離子與多種試劑發(fā)生反應，不同硅酸根濃度反應所產生的顏色不同。筆者采用LabVIEW軟件編程采集有色溶液圖像，選取圖像中20×20個點的矩形區(qū)域進行分析處理，得出三基色顏色模型R(red)、G(green)、B(blue)的值，并經過軟件編程轉換得出有利于人類視覺感知的HSI顏色模型各參數(shù)的值，其中H(hue)代表色調，S(saturation)代表飽和度，I(intensity)代表亮度。采取R、G、B、H、S、I共6個分量和兩種顏色模型的值對數(shù)據(jù)進行分析處理，有利于減小誤差，使結論更精確可靠。選取其中與溶液濃度線性關系最好的顏色值作為測量的顏色特征值，最后根據(jù)不同濃度的圖像特征值曲線測量硅酸根的濃度。

2 檢測裝置設計

筆者基于圖像技術，設計實現(xiàn)了一套自動加藥的工業(yè)水硅酸根檢測裝置，裝置的檢測部分包括：智能相機、上位機、測量暗室、無影穩(wěn)壓光源、反應池和支架。裝置用于檢測的暗室結構如圖1所示，暗室為封閉的金屬結構，能夠隔絕外界光線、電磁干擾等；裝置采用無影穩(wěn)壓光源，高亮度背光照明，低發(fā)熱，光線均勻，無閃爍，能夠發(fā)出均勻穩(wěn)定的光，并且光強和色彩恒定，可以減少測量過程中由于光源品質引起的測量誤差；反應池材料為石英玻璃，在進行檢測前使用除鹽水對它進行清洗，避免殘留溶液影響測量精度；裝置采用智能相機，可以得到更加清晰的溶液圖像，采集過程更加穩(wěn)定，圖像經處理后得到的數(shù)據(jù)更加準確。

圖1 裝置暗室結構示意圖

3 軟件設計

基于圖像技術的工業(yè)循環(huán)水硅酸根離子檢測裝置采用圖形化編程軟件LabVIEW進行軟件設計，實現(xiàn)了圖像的采集和數(shù)據(jù)處理，以及顏色模型的公式化轉換。其中RGB顏色模型轉換為HSI顏色模型的程序代碼如下：

float ceita;

float m;

float n;

float t;

m=0.5*((R-G)+(R-B));

n=(R-G)*(R-G)+(R-B)*(G-B);

t=sqrt(n);

ceita=acos(m/t);

if(B<=G)

H=ceita;

else

H=360-ceita;

S=1-3*min(min(R，G)，B)/(R+G+B);

I=(R+G+B)/3;

4 數(shù)據(jù)分析和條件確定

4.1實驗方法和步驟

基于圖像技術的工業(yè)循環(huán)水硅酸根離子濃度檢測裝置以硅鉬蘭分光光度法(GB/T 12149-2007)為基礎，配置藥品如下：

a. 配置1-氨基-2-萘酚-4-磺酸溶液。將0.5g的1-氨基-2-萘酚-4-磺酸，用含有1g亞硫酸鈉的50mL水溶解。把溶液加到含30g亞硫酸氫鈉的100mL水中，并用水稀釋到200mL，混勻。

b. 配置鹽酸1+1溶液、100g/L的草酸溶液、75g/L的鉬酸銨溶液、0.1mg/mL的二氧化硅標準儲備液。

c. 移取10mL二氧化硅標準儲備液于100mL容量瓶中，用水稀釋到刻度并搖勻，配成二氧化硅標準溶液。

d. 將各試劑加入反應池中反應10min后，通過智能相機采集有色溶液圖像并經上位機處理分析，完成對硅酸根濃度的檢測。

4.2顏色特征值的優(yōu)選

濃度與顏色特征值間標準曲線的建立和顏色特征值的選擇有重要關系，顏色特征值的選取會直接影響硅酸根濃度測量的準確性。在顏色特征值的選擇過程中，從R、G、B、H、S、I共6個顏色特征值中選出與硅酸根濃度相關性最好的一個作為最優(yōu)顏色特征值，并根據(jù)此顏色特征值建立標準曲線，實現(xiàn)對待測硅酸根濃度的測量。

以基于圖像技術的水質硅酸根在線檢測裝置為研究平臺，經過大量的實驗，按照4.1小節(jié)的方法配置硅酸根標準溶液，硅酸根的濃度為0.0～4.0mg/L，濃度間隔0.2mg/L，對硅酸根溶液圖像進行采集。對采集的圖像進行分析處理，得出各顏色特征值數(shù)據(jù)，將溶液濃度作為自變量，將6個顏色特征值作為因變量，建立函數(shù)關系曲線(圖2)。由實驗結果可以得出，顏色值G、H均隨濃度的增加而遞減，顏色值R、B、S、I隨濃度的增加而遞增，其中G值與硅酸根濃度的線性關系較好且變化明顯，因此選定G值為最佳顏色特征值。根據(jù)圖像和數(shù)據(jù)確定的有效線性區(qū)間為0.0～3.2mg/L。

圖2 顏色值與濃度關系曲線

4.3標準曲線繪制

綜合以上優(yōu)選的測量條件和測量結果，繪制如圖3所示的顏色值G值與濃度的關系曲線，標準曲線方程為y=-2.9369x+181.4497，相關系數(shù)R2=0.9615。lg(G)/30與硅酸根標準溶液濃度的線性擬合模型為y=-0.000288x+0.075354，相關系數(shù)R2=0.9874，如圖4所示，其中縱坐標是lg(G)/L，此時L值為30。

可以看出，lg(G)/30與硅酸根標準溶液濃度的線性擬合模型y=-0.000288x+0.07512更精確，模型波動小、線性良好且準確性高。

圖3 顏色值G與硅酸根濃度的線性擬合曲線

4.4重復性檢測與實驗結果分析

重復性是反映方法和測量儀器綜合性能的重要參數(shù)。本方法準確性的根本依據(jù)是相同濃度所對應色度信息值應該基本相同。在上述優(yōu)選條件下，選取硅酸根濃度為1.6mg/L的溶液為測量樣本，對標樣平行測定10次，測定的lg(G)/30值分別為0.075 0、0.074 8、0.074 9、0.074 7、0.075 1、0.075 0、0.074 7、0.075 1、0.074 7、0.075 2。平均值為0.074 92，標準偏差SD為0.000 295，相對標準偏差RSD為0.387 39%。在上述優(yōu)選條件下選取的硅酸根溶液濃度分別為0.30、1.70、3.10mg/L共3個點進行預測。溶液按照擬合模型可預測各個點的色度值，測試結果得出的測量值lg(G)/30分別是0.075 3、0.075 0、0.074 5，模型預測值分別是0.075 4、0.075 1、0.074 4，相對偏差分別是0.638%、0.258%、-0.133%。由此即可證明該方法具有良好的重復性，能夠滿足用戶對工業(yè)循環(huán)水中硅酸根離子濃度分析的需要。

圖4 lg(G)/30與硅酸根濃度的擬合曲線

5 結束語

依據(jù)朗伯-比爾定律和分光光度法，就圖像法檢測水質硅酸根離子進行了相關探討，在此基礎上設計完成了基于圖像技術的水質硅酸根離子檢測裝置，并推導了圖像顏色特征值與濃度的關系模型。通過大量的相關實驗證明：該檢測裝置操作簡單，檢測結果準確、重復性好，自動化程度高，可廣泛應用于水質硅酸根的實時在線檢測。

[1] 劉春蘭.硅酸根測定儀常見故障及處理方法[J].中國儀器儀表,2012,(12):57～59.

[2] 張文孝,姜春巖.一種新型硅酸根自動監(jiān)測儀的研制[J].現(xiàn)代科學儀器,2000,(6):25～26.

[3] 宮佰玲.GXF-221型硅酸根分析儀在電廠水質分析中的應用[J].吉林電力,2003,(1):33～34.

[4] 陳繼明,申忠如,都延星,等.集成污水水質在線監(jiān)測裝置的研制[J].化工自動化及儀表,2003,30(4):55～56.

[5] 鄧光南,曾文魁.硅酸根分析儀在火電廠水處理中的應用[J].工業(yè)水處理,2002,22(11):41～43.

[6] 張光.工業(yè)用水中硅酸根離子分析技術的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].材料開發(fā)與應用,1997,(3):41～46.

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ResearchonSilicateIonsDetectionBasedonImageTechnology

CAO Sheng-xian, XIA Jun, HAN Yu

(SchoolofAutomationEngineering,NortheastDianliUniversity,Jilin132012,China)

In order to detect the concentration of silicate ions in industrial circulation water quickly and accurately, having Longbow Bill law and silicon molybdenum blue spectrophotometry based to propose a method for measuring the concentration of silicate ions by the color of solution images was implemented, including the development of detection device based on the image technology. The device, through making use of LabVIEW software, can control dosage of the reagent and collect color images as well as have the correlation between the concentration of colored solution and the characteristic value of the image color based to selectGvalue as the best color value in a 0.0～3.2mg/L linear concentration range and to plot standard curves. Repeated experiments and tests prove both accuracy and repeatability of this detection technology.

silicate iron detection, industrial circulation water, solution image,G-color characteristic value, solution concentration, LabVIEW

TQ085.1

A

1000-3932(2016)09-0906-04

2016-05-27(修改稿)