基于紙基納米金的重金屬檢測(cè)系統(tǒng)算法研究及軟件設(shè)計(jì).pdf

1、隨著我國(guó)工業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，重金屬污染愈發(fā)嚴(yán)重，及時(shí)檢出重金屬含量對(duì)重金屬污染防治具有重要意義。當(dāng)前采用質(zhì)譜法、光譜法、生物法等檢測(cè)重金屬存在耗時(shí)較長(zhǎng)、設(shè)備昂貴、操作復(fù)雜等不足。而采用紙基納米金進(jìn)行重金屬檢測(cè)具有穩(wěn)定、精確、操作簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。因此，進(jìn)行基于紙基納米金的重金屬檢測(cè)系統(tǒng)研究具有較高的實(shí)用價(jià)值，是對(duì)重金屬檢測(cè)技術(shù)的補(bǔ)充和發(fā)展。算法和軟件作為檢測(cè)系統(tǒng)的核心，其研究和設(shè)計(jì)具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用前景。
　　本論文針對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)中

2、的算法和軟件進(jìn)行了深入研究和詳細(xì)設(shè)計(jì)，解決了系統(tǒng)的核心問題。針對(duì)當(dāng)前需手動(dòng)提取紙基納米金顏色特征值導(dǎo)致的低效和不穩(wěn)定，提出一種基于HSI顏色空間和種子區(qū)域生長(zhǎng)（Seeded Region Growing,SRG）的兩階段圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)紙基納米金顏色特征值的自動(dòng)、精確和高通量提取。在提取的顏色特征值基礎(chǔ)上，采用支持向量回歸機(jī)（Support Vector Regression,SVR）模型實(shí)現(xiàn)精確濃度識(shí)別。最后在ARM11開發(fā)板上搭建

3、Linux系統(tǒng)環(huán)境，采用Qt-Creator編程實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)。具體的，主要研究工作如下：
　?、俑鶕?jù)紙基納米金的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于HSI顏色空間和SRG的兩階段圖像處理算法對(duì)紙基陣列顏色特征進(jìn)行提取。在第一階段中將圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSI空間，在HSI空間中完成反應(yīng)點(diǎn)粗分割，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行圖像濾波，基于投影算法完成網(wǎng)格劃分。第二階段在第一階段基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的SRG算法實(shí)現(xiàn)反應(yīng)點(diǎn)細(xì)分割，最后將提取到的顏色特征

4、值保存到色譜圖中；
　?、诓捎肧VR模型對(duì)顏色特征值進(jìn)行處理，分析特征量與濃度的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)重金屬濃度識(shí)別。對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選擇合適的訓(xùn)練集和測(cè)試集，以6-折交叉驗(yàn)證法選取SVR模型中的最優(yōu)參數(shù)，分別采用RBF核、Sigmod核、多項(xiàng)式核的軟ε-SVR和ν-SVR模型進(jìn)行濃度識(shí)別，并與多項(xiàng)式非線性回歸識(shí)別和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果作對(duì)比，最終選取RBF核的ν-SVR模型作為濃度識(shí)別算法；
　?、郯凑哲浖_發(fā)流程規(guī)范，對(duì)軟件需求