OpenMV
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GitHubEn el monitoreo de la calidad del agua y en experimentos ecológicos, a menudo es necesario determinar si las paredes internas o el fondo de los contenedores están contaminados por sustancias como sedimentos, limo o algas, con el fin de evaluar la limpieza del flujo de agua y los cambios en los sedimentos.
La observación manual es subjetiva, consume mucho tiempo y carece de capacidad de monitoreo continuo, lo que dificulta satisfacer las demandas de detección automatizada de la calidad del agua.
Para este fin, los fabricantes de equipos de monitoreo ambiental adoptan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown, integrando visión artificial de IA y algoritmos de reconocimiento de imágenes para lograr la identificación automática y el análisis comparativo del estado de contaminación en el fondo de contenedores transparentes.
Este sistema puede identificar diversos sedimentos adheridos como arena, limo y algas verdes, y es adecuado para escenarios de aplicación que incluyen monitoreo de calidad del agua, experimentos ecológicos y sistemas de simulación de canales fluviales.

Los fabricantes de equipos de monitoreo ambiental utilizan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown para lograr la detección automática del estado de contaminación en contenedores transparentes y la vinculación con sistemas de limpieza.
Esta solución instala un módulo de cámara impermeable en el exterior de un contenedor transparente de acrílico para realizar la adquisición de imágenes en tiempo real de las áreas del fondo y las paredes laterales. Mediante el empleo de análisis de distribución de color, detección de texturas y algoritmos de aprendizaje contrastivo, extrae características relacionadas con cambios en brillo, saturación y textura superficial de las imágenes para determinar la presencia de depósitos de contaminantes.
Cuando el contenedor está en estado limpio, el área inferior exhibe una distribución uniforme de color y un alto brillo reflectante.
Una vez que aparecen depósitos de sedimentos, limo o algas, el brillo de la imagen disminuye, la rugosidad de la textura aumenta y la distribución del color se vuelve más oscura.
El algoritmo calcula automáticamente el índice de contaminación y lo compara con la imagen inicial de "plantilla limpia". Cuando el nivel de contaminación supera el umbral, el sistema emite una señal de "suciedad en el fondo".
OpenMV Módulo de Visión Integrado, un chip de reconocimiento de imágenes con IA de borde, capaz de completar muestreo, análisis y juicio en segundos sin una computadora externa.
El sistema admite implementación en el borde y permite monitoreo continuo. Los resultados de identificación pueden transmitirse a la computadora host a través de puerto serial o comunicación inalámbrica, facilitando el registro de datos y la vinculación automatizada de limpieza.
A través de esta solución, las empresas de monitoreo ambiental pueden lograr la identificación automática, alerta temprana y notificaciones de mantenimiento del estado de contaminación de contenedores transparentes, mejorando significativamente el nivel de automatización e inteligencia de los sistemas de detección de calidad del agua y mantenimiento.

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