Nicht nur die Fische wissen, wann das Aquarium schmutzig ist; SingTowns Wasserqualitätsüberwachungssystem "sieht den Schmutz und reinigt automatisch.

Bei der Wasserqualitätsüberwachung und in ökologischen Experimenten ist es oft erforderlich, festzustellen, ob die Innenwände oder der Boden von Behältern durch Substanzen wie Sedimente, Schlamm oder Algen verunreinigt sind, um die Sauberkeit des Wasserflusses und Veränderungen der Sedimente zu beurteilen.

Die manuelle Beobachtung ist subjektiv, zeitaufwendig und verfügt nicht über die Fähigkeit zur kontinuierlichen Überwachung, was es schwierig macht, den Anforderungen der automatisierten Wasserqualitätsdetektion gerecht zu werden.

Zu diesem Zweck setzen Hersteller von Umweltüberwachungsgeräten die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown ein, indem sie KI-Maschinenvision und Bilderkennungsalgorithmen integrieren, um eine automatische Identifizierung und vergleichende Analyse des Verschmutzungszustands am Boden transparenter Behälter zu ermöglichen.

Dieses System kann verschiedene Sedimentanhaftungen wie Sand, Schluff und Grünalgen identifizieren und eignet sich für Anwendungsszenarien wie Wasserqualitätsüberwachung, ökologische Experimente und Flusslaufsimulationssysteme.

Umweltüberwachungsgerätehersteller nutzen SingTowns OpenMV intelligente Kameraerkennungstechnologie, um eine automatische Erkennung des Verschmutzungszustands in transparenten Behältern und eine Verknüpfung mit Reinigungssystemen zu erreichen.

Diese Lösung installiert ein wasserdichtes Kameramodul an der Außenseite eines transparenten Acrylbehälters, um eine Echtzeit-Bilderfassung des Boden- und Seitenwandbereichs durchzuführen. Durch den Einsatz von Farbverteilungsanalyse, Texturerkennung und kontrastiven Lernalgorithmen extrahiert sie Merkmale bezüglich Helligkeitsänderungen, Sättigung und Oberflächentextur aus den Bildern, um das Vorhandensein von Schadstoffablagerungen zu bestimmen.

Wenn sich der Behälter in einem sauberen Zustand befindet, weist der Bodenbereich eine gleichmässige Farbverteilung und hohe reflektive Helligkeit auf.

Sobald sich Sediment-, Schlick- oder Algenablagerungen bilden, nimmt die Bildhelligkeit ab, die Texturrauheit zu und die Farbverteilung wird dunkler.

Der Algorithmus berechnet automatisch den Verschmutzungsindex und vergleicht ihn mit dem ursprünglichen "Sauber-Template"-Bild. Wenn der Verschmutzungsgrad den Schwellenwert überschreitet, gibt das System ein "Bodenverschmutzung"-Signal aus.

OpenMV Embedded Vision Module, ein Edge-AI-Bilderkennungschip, der in der Lage ist, Probenahme, Analyse und Beurteilung innerhalb von Sekunden ohne externen Computer abzuschliessen.

Das System unterstützt Edge-Deployment und ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung. Identifikationsergebnisse können über serielle Schnittstellen oder drahtlose Kommunikation an den Host-Computer übertragen werden, was die Datenerfassung und die automatisierte Reinigungsverknüpfung erleichtert.

Mit dieser Lösung können Unternehmen im Bereich Umweltüberwachung eine automatische Erkennung, Frühwarnung und Wartungsalarme für den Verschmutzungszustand transparenter Behälter erreichen, wodurch der Automatisierungs- und Intelligenzgrad von Wasserqualitätsprüfungs- und Wartungssystemen erheblich gesteigert wird.