Inte bara fiskarna vet när akvariet är smutsigt; SingTowns vattenkvalitetsövervakningssystem "ser smutsen och rengör automatiskt.

I vattenkvalitetsövervakning och ekologiska experiment är det ofta nödvändigt att fastställa om behållarnas innerväggar eller botten är förorenade av ämnen som sediment, slam eller alger, för att bedöma vattenflödesrenhet och sedimentförändringar.

Manuell observation är subjektiv, tidskrävande och saknar kontinuerlig övervakningsförmåga, vilket gör det svårt att möta kraven på automatiserad vattenkvalitetsdetektion.

För detta ändamål använder tillverkare av miljöövervakningsutrustning SingTowns OpenMV intelligenta kamerateknik för igenkänning, vilket integrerar AI-maskinseende och bildigenkänningsalgoritmer för att uppnå automatisk identifiering och jämförande analys av föroreningsstatus i botten av genomskinliga behållare.

Detta system kan identifiera olika sedimentanslutningar såsom sand, silt och grönalger, och är lämpligt för applikationsscenarier inklusive vattenkvalitetsövervakning, ekologiska experiment och flodkanalsimuleringssystem.

Miljöövervakningsutrustningstillverkare använder SingTowns OpenMV intelligenta kamerigenkänningsteknik för att uppnå automatisk detektering av föroreningsstatus i genomskinliga behållare och samverkan med rengöringssystem.

Denna lösning installerar en vattentät kameramodul på utsidan av en transparent akrylbehållare för att utföra realtidsbildinsamling av botten- och sidoväggsområden. Genom att använda färgfördelningsanalys, texturdetektering och kontrastiva inlärningsalgoritmer extraherar den funktioner relaterade till förändringar i ljusstyrka, mättnad och yttextur från bilderna för att fastställa förekomsten av föroreningsdeposition.

När behållaren är i ett rent tillstånd uppvisar bottenområdet en enhetlig färgfördelning och hög reflekterande ljusstyrka.

När sediment, slam eller algavlagringar uppträder minskar bildens ljusstyrka, ökar texturråheten och färgfördelningen blir mörkare.

Algoritmen beräknar automatiskt föroreningsindexet och jämför det med den ursprungliga "rena mall"-bilden. När föroreningsnivån överskrider tröskelvärdet genererar systemet en "bottenförorening"-signal.

OpenMV Embedded Vision Module, en edge AI-bildigenkänningschip, kapabel att slutföra provtagning, analys och bedömning inom sekunder utan en extern dator.

Systemet stöder kantdistribution och möjliggör kontinuerlig övervakning. Identifieringsresultat kan överföras till värddatorn via serieport eller trådlös kommunikation, vilket underlättar dataloggning och automatiserad rengöringslänkning.

Genom denna lösning kan miljöövervakningsföretag uppnå automatisk identifiering, tidig varning och underhållsvarningar för föroreningsstatusen i genomskinliga behållare, vilket avsevärt förbättrar automations- och intelligensnivån för vattenkvalitetsdetektering och underhållssystem.