基于紙基納米金的重金屬檢測系統(tǒng)算法研究及軟件設計.pdf

1、隨著我國工業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長，重金屬污染愈發(fā)嚴重，及時檢出重金屬含量對重金屬污染防治具有重要意義。當前采用質譜法、光譜法、生物法等檢測重金屬存在耗時較長、設備昂貴、操作復雜等不足。而采用紙基納米金進行重金屬檢測具有穩(wěn)定、精確、操作簡單的優(yōu)勢。因此，進行基于紙基納米金的重金屬檢測系統(tǒng)研究具有較高的實用價值，是對重金屬檢測技術的補充和發(fā)展。算法和軟件作為檢測系統(tǒng)的核心，其研究和設計具有重要的理論價值和應用前景。
　　本論文針對檢測系統(tǒng)中

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

3、Linux系統(tǒng)環(huán)境，采用Qt-Creator編程實現(xiàn)系統(tǒng)軟件設計。具體的，主要研究工作如下：
　?、俑鶕?jù)紙基納米金的特點，設計了一種基于HSI顏色空間和SRG的兩階段圖像處理算法對紙基陣列顏色特征進行提取。在第一階段中將圖像由RGB空間轉換到HSI空間，在HSI空間中完成反應點粗分割，采用數(shù)學形態(tài)學算法進行圖像濾波，基于投影算法完成網(wǎng)格劃分。第二階段在第一階段基礎上，提出一種改進的SRG算法實現(xiàn)反應點細分割，最后將提取到的顏色特征

4、值保存到色譜圖中；
　?、诓捎肧VR模型對顏色特征值進行處理，分析特征量與濃度的關系，實現(xiàn)重金屬濃度識別。對實驗數(shù)據(jù)進行處理，選擇合適的訓練集和測試集，以6-折交叉驗證法選取SVR模型中的最優(yōu)參數(shù)，分別采用RBF核、Sigmod核、多項式核的軟ε-SVR和ν-SVR模型進行濃度識別，并與多項式非線性回歸識別和BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別效果作對比，最終選取RBF核的ν-SVR模型作為濃度識別算法；
　　③按照軟件開發(fā)流程規(guī)范，對軟件需求