日本山口大学研发基于图像识别的粉尘浓度检测技术

在隧道施工中会产生许多粉尘,如果控制不当,可能会对工人造成严重伤害。因此,在隧道施工过程中监测空气中的粉尘浓度至关重要。

研发背景

目前,粉尘浓度监测主要有2种方法: 直接采样和利用光散射间接估算。直接采样虽然更准确,但即时性较差,需要时间来收集颗粒物并进行检测;光散射测量虽然可以实时监测粉尘浓度,但现场设备需要频繁维护。为解决这些问题,日本山口大学联合大林公司研发了一种基于图像识别技术的粉尘检测技术。

技术原理

这项技术的核心是利用机器学习来训练1个可以快速识别并且统计粉尘颗粒的模型。

训练的第1步是提供粉尘颗粒足够清晰的图像。相机光线是非常重要的因素,因为它会影响图像中粉尘颗粒的清晰度和亮度。研发人员为相机设计了1套特殊的补光设备,所有的光源都安装在镜头遮光罩上,指向相机镜头内部,用于集中光线。通过这种方式,光线被集中到镜头附近飞行的灰尘颗粒上,从而实现了清晰明亮的颗粒成像,与黑暗背景形成良好的对比度。