一種識別微塑料的方法、裝置和存儲介質(zhì)制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種識別微塑料的方法、裝置和存儲介質(zhì)，該方法包括：S1，將微塑料圖片分解成第一顏色通道、第二顏色通道和第三顏色通道，獲得與各通道對應(yīng)的灰度圖；S2，分別對各灰度圖進行圖像積分，獲得對應(yīng)的積分圖像；S3，分別對積分圖像進行局部區(qū)域計算，獲得對應(yīng)的均值圖像；S4，分別將灰度圖與對應(yīng)的均值圖像進行比較，獲得與灰度圖對應(yīng)的二值圖；S5，分別對各二值圖進行圖像開運算，獲得經(jīng)過圖像開運算后的對應(yīng)二值圖；S6，對與各通道對應(yīng)的、經(jīng)過圖像開運算后的各二值圖進行邏輯與運算，并根據(jù)邏輯與運算的結(jié)果矩陣來識別微塑料圖片中存在的微塑料。本發(fā)明專利技術(shù)的技術(shù)方案避免了人工識別的主觀性，可以可靠、高效地實現(xiàn)對微塑料進行識別。識別。識別。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種識別微塑料的方法、裝置和存儲介質(zhì)


[0001]本專利技術(shù)涉及海洋環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及一種識別微塑料的方法、裝置和存儲介質(zhì)。

技術(shù)介紹

[0002]自20世紀(jì)20年代，研究人員開始關(guān)注微塑料。普遍采用的微塑料的定義為：粒徑大小小于5mm的塑料碎片。迄今為止，在太平洋、印度洋、大西洋、極地和深海都發(fā)現(xiàn)了微塑料垃圾的存在。微塑料的影響范圍廣泛，引發(fā)的環(huán)境問題越來越突出。微塑料不僅影響藻類的光合作用，也能引起水生生物消化系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)、生殖系統(tǒng)等器官的物理損壞，還能吸附環(huán)境持久性有機污染物和有機重金屬、釋放自身攜帶或吸附的有毒物質(zhì)，引起更嚴重的化學(xué)毒理傷害。
[0003]由于我國東南沿海地區(qū)人口密集高、經(jīng)濟活動頻繁、近岸洋流穩(wěn)定等因素，在我國近岸海域沙灘、海水表層、海底沉積物、貝類生物體甚至海鹽中都大量檢出微塑料的存在，且平均密度總體上比其他國家和地區(qū)的研究結(jié)果高。針對這些問題，近期生態(tài)環(huán)境部發(fā)布了《生態(tài)環(huán)境監(jiān)測規(guī)劃綱要(2020
?
2035年)》，著重強調(diào)應(yīng)加強海洋微塑料監(jiān)測，加快形成相關(guān)領(lǐng)域監(jiān)測支撐能力，為國際履約談判和全球新興環(huán)境問題治理提供支撐。
[0004]由于微塑料的物理特性(大小、形狀、密度、顏色)以及化學(xué)組分等差異，不同類型微塑料在不同環(huán)境中流動過程(輸入、輸出和存留)的時間均不相同，這使得微塑料監(jiān)測變成一大難題。目前，對微塑料的分析方法主要有目視分析法、光譜法(如傅立葉變換紅外光譜法和拉曼光譜法)、熱分析法以及其他分析方法等(如質(zhì)譜法以及掃描電子顯微鏡
?r/>能譜儀聯(lián)用法)。其中，紅外光譜及Raman光譜分析，由于具有無破壞性、低樣品量測試、高通量篩選以及所獲取的結(jié)構(gòu)信息互補等特點，成為檢測和鑒別微塑料的主要分析技術(shù)。
[0005]目前，實驗室中在統(tǒng)計微塑料個體、粒徑大小以及濃度方面通常采用目視分析法。一般的流程是將現(xiàn)場采集的樣品，采用人工的方式簡單分類至不同的器皿中，利用顯微成像獲取微塑料照片，并人工計算微塑料個體，量取粒徑大小，統(tǒng)計粒徑面積并獲取水體中微塑料濃度。實驗室工作繁多，流程繁瑣帶來了巨大的工作量。由于微塑料形態(tài)大小差異巨大，建立起相對統(tǒng)一、規(guī)范的微塑料采樣和分析以及操作規(guī)程，創(chuàng)新和改進計數(shù)統(tǒng)計、類型鑒定等微塑料定量研究的實現(xiàn)方法和技術(shù)手段，最終提高研究工作效率是一項急需解決的工作任務(wù)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

[0006]為克服如上所述的技術(shù)問題，本專利技術(shù)的實施例提供了一種識別微塑料的方法，包括如下步驟：
[0007]S1，將微塑料圖片分解成第一顏色通道、第二顏色通道和第三顏色通道，獲得與所述第一顏色通道對應(yīng)的第一灰度圖、與所述第二顏色通道對應(yīng)的第二灰度圖和與所述第三顏色通道對應(yīng)的第三灰度圖；
[0008]S2，分別對所述第一灰度圖、第二灰度圖和第三灰度圖進行圖像積分，獲得對應(yīng)的第一積分圖像、第二積分圖像和第三積分圖像；
[0009]S3，分別對所述第一積分圖像、第二積分圖像和第三積分圖像進行局部區(qū)域計算，獲得對應(yīng)的第一均值圖像、第二均值圖像和第三均值圖像；
[0010]S4，分別將所述第一灰度圖與所述第一均值圖像、所述第二灰度圖與第二均值圖像、所述第三灰度圖與所述第三均值圖像進行比較，獲得與所述第一灰度圖對應(yīng)的第一二值圖、與所述第二灰度圖對應(yīng)的第二二值圖、與所述第三灰度圖對應(yīng)的第三二值圖；
[0011]S5，分別對所述第一二值圖、第二二值圖和第三二值圖進行預(yù)定次數(shù)的圖像開運算，獲得對應(yīng)的第四二值圖、第五二值圖和第六二值圖；
[0012]S6，對所述第四二值圖、第五二值圖和第六二值圖進行邏輯與運算，并根據(jù)邏輯與運算的結(jié)果矩陣來識別所述微塑料圖片中存在的微塑料。
[0013]進一步地，其中，在所述步驟S6之后還包括：
[0014]S7，對所述邏輯與運算的結(jié)果矩陣進行連通域標(biāo)記，將識別出的所述微塑料分割成不同的微塑料個體，其中將具有相同連通域標(biāo)記符的像素確定為屬于一個微塑料個體，不同的微塑料個體具有不同的連通域標(biāo)記符。
[0015]進一步地，其中，在所述步驟S7之后還包括：根據(jù)不同的連通域標(biāo)記符的個數(shù)，確定所述微塑料圖片中存在的微塑料的個數(shù)。
[0016]進一步地，其中，在所述步驟S7之后還包括：對于所述不同的微塑料個體中的任何一個微塑料個體，根據(jù)所述微塑料個體所對應(yīng)的像素點在所述第一灰度圖、所述第二灰度圖和所述第三灰度圖中的灰度值，計算所述微塑料個體所對應(yīng)的像素點的灰度平均值，所述灰度平均值代表所述微塑料個體的顏色。
[0017]進一步地，其中，在所述步驟S7之后還包括：對于所述不同的微塑料個體中的任何一個微塑料個體，根據(jù)同一連通域標(biāo)記符所包含的像素點個數(shù)，確定所述微塑料個體所包含的像素點個數(shù)count，并根據(jù)如下公式來確定所述微塑料個體的面積，
[0018]A＝count
×
r
×
r
[0019]其中，r為所述微塑料圖片的觀測分辨率。
[0020]進一步地，其中，在所述步驟S7之后還包括：對于所述不同的微塑料個體中的任何一個微塑料個體，利用索貝爾算子對所述微塑料個體進行邊緣檢測，并利用橢圓擬合來獲得所述微塑料個體的長軸和/或短軸。
[0021]進一步地，其中，所述步驟S4根據(jù)如下公式來確定所述第一二值圖、第二二值圖和第三二值圖中相應(yīng)二值化圖像矩陣的各像素值b：
[0022][0023]其中，t為小于100大于0的預(yù)定值，g(i，j)為原始像素點(i，j)在所述第一灰度圖、第二灰度圖或第三灰度圖中的對應(yīng)的像素值，i，j為自然數(shù)，為所述原始像素點(i，j)在所述第一均值圖、第二均值圖或第三均值圖中對應(yīng)的像素值。
[0024]進一步地，其中，在所述步驟S6中，將所述邏輯與運算的結(jié)果矩陣中值為0的像素
點識別為微塑料，將值為1的像素點識別為不是微塑料。
[0025]進一步地，其中，第一顏色通道為紅色通道、第二顏色通道為綠色通道和第三顏色通道為藍色通道。
[0026]另一方面，提供了一種識別微塑料的裝置，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有至少一段程序，所述至少一段程序由所述處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如上文所述的識別微塑料的方法。
[0027]又一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其中，所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一段程序，所述至少一段程序由所述處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如上文所述的識別微塑料的方法。
[0028]本專利技術(shù)的利用圖像處理方法來識別微塑料的技術(shù)方案，可以在研究人員獲取微塑料圖片之后，不需要人機交互，以三色灰度圖為基礎(chǔ)自動、可靠、高效地識別出圖片中存在的微塑料。該方案簡單易行，減少了依靠人工識別微塑料的主觀性，識別結(jié)果精確、可靠，且與傳統(tǒng)目視法相比，該方法具有自動化、精確化和快速性等優(yōu)點，可廣泛應(yīng)用于微塑料監(jiān)測研究。且本專利技術(shù)進一步的方案可以識別出圖片中微塑料的個數(shù)、顏色、面積、和/或微塑料體的長軸和/或短軸等形態(tài)信息，從而可以根據(jù)需要至少從顏色、面積、形態(tài)、大小四個角度共同構(gòu)建本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種識別微塑料的方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，將微塑料圖片分解成第一顏色通道、第二顏色通道和第三顏色通道，獲得與所述第一顏色通道對應(yīng)的第一灰度圖、與所述第二顏色通道對應(yīng)的第二灰度圖和與所述第三顏色通道對應(yīng)的第三灰度圖；S2，分別對所述第一灰度圖、第二灰度圖和第三灰度圖進行圖像積分，獲得對應(yīng)的第一積分圖像、第二積分圖像和第三積分圖像；S3，分別對所述第一積分圖像、第二積分圖像和第三積分圖像進行局部區(qū)域計算，獲得對應(yīng)的第一均值圖像、第二均值圖像和第三均值圖像；S4，分別將所述第一灰度圖與所述第一均值圖像、所述第二灰度圖與第二均值圖像、所述第三灰度圖與所述第三均值圖像進行比較，獲得與所述第一灰度圖對應(yīng)的第一二值圖、與所述第二灰度圖對應(yīng)的第二二值圖、與所述第三灰度圖對應(yīng)的第三二值圖；S5，分別對所述第一二值圖、第二二值圖和第三二值圖進行預(yù)定次數(shù)的圖像開運算，獲得對應(yīng)的第四二值圖、第五二值圖和第六二值圖；S6，對所述第四二值圖、第五二值圖和第六二值圖進行邏輯與運算，并根據(jù)邏輯與運算的結(jié)果矩陣來識別所述微塑料圖片中存在的微塑料。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟S6之后還包括：S7，對所述邏輯與運算的結(jié)果矩陣進行連通域標(biāo)記，將識別出的所述微塑料分割成不同的微塑料個體，其中將具有相同連通域標(biāo)記符的像素確定為屬于一個微塑料個體，不同的微塑料個體具有不同的連通域標(biāo)記符。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步驟S7之后還包括：根據(jù)不同的連通域標(biāo)記符個數(shù)，確定所述微塑料圖片中存在的微塑料的個數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步驟S7之后還包括：對于所述不同的微塑料個體中的任何一個微塑料個體，根據(jù)所述微塑料個體所對應(yīng)的像素點在所述第一灰度圖、所述第二灰度圖和所述第三灰度圖中的灰度值，計算所述微塑料個體所對應(yīng)的像素點的灰...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王維波，靖春生，林輝，潘鐘，王福利，
申請(專利權(quán))人：廈門斯特?？萍加邢薰?/a>，
類型：發(fā)明
國別省市：