基于有機(jī)氣敏變色材料的傳感器系統(tǒng)
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與氣體接觸前先對(duì)15個(gè)硅膠板在良好光照條件下拍照，記錄初始顏色陣列。在1～14號(hào)廣口瓶中分別滴入0.1 mL四氫呋喃，二甲胺，三乙胺，二異丙胺，甲醇，乙醇等液體；然后用膠帶站在硅膠板背面，把1～14號(hào)硅膠板懸于對(duì)應(yīng)廣口瓶中(15號(hào)用于對(duì)比)，蓋上瓶蓋密封15 min待反應(yīng)完全，這時(shí)可看到各個(gè)顏色陣列已有明顯的變化。最后，取出硅膠板，拍照記錄?？梢钥吹剑谱鞯臍饷絷嚵心軐?duì)這14種氣體產(chǎn)生明顯的顏色變化，肉眼即可對(duì)其進(jìn)行分辨。
2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的建立
通過(guò)觀察個(gè)硅膠板通氣前后的圖像可知，鎳卟啉對(duì)各氣體均無(wú)顏色變化反應(yīng)，所以每幅圖像的有用信息只用銅卟啉溶液滴涂的顏色塊，鋅卟啉溶液滴涂的顏色塊和Pt(Me2bzimpy)Cl+的Cl-鹽溶液滴涂的顏色塊即可表示。對(duì)于每一顏色塊的信息，可用其所有像素的平均R，G，B值來(lái)代表?？紤]到具體拍照的光照環(huán)境，配制溶液的濃度以及滴涂時(shí)溶液在硅膠板上的擴(kuò)散程度都會(huì)對(duì)采集到的圖像的亮度和色度產(chǎn)生影響，這里用通氣后像素塊所有像素的平均R，G，B值減通氣前的平均R，G，B值來(lái)代表敏感陣列對(duì)氣體的顏色響應(yīng)，因?yàn)橛们昂蟮牟钪挡粌H能抵消光照環(huán)境的影響，而且差值受溶液配制濃度和溶液在硅膠板上擴(kuò)散程度的影響只有原始圖像受這些因素影響的12%。最后可以得到，敏感陣列對(duì)每種氣體的顏色響應(yīng)矩陣，即氣體的特征矩陣：
式中：下標(biāo)1，2，3分別表示左上，右上，和右下顏色塊的平均R，G，B值(左下顏色塊由于響應(yīng)不明顯被拋棄)。
具體做法如下：
(1)先用Photoshop軟件對(duì)每一個(gè)硅膠板通氣前和通氣后的圖像進(jìn)行圖像分割，對(duì)每幅圖像，分別剪取3個(gè)顏色塊的內(nèi)接正方形并保存，這樣就在不丟失圖像信息的情況下把圖像分割成了3幅小圖像以利于后面的處理。
(2)用Matlab軟件編寫程序提取圖像信息并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這里求出了各種氣體的特征矩陣，并用它們組成了識(shí)別氣體的數(shù)據(jù)庫(kù)，然后用歐氏距離作為衡量各氣體相似度的標(biāo)準(zhǔn)，利用式(1)計(jì)算氣體兩兩間的距離。
R=
式中：x，y代表通入的不同的氣體；i可取1，2，3，意義同氣體特征矩陣的下標(biāo)。
通過(guò)求特征矩陣兩兩間距可以看出各氣體間的差別較大，可以用該方法對(duì)易揮發(fā)有機(jī)氣體進(jìn)行識(shí)別?？蛇x最小的兩兩間距23.323的1／2為閾值，用于判斷辨別的氣體是否有效。各個(gè)氣體的特征矩陣見表1。
2.3 算法設(shè)計(jì)
首先，進(jìn)行圖像的采集和預(yù)處理。圖像采集包括敏感陣列通氣前和通氣后兩幅圖像的采集和保存；圖像的預(yù)處理包括通氣后的圖像與通氣前圖像的做差求出敏感陣列對(duì)氣體的顏色變化圖像和對(duì)顏色變化圖像的去噪。
然后，提取圖像信息。這一部分可分為兩步：第一，提取圖像顏色塊的的位置信息，即通過(guò)檢測(cè)圖像中圓的方法求出圖像所含圓形顏色塊圓心的坐標(biāo)；第二，獲得相應(yīng)位置上的顏色信息，即求出以相應(yīng)圓心為中心、邊長(zhǎng)為15個(gè)像素大小的小正方形中像素的平均R，G，B值，得到待測(cè)氣體的特征矩陣。
對(duì)于第一步，在檢測(cè)圓之前應(yīng)該先把RGB圖像灰度化，二值化，然后再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，最后利用Hough變換就可求出圖像中所含圓形圓心。
檢測(cè)圓一般用到的算法是Hough變換，Hough變換是Paul Hough在1962年提出的一種圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)，它可以檢測(cè)圖像空間中的任意解析曲線，并具有對(duì)局部缺損不敏感、對(duì)隨機(jī)噪聲的魯棒性以及適于并行處理等優(yōu)良特性，所以這里選用Hough變換進(jìn)行圓的檢測(cè)。Hough變換的基本原理在于利用點(diǎn)與線的對(duì)偶性，將原始圖像空間的給定的曲線通過(guò)曲線表達(dá)形式變?yōu)閰?shù)空間的一個(gè)點(diǎn)。這樣就把原始圖像中給定曲線的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為尋找參數(shù)空間中的峰值問(wèn)題，也即把檢測(cè)整體特性轉(zhuǎn)化為檢測(cè)局部特性。例如圖像空間中的在同一個(gè)圓，直線，橢圓上的點(diǎn)，每一個(gè)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)了參數(shù)空間中的一個(gè)圖形，在圖像空間中這些點(diǎn)都滿足它們的方程這一個(gè)條件，所以這些點(diǎn)，每個(gè)投影后得到的圖像都會(huì)經(jīng)過(guò)這個(gè)參數(shù)空間中的點(diǎn)。也就是在參數(shù)空間中它們會(huì)相交于一點(diǎn)。所以，如果參數(shù)空間中的這個(gè)相交點(diǎn)的累加值越大，那么說(shuō)明原圖像空間中滿足這個(gè)參數(shù)的圖形越飽滿，越像要檢測(cè)的東西。算法的基本思想如下：通過(guò)參數(shù)空間的選擇，Hough變換可以檢測(cè)任意的已知表達(dá)形式的曲線，而參數(shù)空間的選擇可以根據(jù)曲線的表達(dá)式確定。所以當(dāng)檢測(cè)某一已知半徑的圓的時(shí)候，可以選擇與原圖像空間同樣的空間作為參數(shù)空間。那么原圖像空間中的一個(gè)圓對(duì)應(yīng)了參數(shù)空間中的一個(gè)點(diǎn)，參數(shù)空間中的一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)了圖像空間中的一個(gè)圓，原圖像空間中在同一個(gè)圓上的點(diǎn)，它們的參數(shù)相同，即圓心(x，y)相同，那么它們?cè)趨?shù)空間中的對(duì)應(yīng)的圓就會(huì)過(guò)同一個(gè)點(diǎn)(x，y)，所以，將原圖像空間中的所有點(diǎn)變換到參數(shù)空間后，根據(jù)參數(shù)空間中點(diǎn)的聚集程度就可以判斷出圖像空間中有沒(méi)有近似于圓的圖形。如果有，這個(gè)參數(shù)就是圓的參數(shù)，繼而找到了圓的圓心坐標(biāo)。對(duì)于圓的半徑未知的情況下，可以看作是有3個(gè)參數(shù)的圓的檢測(cè)，圓心和半徑。這個(gè)時(shí)候原理仍然相同，只是參數(shù)空間的維數(shù)升高，計(jì)算量增大。圖像空間中的任意一個(gè)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)了參數(shù)空間中的一簇圓曲線，其實(shí)是一個(gè)圓錐型。參數(shù)空間中的任意一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)了圖像空間中的一個(gè)圓。
評(píng)論