精準加藥一直是水廠亟須解決的問題，絮凝劑的投加量直接決定了水質的好壞，鋁系混凝劑投加量過高極易導致出水鋁含量超標，投加量過低則導致沉淀出水濁度得不到保障，增加了后續處理的壓力。通過數采儀、水質水壓表等在線監測設備實時感知水系統運行狀態，采用可視化方式有機整合管理系統與設備設施，對海量信息及時進行分析，最終給出相應的決策建議，并通過自動化設備實現命令的高效執行，以更加精細和動態的方式管理水系統，具有可靠性高、功率小、運行成本低、實時性強等特點，有助于規范管理、節能降耗、減員增效。

       中交路橋科技通過采集水下礬花圖像中分布密度、平均面積等特征值，同時對比采集圖像時對應的水廠水質、水量及投礬量數據，剔除與投礬量相關性不大的圖像特征，對保留的各圖像特征進行標準化處理。提取后的多個礬花圖像特征量，采用基于java語言開發的神經網絡開源框架，利用BP神經網絡學習算法對標準化后個特性進行訓練，神經網絡模型將圖像分為５類，分別對應絮凝劑投加狀態為多加、少加、合適、多減及少減。再將判斷結果通知到自控系統，即可完成藥劑的智能判斷與控制。

       中交路橋科技基安云礬花圖像識別智能加藥系統對傳統人工模式中“肉眼識別＋大腦判斷”過程進行模擬，通過水下攝像頭連續不間斷地采集水中礬花的狀態，再對采集到的圖像進行數字化灰度處理，由于原始圖像信號中存在許多噪點和畸變，需再進行濾波、平滑、增強和復原處理；然后對圖像進行邊緣提取、圖像分割等預處理。得到預處理的二值化圖像后，通過區域增長、填充、特征提取等手段得到物體的密度、大小等 特 性，提取后的多個礬花圖像特征量，用于智能模型的訓練和分析判斷。絮凝體的大小與絮凝劑投加量的關系一般情況下，隨著加藥量的增加，絮凝體大小逐漸增大，與此同時原水水質相關參數變化也會引起絮凝體粒徑值小幅波動，主要有濁度、溫度、ＰＨ 和電導率等，進水流量對絮凝效果也存在一定影響，原水流量大時，在反應池中停留時間就越短，絮凝劑投加量隨之增多。

       沉淀池安裝進水流量計、溫度計、ＰＨ計、電導率儀及ＴＰ計，在沉淀池安裝１臺水下圖像采集裝置，采用4００萬像素水下工業相機，自帶ＬＥＤ發光管照明和自清潔機構，視頻采集軟件每秒觸發一次采集流水圖像，在池邊安裝現場弱電箱，用于水下圖像采集裝置供電并實現視頻信號光電轉換，圖像采集裝置的信號線為網線，通過光電轉換器轉換為光纜信號后，遠傳至控制室內，經過光電轉換接入智能加藥系統集成控制柜內的交換機。智慧集成控制柜內包含搭載核心智能算法服務器、數據傳輸模塊、網絡交換機、ＰＬＣ數據采集單元和工控顯示屏。智能算法服務器硬件采用機架式服務器。對采集到的圖像先進行圖像數字化灰度處理，由于原始圖像信號中存在許多噪點和畸變，進行濾波、平滑、增強和復原處理；然后對圖像進行邊緣提取、圖像分割等預處理。在得到預處理的二值化圖像后，通過區域增長、填充、特征提取等手段得到物體的密度、大小等特性，再結合大數據的實驗結果進行綜合分析，最終做出決策分類。

       中交路橋科技基安云礬花圖像識別智能加藥系統對傳統人工模式中“肉眼識別＋大腦判斷”過程進行模擬，主要利用圖像處理技術，提取礬花圖像特征量，同時根據水質、水量情況，通過智能算法預測出水水質，進而提前控制混凝工藝單元藥劑投加量，從而保證混凝工藝單元出水穩定達標。