Оптический датчик наличия и уровня загрязнённости нефтепродуктами и тяжелыми частицами жидкостей

Направлением исследования является разработка методов, аппаратных, программных средств и создания датчика для анализа видеопотока и подсчета концентрации примесей. Актуальность работы обусловлена возникновением возможности создания датчиков, основанных на оптическом принципе, благодаря появившимся доступным аппаратно-программным средствам, способным проводить в реальном времени необходимые вычисления. Также актуальность работы обусловлена потребностями промышленности в проведении мониторинга окружающей среды с применением оптических методов. Выявление содержания примесей основано на эффекте вторичного флуоресцентного свечения нефтепродуктов после воздействия ультрафиолета. Концентрация рассчитывается на основании количества выявленных примесей (вычисленного объема нефтесодержащих пузырей) и общего объема жидкостей, прошедшей через датчик, рассчитанного на основании данных датчика скорости потока. Оптический метод позволяет проводить классификацию примесей на нефтепродукты (с вторичным флуоресцентным свечением в определенном цветовом диапазоне), твердые частицы и другие примеси. Также датчик позволяет осуществлять контроль величины и изменения прозрачности жидкости. Для создания датчика используются следующие технологии: машинное (компьютерное) зрение, методы обнаружения границ объектов, методы цветокоррекции, методы цифровой обработки изображений, методы поиска и классификации уровней вложенностей контуров, методы анализа массивов контуров для рассчета геометрических размеров объектов контуров. Применяемые в работе аппаратные и программные средства не зависят от достижений научных и производственных центров, расположенных в западных странах, основаны на собственных алгоритмах и методиках или на общедоступных (свободно распространяемых) программных комплексах. Один из исполнителей под руководством руководителя проекта развивает научную новизну работы, разрабатывая и применяя математические и программные методы анализа видеопотока в своей кандидатской диссертации по направлению научной специальности 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.