曝气池是活性污泥法污水处理工艺的核心单元，泡沫异常泛滥与污泥性状恶化是水厂运行中最高频的工况异常，直接影响出水水质、曝气效率与运行成本。传统人工巡检方式存在主观性强、巡检频次低、异常发现滞后等缺陷，基于计算机视觉的实时识别技术通过非接触式图像感知，可 24 小时连续监测液面泡沫特征与污泥宏观 / 微观性状，是智慧污水厂工艺智能管控的核心感知支撑。

一、系统总体架构

系统采用视觉采集层 —AI 算法分析层 — 工艺联动层三层闭环架构，形成 “图像采集 — 智能识别 — 异常预警 — 工艺调控” 的完整自动化链路，适配曝气池高湿、腐蚀、水雾干扰的复杂工况。

1. 视觉采集层

作为系统的感知输入端，需满足工业级防护与成像稳定性要求：

硬件配置：采用 1080P 及以上分辨率的工业防爆摄像头，搭配 IP66 防护外壳、自适应补光模组与镜头防雾装置，克服昼夜光照变化、水面反光、水雾遮挡等干扰；

安装布局：沿曝气池长边布置多台摄像头，覆盖全池液面无死角，同时可预留取样口的显微成像工位，用于污泥微观性状检测；

采集频率：液面泡沫监测帧率不低于 15fps，污泥沉降检测按需触发采样，显微镜检可采用周期采样模式。

2. AI 算法分析层

作为核心决策单元，集成两类视觉识别能力：

泡沫识别算法：输出泡沫覆盖占比、厚度等级、泡沫类型、增长速率、泡沫线位置等量化参数；

污泥性状识别算法：分为宏观液面性状识别、沉降过程视觉检测、微观生物相识别三个维度，输出污泥颜色、絮体状态、沉降比、微生物种群等指标。

3. 工艺联动层

将识别结果转化为工艺控制指令，对接水厂 PLC 控制系统：

泡沫异常：联动消泡剂变频投加系统，按异常等级匹配投加流量；

污泥性状异常：联动曝气系统、污泥回流泵、剩余污泥排放系统，自动调整曝气量、回流比与污泥龄。

二、曝气池泡沫实时识别技术

2.1 核心识别指标

通过视觉可量化提取泡沫的关键工况特征：

覆盖占比：泡沫区域占整个液面的面积比例，是最核心的分级指标；

厚度等级：通过侧面成像或光影特征判断泡沫层厚度，分为薄、中、厚三级；

泡沫类型：区分白色蓬松泡沫（污泥过年轻、负荷过低）、棕褐色粘稠泡沫（污泥老化、诺卡氏菌滋生）、浮泥（死亡菌团上浮）三类；

动态特征：泡沫增长速率、漂移速度、泡沫线位置变化，用于预判异常发展趋势。

2.2 传统图像处理识别方法

基于 OpenCV 的传统方案适用于工况稳定、样本量少的场景，核心逻辑如下：

图像预处理：对 RGB 图像进行灰度化、滤波去噪，通过阈值分割提取液面漂浮物轮廓；

类型初判：基于像素 RGB 阈值筛选异常区域，正常泡沫与浮泥的灰度分布存在显著差异；

精细区分：

灰度梯度法：异常泡沫边沿灰度值显著低于中部，浮泥边沿与中部灰度值一致；

轮廓圆滑度法：气泡轮廓曲线圆滑度高于设定阈值为异常泡沫，低于阈值则为形态不规则的浮泥。

2.3 深度学习识别方法

针对复杂工况下的精准识别，深度学习方案已成为主流技术路线：

泡沫目标检测与定位：采用 YOLO 系列算法（如 YOLOv5x、YOLOv11）优化小目标检测能力，可精准识别泡沫线位置与单个气泡分布，检测精度可达 98.9%，推理帧率 26fps 以上，满足实时性要求；搭配 DeepSORT 跟踪算法可实现泡沫运动轨迹与增长速率的动态分析。

泡沫语义分割：采用改进型 U-Net 架构（如 GC-FSegNet），融合全局上下文感知能力，解决密集泡沫粘连、边界模糊的分割难题，其 mDice 系数可达 0.9443，mIoU 达 0.8945，可精准计算泡沫覆盖占比与粒径分布。

切块式识别方案：针对大尺寸高分辨率图像，采用滑动窗口切块输入神经网络，分别识别后拼接输出完整泡沫轮廓，兼顾精度与推理效率。

2.4 异常分级与预警逻辑

行业通用四级分级标准，可直接联动消泡控制策略：

三、污泥性状实时视觉识别技术

污泥性状识别分为宏观液面性状、沉降过程特性、微观生物相三个维度，覆盖从池级到微生物级的全尺度感知。

3.1 宏观液面污泥性状识别

直接通过曝气池液面图像提取表观特征，快速判断污泥整体状态：

颜色特征：正常活性污泥呈茶褐色 / 土黄色；发黑提示缺氧 / 厌氧；发灰发白提示曝气过度或污泥中毒；黄褐色提示污泥老化；

液面状态：识别液面浮泥量、絮体分散程度、水色清澈度，判断污泥沉降性能与负荷匹配度；

该方案可直接复用泡沫监测的摄像头硬件，无需额外增加采集设备。

3.2 沉降比（SV30）在线视觉检测

污泥沉降比是判断污泥性状的核心指标，基于视觉的在线检测系统可替代人工量筒实验：

硬件构成：配套真空取样式沉降观测筒，侧面安装高清摄像头，全程记录 30 分钟沉降过程；

视觉分析：通过图像分割实时识别泥水界面位置，自动计算 SV30 数值，同时提取上清液清澈度、絮体压实度、挂壁程度等辅助特征；

延伸指标：结合沉降过程曲线，可推导污泥沉降速率、SVI（污泥体积指数）等关键参数，提前预判污泥膨胀风险。

3.3 微观污泥生物相智能识别

通过自动显微成像系统采集污泥微观图像，结合深度学习实现微生物级别的性状诊断：

识别对象：菌胶团形态（密实 / 松散）、指示性微生物（钟虫、轮虫、丝状菌、变形虫等）的识别与计数；

定量参数反演：采用 Xception 等卷积神经网络架构，建立微观图像与 MLSS（混合液悬浮固体浓度）、表观黏度的定量关联模型，定性识别准确率超 97%，定量相关系数达 0.95 以上，实现污泥核心参数的实时在线检测；

异常预警：通过监测丝状菌增殖、钟虫数量下降等微观特征，可提前 72 小时预警污泥膨胀等工艺异常，为运行调整争取时间窗口。

四、核心算法选型与性能对比

4.1 技术路线对比

4.2 主流深度学习模型性能参考

泡沫分割：GC-FSegNet，mDice=0.9443，mIoU=0.8945，适配密集粘连泡沫场景；

泡沫线检测：改进 YOLOv5x，准确率 98.9%，召回率 88.1%，推理速度 26.2fps；

污泥参数定量识别：Xception 网络，MLSS 与黏度定性准确率 > 97%，定量相关系数 0.95~0.96。

五、工程落地关键要点

1. 复杂工况适配

曝气池现场存在光照不均、水雾遮挡、水面反光、药剂残留等干扰，需通过硬件（自适应补光、镜头加热防雾）与算法（图像增强、域适应）结合的方式提升鲁棒性，确保识别误差≤3%。

2. 模型现场适配

通用模型直接部署易出现精度下降，需采集目标水厂 3~6 个月的现场图像，结合人工标注进行微调，覆盖不同水质、季节、运行工况下的样本，保障模型泛化能力。

3. 实时性与可靠性保障

推理端采用边缘计算盒子部署，降低云端传输延迟，液面监测端到端延迟≤1s；

配备异常容错机制，当摄像头遮挡、成像异常时自动触发告警，切换为人工巡检模式，避免误控。

4. 工艺闭环联动

视觉识别系统不能仅停留在监测层面，需与水厂现有自控系统深度对接：

泡沫异常→消泡剂精准投加，避免过量投加造成二次污染与成本浪费；

污泥性状异常→联动曝气风量、污泥回流、排泥量，实现工艺参数的自动优化。

六、应用价值与发展方向

该技术可将曝气池工况巡检效率提升数倍，人工成本降低 70% 以上，同时通过异常早发现、精准调控，可降低曝气能耗与药剂消耗，提升出水水质稳定性。未来技术发展方向主要包括：

多模态融合：结合水质在线传感器数据，构建视觉特征与理化参数的深度耦合模型，提升诊断准确性；

数字孪生映射：将视觉识别结果接入污水厂数字孪生平台，实现曝气池全工况的可视化推演；

全流程预判：结合时序图像与历史运行数据，通过时序深度学习模型实现泡沫泛滥、污泥膨胀的提前预判与主动防控。