在水处理工艺中，矾花的形成和变化是衡量絮凝效果的重要指标之一。传统的矾花观测方法主要依赖人工肉眼观察，不仅效率低下，而且主观性强，难以实现精确测量。因此，开发一种能够高效准确地采集和分析矾花图像的自动化系统显得尤为重要。
本文提出了一种基于计算机视觉技术的矾花图像采集与处理系统。该系统通过高分辨率摄像头实时捕捉矾花形态，并利用先进的图像处理算法对采集到的数据进行分析。系统的核心在于其创新性的图像预处理模块，它能够有效去除噪声并增强图像对比度，从而提高后续特征提取的准确性。此外，系统还集成了机器学习模型，用于自动识别不同类型的矾花结构及其演化过程，为水质监测提供了科学依据。
实验结果表明，本系统在提高矾花观测精度方面取得了显著成效。与传统方法相比，它不仅能大幅缩短数据收集时间，还能提供更加客观一致的结果。未来，我们计划进一步优化算法性能，扩展系统的应用场景，使其更好地服务于污水处理行业的需求。同时，我们也期待与其他领域的专家合作，共同探索这一技术在更多相关场景中的潜在应用价值。
