室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布检测方法的研究
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r
N r 与 n存在如下关系 :
log N r = - D1 ×log n + c
(3)
对得到的两组数据进行统计 ,通过 N r 与 n 的对数数
据拟和得到的直线斜率即为颗粒的分形维数 D1 。 [5 ] 本次实验选择了 3 种不同倍率下的显微镜成像 ,每
种倍率下选择了 6个不同的视场 ,对 18 张颗粒物图像进
图 1 颗粒物图像处理与分析软件流程图 Fig. 1 The software flow chart of particulate image p rocessing and analysis
为了保证测量的精确度 ,观测更细的颗粒 ,在实验中 选用了多种倍率的显微镜成像 。本检测系统标尺选择标 准光刻测微标尺 ,该标尺为一载波片 ,通过直接测量该载 波片标尺在显微镜下的图像后进行标定 。
图 1为颗粒物图像处理与分析软件流程图 。基于数 学形态学的形态滤波器可借助于先验的几何特征信息 , 利用形态学算子有效地滤除噪声 ,又可以保留图像中的 原有信息 。基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基 于微分运算的边缘提取算法 ,它不像微分算法对噪声那
样敏感 ,同时 ,提取的边缘也比较光滑 ,图像骨架也比较 连续 ,断点少 [3 ] 。
粒物粒径所在区间号。这里颗粒物粒径范围分成 0. 5μm
以下 , 0. 5～1. 0 μm , 1. 0 ～1. 5 μm , …, 9. 5 ～10. 0 μm 等
第 2期
刘红丽 等 :室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布检测方法的研究
341
高 ,时间越长 ,危害越大 。因此检测室内空气中悬浮颗粒 物的浓度与粒径分布直接反映空气质量参数 ,研究室内 悬浮可吸入颗粒物的浓度及粒径分布情况有利于了解颗 粒物的影响因素 ,促进人们采取有利措施 ,改善室内空气 品质 ,降低和避免颗粒物对人体健康的危害 。
Abstract: Adop ting m icroscop ic observation im aging and digital im age p rocessing technologies, this paper researches a new measuring m ethod of indoor inhaled particulate matter concentration and size distribution . A t first, the image of the particulate matters is p rocessed based on m athematical morphology; then the recognition algorithm of the mor2 phological param eters is designed, which include particulate matter size, fractal dimension, shape factors and so on; finally the concentration and size distribution of the particulate m atters are calculated using data fusion method. Ex2 perimental results show that this m ethod can detect the number concentration, total surface area, weight concentra2 tion and size distribution synchronously. M eanwhile, this m ethod has the advantages such as intuitive, high p reci2 sion, fast p rocessing speed, easy data statistical analysis, and stable measurement result. Key words: inhaled particulate m atter; concentration and size distribution; particle morphology; data fusion
因此 ,必须综合了其他倍率下的颗粒物检测数据 ,统计平 均 ,最后得出单样本的颗粒物的数量浓度粒径分布 。
设
n
为在某种倍率下不同粒径范围的颗粒物平均个
ij
数 ,则颗粒物的数量浓度为 :
3
∑ N j = W i ×ni, j; j = 1, 2, …, 20
(4)
i =1
式中 : i = 1, 2, 3表示倍率不同倍率。因此 W 为权重 , j为颗
此时在实际算法中 ,用轮廓点总数加 2 来校正 。再通过 扫描标号法计算出每个颗粒的面积大小 。
设 A 为颗粒面积 , p为颗粒周长 ,则颗粒物的当量直 径为 :
d = 4A / p
(1)
有相同直径的颗粒可能具有非常不同的形状 ,因此
不能孤立地用一个参数来考虑 。所以引入了形状因子和
分形维数 ,更能定量分析和描述颗粒性质 。颗粒形状因
3 PM 10形态学参数检测
颗粒形态学的内容包括颗粒大小的定义 、测定以及
颗粒群颗粒大小的分布 、颗粒的形状表征 。在颗粒检测
过程中 ,颗粒的形态学研究是一个重要环节 ,在掌握了颗 粒的基本信息 ,进而得出颗粒的浓度及其粒径分布等颗 粒物的统计参数 。
为了便于分析和计算 ,首先对颗粒物进行标记 ,然后 通过提取颗粒边缘轮廓 ,再从第一个轮廓点开始跟踪边 缘 ,计算出颗粒周长 。在统计周长的算法中 ,当轮廓点处 于拐点位置时 ,若轮廓点总数加 1就会产生较大的误差 ,
D etection of the concen tra tion and size d istr ibution of indoor inha led particula te ma tters
L iu Hongli1 , Zhang W ei2 , L i Changxi1
( 1 D epa rtm en t of Con trol S cience & Eng ineering, Huazhong U n iversity of S cience and Technology, W uhan 430074, Ch ina 2 S chool of A u tom a tion, W uhan U n iversity of Technology, W uhan 430063, Ch ina)
常用 PM10浓度的检测方法主要有重量法 、压电晶体 振荡法 、β射线吸收法及光散射法等 。测量 PM10粒径分 布的主要方法有筛分法 、沉降法 、显微镜法和电感应法 等 。这些检测方法都有自己的最佳适用情况 ,但又均存 在一定的局限性 ,测量时间长 、测量步骤多和测量准确度 受主观因素影响大等 。另外 ,很难同时得出反映同一空 气区域的浓度和粒径分布两个参数 ,尤其是颗粒物的总 表面积和体积浓度的大小 。
摘 要 : 本文采用显微观测成像和数字图象处理技术 ,研究了一种室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布的检测方法 。基于数学 形态学对颗粒物图像进行图像处理 ,设计了检测颗粒物粒径 ,分形维数和形状因子等重要形态学参数的识别算法 ,最后采用数 据融合的方法计算了可吸入颗粒物的浓度及其粒径分布 。实验结果表明 :这种检测方法可同时得到可吸入颗粒物的数量浓度 、 总表面积和质量浓度及其粒径分布 ,具有处理速度快 、数据统计分析方便快捷 、检测结果稳定等优点 。 关键词 : 可吸入颗粒物 ; 浓度与粒径分布 ; 颗粒形态学 ; 数据融合 中图分类号 : TP216 文献标识码 : A 国家标准学科分类代码 : 510. 40
本文将图像处理技术和颗粒形态学技术应用到大气 颗粒物环保检测领域 ,研究了一种新的室内可吸入颗粒 物浓度与粒径分布检测方法 ,可同时获得颗粒物的各种 浓度与粒径分布 [122 ] 。
2 PM 10浓度与粒径分布检测系统
室内可吸入悬浮颗粒物浓度与粒径分布检测系统主 要由大气采样器 、抽气泵 、滤纸夹和莱茨 ORTHOPLAN 偏 光显微镜和 CCD 成像设备组成 。颗粒物收集是通过小 流量采样器吸取室内大气试样 ,大气颗粒物经过冲击式 切割机分级 , 使之通过已恒重的微孔滤膜 ,则悬浮颗粒 被阻留在滤膜上 ,被微孔滤膜吸附 。取滤膜 1 /8 扇形放 在载玻片 ,经丙酮蒸气使之透明后 ,马上用胶头滴管滴入 1～2 滴乙醇在载波片上 , 使颗粒物分散 。待乙醇挥发 后 ,盖上盖玻片 。置于莱茨 ORTHOPLAN 偏光显微镜下 观察 ,调整恰当的放大倍数 ,获取合适的颗粒物图像计算 机通过与之相连的数码相机获取图像 。再通过图像处理 和分析软件进行数字图像的处理与检测 ,从而达到检测 室内悬浮颗粒物浓度与粒径分布的目的 。
1 引 言
据调查 ,现代人 60% ～80%以上的时间是在室内活 动 ,尤其是婴幼儿 、老弱残疾者在室内的时间更长 。因 此 ,室内悬浮颗粒物给人们的健康产生了相当不利的影 响 。室内空气中的悬浮颗粒物能够长时间悬浮在空气 中 。颗粒物的粒径携带颗粒物的重要性质信息 ,空气动
收稿日期 : 2008201 Received Date: 2008201 3 基金项目 :湖北省自然科学基金 (2007ABA195)资助项目
342
仪 器 仪 表 学 报
第 3 0卷
子 F的计算公式为 :
p2 F = 4πA
(2)
室内悬浮颗粒边缘属于无规则的曲线 ,百度文库自相似性
是通过大量的统计抽象出来的 ,且它们的自相似性只存
在于所谓的“无标度区间 ”之内 ,因此其分形维数的计算
很复杂 。分形维数的计算方法很多 ,这里采用盒维数的
计算方法 ,设定盒子的边长为 n ( n 表示盒子边长包括的
像素点个数 ) ,将颗粒提取边缘后的图像分块 , 每块的行
列数相等 。然后逐步扫描各个盒子中的像素点 , 统计含
有灰度值为 0的像素的盒子数 N r,以此方法依次类推 ,不 断改变边长 n 的值 , 即分块的行列数 , 计算相应的盒子
数
N
。
行图像处理和分析计算 。
4 PM 10浓度与粒径分布检测
4. 1 可吸入颗粒物的数量浓度与粒径分布
本次实验选择了在 3 种不同倍率下的显微镜成像 , 每种倍率下选择了 6 个不同的视场 。由于分辨率的原 因 ,单样本中在小倍率下 ,最小只能检测粒径 0. 5 μm 以 上的颗粒物 ,粒径小于 0. 5 μm 的颗粒物不能检测出来 ,
第 30卷 第 2期 2009年 2月
仪器仪表学报
Chinese Journal of Scientific Instrument
Vol130 No12 Feb. 2009
室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布检测方法的研究 3
刘红丽 1 , 张 伟 2 , 李昌禧 1
(1 华中科技大学控制科学与工程系 武汉 430074; 2 武汉理工大学自动化学院 武汉 430063)
室内颗粒物的浓度包括颗粒物数量浓度 、总表面积 、 质量浓度等 。数量浓度是指单位体积空气中含有的颗粒 物个数表示的浓度值 ,总表面积是指一定粒径范围内颗 粒物表面积之和 ,在相同量的情况下 ,小粒径颗粒物的总 表面积大 ,大粒径颗粒物的表面积小 ,所以总表面积也是 衡量颗粒物浓度的一个指标 ,是研究颗粒物的毒理机制 的一个很重要的参数 。质量浓度是指以单位体积空气中 含有的颗粒物的质量表示的浓度 。
力学当量直径大于 10μm 的悬浮颗粒物在静止空气中会 快速沉降 ,一般将小于或等于 10 μm 的悬浮颗粒物称为 可吸入颗粒物 ( PM10 ) ,目前人们把目光主要集中在粒径 小于 10 μm 的可吸入颗粒物上 ,因为这些小粒径颗粒物 能够长时间飘浮于空气中 ,难以沉降到地面 ,易于被吸入 人体呼吸道 ,沉积于咽喉以下呼吸道部位 ,且粒径越小 , 进入人体呼吸道的位置越深 ,因而对人体的危害越大 。 悬浮颗粒物浓度和暴露时间决定了吸入剂量 。浓度越
N r 与 n存在如下关系 :
log N r = - D1 ×log n + c
(3)
对得到的两组数据进行统计 ,通过 N r 与 n 的对数数
据拟和得到的直线斜率即为颗粒的分形维数 D1 。 [5 ] 本次实验选择了 3 种不同倍率下的显微镜成像 ,每
种倍率下选择了 6个不同的视场 ,对 18 张颗粒物图像进
图 1 颗粒物图像处理与分析软件流程图 Fig. 1 The software flow chart of particulate image p rocessing and analysis
为了保证测量的精确度 ,观测更细的颗粒 ,在实验中 选用了多种倍率的显微镜成像 。本检测系统标尺选择标 准光刻测微标尺 ,该标尺为一载波片 ,通过直接测量该载 波片标尺在显微镜下的图像后进行标定 。
图 1为颗粒物图像处理与分析软件流程图 。基于数 学形态学的形态滤波器可借助于先验的几何特征信息 , 利用形态学算子有效地滤除噪声 ,又可以保留图像中的 原有信息 。基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基 于微分运算的边缘提取算法 ,它不像微分算法对噪声那
样敏感 ,同时 ,提取的边缘也比较光滑 ,图像骨架也比较 连续 ,断点少 [3 ] 。
粒物粒径所在区间号。这里颗粒物粒径范围分成 0. 5μm
以下 , 0. 5～1. 0 μm , 1. 0 ～1. 5 μm , …, 9. 5 ～10. 0 μm 等
第 2期
刘红丽 等 :室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布检测方法的研究
341
高 ,时间越长 ,危害越大 。因此检测室内空气中悬浮颗粒 物的浓度与粒径分布直接反映空气质量参数 ,研究室内 悬浮可吸入颗粒物的浓度及粒径分布情况有利于了解颗 粒物的影响因素 ,促进人们采取有利措施 ,改善室内空气 品质 ,降低和避免颗粒物对人体健康的危害 。
Abstract: Adop ting m icroscop ic observation im aging and digital im age p rocessing technologies, this paper researches a new measuring m ethod of indoor inhaled particulate matter concentration and size distribution . A t first, the image of the particulate matters is p rocessed based on m athematical morphology; then the recognition algorithm of the mor2 phological param eters is designed, which include particulate matter size, fractal dimension, shape factors and so on; finally the concentration and size distribution of the particulate m atters are calculated using data fusion method. Ex2 perimental results show that this m ethod can detect the number concentration, total surface area, weight concentra2 tion and size distribution synchronously. M eanwhile, this m ethod has the advantages such as intuitive, high p reci2 sion, fast p rocessing speed, easy data statistical analysis, and stable measurement result. Key words: inhaled particulate m atter; concentration and size distribution; particle morphology; data fusion
因此 ,必须综合了其他倍率下的颗粒物检测数据 ,统计平 均 ,最后得出单样本的颗粒物的数量浓度粒径分布 。
设
n
为在某种倍率下不同粒径范围的颗粒物平均个
ij
数 ,则颗粒物的数量浓度为 :
3
∑ N j = W i ×ni, j; j = 1, 2, …, 20
(4)
i =1
式中 : i = 1, 2, 3表示倍率不同倍率。因此 W 为权重 , j为颗
此时在实际算法中 ,用轮廓点总数加 2 来校正 。再通过 扫描标号法计算出每个颗粒的面积大小 。
设 A 为颗粒面积 , p为颗粒周长 ,则颗粒物的当量直 径为 :
d = 4A / p
(1)
有相同直径的颗粒可能具有非常不同的形状 ,因此
不能孤立地用一个参数来考虑 。所以引入了形状因子和
分形维数 ,更能定量分析和描述颗粒性质 。颗粒形状因
3 PM 10形态学参数检测
颗粒形态学的内容包括颗粒大小的定义 、测定以及
颗粒群颗粒大小的分布 、颗粒的形状表征 。在颗粒检测
过程中 ,颗粒的形态学研究是一个重要环节 ,在掌握了颗 粒的基本信息 ,进而得出颗粒的浓度及其粒径分布等颗 粒物的统计参数 。
为了便于分析和计算 ,首先对颗粒物进行标记 ,然后 通过提取颗粒边缘轮廓 ,再从第一个轮廓点开始跟踪边 缘 ,计算出颗粒周长 。在统计周长的算法中 ,当轮廓点处 于拐点位置时 ,若轮廓点总数加 1就会产生较大的误差 ,
D etection of the concen tra tion and size d istr ibution of indoor inha led particula te ma tters
L iu Hongli1 , Zhang W ei2 , L i Changxi1
( 1 D epa rtm en t of Con trol S cience & Eng ineering, Huazhong U n iversity of S cience and Technology, W uhan 430074, Ch ina 2 S chool of A u tom a tion, W uhan U n iversity of Technology, W uhan 430063, Ch ina)
常用 PM10浓度的检测方法主要有重量法 、压电晶体 振荡法 、β射线吸收法及光散射法等 。测量 PM10粒径分 布的主要方法有筛分法 、沉降法 、显微镜法和电感应法 等 。这些检测方法都有自己的最佳适用情况 ,但又均存 在一定的局限性 ,测量时间长 、测量步骤多和测量准确度 受主观因素影响大等 。另外 ,很难同时得出反映同一空 气区域的浓度和粒径分布两个参数 ,尤其是颗粒物的总 表面积和体积浓度的大小 。
摘 要 : 本文采用显微观测成像和数字图象处理技术 ,研究了一种室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布的检测方法 。基于数学 形态学对颗粒物图像进行图像处理 ,设计了检测颗粒物粒径 ,分形维数和形状因子等重要形态学参数的识别算法 ,最后采用数 据融合的方法计算了可吸入颗粒物的浓度及其粒径分布 。实验结果表明 :这种检测方法可同时得到可吸入颗粒物的数量浓度 、 总表面积和质量浓度及其粒径分布 ,具有处理速度快 、数据统计分析方便快捷 、检测结果稳定等优点 。 关键词 : 可吸入颗粒物 ; 浓度与粒径分布 ; 颗粒形态学 ; 数据融合 中图分类号 : TP216 文献标识码 : A 国家标准学科分类代码 : 510. 40
本文将图像处理技术和颗粒形态学技术应用到大气 颗粒物环保检测领域 ,研究了一种新的室内可吸入颗粒 物浓度与粒径分布检测方法 ,可同时获得颗粒物的各种 浓度与粒径分布 [122 ] 。
2 PM 10浓度与粒径分布检测系统
室内可吸入悬浮颗粒物浓度与粒径分布检测系统主 要由大气采样器 、抽气泵 、滤纸夹和莱茨 ORTHOPLAN 偏 光显微镜和 CCD 成像设备组成 。颗粒物收集是通过小 流量采样器吸取室内大气试样 ,大气颗粒物经过冲击式 切割机分级 , 使之通过已恒重的微孔滤膜 ,则悬浮颗粒 被阻留在滤膜上 ,被微孔滤膜吸附 。取滤膜 1 /8 扇形放 在载玻片 ,经丙酮蒸气使之透明后 ,马上用胶头滴管滴入 1～2 滴乙醇在载波片上 , 使颗粒物分散 。待乙醇挥发 后 ,盖上盖玻片 。置于莱茨 ORTHOPLAN 偏光显微镜下 观察 ,调整恰当的放大倍数 ,获取合适的颗粒物图像计算 机通过与之相连的数码相机获取图像 。再通过图像处理 和分析软件进行数字图像的处理与检测 ,从而达到检测 室内悬浮颗粒物浓度与粒径分布的目的 。
1 引 言
据调查 ,现代人 60% ～80%以上的时间是在室内活 动 ,尤其是婴幼儿 、老弱残疾者在室内的时间更长 。因 此 ,室内悬浮颗粒物给人们的健康产生了相当不利的影 响 。室内空气中的悬浮颗粒物能够长时间悬浮在空气 中 。颗粒物的粒径携带颗粒物的重要性质信息 ,空气动
收稿日期 : 2008201 Received Date: 2008201 3 基金项目 :湖北省自然科学基金 (2007ABA195)资助项目
342
仪 器 仪 表 学 报
第 3 0卷
子 F的计算公式为 :
p2 F = 4πA
(2)
室内悬浮颗粒边缘属于无规则的曲线 ,百度文库自相似性
是通过大量的统计抽象出来的 ,且它们的自相似性只存
在于所谓的“无标度区间 ”之内 ,因此其分形维数的计算
很复杂 。分形维数的计算方法很多 ,这里采用盒维数的
计算方法 ,设定盒子的边长为 n ( n 表示盒子边长包括的
像素点个数 ) ,将颗粒提取边缘后的图像分块 , 每块的行
列数相等 。然后逐步扫描各个盒子中的像素点 , 统计含
有灰度值为 0的像素的盒子数 N r,以此方法依次类推 ,不 断改变边长 n 的值 , 即分块的行列数 , 计算相应的盒子
数
N
。
行图像处理和分析计算 。
4 PM 10浓度与粒径分布检测
4. 1 可吸入颗粒物的数量浓度与粒径分布
本次实验选择了在 3 种不同倍率下的显微镜成像 , 每种倍率下选择了 6 个不同的视场 。由于分辨率的原 因 ,单样本中在小倍率下 ,最小只能检测粒径 0. 5 μm 以 上的颗粒物 ,粒径小于 0. 5 μm 的颗粒物不能检测出来 ,
第 30卷 第 2期 2009年 2月
仪器仪表学报
Chinese Journal of Scientific Instrument
Vol130 No12 Feb. 2009
室内可吸入颗粒物浓度与粒径分布检测方法的研究 3
刘红丽 1 , 张 伟 2 , 李昌禧 1
(1 华中科技大学控制科学与工程系 武汉 430074; 2 武汉理工大学自动化学院 武汉 430063)
室内颗粒物的浓度包括颗粒物数量浓度 、总表面积 、 质量浓度等 。数量浓度是指单位体积空气中含有的颗粒 物个数表示的浓度值 ,总表面积是指一定粒径范围内颗 粒物表面积之和 ,在相同量的情况下 ,小粒径颗粒物的总 表面积大 ,大粒径颗粒物的表面积小 ,所以总表面积也是 衡量颗粒物浓度的一个指标 ,是研究颗粒物的毒理机制 的一个很重要的参数 。质量浓度是指以单位体积空气中 含有的颗粒物的质量表示的浓度 。
力学当量直径大于 10μm 的悬浮颗粒物在静止空气中会 快速沉降 ,一般将小于或等于 10 μm 的悬浮颗粒物称为 可吸入颗粒物 ( PM10 ) ,目前人们把目光主要集中在粒径 小于 10 μm 的可吸入颗粒物上 ,因为这些小粒径颗粒物 能够长时间飘浮于空气中 ,难以沉降到地面 ,易于被吸入 人体呼吸道 ,沉积于咽喉以下呼吸道部位 ,且粒径越小 , 进入人体呼吸道的位置越深 ,因而对人体的危害越大 。 悬浮颗粒物浓度和暴露时间决定了吸入剂量 。浓度越