An Image Processing System to Estimate Pollutant Concentration of Animal Wastes

가축 분뇨의 오염물질 농도 추정을 위한 영상처리 시스템

  • 이대원 (성균관대학교 생명공학연구소) ;
  • 김현태 (성균관대학교 생명공학연구소)
  • Published : 2001.12.01

Abstract

This study was conducted to find out the coefficient relationships between intensity values image processing and pollution density of slurries. Slurry images were obtained from the image processing system using personnel computer and CCD-camera. Software, written in Visual $c^{++}$, combined the functions of the image capture, image processing and image analysis. The data of image processing for slurries were analyzed by the method of regression analysis. The results are as follows. 1. Red(R)-values among image processing data were obtained the highest correlation coefficient 0.9213 for detecting COD. Also, green(G)-value were obtained the highest correlation coefficient 0.9019 fur detecting BOD. Blue(B)-value could not find significant values to detect the pollution resources density. 2. Hue(H)-values among image processing data were obtained the highest correlation coefficient 0.9466 for detecting BOD. This fact could be used in detecting BOD 3. Green(G)-value, GRAY-value, Hue(H)-value, Saturation(5)-value and Intensity(I)-value were the correlation coefficient more than 0.8 for BOD. Hue(H)-value was higher correlation coefficient than any other value. It was possible to detect pollution density of slurries by using the image processing system. 4. Red(R)-value, GRAY-value and Saturation(5)-value were obtained the correlation coefficient more than 0.8 for detecting COD. a-value had the highest correlation coefficient Among these values. It was possible to detect density indirectly by using the image processing system. 5. SS-density were obtained the correlation coefficient less than 0.8 by using the image processing system. The density of $NH_4$-N and $NO_3$-N were obtained correlation coefficient less than 0.2.

본 연구는 가축분뇨의 오염물질의 농도와 영상처리를 통해 얻어 낸 영상정보값과의 상관관계를 구하기 위해 수행하였다. CCD-카메라와 개인용 컴퓨터를 사용하여 축 분뇨의 영상을 받은 후 각 활성 영역에서의 영상정보와 공정시험 법으로 구한 오염물질과의 관계를 회귀분석법을 이용하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 영상정보 R값은 CDD값과 결정계수가 0.9213으로 가장 높았으며, G값은 BOD값과 결정계수가 0.9019로 가장 높게 나타났으며, B값의 경우 오염물질 농도와의 상관관계는 매우 적은 것을 알 수 있었다. 2. H값은 BOD와의 결정계수($R^2$)가 0.9496으로 매우 높게 나타났다. 이는 BOD추정에 이용가능할 것으로 판단되었다. 3. BOD농도 추종을 위해서 G값,GRAY, H값, S값, 1값 등이 결정계수가 0.8이상을 나타냈으며, 그 중 H값이 가장 높은 결정계수를 나타냈으며, 이러한 정보를 이용하여 농도 추정이 가능할 것으로 판단되었다. 4. COD농도 추정을 위해서 R값, GRAY값, S값이 0.8이상의 결정계수를 나타냈으며, 그 중에서 R값과의 관계가 가장 높게 나타났으며, 이를 이용하여 간접적으로 농도 추정이 가능할 것으로 판단되었다. 5. SS농도와 영상정보값과 결정계수가 모두 0.8이하로 나타났으며, $NH_4$-N와 $NO_3$-N의 농도와 영상정보와의 결정계수는 모두 0.2이하로 매우 낮게 나타났으며, 가시광선영역의 CCD-카메라를 이용한 농도추정은 불가능할 것으로 판단되었다.

Keywords