嵌入式气体检测系统及其图像分析算法

doi:10.3724/SP.J.1087.2011.02270

计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (08): 2270-2274.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02270

嵌入式气体检测系统及其图像分析算法

罗小刚,汪德暖,柏兴洪

重庆大学生物工程学院，重庆400030

收稿日期:2011-01-04 修回日期:2011-05-05 发布日期:2011-08-01 出版日期:2011-08-01
通讯作者: 汪德暖
作者简介:罗小刚(1974-)，男，贵州凯里人，副教授，主要研究方向：生物医学传感器、生物医学仪器;汪德暖(1986-)，男，安徽亳州人，硕士研究生，主要研究方向：嵌入式软件设计、图像处理算法；柏兴洪(1985-)，男，重庆人，硕士研究生，主要研究方向：嵌入式系统构建、医学电子系统设计。
基金资助:
国家863计划项目(2006AA04Z349);重庆市科委重点攻关项目(2008AB2024);重庆市科委自然科学基金资助项目(2009BB5219);“211工程”三期建设资助项目(S-09104);中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS102300)

Embedded gas detection system and its image analysis algorithm

Xiao-gang LUO,De-nuan WANG,Xing-hong BAI

College of Bioengineering, Chongqing University, Chongqing 400030, China

Received:2011-01-04 Revised:2011-05-05 Online:2011-08-01 Published:2011-08-01
Contact: De-nuan WANG

摘要/Abstract

摘要： 针对传统气体检测方法的不足，提出了基于嵌入式和卟啉阵列传感器的气体快速检测系统及其图像分析算法。该系统通过USB接口的摄像头采集待测气体与卟啉阵列传感器反应前后的RGB图像信息，再由图像处理算法得到图像中每个卟啉点的颜色变化信息，最后通过模式识别算法得到待测气体种类和浓度。重点研究了检测系统的结构及软件功能的设计，给出了针对卟啉阵列传感图像的图像处理算法及与标准数据库匹配的模式识别算法。通过对氨气等气体进行试验，结果表明该系统及其分析算法能够很好地识别出气体的种类和浓度。

关键词: 气体检测, 嵌入式系统, 图像处理, 模式识别

Abstract: A fast gas detection system and its image analysis algorithm based on embedded platform and porphyrin sensor arrays were designed to overcome the deficiency of the traditional gas detection methods. The system captured the images before and after porphyrin sensor arrays contacted with gases using the camera with USB interface at first. Then the color change information of each porphyrin spot in the images could be obtained by using the image processing algorithm. Finally the type and the concentration of unknown gas were recognized using pattern recognition algorithm. In addition, the design of the system structure and its software function were proposed. The image processing algorithm for porphyrin sensor array images and pattern recognition for matching the records in standard database were given. Lots of tests had been done for Ammonia and other gases. The experimental results show that the system and analysis algorithm can identify the type and concentration of gas.

Key words: gas detection, embedded systerm, image processing, pattern recognition

中图分类号:

罗小刚汪德暖柏兴洪. 嵌入式气体检测系统及其图像分析算法[J]. 计算机应用, 2011, 31(08): 2270-2274.

Xiao-gang LUO De-nuan WANG Xing-hong BAI. Embedded gas detection system and its image analysis algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(08): 2270-2274.

[1]	刘世泽, 朱奕达, 陈润泽, 罗海勇, 赵方, 孙艺, 王宝会. 基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1557-1565.
[2]	刘世泽, 秦艳君, 王晨星, 高存远, 罗海勇, 赵方, 王宝会. 基于多尺度特征提取的交通模式识别算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1573-1580.
[3]	霍首君, 郝琰, 石慧宇, 董艳清, 曹锐. 基于深度卷积网络的运动想象脑电信号模式识别[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1042-1048.
[4]	谭兆一, 陈白帆. 基于坐标逆映射的增强型车辆三维全景影像[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1165-1171.
[5]	刘太亨, 何昭水. 基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3200-3205.
[6]	张永宏, 刘昊, 田伟, 王剑庚. 基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(9): 2781-2788.
[7]	张淑萍, 吴文, 万毅. 基于多阶段生成对抗网络的单幅图像阴影去除方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(8): 2378-2385.
[8]	袁园, 吴文, 万毅. 基于熵驱动域适应学习的单幅图像阴影检测方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(7): 2131-2136.
[9]	周思羽, 包国琦, 刘凯. 低通滤波下约束对数强度熵的图像渐晕校正[J]. 计算机应用, 2020, 40(6): 1812-1817.
[10]	付磊, 任德均, 吴华运, 郜明, 邱吕, 胡云起. 基于改进Fast-SCNN的塑瓶气泡缺陷实时分割算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(6): 1824-1829.
[11]	徐金荣, 郭彩萍, 童恩栋. 面向服务遥感图像处理平台中时间感知的服务质量预测[J]. 计算机应用, 2020, 40(6): 1714-1721.
[12]	梁雪慧, 程云泽, 张瑞杰, 赵菲. 基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(4): 1056-1061.
[13]	廖斌, 谭道强, 吴文. 基于衰减式生成对抗网络的单幅图像阴影去除[J]. 计算机应用, 2019, 39(9): 2712-2718.
[14]	陈龙彪, 谌雨章, 王晓晨, 邹鹏, 胡学敏. 基于深度学习的水下图像超分辨率重建方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(9): 2738-2743.
[15]	任珍文, 吴明娜. 基于熵自加权联合正则化最近点的图像集分类算法[J]. 计算机应用, 2019, 39(9): 2547-2551.

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Embedded gas detection system and its image analysis algorithm

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