초록
본 논문에서는 하수처리장의 자동 계측 제어 시스템을 구축함에 있어 제한 요소로 작용되는 2차 침전조의 침전 상태를 자동으로 진단하기 위해 이미지 분석 기법을 적용한 On-line SVI(Sludge Volume Index) analyzer를 이용하였다. 침전 상태를 알아보기 위해 카메라로 촬영한 디지털 이미지로부터 RGB(Red-Green-Blue) 프로파일을 얻었으며, 이를 통해 상등수와 슬러지층의 경계를 자동으로 감지할 수 있는 SV30 감지 알고리즘을 제안하였다. 개발된 SV30 감지 알고리즘은 벌킹, 핀플럭과 같은 침전 문제 발생 시에도 신뢰성 있는 감지능을 보여주었다. 또한 본 논문에서는 상등수 부분의 RGB 값과 실제 운전자에 의해 측정된 탁도 값 사이의 상관관계를 통하여, 탁도 추정 모델을 제안하였다.
Diagnosis on setteability based on human operator's experimental knowledge, which could be established by long term operation, is a limit factor to construction of automation control system in wastewater treatment plant. On-line SVI(Sludge Volume Index) analyzer was developed which can measure SV30 automatically by image capture and image analysis method. In this paper, information got by settling process was studied using On-line SVI analyzer for better operation & management of WWTPs. First, SV30 detection algorithm was developed using image capture and image analysis for settling test and it showed that automatic detection is feasible even if deflocculation and bulking was occurred. Second, turbidity assessment model was developed using image analysis.
