摘要：【目的】随着新兴技术的快速发展和学科交叉融合的深入推进，水处理教学面临新的机遇与挑战。本文旨在通过引入先进技术手段，提升学生对絮凝过程的理解，并探索计算机视觉与深度学习在水处理教学中的应用潜力。【方法】本文涉及的计算机视觉技术是应用计算机算法对图像像素矩阵进行分析并提取特征。在混凝试验过程中通过照相技术获取特定混凝阶段的絮凝体图像，再应用图像分析软件，对絮凝体投影面积、周长等图像特征参数进行定量计算，并归纳与混凝效果的相关性。絮凝体特征分析的另一途径是采用深度神经网络模型算法实现絮凝体图像的智能识别，系统探究其与混凝试验结果的关联规律。【结果】通过计算机视觉分析得到的絮凝体尺寸、分形维数等絮凝体特征参数与处理效果显现出明确的相关关系，混凝机理得到生动的诠释。另外，深度神经网络算法对絮凝体特征实现了准确的识别，人工智能算法对絮凝体图像良好的分析能力激发了学生的学习热情。该教学方法使学生对絮凝体形态特征和絮凝动力学过程的认识从定性观察跨越到理性认知，显著深化了对絮凝动力学以及混凝机理的理解。【结论】本文为计算机视觉和深度神经网络技术在水处理领域的教学应用提供了示范案例，为培养复合型创新人才奠定了基础。

关键词：实践教学；混凝试验；絮凝形态学；计算机视觉；深度学习

基金资助：同济大学实验教学改革专项基金项目（0400104194）

下载

查看