业务和功能介绍
在化工、制药、食品等多个工业场景中，液体原料、试剂、产品的储存与投料过程对液面高度监测有严格要求。传统液位传感器在高温、强腐蚀、透明或不规则容器等场景下易受干扰、失效率高，难以满足精确测量和智能化管理需求。
为此，基于计算机视觉的液面测量系统应运而生，利用工业相机拍摄容器内部图像，结合边缘检测和图像分析技术，实现对液面高度的非接触、实时、精准测量与可视化展示。
系统通过工业相机或普通摄像头，实时采集液体容器内部图像；
利用 OpenCV 实现图像灰度化、边缘检测、轮廓分析等处理步骤；
自动识别液面位置，并通过图像坐标与实际物理尺寸的映射关系，计算出液面高度值。
为此，基于计算机视觉的液面测量系统应运而生，利用工业相机拍摄容器内部图像，结合边缘检测和图像分析技术，实现对液面高度的非接触、实时、精准测量与可视化展示。
系统通过工业相机或普通摄像头，实时采集液体容器内部图像；
利用 OpenCV 实现图像灰度化、边缘检测、轮廓分析等处理步骤；
自动识别液面位置，并通过图像坐标与实际物理尺寸的映射关系，计算出液面高度值。
项目实现
1. 图像采集与预处理（Python + OpenCV）
通过工业相机定时或实时采集容器图像；
应用图像灰度化、滤波、增强等预处理技术，提高后续边缘检测准确性；
针对不同场景，支持多种预处理参数灵活配置。
2. 液面识别与边缘检测
利用 Canny 算法 或 Sobel 算法 提取图像中的液面边缘；
采用轮廓检测、霍夫变换等方法进一步精确定位液面线条；
结合图像坐标与实际尺寸映射关系，自动计算液面高度值。
3. 趋势分析与异常检测
自动记录历史液位数据，构建时间序列；
实现趋势变化分析、液面波动预测；
设定阈值范围，液位异常时自动报警并通过Web端提示。
4. Web可视化与远程访问（Flask）
基于 Flask 搭建轻量级Web服务；
前端展示实时液位、趋势曲线、报警信息；
支持多用户远程访问，提升现场与远程运维效率。
通过工业相机定时或实时采集容器图像；
应用图像灰度化、滤波、增强等预处理技术，提高后续边缘检测准确性；
针对不同场景，支持多种预处理参数灵活配置。
2. 液面识别与边缘检测
利用 Canny 算法 或 Sobel 算法 提取图像中的液面边缘；
采用轮廓检测、霍夫变换等方法进一步精确定位液面线条；
结合图像坐标与实际尺寸映射关系，自动计算液面高度值。
3. 趋势分析与异常检测
自动记录历史液位数据，构建时间序列；
实现趋势变化分析、液面波动预测；
设定阈值范围，液位异常时自动报警并通过Web端提示。
4. Web可视化与远程访问（Flask）
基于 Flask 搭建轻量级Web服务；
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支持多用户远程访问，提升现场与远程运维效率。
示例图片视频
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