錢榮盛+姚克明
摘 要:針對紡織行業(yè)布匹在實際生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的色差問題,提出了一種色差檢測方法。在相同光照條件下,對標準樣布匹和被測樣布匹同時采集圖像并進行預處理,將圖像自定義分隔成M×N塊,以每一塊為單元進行色差檢測,在基于CIELAB顏色空間下進行求平均的方式計算色差值,通過與設定的閾值比較判斷該布匹有無色差,同時對存在色差的位置進行標定。實驗結(jié)果表明:通過該方法可以有效的對布匹尤其是紋理較明顯的布匹進行色差檢測。
關(guān)鍵詞:CIELAB顏色空間;色差檢測;標定
中圖分類號:TB 文獻標識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.090
0 引言
在紡織印染行業(yè)中,印染布匹色差的檢驗在布匹質(zhì)量檢測中是一個非常重要的環(huán)節(jié),有著相當重要的意義,也是影響布匹質(zhì)量的主要因素之一。尤其是印染中生產(chǎn)的產(chǎn)品與標準樣品之間的色差的等級是質(zhì)量管理的一項重要指標。印染行業(yè)對工藝要求越來越高,然而在我國大多數(shù)企業(yè)仍然不是通過顏色的客觀檢測方法達到精確的控制,檢測過程中即使是專業(yè)的工人,也常常不能準確的評估染布的色差大小或等級。印染廠在實際生產(chǎn)過程中,經(jīng)常出現(xiàn)因為人為因素造成次品率超過預期的現(xiàn)象,產(chǎn)生很多未能達到要求的次品。這些次品必須進行返修,對這些次品要先進行幾次的剝色之后在進行染色,而返修意味著花費大量的人力、物力和時間成本,對環(huán)境造成更大的污染,同時還造成了一定的經(jīng)濟損失。
為了改進國內(nèi)印染廠關(guān)于素色布匹色差檢測的落后的狀況,改善國內(nèi)色差檢測基本靠人眼識別檢測的落后狀況,因此本文通過布匹分層加權(quán)結(jié)合模糊聚類算法提取特征值的方法進行色差檢測,具有不錯的現(xiàn)實意義。
1 顏色空間與色差公式
1.1 顏色空間
最為常見的顏色空間是RGB顏色空間。R、G、B分別表示紅綠藍三種顏色,可以表示自然界幾乎所有的顏色。雖然其結(jié)構(gòu)簡單且使用方便,但并顏色分布并不均勻,不符合人眼識辨顏色的習慣特性。
CIELAB顏色空間是由國際照明委員會(CIE)制定,它是一種與設備無關(guān)的顏色系統(tǒng),也是一種基于生理特征的顏色系統(tǒng)。但并不符合人眼這也就意味著,它是用數(shù)字化的方法來描述人的視覺感應,從而解決了不均勻的顏色空間給顏色評估帶來的影響。
CIELAB均勻顏色空間是一個三維體系,其顏色的立體分布如下圖所示。自從CIELAB顏色空間推出以來,在工業(yè)界得到了廣泛的應用,特別是在染料顏料制造、涂料、紡織印染、油墨、塑料著色等行業(yè)的產(chǎn)品顏色質(zhì)量控制中有著很重要的地位。
其中L為明度坐標,取值范圍是[0,100],表示從純黑到純白;表征顏色的亮度大小;a、b為色品坐標,a表示從紅色到綠色的范圍;b表示從黃色到藍色的范圍。
CIE制定此顏色空間,旨在解決 XYZ 顏色空間的物理距離與人眼的感知不相當?shù)膯栴}。三個坐標值可以由XYZ顏色空間的三屬性轉(zhuǎn)化而來,轉(zhuǎn)換公式如下:
1.2 色差公式
一般情況下,彩色圖像都是以RGB的方式進行存儲且方法簡單,但RGB顏色空間并不是均勻的,與人眼識別色彩的機理并不相符,在本方法中選擇了CIELAB顏色空間。
在標準光源D65均勻照射無外界干擾的情況下,色差單位為NBS,ΔE=1稱為1個NBS色差單位,但在實際環(huán)境中,工廠生產(chǎn)檢測中,很難做到和實驗室相同的環(huán)境,色差值的大小就不可以按照國際統(tǒng)一的標準來進行判斷,不同的生產(chǎn)商都會按照自己的色差檢測模型設定一套色差判別的標準。
2 色差檢測方法
2.1 算法流程
色差檢測算法的流程圖如圖1所示。
2.2 色差檢測
采集得到的圖像被劃分成了M×N塊子區(qū)域,自左向右,自上而下依次檢測。實驗過程中圖像被分割成10×10塊,以其中一塊為例,在CIELAB顏色空間中,采用求平均的方法進行色差計算,即求得被測布匹與標準樣之間的顏色差值再與設定的閾值比較。超過閾值時則判別為有色差并對其位置進行標定,無色差區(qū)域使用黑色方塊,有色差區(qū)域使用白色方塊。
當該區(qū)域的色差值小于設定的閾值時則判斷為合格繼續(xù)檢測下一塊區(qū)域,所有區(qū)域檢測完畢后若均滿足要求則可以判斷該被測布匹無色差。
3 檢測結(jié)果及分析
從兩種顏色的布匹色板上分別采集樣品,并與標準色樣進行色差比較。分別記作色號1與色號2。圖像1中對應的為色號1,其中(a)代表標準樣,(b),(c)代表被測樣,(a,b)表示圖2中(a)和(b)之間仿真后的色差值,(a,c)表示圖2中(a)和(c)之間仿真后的色差值。圖像2中對應的是色號2,其中(a)代表標準樣,(b),(c)代表被測樣,(b),(c)代表被測樣,(a,b)表示圖2中(a)和(b)之間仿真后的色差值,(a,c)表示圖3中(a)和(c)之間仿真后的色差值。針對這兩種不同顏色色號的布匹,利用以上的方法進行檢測,看是否符合人眼的感知特性。MATLAB仿真如上。
借助標準色板,閾值設定為6.0,如圖4(a,b)色差大小未超過閾值,從圖4(a,c)中可以看出被標上記號的區(qū)域出現(xiàn)色差。
和第一組色號的實驗數(shù)據(jù)相近,閾值設為6.0,如圖5(a,b)色差大小未超過閾值,圖5(a,c)中可見被做上記號的區(qū)域出現(xiàn)色差。
4 結(jié)論
通過對兩種不同顏色布匹色差檢測的實驗驗證,初步得到以下結(jié)論:
(1)該檢測算法對布匹的色差檢查有一定的效果,且符合人眼對色彩的視覺判斷。
(2)由于是在自然光照下采集的圖像,無法按照國際標準給定的閾值來作為判斷有無色差的依據(jù),最終通過實驗的方式給出了新的閾值。
(3)實驗過程中發(fā)現(xiàn),該算法受光線干擾的影響較大,光線照射的強弱直接對檢測結(jié)果會造成一定的影響。在實際應用中,應對光線的照射進行控制,使得光源保持穩(wěn)定。
參考文獻
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