CN108198226A - 一种陶瓷颜色识别方法、电子设备、存储介质及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种陶瓷颜色识别方法,包括以下步骤:模型构建步骤:构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;图像获取步骤:通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;结果获取步骤:根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。本发明还提供了一种电子设备、计算机可读存储介质和陶瓷颜色识别装置。本发明的陶瓷颜色识别方法通过将获取到的陶瓷颜色与陶瓷颜色模型中预先建立的颜色模型进行比对,以得到当前陶瓷颜色所对应的色号,从而完成陶瓷颜色的识别。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像识别技术领域,尤其涉及一种陶瓷颜色识别方法、电子设备、存储介质及装置。
背景技术
目前,机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个5178型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的之一在于提供一种陶瓷颜色识别方法,其能解决陶瓷颜色自动识别的技术问题。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备,其能解决陶瓷颜色自动识别的技术问题。
本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质,其能解决陶瓷颜色自动识别的技术问题。
本发明的目的之四在于提供一种陶瓷颜色识别装置,其能解决陶瓷颜色自动识别的技术问题。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现:
一种陶瓷颜色识别方法,包括以下步骤:
模型构建步骤:构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;
图像获取步骤:通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;
结果获取步骤:根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。
进一步地,所述陶瓷的图像信息还包括定位孔以及陶瓷色块图像;所述图像获取步骤之后还包括花纹识别步骤,所述花纹识别步骤具体包括以下子步骤:
根据获取到的定位孔的大小及位置以得各陶瓷色块图像的大小及位置;
将各陶瓷色块图像的大小及位置与花纹模型进行比对,如果不一致,则发出预警信息。
进一步地,所述定位孔的直径为4cm。
进一步地,在结果获取步骤之后还包括预警步骤:将该陶瓷所对应的颜色色号与预设色号进行比对,如果不一致,则发出预警信息。
进一步地,在图像获取步骤之后还包括亮度处理步骤:对获取到的图像信息进行亮度自适应与均衡处理。
进一步地,所述颜色色号总共有80个。
进一步地,所述摄像机采用的是工业摄像机,该工业摄像机的摄像像素值采用300万-500万之间的任意一像素值。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现本发明目的之一中任意一项所述的陶瓷颜色识别方法。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明目的之一中任意一项所述的陶瓷颜色识别方法。
本发明的目的之四采用如下技术方案实现:
一种陶瓷颜色识别装置,包括以下模块:
模型构建模块:用于构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;
图像获取模块:用于通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;
结果获取模块:用于根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明的陶瓷颜色识别方法通过将获取到的陶瓷颜色与陶瓷颜色模型中预先建立的颜色模型进行比对,以得到当前陶瓷颜色所对应的色号,从而完成陶瓷颜色的识别。
附图说明
图1为实施例一的陶瓷颜色识别方法的流程图;
图2为实施例二的陶瓷颜色识别装置的结构图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一:
如图1所示,本实施例提供了一种陶瓷颜色识别方法,包括以下步骤:
S1:构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;所述颜色色号总共有80个。陶瓷行业的视觉色差检测主要用于陶瓷颜色及花纹的在线检测及分拣。由于陶瓷产品的颜色划分并不是以单色进行标准进行的,而是以复合或变化的,以人的主观感觉为主的混合色差划分,因此,必须使用机器学习模式进行划分;色块自动提出及划分。根据色块颜色的变化幅度,将一定幅度的范围内的图像区域区分出来。色块是图形识别的基础。由于标准颜色达到数百万种,实际上在产品检测过程中并不需要使用如此大规模的颜色种类。将颜色划分为255种以内。在实际操作的过程中,选取80种色号来进行区分,80种颜色色号已经可以基本满足当前用户对颜色的要求。通过机器识别用户其可以识别出来2度的颜色差异,而人眼只能够识别5度以上的差异,故而在颜色识别方面,机器存在着更为优异的性能。
S2:通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;所述摄像机采用的是工业摄像机,该工业摄像机的摄像像素值采用300万-500万之间的任意一像素值。摄像头精度高时会导致运算时长增加。但会带来测量精度的增长。一般将摄像像素设定在300-500万即可。采用工业摄像机的目的是因为工业摄像机具有较高的快门速度,这样的话,可以比较好的获取到的陶瓷的图像信息。并且其像素采用300-500万,是因为如果采取的像素过大,则会造成处理时间加长,并且如果精度过高的话,还会比较容易产生识别错误率大幅提升的问题。故而采用300-500万之间的像素能够达到比较好的识别效果。
除了上述的识别颜色,还可以对花纹进行识别,在进行花纹识别的时候,需要设定一个基准点,在本实施例中,设定的基准点为定位孔,该定位孔可以为圆形,也可以为正方形,最为优选的采用圆形定位孔,且该定位孔的直径为4cm,所述陶瓷的图像信息还包括定位孔以及陶瓷色块图像;所述图像获取步骤之后还包括花纹识别步骤,所述花纹识别步骤具体包括以下子步骤:
根据获取到的定位孔的大小及位置以得各陶瓷色块图像的大小及位置;根据获取到的定位孔的大小及位置,根据人眼聚焦采用两个参照点计算同一象素的位置进而算出象素所在空间点的深度。另外,人眼聚焦首先是从图像的中间往外围看。机器学习算法遵循这个原理。根据时间属性,调节RGB的相对值。首先根据RBG的相对值,算出亮度,然后,再将亮度进行平均值均衡处理。在进行亮度均衡化的时候采用七度空间模型进行计算;将七度空间全部矢量化,每一个纬度的变化,必须影响其他纬度的变化。七度空间是一个立体空间。RGB三个纬度的变化,是象素的颜色发生变化。XYZ三个纬度的变化,是象素的空间坐标发生变化。T纬度变化,是象素的时间属性变化。在调用时,先设定象素的空间属性(XYZ),然后,再指定时间属性(T)。最后计算和输出象素的颜色属性(RGB)。
将各陶瓷色块图像的大小及位置与花纹模型进行比对,如果不一致,则发出预警信息。对亮度敏感的场景要示灯光分布采用医用无影灯模式分布。对亮度不敏感场景只需要照射的光是无偏色的白光即可,这里灯分布只是针对光源进行处理。
S3:根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。
S4:将该陶瓷所对应的颜色色号与预设色号进行比对,如果不一致,则发出预警信息。步骤S3和步骤S4其主要是为了对操作人员进行相应的提示,当获取到的颜色并不是工厂所需要的颜色的时候,需要对其进行相应的提醒,然后将该异常的陶瓷拿取出来,进行销毁以避免影响该瓷砖生产的品质。
本发明的陶瓷颜色识别方法通过将获取到的陶瓷颜色与陶瓷颜色模型中预先建立的颜色模型进行比对,以得到当前陶瓷颜色所对应的色号,从而完成陶瓷颜色的识别。本发明能够得到比较优异的效果,在识别速度和识别准确率上都处于一个比较高的水平。
实施例二:
如图2所示,本实施例提供了一种陶瓷颜色识别装置,包括以下模块:
模型构建模块:用于构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;
图像获取模块:用于通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;
结果获取模块:用于根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。
实施例三
实施例三公开了一种电子设备,该电子设备包括处理器、存储器以及程序,其中处理器和存储器均可采用一个或多个,程序被存储在存储器中,并且被配置成由处理器执行,处理器执行该程序时,实现实施例一的陶瓷颜色识别方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。
实施例四
实施例四公开了一种可读的计算机存储介质,该存储介质用于存储程序,并且该程序被处理器执行时,实现实施例一的陶瓷颜色识别方法。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的基于内容更新通知方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述基于内容更新通知装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种陶瓷颜色识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
模型构建步骤:构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;
图像获取步骤:通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;
结果获取步骤:根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。
2.如权利要求1所述的陶瓷颜色识别方法,其特征在于,所述陶瓷的图像信息还包括定位孔以及陶瓷色块图像;所述图像获取步骤之后还包括花纹识别步骤,所述花纹识别步骤具体包括以下子步骤:
根据获取到的定位孔的大小及位置以得各陶瓷色块图像的大小及位置;
将各陶瓷色块图像的大小及位置与花纹模型进行比对,如果不一致,则发出预警信息。
3.如权利要求2所述的陶瓷颜色识别方法,其特征在于,所述定位孔的直径为4cm。
4.如权利要求1所述的陶瓷颜色识别方法,其特征在于,在结果获取步骤之后还包括预警步骤:将该陶瓷所对应的颜色色号与预设色号进行比对,如果不一致,则发出预警信息。
5.如权利要求1所述的陶瓷颜色识别方法,其特征在于,在图像获取步骤之后还包括亮度处理步骤:对获取到的图像信息进行亮度自适应与均衡处理。
6.如权利要求1-5中任意一项所述的陶瓷颜色识别方法,其特征在于,所述颜色色号总共有80个。
7.如权利要求1-5中任意一项所述的陶瓷颜色识别方法,其特征在于,所述摄像机采用的是工业摄像机,该工业摄像机的摄像像素值采用300万-500万之间的任意一像素值。
8.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7中任意一项所述的陶瓷颜色识别方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的陶瓷颜色识别方法。
10.一种陶瓷颜色识别装置,其特征在于,包括以下模块:
模型构建模块:用于构建陶瓷的颜色识别模型,所述颜色识别模型包括多个颜色色号;
图像获取模块:用于通过摄像机获取当前的陶瓷的图像信息,所述图像信息包括颜色信息;
结果获取模块:用于根据图像信息与颜色识别模型进行比对以得该陶瓷所对应的颜色色号。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109190644A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-01-11 | 深圳市联新移动医疗科技有限公司 | 一种基于颜色的针剂类药品识别方法、设备及存储介质 |
CN111160476A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 佛山喀视科技有限公司 | 一种生成色差检测模型、瓷砖分色方法及装置 |
CN109740614B (zh) * | 2018-11-20 | 2024-01-23 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种获取用于叶雕的叶片背景图的方法及装置 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2419595Y (zh) * | 2000-04-28 | 2001-02-14 | 欧汝登 | 墙地砖颜色、纹理、花色图案色差检测装置 |
CN1499438A (zh) * | 2002-11-06 | 2004-05-26 | 松下电器产业株式会社 | 花纹图案识别装置 |
CN102521564A (zh) * | 2011-11-22 | 2012-06-27 | 常熟市董浜镇华进电器厂 | 基于颜色和形状识别茶叶的方法 |
CN103440503A (zh) * | 2013-09-12 | 2013-12-11 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种车辆车身颜色检测识别方法 |
CN105069779A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-11-18 | 童垸林 | 一种建筑陶瓷表面花纹图案质量检测方法 |
CN105606542A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-05-25 | 京东方科技集团股份有限公司 | 颜色识别装置及颜色识别方法 |
CN105787508A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-07-20 | 青岛大学 | 纺织品颜色识别方法及系统 |
CN106709959A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-05-24 | 成都市极米科技有限公司 | 巧板识别方法、装置及电子设备 |
-
2018
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2419595Y (zh) * | 2000-04-28 | 2001-02-14 | 欧汝登 | 墙地砖颜色、纹理、花色图案色差检测装置 |
CN1499438A (zh) * | 2002-11-06 | 2004-05-26 | 松下电器产业株式会社 | 花纹图案识别装置 |
CN102521564A (zh) * | 2011-11-22 | 2012-06-27 | 常熟市董浜镇华进电器厂 | 基于颜色和形状识别茶叶的方法 |
CN103440503A (zh) * | 2013-09-12 | 2013-12-11 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种车辆车身颜色检测识别方法 |
CN105069779A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-11-18 | 童垸林 | 一种建筑陶瓷表面花纹图案质量检测方法 |
CN105787508A (zh) * | 2016-02-22 | 2016-07-20 | 青岛大学 | 纺织品颜色识别方法及系统 |
CN105606542A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-05-25 | 京东方科技集团股份有限公司 | 颜色识别装置及颜色识别方法 |
CN106709959A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-05-24 | 成都市极米科技有限公司 | 巧板识别方法、装置及电子设备 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109190644A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-01-11 | 深圳市联新移动医疗科技有限公司 | 一种基于颜色的针剂类药品识别方法、设备及存储介质 |
CN109190644B (zh) * | 2018-09-20 | 2021-06-08 | 深圳市联新移动医疗科技有限公司 | 一种基于颜色的针剂类药品识别方法、设备及存储介质 |
CN109740614B (zh) * | 2018-11-20 | 2024-01-23 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种获取用于叶雕的叶片背景图的方法及装置 |
CN111160476A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 佛山喀视科技有限公司 | 一种生成色差检测模型、瓷砖分色方法及装置 |
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