CN108844634A - 颜色识别方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了颜色识别方法。所述方法的一具体实施方式包括：根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号；将红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号分别乘以红绿蓝标定系数，得到标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号；根据标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比；计算待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集中各个样本色的红绿蓝光占比的相似度，选择相似度最大的样本色作为所述待测物体的颜色。无论距离怎样变化，只能引起光强的变化，红绿蓝光的占比是不会变的，该实施方式提高颜色识别准确度。
Description
技术领域
本申请涉及颜色识别领域，具体的涉及颜色识别的方法。
背景技术
使用电子技术实现色彩识别是一项在不断发展的技术，在生产过程中，有人眼起主导作用的颜色识别工作，逐渐被颜色识别传感器所取代，例如，材料分拣、产品质检。其应用的领域不断扩展，在无人车、无人机、智能机器人、智能玩具中设置颜色识别功能以增加教育性、趣味性等。
各种颜色是由不同比例的红、绿、蓝三基色混合而成的。如果知道构成各种颜色的红、绿、蓝的值，则可以计算出物体的颜色。
现有技术，将接收的待测物体光，进行光电转换，将转换后的电信号映射成0-255间的数值，然后，与预存的样本参数进行比对。因距离引起的光的强度的变化，造成测量的准确性不高。
发明内容
本申请的目的在于提出一种改进的颜色识别方法，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
本申请提供了一种颜色识别方法，所述方法包括：根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号；所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号分别乘以存储的红绿蓝标定系数，得到标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，其中，所述红绿蓝标定系数是预先计算得到的；根据所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比；计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集中各个样本色的红绿蓝光占比的相似度，选择相似度最大的样本色作为所述待测物体的颜色。
在一些实施例中，所述预先计算红绿蓝标定系数，包括：在黑盒环境中，关闭红绿蓝三基色光源，将生成的电信号定义为零偏电信号；根据红绿蓝三基色探测光照射在白色物体上的反射光，生成黑盒红光电信号、黑盒绿光电信号、黑盒蓝光电信号；所述黑盒红光电信号、黑盒绿光电信号、黑盒蓝光电信号依次减去所述零偏电信号，得到纠正红光电信号、纠正绿光电信号、纠正蓝光电信号；从所述纠正红光电信号、所述纠正绿光电信号、所述纠正蓝光电信号中，选取电信号值最大的一个信号称为最大值信号；所述最大值信号依次除以所述纠正红光电信号、所述纠正绿光电信号、所述纠正蓝光电信号，得到红标定系数、绿标定系数、蓝标定系数。
在一些实施例中，所述根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，包括：对感应到的环境光进行光电转换，生成环境电信号；依次向所述待测物体发射红绿蓝三基色的探测光；根据所述待测物体反射的光生成所述待测物体的红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值；所述待测物体的红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值依次减去所述环境电信号，得到所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
在一些实施例中，所述根据所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比，包括：计算所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号的平方求和开根号的值；将所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号依次除以所述平方求和开根号的值，计算得到所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
在一些实施例中，所述根据所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比，包括：求所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号的和；将所述待测物体标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号依次除以所述求和的值，计算得到所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
在一些实施例中，所述计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集中各个样本色的红绿蓝光占比的相似度，选择相似度最大的样本色作为所述待测物体的颜色，包括：计算所述待测物体红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集合中每个样本色的红光占比、绿光占比、蓝光占比间的距离，得到距离集合，其中，所述距离是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离中的一种；选取所述距离集合中取值最小的距离所对应的样本色作为所述待测物体的颜色。
在一些实施例中，预先计算每个样本色的红绿蓝光占比，包括：在不同时间点、不同天气状况下，多次根据感应的环境光和样本色在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成该样本色的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号；根据多次生成的该样本色的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算该样本的红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值；根据该样本的红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值，计算得到该样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
在一些实施例中，所述的颜色识别方法还包括：计算与所述待测物体间的距离，只有在所述距离小于预设阈值时，才进行颜色识别。
在一些实施例中，所述电信号可以是电压信号、电流信号、调制后的电压信号、调制后的电流信号中的一种。
本申请提供的颜色识别方法，在识别待测物体颜色时，先滤除环境光的干扰，生成与反射光强度对应的红绿蓝光电信号，再计算红绿蓝光占比，从样本色集中选择红绿蓝光占比相似度最大的样本色作为待测物体的颜色，算法简练，同时，因无论测距离怎样变化，只能引起光强的变化，红绿蓝光的占比是不会变的，提高颜色识别准确性。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是根据本申请的颜色识别方法的一个实施例的流程图；
图2是对图1的流程图中的步骤101的分解流程图；
图3是对图1的流程图中的步骤102的分解流程图；
图4是计算每个样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
图1示出了根据本申请的颜色识别方法的一个实施例的流程图，所述颜色识别方法，包括以下步骤：
步骤101，根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
在RGB色彩模式中，光的三基色是红绿蓝(RGB,Red Green Blue)，各种颜色的光是由不同比例的红绿蓝三基色混合而成的。光强度是0～255范围内的强度值，通常分别用RGB表示红、绿、蓝光强度值。不同颜色的RGB的值不同。例如，纯红色RGB(255,0,0)，黑色RGB(0,0,0)等。不同颜色的待测物体对红绿蓝光的反射能力不同，例如，红色物体反射红色光而吸收其它颜色的光，黑色物体吸收所有颜色的光。
在本实施例中，发射红、绿、蓝三基色的探测光的光源是红绿蓝三基色发光二极管。可以是三个单色红绿蓝发光二极管，也可以是一个红绿蓝三色发光二极管，且该二极管在不同输入控制下，可发射红光、绿光、蓝光。
在本实施例中，利用光敏元件，感应光线的强弱，生成与光线强度对应的电信号。光敏元件可以是光敏电阻、光敏二极管中的一种。上述电信号可以是电压信号、电流信号、调制后的电压信号、调制后的电流信号中的一种。例如，光线越强，电流值越大。在测量物体颜色时，环境光会对测量结果产生干扰，所以，本申请为提高颜色识别的准确性而滤除环境光的干扰。
继续参考图2，在本实施例的一些可选的实现方式中，根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，包括如下步骤1011至步骤1014：
步骤1011，对感应到的环境光进行光电转换，生成环境电信号。
步骤1012，依次向待测物体发射红绿蓝三基色的探测光。
为避免光线间干扰，同一时间段最多只发射红光探测光、绿光探测光、蓝光探测光的一种。以预设的时间间隔，依次向待测物体发射红绿蓝三基色探测光。
步骤1013，根据上述待测物体反射的光生成该待测物体的红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值；
由步骤1012知，是以预设的时间间隔，依次向待测物体发射红绿蓝三基色探测光。然后分别接收红绿蓝三基色探测光照射到待测物体的反射光，并将各个反射光进行光电转换，生成红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值。即：首先，开启红光光源，向待测物体发射红光探测光，根据感应到的待测物体反射的红光生成红光电信号初值；然后，关闭红光光源，开启绿光光源，向待测物体发射绿光探测光，根据感应到的待测物体反射的绿光生成绿光电信号初值；最后，，关闭绿光光源，开启蓝光光源，向待测物体发射蓝光探测光，根据感应到的待测物体反射的蓝光生成蓝光电信号初值。环境光实时的发生变化，所以以尽可能短的时间间隔，感应环境光和向待测物体发射红绿蓝探测光。例如，100微秒、200微秒。
步骤1014，待测物体的红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值依次减去上述环境电信号，得到该待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
在本实施例的一些可选的实现方式中，可以在发射每种颜色的探测光之前，都先感测环境光，并生成环境电信号，利用生成的该颜色的电信号初值减去对应的环境电信号。
步骤102，待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号分别乘以红绿蓝标定系数，得到标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
发光二极管由含镓、砷、磷、氮等的化合物制成。不同颜色发光二极管具有不同的电压、电流参数。具有相同电压参数的不同颜色的发光二极管的发光强度不同，即使相同型号的同一颜色的发光二极管在相同的电气参数下发出的光的强度也会不同。同时，进行光电转换的光敏元器件对于不同颜色的光的灵敏性不同。为到达白平衡的效果，需要对颜色进行标定。然后将上述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号分别乘以红绿蓝标定系数，得到标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
继续参考图3，示出了预先计算红绿蓝标定系数的方法，包括如下步骤1021至步骤1025：
步骤1021，在黑盒环境中，关闭红绿蓝三基色光源，将生成的电信号定义为零偏电信号。
步骤1022，根据红绿蓝三基色探测光照射在白色物体上的反射光，生成黑盒红光电信号、黑盒绿光电信号、黑盒蓝光电信号。
步骤1023，黑盒红光电信号、黑盒绿光电信号、黑盒蓝光电信号依次减去上述零偏电信号，得到纠正红光电信号、纠正绿光电信号、纠正蓝光电信号。
步骤1024，从纠正红光电信号、纠正绿光电信号、纠正蓝光电信号中，选取电信号值最大的一个信号称为最大值信号。
步骤1025，最大值信号依次除以纠正红光电信号、纠正绿光电信号、纠正蓝光电信号，得到红标定系数、绿标定系数、蓝标定系数。
步骤103，根据标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
在本实施例中，根据标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比，包括：
首先，计算标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号的平方求和开根号的值。
然后，将标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号依次除以上述平方求和开根号的值，计算得到上述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
在本实施例的一些可选的实现方式中，根据标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比，包括：
首先，求标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号的和。
然后，将标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号依次除以上述求和的值，计算得到上述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
步骤104，计算待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集中各个样本色的红绿蓝光占比的相似度，选择相似度最大的样本色作为所述待测物体的颜色。
在本实施例中，可以通过相似度算法，从存储的样本色集中选择一个红绿蓝光占比与待测物体的红绿蓝占比最相近的一个样本色，作为上述待测物体的颜色。例如，余弦相似度算法。
在本实施例的一些可选的实现方式中，可以通过距离算法从样本色集中选择一样本色作为待测物体的颜色，包括如下步骤：
首先，将待测物体红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集合中每个样本色的红光占比、绿光占比、蓝光占比间的距离，得到距离集合，其中，上述距离是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离中的一种。
其次，选取上述距离集合中取值最小的距离所对应的样本色作为所述待测物体的颜色。
继续参考图4，示出了预先计算每个样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比的方法，包括如下步骤1041至步骤1043：
步骤1041，在不同时间点、不同天气状况下，多次根据感应的环境光和样本色在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成该样本色的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
时间、天气状况直接影响环境光，进而影响到样本色的测量，所以选择在不同的时间点、不同的天气状况的情景下，对同一样本色进行多次测量，得到该样本的多组的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。此处的样本色为不同颜色的标准色卡。例如，选择12个标准色卡作为样本，该12个标准色卡的颜色依次是：红色、绿色、蓝色、黑色、白色、天蓝、果绿、棕色、黄色、灰色、紫色、橙色。
步骤1042，根据多次生成的该样本色的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算该样本的红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值。
同一颜色的电信号相加求和再除以该颜色电信号的个数，得到该颜色电信号均值。
步骤1043，根据该样本的红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值，计算得到该样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
同步骤103，有两种方法计算该样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。第一种，计算样本红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值的平方求和开根号的值；将样本红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值依次除以上述平方求和开根号的值，计算得到样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。第二种，求样本红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值的和；将样本红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值的依次除以上述求和的值，计算得到样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
在同一实施例中，应采用相同的方法计算待测物及每个样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
同一物体颜色，距离越远，可感应的反射光越弱，且当距离较远时，红绿蓝三色数值差异较小，容易误识别颜色。所以在本实施例的一些可选的实现方式中，先测量与待测物体的距离，只有在上述距离小于预设阈值时，才进行颜色识别。
在本实施例中，先滤除环境光的干扰，生成与反射光强度对应的红绿蓝光电信号，再计算红绿蓝光占比，从样本色集中选择红绿蓝光占比相似度最大的样本色作为待测物体的颜色，算法简练，同时，因无论测距离怎样变化，只能引起光强的变化，红绿蓝光的占比是不会变的，提高颜色识别准确性。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (9)
1.一种颜色识别方法，其特征在于，所述方法包括：
根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号；
所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号分别乘以存储的红绿蓝标定系数，得到标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，其中，所述红绿蓝标定系数是预先计算得到的；
根据所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比；
计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集中各个样本色的红绿蓝光占比的相似度，选择相似度最大的样本色作为所述待测物体的颜色。
2.根据权利要求1所述的颜色识别方法，其特征在于，所述预先计算红绿蓝标定系数，包括：
在黑盒环境中，关闭红绿蓝三基色光源，将生成的电信号定义为零偏电信号；
根据红绿蓝三基色探测光照射在白色物体上的反射光，生成黑盒红光电信号、黑盒绿光电信号、黑盒蓝光电信号；
所述黑盒红光电信号、所述黑盒绿光电信号、所述黑盒蓝光电信号依次减去所述零偏电信号，得到纠正红光电信号、纠正绿光电信号、纠正蓝光电信号；
从所述纠正红光电信号、所述纠正绿光电信号、所述纠正蓝光电信号中，选取电信号值最大的一个信号称为最大值信号；
所述最大值信号依次除以所述纠正红光电信号、所述纠正绿光电信号、所述纠正蓝光电信号，得到红标定系数、绿标定系数、蓝标定系数。
3.根据权利要求1所述的颜色识别方法，其特征在于，所述根据感应的环境光和待测物体在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，包括：
对感应到的环境光进行光电转换，生成环境电信号；
依次向所述待测物体发射红绿蓝三基色的探测光；
根据所述待测物体反射的光生成所述待测物体的红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值；
所述待测物体的红光电信号初值、绿光电信号初值、蓝光电信号初值依次减去所述环境电信号，得到所述待测物体的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号。
4.根据权利要求3所述的颜色识别方法，其特征在于，所述根据所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比，包括：
计算所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号的平方求和开根号的值；
将所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号依次除以所述平方求和开根号的值，计算得到所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
5.根据权利要求3所述的颜色识别方法，其特征在于，所述根据所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比，包括：
求所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号的和；
将所述标定后的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号依次除以所述求和的值，计算得到所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
6.根据权利要求1所述的颜色识别方法，其特征在于，所述计算所述待测物体的红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集中各个样本色的红绿蓝光占比的相似度，选择相似度最大的样本色作为所述待测物体的颜色，包括：
计算所述待测物体红光占比、绿光占比、蓝光占比与存储的样本色集合中每个样本色的红光占比、绿光占比、蓝光占比间的距离，得到距离集合，其中，所述距离是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离中的一种；
选取所述距离集合中取值最小的距离所对应的样本色作为所述待测物体的颜色。
7.根据权利要求1所述的颜色识别方法，其特征在于，预先计算每个样本色的红绿蓝光占比，包括：
在不同时间点、不同天气状况下，多次根据感应的环境光和样本色在红绿蓝三基色的探测光下的反射光，生成该样本色的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号；
根据多次生成的该样本色的红光电信号、绿光电信号、蓝光电信号，计算该样本的红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值；
根据该样本的红光电信号均值、绿光电信号均值、蓝光电信号均值，计算得到该样本的红光占比、绿光占比、蓝光占比。
8.根据权利1所述的颜色识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算与所述待测物体间的距离，只有在所述距离小于预设阈值时，才进行颜色识别。
9.根据权利1-8之一所述的颜色识别方法，其特征在于，所述电信号可以是电压信号、电流信号、调制后的电压信号、调制后的电流信号中的一种。
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