CN116642827A - 基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法及系统,包括以下步骤:a)对高光谱成像仪器进行预热及黑白板矫正处理;b)将待测试的贴衬织物试样批量放置于高光谱成像仪下方载物台;c)将评定用标准灰色样卡放置于贴衬织物旁;d)采集高光谱图像;e)提取待检测区域的高光谱数据;f)提取标准灰色样卡各级所对应的高光谱数据等;与现有技术相比,可以实现大批量检测,具有高效的特点,非专业人员也可进行操作,具有更广泛的适用范围。
Description
【技术领域】
本发明涉及纺织品色牢度检测的技术领域,特别是一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法及系统的技术领域。
【背景技术】
贴衬织物是指在纺织品色牢度试验中与受试织物相接触的标准白布。行业上通过对贴衬织物的沾色等级进行评定来确定纺织品的色牢度,其中包括人工评级和仪器评级。人工评级通过技术人员对比贴衬织物与标准灰卡的色差得出结论,其结果主观性较大。仪器评级主要依靠GB/T32598-2016标准,利用分光仪、数码测色仪等获得贴衬织物的颜色信息,通过色差计算转换为评定沾色用灰卡的级数。由于仪器评级法主要分析的是样本的色度值,而织物真实的颜色往往受到组织、涂料等各种因素的影响,很多试样无法通过仪器评级。在行业上,主要以人工评级的方法为主。此外,上述两种方法都只能对待评定贴衬织物进行逐一分析定级,无法做到大批量检验,在行业应用中大大耗费劳力物力。
如何对色牢度检测进行数字化,并且提高检测的准确率,是业内学者一直研究的内容。《申请号为:CN201910763827.0的一种纺织品色牢度的检测评级系统及检测评级方法》、《申请号为:CN202210436425.1的一种基于图像处理的纺织品色牢度检测方法及系统》等均提出了数字化检测色牢度的方法,但以上方法仍以色差计算为主,并且无法做到大批量检测。
目前人工评级法主要依靠专业人员在标准暗箱环境对照样卡逐一评级,评级结果主观性强,效率低下,无法做到大批量检测。
仪器评级法测的是试样的色度值,测得的结果往往不能代表真实的织物试样颜色,更不适用于一些特定组织和涂料的试样,最终结果也需要专业人员进行色差换算才可实现。
其他一些学者提出的一些色牢度评级方法主要通过图像处理把试样图片像素点的图像信息转换为颜色信息,与仪器法色度值转化无本质上的不同。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题,提出一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法及系统,可以实现大批量检测,具有高效的特点,非专业人员也可进行操作,具有更广泛的适用范围。
为实现上述目的,本发明提出了一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,包括以下步骤:
a)对高光谱成像仪器进行预热及黑白板矫正处理;
打开高光谱成像仪及配套设备,预热15~30分钟,将矫正用的白板放在成像仪下方,采集白板数据,再盖上成像仪镜头,采集黑板数据,按照下式进行矫正:
式中:Rref为反射率矫正后的高光谱图像;Rraw为原始高光谱图像;Rwhite为白板数据;Rdark为黑板数据;
b)将待测试的贴衬织物试样批量放置于高光谱成像仪下方载物台;
c)将评定用标准灰色样卡放置于贴衬织物旁;
d)采集高光谱图像;
e)提取待检测区域的高光谱数据;
f)提取标准灰色样卡各级所对应的高光谱数据;
g)对步骤e、f提取的高光谱数据进行预处理,以去除外界因素对高光谱数据的影响;
数据预处理是为了消除或者减弱外界环境对光谱的影响,实现原始数据的挖掘,通过一阶导数处理、归一化处理和多元散射矫正处理的一种或多种方式联合使用对数据预处理;
h)计算与标准灰色样卡每一级高光谱数据之间的光谱相似度;
光谱相似度度量方法包括但不限于欧氏距离度量法和光谱角度量法,
i)按相似度最近的光谱所对应的样卡级别输出沾色等级。
作为优选,所述a)步骤中的高光谱成像仪采用GaiaField-V10E高光谱成像仪,光谱范围为:400~1000nm。
作为优选,所述b)步骤中使得每一个试样的数据均可被高光谱成像仪采集。
作为优选,所述c)步骤中使得标准灰色样卡的数据可以被高光谱成像仪采集。
作为优选,所述d)步骤中为同时采集了贴衬织物试样和标准灰色样卡的高光谱信息,所述e)步骤中为选取待检测区域,提取选定目标区域的所有像素点的平均光谱信息。
作为优选,所述f)步骤中在包含标准灰色样卡的高光谱图像中,选取每一级所对应区域的平均光谱数据,总共包含9个沾色等级分别为:1级,1-2级,2级,2-3级,3级,3-4级,4级,4-5级,5级,获得各沾色等级的光谱信息共9个。
作为优选,所述g)步骤中采用归一化处理,将获得的数据,按照如下公示进行处理:
其中,Xnorm为归一化之后的光谱数据,X为原始光谱数据,Xmax和Xmin分别为原始光谱数据中的最大值和最小值。
作为优选,所述h)步骤中采用光谱角度量法,两光谱向量之间的光谱角定义为θ,按如下方式计算:
其中,Xi为待评定的贴衬织物的高光谱数据,Yi为9个沾色等级所对应的高光谱数据。
作为优选,所述i)步骤中按照步骤8中的计算结果,待评定的贴衬织物的高光谱数据与哪一级所对应的高光谱数据之间的光谱角最小,即按此等级输出沾色等级。
一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级系统,包括高光谱成像仪、若干卤素灯、标准灰色样卡、载物台、待测贴衬织物和计算机,所述载物台上放置有标准灰色样卡和待测贴衬织物,所述高光谱成像仪位于载物台上方并与计算机连接,所述卤素灯位于载物台的周边上方。
本发明的有益效果:本发明只需测得待测贴衬织物试样的高光谱图像,将其代入评级模型系统当中,即可自动输出色牢度评级结果,非专业人员也可进行操作;可以同时获取多个试样的高光谱图像,因此可以实现大批量检测,具有高效的特点;获取试样在400nm-900nm可见光波段的反射率光谱信息,在进行模型训练建立色牢度评级模型,非依靠色度值及色差计算实现色牢度评级。而试样真实的颜色与可见光的波段一一对应,因此本方案比仪器评级法具有更广泛的适用范围。与现有技术相比,可以实现大批量检测,具有高效的特点,非专业人员也可进行操作,具有更广泛的适用范围。
本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
【附图说明】
图1是本发明一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级系统的结构示意图;
图2是贴衬织物沾色等级评级方法流程图;
图3是待评定贴衬织物光谱曲线示例;
图4是标准灰色样卡的光谱曲线示例。
图中:1-高光谱成像仪、2-卤素灯、3-标准灰色样卡、4-载物台、5-待测贴衬织物、6-计算机。
【具体实施方式】
参阅图2、图3和图4,本发明一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,包括以下步骤:
a)对高光谱成像仪器进行预热及黑白板矫正处理;
打开高光谱成像仪及配套设备,预热20分钟,将矫正用的白板放在成像仪下方,采集白板数据,再盖上成像仪镜头,采集黑板数据,按照下式进行矫正:
式中:Rref为反射率矫正后的高光谱图像;Rraw为原始高光谱图像;Rwhite为白板数据;Rdark为黑板数据;
b)将待测试的贴衬织物试样批量放置于高光谱成像仪下方载物台;
c)将评定用标准灰色样卡放置于贴衬织物旁;
d)采集高光谱图像;
e)提取待检测区域的高光谱数据;
f)提取标准灰色样卡各级所对应的高光谱数据;
g)对步骤e、f提取的高光谱数据进行预处理,以去除外界因素对高光谱数据的影响;
数据预处理是为了消除或者减弱外界环境对光谱的影响,实现原始数据的挖掘,通过一阶导数处理、归一化处理和多元散射矫正处理的一种或多种方式联合使用对数据预处理;
h)计算与标准灰色样卡每一级高光谱数据之间的光谱相似度;
光谱相似度度量方法包括但不限于欧氏距离度量法和光谱角度量法,
i)按相似度最近的光谱所对应的样卡级别输出沾色等级。
所述a)步骤中的高光谱成像仪采用GaiaField-V10E高光谱成像仪,光谱范围为:400~1000nm。
所述b)步骤中使得每一个试样的数据均可被高光谱成像仪采集。
所述c)步骤中使得标准灰色样卡的数据可以被高光谱成像仪采集。
所述d)步骤中为同时采集了贴衬织物试样和标准灰色样卡的高光谱信息,所述e)步骤中为选取待检测区域,提取选定目标区域的所有像素点的平均光谱信息。
所述f)步骤中在包含标准灰色样卡的高光谱图像中,选取每一级所对应区域的平均光谱数据,总共包含9个沾色等级分别为:1级,1-2级,2级,2-3级,3级,3-4级,4级,4-5级,5级,获得各沾色等级的光谱信息共9个。
所述g)步骤中采用归一化处理,将获得的数据,按照如下公示进行处理:
其中,Xnorm为归一化之后的光谱数据,X为原始光谱数据,Xmax和Xmin分别为原始光谱数据中的最大值和最小值。
所述h)步骤中采用光谱角度量法,两光谱向量之间的光谱角定义为θ,按如下方式计算:
其中,Xi为待评定的贴衬织物的高光谱数据,Yi为9个沾色等级所对应的高光谱数据。
所述i)步骤中按照步骤8中的计算结果,待评定的贴衬织物的高光谱数据与哪一级所对应的高光谱数据之间的光谱角最小,即按此等级输出沾色等级。
参阅图1,一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级系统,包括高光谱成像仪 1、若干卤素灯 2、标准灰色样卡 3、载物台 4、待测贴衬织物5和计算机6,所述载物台4上放置有标准灰色样卡3和待测贴衬织物5,所述高光谱成像仪1位于载物台4上方并与计算机6连接,所述卤素灯2位于载物台4的周边上方。
上述实施例是对本发明的说明,不是对本发明的限定,任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:包括以下步骤:
a)对高光谱成像仪器进行预热及黑白板矫正处理;
打开高光谱成像仪及配套设备,预热15~30分钟,将矫正用的白板放在成像仪下方,采集白板数据,再盖上成像仪镜头,采集黑板数据,按照下式进行矫正:
式中:Rref为反射率矫正后的高光谱图像;Rraw为原始高光谱图像;Rwhite为白板数据;Rdark为黑板数据;
b)将待测试的贴衬织物试样批量放置于高光谱成像仪下方载物台;
c)将评定用标准灰色样卡放置于贴衬织物旁;
d)采集高光谱图像;
e)提取待检测区域的高光谱数据;
f)提取标准灰色样卡各级所对应的高光谱数据;
g)对步骤e、f)提取的高光谱数据进行预处理,以去除外界因素对高光谱数据的影响;
数据预处理是为了消除或者减弱外界环境对光谱的影响,实现原始数据的挖掘,通过一阶导数处理、归一化处理和多元散射矫正处理的一种或多种方式联合使用对数据预处理;
h)计算与标准灰色样卡每一级高光谱数据之间的光谱相似度;
光谱相似度度量方法包括但不限于欧氏距离度量法和光谱角度量法,
i)按相似度最近的光谱所对应的样卡级别输出沾色等级。
2.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述a)步骤中的高光谱成像仪采用GaiaField-V10E高光谱成像仪,光谱范围为:400~1000nm。
3.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述b)步骤中使得每一个试样的数据均可被高光谱成像仪采集。
4.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述c)步骤中使得标准灰色样卡的数据可以被高光谱成像仪采集。
5.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述d)步骤中为同时采集了贴衬织物试样和标准灰色样卡的高光谱信息,所述e)步骤中为选取待检测区域,提取选定目标区域的所有像素点的平均光谱信息。
6.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述f)步骤中在包含标准灰色样卡的高光谱图像中,选取每一级所对应区域的平均光谱数据,总共包含9个沾色等级分别为:1级,1-2级,2级,2-3级,3级,3-4级,4级,4-5级,5级,获得各沾色等级的光谱信息共9个。
7.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述g)步骤中采用归一化处理,将获得的数据,按照如下公示进行处理:
其中,Xnorm为归一化之后的光谱数据,X为原始光谱数据,Xmax和Xmin分别为原始光谱数据中的最大值和最小值。
8.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述h)步骤中采用光谱角度量法,两光谱向量之间的光谱角定义为θ,按如下方式计算:
其中,Xi为待评定的贴衬织物的高光谱数据,Yi为9个沾色等级所对应的高光谱数据。
9.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述i)步骤中按照步骤8)中的计算结果,待评定的贴衬织物的高光谱数据与哪一级所对应的高光谱数据之间的光谱角最小,即按此等级输出沾色等级。
10.一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级系统,其特征在于:包括高光谱成像仪(1)、若干卤素灯(2)、标准灰色样卡(3)、载物台(4)、待测贴衬织物(5)和计算机(6),所述载物台(4)上放置有标准灰色样卡(3)和待测贴衬织物(5),所述高光谱成像仪(1)位于载物台(4)上方并与计算机(6)连接,所述卤素灯(2)位于载物台(4)的周边上方。
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CN116893134B (zh) * | 2023-09-11 | 2023-11-14 | 佛山市杰德纺织有限公司 | 一种牛仔布耐色牢度测试方法 |
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