CN117372334A - 基于图像数据的纺织品色差检测方法 - Google Patents
基于图像数据的纺织品色差检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117372334A CN117372334A CN202311156935.4A CN202311156935A CN117372334A CN 117372334 A CN117372334 A CN 117372334A CN 202311156935 A CN202311156935 A CN 202311156935A CN 117372334 A CN117372334 A CN 117372334A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- color
- textile
- color difference
- value
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000004753 textile Substances 0.000 title claims abstract description 70
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N prednisone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3C(=O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N 0.000 claims abstract description 17
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims abstract description 9
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 3
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30124—Fabrics; Textile; Paper
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
本发明属于纺织品色差检测技术领域，且公开了基于图像数据的纺织品色差检测方法，具体操作步骤如下：首先建立标准库，将已知的和准确的颜色样本记录起来，当做纺织品颜色的标准样板，并且通过专业的色彩测量仪器。本发明通过使用成像设备来获取待检测纺织品的图像，使得转化为C I ELAB颜色空间，并且通过检测来的实际颜色值与标准纺织品样本的颜色值在C I ELAB颜色空间中形成的差值，使得通过C I ELAB公式计算出ΔE，然后通过ΔE与设定的色差阈值进行比较，使得判断纺织品颜色是否合格，同时将检测数据进行显示记录，从而方便操作人员以图像数据方式对纺织品色差进行检测，使得有效避免检测结构出现误差，且提高了检测效率。
Description
技术领域
本发明属于纺织品色差检测技术领域，具体为基于图像数据的纺织品色差检测方法。
背景技术
纺织品是一种纺织加工而成的产品，其纺织品具有多样性，随着纺织品工业的不断发展，产品质量的一致性和色彩一致性对于生产企业和消费者变得越来越重要，进而需要对纺织品的色差进行检查，而传统的色差检测方法一般通过色差测试仪或标准纺织品样品进行对比进行检测，进而这种方式的检测方法是否存在色差和较为繁琐且效率低下，同时容易受到人员的身体状态影响而导致检测结果误差较大，影响纺织品的生产质量，因此需要对其进行改进。
发明内容
本发明的目的在于提供基于图像数据的纺织品色差检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于图像数据的纺织品色差检测方法，具体操作步骤如下：
S1、首先建立标准库，将已知的和准确的颜色样本记录起来，当做纺织品颜色的标准样板，并且通过专业的色彩测量仪器，测量标准样本的颜色值；
S2、同时需要通过摄像头或其它成像设备来获取纺织品的图像，并且对图像进行预处理，用来提高图形质量；
S3、然后将所拍摄的图像转换为CIELAB的颜色空间；
S4、随后通过实际颜色值与标准颜色值在CIELAB颜色空间中的ΔL、Δa和Δb差异，根据CIELAB公式来计算得到的色差值ΔE；
S5、设置合适的色差阈值，将计算得到的ΔE值与设定的阈值进行比较，来确定纺织品颜色是否符合要求；
S6、设置报警机制，以便在检测到不合格颜色差时及时发出警报，同时将色差检测结果以图形化界面的方式进行显示，帮助其实时监控纺织品的质量。
优选地，所述步骤S1中标准库是经过认证的标准色板或者由专业仪器测量得到的真实纺织品样本，标准库覆盖整个色彩范围，以便在比较时能够准确地找到最相似的标准颜色。
优选地，所述步骤S2中对图像的预处理包括有控制光照条件、白平衡校正和去噪等方式，以确保准确的颜色分析，其中控制光照条件确保图像中的纺织品表面没有明显的反射或阴影，使用均匀、柔和的光源减少光照变化对颜色测量的影响，并且在图像采集后，进行白平衡校正以消除由于光源色温变化引起的颜色偏差，用于确保图像中的白色区域真正呈现出纯白色，从而减小颜色测量的误差，使用图像处理技术，减少图像受到噪声、伪影或其他不良因素的影响，提高图像质量。
优选地，所述S3步骤中CIELAB的颜色空间与人眼感知更加一致，能够有效表示广泛的颜色范围，提高颜色测量的准确性和精度。
优选地，所述S4步骤中的CIELAB公式为
ΔE＝((ΔL)^2+(Δa)^2+(Δb)^2)^0.5，
使其计算出颜色差值。
优选地，所述S5步骤中的色差阈值是决定颜色差异被认为是可接受的还是不可接受的，通常根据纺织品需求或产品规范来设定的。
优选地，所述S5步骤中纺织品判断是通过色差值ΔE与设定的色差阈值进行比较，当ΔE值小于阈值，纺织品被判定为合格，反之如果ΔE值大于阈值，则被判定为不合格。
优选地，所述S6步骤中的图形化界面将色差结果以色差图、颜色差示意图等方式展示实际颜色和标准颜色之间的差异，使得更直观地理解检测结果。
优选地，所述S6步骤中显示的色差检测结果会记录到数据库中，方便后续质量分析和改进提供数据支持。
本发明的有益效果如下：
本发明通过使用成像设备来获取待检测纺织品的图像，使得转化为CIELAB颜色空间，并且通过检测来的实际颜色值与标准纺织品样本的颜色值在CIELAB颜色空间中形成的差值，使得通过CIELAB公式计算出ΔE，然后通过ΔE与设定的色差阈值进行比较，使得判断纺织品颜色是否合格，同时将检测数据进行显示记录，从而方便操作人员以图像数据方式对纺织品色差进行检测，使得有效避免检测结构出现误差，且提高了检测效率。
附图说明
图1为本发明运行框图.
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了基于图像数据的纺织品色差检测方法，具体操作步骤如下：
S1、首先建立标准库，将已知的和准确的颜色样本记录起来，当做纺织品颜色的标准样板，并且通过专业的色彩测量仪器，测量标准样本的颜色值；
S2、同时需要通过摄像头或其它成像设备来获取纺织品的图像，并且对图像进行预处理，用来提高图形质量；
S3、然后将所拍摄的图像转换为CIELAB的颜色空间；
S4、随后通过实际颜色值与标准颜色值在CIELAB颜色空间中的ΔL、Δa和Δb差异，根据CIELAB公式来计算得到的色差值ΔE；
S5、设置合适的色差阈值，将计算得到的ΔE值与设定的阈值进行比较，来确定纺织品颜色是否符合要求；
S6、设置报警机制，以便在检测到不合格颜色差时及时发出警报，同时将色差检测结果以图形化界面的方式进行显示，帮助其实时监控纺织品的质量；
首先，通过他成像设备获取纺织品图像，然后，对图像进行调整亮度、对比度和去噪等，以确保准确的颜色分析，在将图像转换为CIELAB颜色空间，且获取用作标准的颜色值，同时也是样本中已知的颜色，或者是预先定义的颜色标准，这些值将用作基准来比较实际测量值，然后实际颜色值与标准颜色值进行比较，从而计算色差，并且通过设定的色差阈值，来查看纺织品颜色是否合格，通过计算得到的色差值，判断纺织品的颜色是否在可接受范围内，随后将纺织品的色差结果进行显示并记录到数据库中，以便进行后续的分析和追溯。
其中，步骤S1中标准库是经过认证的标准色板或者由专业仪器测量得到的真实纺织品样本，标准库覆盖整个色彩范围，以便在比较时能够准确地找到最相似的标准颜色，通过使用专业的色彩测量仪器，如光谱仪、色差仪等来测量标准样本的颜色。
其中，步骤S2中对图像的预处理包括有控制光照条件、白平衡校正和去噪等方式，以确保准确的颜色分析，其中控制光照条件确保图像中的纺织品表面没有明显的反射或阴影，使用均匀、柔和的光源减少光照变化对颜色测量的影响，并且在图像采集后，进行白平衡校正以消除由于光源色温变化引起的颜色偏差，用于确保图像中的白色区域真正呈现出纯白色，从而减小颜色测量的误差，使用图像处理技术，减少图像受到噪声、伪影或其他不良因素的影响，提高图像质量。
其中，S3步骤中CIELAB的颜色空间与人眼感知更加一致，能够有效表示广泛的颜色范围，提高颜色测量的准确性和精度，CIELab是一个颜色系统，用于确定某个颜色的数值信息，CIELAB颜色空间是颜色对立空间，带有维度L表示亮度，a和b表示颜色对立维度，基于了非线性压缩的CIEXYZ色彩空间坐标。
其中，S4步骤中的CIELAB公式为
ΔE＝((ΔL)^2+(Δa)^2+(Δb)^2)^0.5，
使其计算出颜色差值，CIELAB色差公式是用来衡量两种颜色之间的差异，它使用L，a和b数值之间的距离来衡量颜色变化的程度，其距离称为色差值，其中，ΔL、Δa、Δb分别表示L、a、b这三个色度值的差值，并且较小的ΔE值表示两个颜色在人眼中很接近，而较大的ΔE值表示颜色差异更显著，从而ΔE值越小，表示颜色越相似，越大则表示颜色越不相似。
其中，S5步骤中的色差阈值是决定颜色差异被认为是可接受的还是不可接受的，通常根据纺织品需求或产品规范来设定的。
其中，S5步骤中纺织品判断是通过色差值ΔE与设定的色差阈值进行比较，当ΔE值小于阈值，纺织品被判定为合格，反之如果ΔE值大于阈值，则被判定为不合格，同时在进行判断时将色差分为不同的等级，将颜色差分为轻微、中等和严重等级，以便更详细地描述纺织品的色差情况
其中，S6步骤中的图形化界面将色差结果以色差图、颜色差示意图等方式展示实际颜色和标准颜色之间的差异，使得更直观地理解检测结果，在图形化界面中显示实际颜色、标准颜色、ΔE值以及判定结果，实时显示检测结果，通过生成的图表和统计分析，更好的了解产品质量的趋势和变化，方便用于内部沟通。
其中，S6步骤中显示的色差检测结果会记录到数据库中，方便后续质量分析和改进提供数据支持，对于每次的色差检测，都应该记录检测结果，包括实际颜色值、标准颜色值、ΔE值以及判定结果，这些记录用于质量追溯和分析，以改进生产过程和质量控制。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于，具体操作步骤如下：
S1、首先建立标准库，将已知的和准确的颜色样本记录起来，当做纺织品颜色的标准样板，并且通过专业的色彩测量仪器，测量标准样本的颜色值；
S2、同时需要通过摄像头或其它成像设备来获取纺织品的图像，并且对图像进行预处理，用来提高图形质量；
S3、然后将所拍摄的图像转换为CIELAB的颜色空间；
S4、随后通过实际颜色值与标准颜色值在CIELAB颜色空间中的ΔL、Δa和Δb差异，根据CIELAB公式来计算得到的色差值ΔE；
S5、设置合适的色差阈值，将计算得到的ΔE值与设定的阈值进行比较，来确定纺织品颜色是否符合要求；
S6、设置报警机制，以便在检测到不合格颜色差时及时发出警报，同时将色差检测结果以图形化界面的方式进行显示，帮助其实时监控纺织品的质量。
2.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述步骤S1中标准库是经过认证的标准色板或者由专业仪器测量得到的真实纺织品样本，标准库覆盖整个色彩范围，以便在比较时能够准确地找到最相似的标准颜色。
3.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述步骤S2中对图像的预处理包括有控制光照条件、白平衡校正和去噪方式，以确保准确的颜色分析，其中控制光照条件确保图像中的纺织品表面没有明显的反射或阴影，使用均匀、柔和的光源减少光照变化对颜色测量的影响，并且在图像采集后，进行白平衡校正以消除由于光源色温变化引起的颜色偏差，用于确保图像中的白色区域真正呈现出纯白色，从而减小颜色测量的误差，使用图像处理技术，减少图像受到噪声、伪影或其他不良因素的影响，提高图像质量。
4.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述S3步骤中CIELAB的颜色空间与人眼感知更加一致，能够有效表示广泛的颜色范围，提高颜色测量的准确性和精度。
5.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述S4步骤中的CIELAB公式为ΔE＝((ΔL)^2+(Δa)^2+(Δb)^2)^0.5，
使其计算出颜色差值。
6.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述S5步骤中的色差阈值是决定颜色差异被认为是可接受的还是不可接受的，通常根据纺织品需求或产品规范来设定的。
7.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述S5步骤中纺织品判断是通过色差值ΔE与设定的色差阈值进行比较，当ΔE值小于阈值，纺织品被判定为合格，反之如果ΔE值大于阈值，则被判定为不合格。
8.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述S6步骤中的图形化界面将色差结果以色差图、颜色差示意图方式展示实际颜色和标准颜色之间的差异，使得更直观地理解检测结果。
9.根据权利要求1所述的基于图像数据的纺织品色差检测方法，其特征在于：所述S6步骤中显示的色差检测结果会记录到数据库中，方便后续质量分析和改进提供数据支持。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311156935.4A CN117372334A (zh) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 基于图像数据的纺织品色差检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311156935.4A CN117372334A (zh) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 基于图像数据的纺织品色差检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117372334A true CN117372334A (zh) | 2024-01-09 |
Family
ID=89388195
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311156935.4A Pending CN117372334A (zh) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 基于图像数据的纺织品色差检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117372334A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117808900A (zh) * | 2024-02-29 | 2024-04-02 | 云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所 | 一种玉米花丝花青甙显色强度分级方法及装置 |
-
2023
- 2023-09-07 CN CN202311156935.4A patent/CN117372334A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117808900A (zh) * | 2024-02-29 | 2024-04-02 | 云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所 | 一种玉米花丝花青甙显色强度分级方法及装置 |
| CN117808900B (zh) * | 2024-02-29 | 2024-05-14 | 云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所 | 一种玉米花丝花青甙显色强度分级方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN117372334A (zh) | 基于图像数据的纺织品色差检测方法 | |
| CN103727888B (zh) | 彩色滤色片膜厚测量方法及装置 | |
| JPH11108759A (ja) | 欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP4000632B2 (ja) | 表示装置の検査方法および検査装置 | |
| CN113065538A (zh) | 基于图像识别的压力传感器检测方法、装置及设备 | |
| CN113156047A (zh) | 一种基于图像法的卷烟燃烧灰柱灰色测试方法 | |
| CN111811654A (zh) | 在线色差检测系统及检测方法 | |
| CN106204523A (zh) | 一种图像质量度量方法及装置 | |
| AU2020100135A4 (en) | Method, system and apparatus for evaluating sensory assessors’ concentration ability | |
| CN110243475B (zh) | 一种基于机器视觉识别技术的织物色差检测方法 | |
| CN110514303B (zh) | 一种用于软打样的显示器均匀性和灰平衡的检测方法 | |
| JPH09203664A (ja) | 色合い検査装置 | |
| CN212621091U (zh) | 在线色差检测系统 | |
| CN113899706B (zh) | 基于色度仪测定药用辅料固体粉末色度的方法 | |
| US10852250B1 (en) | Quantitative test method for striae in optical materials | |
| CN112331574B (zh) | 半导体器件高度分布的检测方法 | |
| WO2022037062A1 (zh) | 在线色差检测系统及检测方法 | |
| CN114486895A (zh) | 一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法 | |
| CN111537457A (zh) | 一种基于紫外可见光相似度的色差分析方法 | |
| CN111750781B (zh) | 一种基于ccd的自动测试系统及其方法 | |
| CN111721415A (zh) | 基于环境变化实现自动补偿准确测量颜色的测色仪及测色方法 | |
| CN114674372B (zh) | 基于多方位观测的珍珠多分级参数同步测量装置及方法 | |
| JP3353596B2 (ja) | 色差の測定方法 | |
| CN112798865B (zh) | 一种阻抗测试分析方法及装置 | |
| CN109060684B (zh) | 一种基于计算机程序微生物发酵过程的智能测量方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication |