JPH11265450A - Color difference identification method - Google Patents

Color difference identification method

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JPH11265450A
JPH11265450A JP10067538A JP6753898A JPH11265450A JP H11265450 A JPH11265450 A JP H11265450A JP 10067538 A JP10067538 A JP 10067538A JP 6753898 A JP6753898 A JP 6753898A JP H11265450 A JPH11265450 A JP H11265450A
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JP
Japan
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color
dimensional
density
color difference
run
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Application number
JP10067538A
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Japanese (ja)
Inventor
Toshihiro Ioi
俊宏 五百井
Kazuhiko Kato
和彦 加藤
Kazuhiro Ishikawa
和博 石川
Masahiro Sawamura
政廣 澤村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KANEBO SENI KK
Kanebo Ltd
Original Assignee
KANEBO SENI KK
Kanebo Ltd
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Publication date
Application filed by KANEBO SENI KK, Kanebo Ltd filed Critical KANEBO SENI KK
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To globally analyze the color state of a processed object such as a piece of dyed or colored cloth, and to identify the delicate color differences with high accuracy and high reproducibility by showing plural check objects in two-dimensional lattice array and comparing the feature values obtained from the lattice arrays with each other for identification of colors of those check objects. SOLUTION: Plural check objects are represented as two-dimensional lattice arrays of the multi-valued color information respectively, and the feature values obtained from the lattice arrays are compared with each other for identification of the check objects. When the check objects are represented as such lattice arrays, the color distribution is decided in a three-dimensional color space based on the coordinate color information on every inputted check object. Then the color distribution is extracted for a two-dimensional plane consisting of two optional elements which are obtained from three elements forming the three- dimensional color space. A one-dimensional color number showing a position in the two-dimensional plane is given to each of lattice forming the two-dimensional plane, and a color number corresponding to the coordinate color information is assigned to each of coordinates of the check objects.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、染色,着色,捺染
等の工程を経て色を付与された被処理物に発生する色差
を識別する方法に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for discriminating a color difference occurring in an object to be treated which has been colored through steps such as dyeing, coloring and printing.

【0002】[0002]

【従来の技術】染色や印刷、あるいは塗装やプラスチッ
クの着色等、色材を応用する産業は極めて広い展開を見
せ、あらゆる分野において色材によって表現された色彩
があふれている。特に繊維製品においては色や模様等に
ついてユーザーより高い品質を要求されているが、同一
の処方の染液を用いて染色した布帛であっても、布帛の
中央部と端部で色差が発生する等の問題を有していた。
2. Description of the Related Art Industries that apply coloring materials, such as dyeing and printing, or painting and plastic coloring, have shown extremely widespread development, and the colors represented by the coloring materials are overflowing in all fields. Particularly in textiles, higher quality is required for color and pattern than users, but even for fabrics dyed using the same prescription dye, a color difference occurs between the center and the end of the fabric. And so on.

【0003】しかしながら、上記の問題を解決するに
も、「色」の評価、特に微妙な差を有する色の識別は、
色材についての物質科学的な側面に関する知識や技術と
共に、色材のもつ感覚的な側面についての情報や技術と
いう、本質的に全く異質な二つの知見や技術が必要とさ
れるため極めて自動化が困難な工程とされており、染色
工場等においてはこの様な微妙な色差を検出するため、
検反台を走行する布帛を熟練作業員が目視によって検査
する方法が主として用いられ、またその他には該目視検
査を補完するものとして分光測色計等の色差測定器が用
いられているというのが実状であった。
However, in order to solve the above-mentioned problem, evaluation of “color”, particularly, identification of a color having a subtle difference, requires
Since knowledge and technology on the material science aspects of color materials and information and technology on the sensory aspects of color materials are required, two knowledge and technologies that are essentially completely different from each other are required, so that extremely automation is required. It is a difficult process, and in dyeing factories etc., to detect such subtle color differences,
A method in which a skilled worker visually inspects the cloth traveling on the inspection table is mainly used, and a color difference measuring device such as a spectrophotometer is used as a supplement to the visual inspection. Was the actual situation.

【0004】ところが、作業員による目視検査は、1)
人間の知覚に依存した方法であるため、熟練度,疲労,
作業環境等の個人差や状況の差によって誤差が生じる、
2)人間の視覚の色差識別能力を超えた被験物に対応で
きない、3)低い生産性及び高い人件費に起因するコス
トの増大、等の問題を有しており、また分光測色計等の
色差測定器は、1)微妙な色差の識別が困難である、
2)計測値の再現性が低い、3)検査のために検反台に
供給される布帛の走行を停止しなければならないため生
産性が一層低下する、等の問題点を有していた。
[0004] However, the visual inspection by an operator is 1).
Because it depends on human perception, skills, fatigue,
Errors may occur due to individual differences in the work environment and situations,
2) it cannot cope with a test object exceeding the color difference discrimination ability of human vision; 3) it has problems such as an increase in cost due to low productivity and high labor cost, and also has a problem such as a spectrophotometer. The color difference measuring device is 1) difficult to distinguish subtle color differences.
2) The reproducibility of the measured value is low, and 3) the running of the cloth supplied to the inspection table must be stopped for the inspection, so that the productivity is further reduced.

【0005】また、上記の分光測色計等の色差測定器に
おいては、一般的にL* (明度),a* ,b* (色度及
び彩度)の三つの数値を測定し、JIS・Z・8729
に規定される下記(i)式にて色差ΔE* abを算出して
いるため、L* ,a* ,b*の値が極めて微小な差の二
つの布帛の場合、合否判定の閾値如何によって、一方は
色差なし、他方は色差ありの様に結果が異なるようにな
り、測定結果の信頼性が損なわれるという問題点を有し
ており、さらには、近年、連続供給される布帛の色差を
測定するオンラインタイプの色差測定装置も開発されて
いるが、上記の手法で色差ΔE* abを算出しているもの
が一般的であり、同様の問題点を有していた。
A color difference measuring device such as the above-mentioned spectrophotometer generally measures three numerical values of L * (brightness), a * , and b * (chromaticity and saturation), and determines the values according to JIS. Z / 8729
Since the color difference ΔE * ab is calculated by the following equation (i) defined in the following equation, in the case of two cloths having extremely small differences in L * , a * , and b * , depending on the threshold value of the pass / fail judgment. However, one has no color difference, and the other has a color difference, which results in a different result, which has a problem that the reliability of the measurement result is impaired. Although an online type color difference measuring device for measuring has been developed, a color difference ΔE * ab calculated by the above-described method is generally used, and has the same problem.

【0006】[0006]

【数1】 (Equation 1)

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】本発明は以上の問題に
鑑みなされたものであって、染色,着色等を施された布
帛等の被処理物の色の状態を大局的に解析し、微妙な色
差を正確かつ高い再現性で識別し得る方法を提供するこ
とを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and has been made to analyze the state of the color of an object to be treated such as a dyed or colored cloth, and to delicately analyze the state. It is an object of the present invention to provide a method capable of accurately distinguishing a color difference with high reproducibility.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明は次の構成を取る。まず、第1の発明は、複
数の検査対象を、それぞれ多値化された色情報の二次元
格子状配列で表し、該二次元格子状配列から得られる少
なくとも一つ以上の特徴量を比較することにより検査対
象の色を識別することを特徴とする色差識別方法であ
る。
To achieve the above object, the present invention has the following arrangement. First, in the first invention, a plurality of inspection objects are represented by a two-dimensional grid array of multivalued color information, and at least one or more feature amounts obtained from the two-dimensional grid array are compared. This is a color difference identification method characterized in that the color of the inspection target is identified by the following.

【0009】特に、検査対象を、多値化された色情報の
二次元格子状配列で表すにあたっては、第2の発明の様
に、入力された検査対象の各座標(A)の色情報に基づ
いて、三次元色空間(B)内における色分布を求め、次
いで、上記三次元色空間(B)を構成する三要素に基づ
いて得られる任意の二要素からなる二次元平面(C)に
おける色分布を抽出し、さらに、該二次元平面(C)を
構成する各格子に、二次元平面(C)内での位置を表す
一次元の色番号(D)を付与して、検査対象の各座標
(A)に、該座標の色情報に該当する色番号(D)を代
入することにより検査対象を多値化された色情報の二次
元格子状配列で表す方法が最適である。
In particular, when the inspection object is represented by a two-dimensional lattice-like array of multi-valued color information, the input color information of each coordinate (A) of the inspection object is used as in the second invention. The color distribution in the three-dimensional color space (B) is obtained based on the two-dimensional plane (C). A color distribution is extracted, and a one-dimensional color number (D) representing a position in the two-dimensional plane (C) is assigned to each grid constituting the two-dimensional plane (C), and the grid to be inspected is given. A method of substituting the color number (D) corresponding to the color information of the coordinates into each coordinate (A) to represent the inspection target with a two-dimensional lattice-like array of multivalued color information is optimal.

【0010】ここで、上記の「三次元色空間(B)を構
成する三要素に基づいて得られる任意の二要素からなる
二次元平面(C)」としては、三次元色空間(B)を構
成する三要素のうちの二要素の組み合わせだけでなく、
その他に任意の一要素と、残る二要素の演算結果からな
る要素、例えば、「要素1と(要素22 +要素32
0.5 からなる平面」等も用いられる。
Here, the above-mentioned “three-dimensional color space (B) is composed.
Consists of any two elements obtained based on the three elements
The two-dimensional plane (C) is a three-dimensional color space (B).
Not only the combination of two of the three elements that
In addition, from the operation result of any one element and the remaining two elements,
Elements, for example, "element 1 and (element 2Two+ Element 3Two)
0.5And the like.

【0011】具体的には、検査対象として微妙な色差を
有する二種の染色された布帛が存在する場合、これらの
画像をCCDカメラ等を用いて三原色(R,G,B)各
色の濃淡画像値として取り込み、該R,G,Bの各濃淡
画像値からなるRGB表色系を、これから変換可能な他
の三次元表色系に変換する。
More specifically, when there are two types of dyed cloths having subtle color differences as inspection objects, these images are converted into gray-scale images of each of the three primary colors (R, G, B) using a CCD camera or the like. The RGB color system including the R, G, and B image values is converted into another three-dimensional color system that can be converted.

【0012】例えば、上記布帛画像各座標のRGB濃淡
画像値を、下記(ii)式に示されるNTSC規格のカラ
ーテレビジョン方式のRGB−XYZ変換式を用いて、
XYZ表色系における三刺激値X,Y,Zに変換し、続
いて、該三刺激値X,Y,Zを、下記(iii )式を用い
て図1に示す様なCIE1976(L* ,a* ,b*
空間と呼ばれる三次元空間(1)における三つの値
* ,a* ,b* に変換する方法等が例示される。
For example, the RGB grayscale image value of each coordinate of the cloth image is calculated by using the RGB-XYZ conversion formula of the NTSC color television system shown in the following formula (ii).
After conversion into tristimulus values X, Y, and Z in the XYZ color system, the tristimulus values X, Y, and Z are converted into CIE1976 (L * , L * , a * , b * )
A method of converting into three values L * , a * , b * in a three-dimensional space (1) called a space is exemplified.

【0013】なお、下式において、X,Y,Zは検査対
象のXYZ表色系における三刺激値であり、またXn
n ,Zn は完全拡散面における三刺激値である。
In the following equation, X, Y, and Z are tristimulus values in the XYZ color system to be inspected, and X n ,
Y n, Z n are tristimulus values of a perfectly diffuse surface.

【0014】[0014]

【数2】 (Equation 2)

【0015】[0015]

【数3】 (Equation 3)

【0016】ただし、X/Xn ,Y/Yn ,Z/Zn
うちに0.008856以下のものがある場合、(iii
)式内の立方根で表される項をそれぞれ下記(iv)式
で置き換えるものとする。
However, when X / X n , Y / Y n and Z / Z n have a value of 0.008856 or less, (iii)
) The terms represented by the cubic roots in the expression are replaced by the following expression (iv).

【0017】[0017]

【数4】 (Equation 4)

【0018】そして、三次元空間(1)としてのCIE
1976(L* ,a* ,b* )空間を構成する三要素、
* ,a* ,b* のうちの任意の二要素からなる二次元
平面(2)、例えばa* ,b* からなる二次元のa*
* 平面における色の分布のみを抽出する。
CIE as a three-dimensional space (1)
Three elements constituting a 1976 (L * , a * , b * ) space,
A two-dimensional plane (2) composed of any two elements of L * , a * , b * , for example, a two-dimensional a * b composed of a * , b *
* Extract only the color distribution in the plane.

【0019】さらに、上記a* ,b* 平面(2)を構成
する各格子に、該平面(2)内での位置を表す一次元の
色番号を付与するものであるが、識別の精度を向上せし
めるため、図2に示すように、(a* 最大値,b* 最大
値),(a* 最大値,b* 最小値),(a* 最小値,b
* 最大値),(a* 最小値,b* 最小値)の4点からな
る領域(3)を所望の解像度に分割し、図3に示すよう
に全ての格子に所望の順序で上記領域(3)内での位置
を表す色番号(4)を付与する。即ち、領域(3)をa
* 軸方向にx分割,b* 軸方向にy分割した場合、0か
らxy−1までの色番号が与えられるようになるのであ
る(図3の例の場合、x=16,y=16であるので、
0〜255までの番号が与えられる。)
Further, a one-dimensional color number representing a position in the plane (2) is assigned to each lattice constituting the a * and b * plane (2). As shown in FIG. 2, (a * maximum value, b * maximum value), (a * maximum value, b * minimum value), (a * minimum value, b
An area (3) consisting of four points of * maximum value) and (a * minimum value, b * minimum value) is divided into a desired resolution, and as shown in FIG. A color number (4) representing the position in 3) is assigned. That is, the area (3) is defined as a
In the case of x-division in the * -axis direction and b-division in the * -axis direction, color numbers from 0 to xy-1 are given (in the example of FIG. 3, x = 16, y = 16 Because there is
Numbers from 0 to 255 are given. )

【0020】この様にして一次元で色を表現し得る表色
系が得られるので、布帛各座標の色を色番号(4)に置
き換え、布帛の色情報を表すようにする。すなわち、検
査対象の各座標に、該座標の色情報に該当する色番号
(4)を代入することにより、連続的な布帛表面の色の
情報を、多値化された離散的な色情報の二次元格子状配
列で表すことが可能となるのである。なお、以下本明細
書では、上記の様にして選られた色番号(4)を、「濃
度値」と表す。
In this way, a color system capable of expressing a color in one dimension is obtained. Therefore, the color at each coordinate of the cloth is replaced with a color number (4) to represent the color information of the cloth. That is, by substituting the color number (4) corresponding to the color information of the coordinates into each coordinate of the inspection object, the color information of the continuous cloth surface is converted into the multi-valued discrete color information. It can be represented by a two-dimensional grid array. Hereinafter, in the present specification, the color number (4) selected as described above is referred to as “density value”.

【0021】続いて、上記の多値化された濃度値の二次
元格子状配列を元に、色の識別に要する特徴量を算出す
るものであるが、このとき、第3の発明に記載の様に、
まず上記二次元格子状配列を同時濃度生起行列に変換せ
しめ、その後、該同時濃度生起行列を用いて特徴量を求
める様にする。
Subsequently, based on the two-dimensional grid-like array of the multivalued density values, a feature amount required for color identification is calculated. like,
First, the two-dimensional lattice array is converted into a simultaneous density occurrence matrix, and thereafter, a feature amount is obtained using the simultaneous density occurrence matrix.

【0022】このとき、二次元格子状配列を同時濃度生
起行列に変換するにあたっては、画像中のある画素
(m,n)と、その画素から離れた画素((Δm,Δ
n)≡δ、(−Δm,−Δn)≡−δも含めて、これを
δで表すことにする)の対((m,n),(m+Δm,
n+Δn))より、画像の濃度値:f,gの対(f
(m,n),f(m+Δm,n+Δn))の同時濃度生
起行列M(f,g)≡M(g,f)を得る様にする。
At this time, in converting the two-dimensional lattice array into a simultaneous density occurrence matrix, a pixel (m, n) in an image and a pixel ((Δm, Δ
n), including (−Δm, −Δn) ≡−δ, which will be represented by δ) ((m, n), (m + Δm,
n + Δn)), the image density value: f, g pair (f
A simultaneous concentration occurrence matrix M (f, g) ≡M (g, f) of (m, n), f (m + Δm, n + Δn)) is obtained.

【0023】具体的には、図4の(a)に示す様に、5
×5画素からなる画像の場合、δ=(1,0)としてM
(f,g)を求めると、図4(b)の如く得られる。例
えば、M(1,2)の値は、濃度値の対(f,g)が
(1,2)となる図4の(a)におけるm軸方向に隣り
合った(即ち、Δm=1の)画素対の個数である。同例
では(1,2)並びに(2,1)は4つ存在するため、
図4(b)に示される様に、M(1,2)並びにM
(2,1)は4となるのである。
Specifically, as shown in FIG.
In the case of an image consisting of × 5 pixels, δ = (1, 0) and M
When (f, g) is obtained, it is obtained as shown in FIG. For example, the value of M (1,2) is adjacent to the m-axis direction in FIG. 4A where the density value pair (f, g) is (1,2) (that is, Δm = 1). ) The number of pixel pairs. In this example, there are four (1,2) and (2,1),
As shown in FIG. 4B, M (1, 2) and M
(2,1) becomes 4.

【0024】また、下記(v)式の様に、行列M(f,
g)の各要素を全要素の和で正規化したものを、同時濃
度生起確率P(f,g)とする。
Further, as shown in the following equation (v), a matrix M (f,
A value obtained by normalizing each element of g) by the sum of all elements is defined as a simultaneous density occurrence probability P (f, g).

【0025】[0025]

【数5】 (Equation 5)

【0026】そして、この様にして得た同時濃度生起行
列M(f,g)及び同時濃度生起確率P(f,g)に基
づき、第4の発明に記載の様に、特徴量としてコントラ
スト,エネルギ,エントロピを算出し、これらのうちの
少なくとも一つ以上を用いて、検査対象の微妙な色差を
識別するのである。なお、コントラスト:C,エネル
ギ:E,エントロピ:ENTは、それぞれ下記(vi)〜
(viii)に基づき算出する。
Then, based on the simultaneous density occurrence matrix M (f, g) and the simultaneous density occurrence probability P (f, g) obtained as described above, the contrast, The energy and entropy are calculated, and a subtle color difference of the inspection object is identified using at least one of them. The contrast: C, energy: E, and entropy: ENT are as follows (vi) to
It is calculated based on (viii).

【0027】[0027]

【数6】 (Equation 6)

【0028】[0028]

【数7】 (Equation 7)

【0029】[0029]

【数8】 (Equation 8)

【0030】また、上記の多値化された濃度値の二次元
格子状配列を元に、色の識別に要する特徴量を算出する
方法として同時濃度生起行列を用いる方法の他には、第
5の発明に記載の様に、まず上記二次元格子状配列を濃
度−ランレングス行列に変換せしめ、その後、該濃度−
ランレングス行列を用いて特徴量を求める方法を用い
る。なお、上記の濃度−ランレングス行列とは、濃度値
とランの長さで表される二次元の配列であって、また
「ラン」とは、定められた方向に同じ濃度値を持つ連続
した画素列のことである。
Further, in addition to the method using a simultaneous density occurrence matrix as a method for calculating a characteristic amount required for color identification based on the two-dimensional lattice-like array of the multivalued density values, First, the two-dimensional lattice array is converted into a density-run-length matrix, and then the density-
A method of obtaining a feature using a run-length matrix is used. Note that the density-run length matrix is a two-dimensional array represented by density values and run lengths. It means a pixel column.

【0031】図5(a)に示される、濃度値で表現され
た原画像の二次元配列について、例えば、上から3番目
のm方向の画素列についてランを求める場合、同図
(b)の様になる。この様にして、濃度値f,長さlの
ランの個数をカウントし、同図(c)に示す濃度−ラン
レングス行列M(f,l)を求めるのである。
For example, when a run is determined for a two-dimensional array of original images represented by density values shown in FIG. Looks like In this way, the number of runs having the density value f and the length 1 is counted, and the density-run length matrix M (f, l) shown in FIG.

【0032】そして、この様にして得た濃度−ランレン
グス行列M(f,l)に基づき、第6の発明に記載の様
に、特徴量として短いランの強さ,長いランの強さ,ラ
ン濃度の一様性,ランレングスの一様性を算出し、これ
らのうちの少なくとも一つ以上を用いて、検査対象の微
妙な色差を識別するのである。なお、短いランの強さ:
1 ,長いランの強さ:S2 ,ラン濃度の一様性:
3 ,ランレングスの一様性:S4 は、それぞれ下記
(ix)〜(xii )式に基づき算出する。
Then, based on the density-run length matrix M (f, l) obtained as described above, as described in the sixth aspect, the strength of a short run, the strength of a long run, The uniformity of the run density and the uniformity of the run length are calculated, and at least one of them is used to identify a subtle color difference of the inspection object. Note that short run strength:
S 1 , long run strength: S 2 , run concentration uniformity:
S 3 and run length uniformity: S 4 are calculated based on the following equations (ix) to (xii).

【0033】[0033]

【数9】 (Equation 9)

【0034】[0034]

【数10】 (Equation 10)

【0035】[0035]

【数11】 [Equation 11]

【0036】[0036]

【数12】 (Equation 12)

【0037】この様にして、複数の検査対象について、
それぞれ各特徴量を求め、該特徴量を下記(xiii)式に
基づいて正規化し、比較することによって、検査対象の
色差の識別を行うのである(本発明の場合、C=655
35)。
Thus, for a plurality of inspection objects,
Each feature amount is obtained, the feature amount is normalized based on the following equation (xiii), and comparison is performed to identify the color difference of the inspection target (in the case of the present invention, C = 655).
35).

【0038】[0038]

【数13】 (Equation 13)

【0039】[0039]

【実施例】以下、本発明を実施例に基づき説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below based on embodiments.

【0040】まず、検査対象の2種の羊毛/ポリエステ
ル混布帛、布帛(イ),布帛(ロ)の色差を、上記
(i)式により色差を識別するハンディタイプの分光測
色計を用いて測定したところ、ΔE* ab=0.72であ
った。以下、これら2種の布帛の色差を本発明に基づい
て測定する。
First, the color difference between the two types of wool / polyester mixed cloth, cloth (a), and cloth (b) to be inspected is measured using a handy type spectrophotometer that identifies the color difference by the above equation (i). As a result of measurement, ΔE * ab = 0.72. Hereinafter, the color difference between these two types of fabrics is measured based on the present invention.

【0041】これらの布帛の色情報を得るにあたり、2
5Wインバーター蛍光燈を用いて検査対象面照度が95
0Luxになる様に照射し、上記検査対象面からの距離
が100cmとなる位置にインターライン転送方式CC
D,3板式の撮影素子を有する3CCDカメラを設置
し、絞りf=2.6で等倍の画像を布帛(イ),布帛
(ロ)について撮影した。そして、上記3CCDカメラ
から出力された画像データをパーソナルコンピュータに
出力して、RGB濃淡画像全てについて256階調色で
取り込み、640×400画素中、128×128画素
の画像(以下、原画像という)を解析に使用した。
In obtaining the color information of these cloths,
Inspection surface illuminance is 95 using 5W inverter fluorescent lamp
Irradiate so as to be 0 Lux, and place the interline transfer system CC at a position where the distance from the inspection target surface is 100 cm.
D, a 3CCD camera having a three-plate type imaging element was installed, and images of the same size were taken with respect to the cloth (a) and the cloth (b) at an aperture f = 2.6. Then, the image data output from the 3CCD camera is output to a personal computer, and all the RGB grayscale images are captured in 256 gradation colors, and an image of 128 × 128 pixels out of 640 × 400 pixels (hereinafter referred to as an original image). Was used for analysis.

【0042】次いで、布帛(イ),布帛(ロ)それぞれ
の128×128画素のRGBの濃淡画像に基づき、
(ii)式を用いてXYZ表色系の三刺激値を求め、さら
にこれらに基づいて(iii )式を用いてCIE1976
(L* ,a* ,b* )空間におけるL* ,a* ,b*
各値を求めた。
Next, based on the RGB grayscale image of 128 × 128 pixels of each of the cloth (a) and the cloth (b),
The tristimulus values of the XYZ color system are obtained by using the equation (ii), and based on these, the CIE1976 is obtained by using the equation (iii).
Each value of L * , a * , and b * in the (L * , a * , b * ) space was determined.

【0043】そして、上記三次元空間を構成する三要素
* ,a* ,b* のうちの、a* とb* からなる平面上
の情報のみを取り出した後、(a* 最大値,b* 最大
値),(a* 最大値,b* 最小値),(a* 最小値,b
* 最大値),(a* 最小値,b * 最小値)の4点からな
る領域を抽出した。
Then, the three elements constituting the above three-dimensional space
L*, A*, B*Of which a*And b*On a plane consisting of
After extracting only the information of (a)*Maximum value, b*maximum
Value), (a*Maximum value, b*(Minimum value), (a*Minimum value, b
*Maximum value), (a*Minimum value, b *Minimum value)
Region was extracted.

【0044】次いで、これらの領域をa* 方向に16、
且つb* 方向16に分割し、計256の格子からなる二
次元格子状配列とした後、各格子に0から255までの
色番号、即ち256階調の「濃度値」を割り当て、その
後、原画像の128×128の各座標に、該座標のそれ
ぞれ色に該当する濃度値を代入した。この様にして、1
28×128画素の原画像を0〜255までの256階
調の濃度値で表現せしめた。
Next, these areas are set in the a * direction by 16,
And divided into 16 in the b * direction to form a two-dimensional grid array consisting of a total of 256 grids. Then, color numbers from 0 to 255, that is, “density values” of 256 gradations are assigned to each grid. A density value corresponding to each color of the coordinates was substituted for each of the 128 × 128 coordinates of the image. In this way, 1
An original image of 28 × 128 pixels was represented by density values of 256 gradations from 0 to 255.

【0045】この後、上述の方法に基づいて、布帛
(イ),布帛(ロ)それぞれについて同時濃度生起行列
及び濃度−ランレングス行列を求めた後、これらより、
(vi)〜(xii )式に基づいて、特徴量(コントラス
ト:C,エネルギ:E,エントロピ:ENT,短いラン
の強さ:S1 ,長いランの強さ:S2 ,ラン濃度の一様
性:S2 ,ランレングスの一様性:S4 )を算出し、両
者を比較した。その結果を図6に示す。
Thereafter, based on the above-described method, a simultaneous density occurrence matrix and a density-run length matrix were obtained for each of the cloth (a) and the cloth (b).
Based on the equations (vi) to (xii), the feature amounts (contrast: C, energy: E, entropy: ENT, short run intensity: S 1 , long run intensity: S 2 , uniform run concentration Sex: S 2 , run-length uniformity: S 4 ) were calculated and compared. FIG. 6 shows the result.

【0046】[0046]

【発明の効果】以上詳述した様に、本発明の色差識別方
法を用いた場合、特定の特徴量に顕著な差を生じせしめ
て評価することが可能になるので、微妙な色差であって
も正確に識別できるようになり、さらに、本発明方法に
おいては統計的手法を用いているので高い再現性で識別
することが可能になるという効果を奏する。
As described in detail above, when the color difference discrimination method of the present invention is used, it is possible to make a remarkable difference in a specific feature value and evaluate it. Can be accurately identified, and furthermore, since the method of the present invention uses a statistical method, it is possible to identify with high reproducibility.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】三次元表色系を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing a three-dimensional color system.

【図2】三次元色空間を構成する三要素のうちの任意の
二要素からなる二次元平面を示す説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a two-dimensional plane including arbitrary two elements among three elements constituting a three-dimensional color space.

【図3】a* ,b* それぞれの最大値,最小値で囲まれ
た4点からなる領域を分割し、全ての格子に濃度値を付
与した状態を示す説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a state in which a region consisting of four points surrounded by maximum values and minimum values of a * and b * is divided, and density values are given to all grids.

【図4】原画像及び同時濃度生起行列を示す説明図であ
る。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an original image and a simultaneous density occurrence matrix.

【図5】原画像、ラン、及び濃度−ランレングス行列を
示す説明図である。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an original image, a run, and a density-run length matrix.

【図6】2種の布帛の特徴量を比較するレーダーチャー
トである。
FIG. 6 is a radar chart for comparing characteristic amounts of two types of cloths.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 三次元空間 2 二次元平面 3 a* ,b* それぞれの最大値,最小値で囲まれた4
点からなる領域 4 色番号(濃度値)
1 3D space 2 2D plane 3 4 surrounded by maximum and minimum values of a * and b *
Area consisting of dots 4 Color number (density value)

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石川 和博 千葉県習志野市津田沼2丁目17番1号 千 葉工業大学内 (72)発明者 澤村 政廣 三重県鈴鹿市庄野羽山4丁目1番1号 カ ネボウ繊維株式会社鈴鹿工場内 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Kazuhiro Ishikawa 2-171-1, Tsudanuma, Narashino-shi, Chiba Chiba Institute of Technology (72) Inventor Masahiro Sawamura 4-1-1, Shonohayama, Suzuka-shi, Mie Nebo Textile Co., Ltd. Suzuka Factory

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 複数の検査対象を、それぞれ多値化され
た色情報の二次元格子状配列で表し、該二次元格子状配
列から得られる少なくとも一つ以上の特徴量を比較する
ことにより検査対象の色差を識別することを特徴とする
色差識別方法。
A plurality of inspection objects are represented by a two-dimensional lattice array of multivalued color information, and an inspection is performed by comparing at least one or more feature amounts obtained from the two-dimensional lattice array. A color difference identification method characterized by identifying a target color difference.
【請求項2】 入力された検査対象の各座標(A)の色
情報に基づいて、三次元色空間(B)内における色分布
を求め、 次いで、上記三次元色空間(B)を構成する三要素に基
づいて得られる任意の二要素からなる二次元平面(C)
における色分布を抽出し、 さらに、該二次元平面(C)を構成する各格子に、二次
元平面(C)内での位置を表す一次元の色番号(D)を
付与して、 検査対象の各座標(A)に、該座標の色情報に該当する
色番号(D)を代入することにより、 検査対象を多値化された色情報の二次元格子状配列で表
すことを特徴とする請求項1に記載の色差識別方法。
2. A color distribution in a three-dimensional color space (B) is determined based on the input color information of each coordinate (A) of the inspection object, and then the three-dimensional color space (B) is configured. Two-dimensional plane (C) consisting of arbitrary two elements obtained based on three elements
, And assigning a one-dimensional color number (D) representing a position in the two-dimensional plane (C) to each grid constituting the two-dimensional plane (C), By substituting the color number (D) corresponding to the color information of the coordinates into each coordinate (A), the inspection object is represented by a two-dimensional grid-like array of multivalued color information. The color difference identification method according to claim 1.
【請求項3】 上記の多値化された色情報の二次元格子
状配列を、同時濃度生起行列に変換せしめ、該同時濃度
生起行列を用いて特徴量を求めることを特徴とする請求
項1または請求項2に記載の色差識別方法。
3. The method according to claim 1, wherein the two-dimensional lattice-like array of the multivalued color information is converted into a simultaneous density occurrence matrix, and a feature amount is obtained using the simultaneous density occurrence matrix. Alternatively, the color difference identification method according to claim 2.
【請求項4】 上記の同時濃度生起行列を用いて選られ
た特徴量が、コントラスト,エネルギ,エントロピのう
ちの少なくとも一つ以上であることを特徴とする請求項
3に記載の色差識別方法。
4. The color difference identification method according to claim 3, wherein the feature amount selected by using the simultaneous density occurrence matrix is at least one of contrast, energy, and entropy.
【請求項5】 上記の多値化された色情報の二次元格子
状配列を、濃度−ランレングス行列に変換せしめ、該濃
度−ランレングス行列を用いて特徴量を求めることを特
徴とする請求項1または請求項2に記載の色差識別方
法。
5. The method according to claim 1, wherein the two-dimensional grid-like array of the multivalued color information is converted into a density-run-length matrix, and a feature amount is obtained using the density-run-length matrix. The color difference identification method according to claim 1 or 2.
【請求項6】 上記の濃度−ランレングス行列を用いて
選られた特徴量が、短いランの強さ,長いランの強さ,
ラン濃度の一様性,ランレングスの一様性のうちの少な
くとも一つ以上であることを特徴とする請求項5に記載
の色差識別方法。
6. The feature quantity selected using the density-run length matrix is a short run strength, a long run strength,
6. The color difference discriminating method according to claim 5, wherein the color difference is at least one of uniformity of run density and uniformity of run length.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN107730493A (en) * 2017-10-24 2018-02-23 广东天机工业智能系统有限公司 Product colour difference detecting method, device, medium and computer equipment
CN115115716A (en) * 2022-05-30 2022-09-27 浙江华欣新材料股份有限公司 Color stereo constructed by gridding, mixing and blending four-primary-color polyester and full-color-domain digitalization method thereof

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