一种纺织品的色差检测方法研究

摘 要：针对纺织行业布匹在实际生产过程中产生的色差问题，提出了一种色差检测方法。在相同光照条件下，对标准样布匹和被测样布匹同时采集图像并进行预处理，将图像自定义分隔成M×N块，以每一块为单元进行色差检测，在基于CIELAB颜色空间下进行求平均的方式计算色差值，通过与设定的阈值比较判断该布匹有无色差，同时对存在色差的位置进行标定。实验结果表明：通过该方法可以有效的对布匹尤其是纹理较明显的布匹进行色差检测。

关键词：CIELAB颜色空间；色差检测；标定

中图分类号：TB 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.167พ2-3198.2018.01.090

0 引言

在纺织印染行业中，印染布匹色差的检验在布匹质量检测中是一个非常重要的环节，有着相当重要的意义，也是影响布匹质量的主要因素之一。尤其是印染中生产的产品与标准样品之间的色差的等级是质量管理的一项重要指标。印染行业对工艺要求越来越高，然而在我国大多数企业仍然不是通过颜色的客观检测方法达到精确的控制，检测过程中即使是专业的工人，也常常不能准确的评估染布的色差大小或等级。印染Ⓐ厂在实际生产过程中，经常出现因为人为因素造成次品率超过预期的现象，产生很多未能达到要求的次品。这些次品必须进行返修，对这些次品要先进行几次的剥色之后在进行染色，而返修意味着花费大量的人力、物力和时间成本，对环境造成更大的污染，同时还造成了一定的经济损失。

为了改进国内印染厂关于素色布匹色差检测的落后的状况，改善国内色差检测基本靠人眼识别检测的落后状况，因此本文通过布匹分层加权结合模糊聚类算法提取特征值的方法进行色差检测，具有不错的现实意义。

1 颜色空间与色差公式

1.1 颜色空间

最为常见的颜色空间是RGB颜色空间。R、G、B分别表示红绿蓝三种颜色，可以表示自然界几乎所有的颜色。虽然其结构简单且使用方便，但并颜色分布并不均匀，不符合人眼识辨颜色的习惯特性。

CIELAB颜色空间是由国际照明委员会（CIE）制定，它是一种与设备无关的颜色系统，也是一 シ种基于生理特征的颜色系统。但并不符合人眼这也就意味着，它是用数字化的方法来描述人的视觉感应，从而解决了不均匀的颜色空间给颜色评估带来的影响。

CIELAB均匀颜色空间是一个三维体系，其颜色的立体分布如下图所示。自从CIELAB颜色空间推出以来，在工业界得到了广泛的应用，特别是在染料颜料制造、涂料、纺织印染、油墨、塑料着色等行业的产品颜色质量控制中有着很重要的地位。

其中L为明度坐标，取值范围是[0，100]，表示从纯黑到纯白；表征颜色的亮度大小；a、b为色品坐标，a表示从红色到绿色的范围；b表示从黄色到蓝色的范围。

CIE制定此颜色空间，旨在解决 XYZ 颜色空间的物理距离与人眼的感知不相当的问题。三个坐标值可以由XYZ颜色空间的三属性转化而来，转换公式如下：

1.2 色差公式

一般情况下，彩色图像都是以RGB的方式进行存储且方法简单，但RGB颜色空间并不是均匀的，与人眼识别色彩的机理并不相符，在本方法中选择了CIELAB颜色空间。

在标准光源D65均匀照射无外界干扰的情况下，色差单位为NBS，ΔE=1称为1个NBS色差单位，但在实际环境中，工厂生产检测中，很难做到和实验室相同的环境，色差值的大小就不可以按照国际统一的标准来进行判断，不同的生产商都会按照自己的色差检测模型设定一套色差判别的标准。

2 色差检测方法

2.1 算法流程

色差检测算法的流程图如图1所示。

2.2 色差检测

采集得到的图像被划分成了M×N块子区域，自左向右，自上而下依次检测。实验过程中图像被分割成10×10块，以其中一块为例，在CIELAB颜色空间中，采用求平均的方法进行色差计算，即求得被测布匹与标准样之间的颜色差值再与设定的阈值比较。超过阈值时则判别为有色差并对其位置进行标定，无色差区域使用黑色方块，有色差区域使用白色方块。

当该区域的色差值小于设定的阈值时则判断为合格继续检测下一块区域，所有区域检测完毕后若均满足要求则可以判断该被测布匹无色差。

3 检测结果及分析

从两种颜色的布匹色板上分别采集样品，并与标准色样进行色差比较。分别记作色号1与色号2。图像1中对应的为色号1，其中（a）代表标准样，（b），（c）代表被测样，（a，유b）表示图2中（a）和（b）之间仿真后的色差值，（a，c）表示图2⌘中（a）和（c）之间仿真后的色差值。图像2中对应的是色号2，其中（a）代表标准样，（b），（c）代表被测样，（b），（c）代表被测样，（a，b）表示图2中（a）和（b）之间仿真后的色差值，（a，c）表示图3中（a）和（c）之间仿真后的色差值。针对这两种不同颜色色号的布匹，利用以上的方法进行检测，看是否符合人眼的感知特性。MATLAB仿真如上。

借助俗忌板，阈值设定为6.0，如图4（a，b）色差大小未超过阈值，从图4（a，c）中可以看出被标上记号的区域出现色差。

和第一组色号的实验数据相近，阈值设为6.0，如图5（a，b）色差大小未超过阈值，图5（a，c）中可见被做上记号的区域出现色差。

4 结论

通过对两种不同颜色布匹色差检测的实验验证，初步得到以下结论：

（1）该检测算法对布匹的色差检查有一定的效果，且符合人眼对色彩的视觉判断。

（2）由于是在自然光照下采集的图像，无法按照国际标准给定的阈值来作为判断有无色差的依据，最终通过实验的方式给出了新的阈值。

（3）实验过程中发现，该算法受光线干扰的影响较大，光线照射的强弱直接对检测结果会造成一定的影响。在实际应用中，应对光线的照射进行控制，使得光源保持稳定。

参考文献

[1]刘力双，张铫.基于CCD的玻璃厚度在线测量系统[J].传感技术学报，2006，6，19（3）：652-654.

[2]罗韬，王庆有，周坤.线阵CCD非接触测量轨道振动[J].传感技术学报，2006，8，19（4）：1107-1109.