基于機(jī)器學(xué)習(xí)的染色物色差等級分類研究
發(fā)布時間:2021-11-05 00:56
隨著產(chǎn)品質(zhì)量意識的提高,與顏色質(zhì)量相關(guān)的各行各業(yè)對高精確的顏色質(zhì)量成為了一種必要性。尤其是紡織印染領(lǐng)域,印染成品的顏色質(zhì)量成為企業(yè)在市場的一種強勢競爭力,故紡織印染企業(yè)將高顏色質(zhì)量作為一個必不可少的性能指標(biāo)。紡織印染企業(yè)最開始的色差檢測系統(tǒng)就是靠經(jīng)驗豐富的人工來檢測,人工檢測沒有固定的標(biāo)準(zhǔn)且人的眼睛易疲勞,所以存在很大的主觀意識,同時人工檢測的效率低下。隨著人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,將包含機(jī)器學(xué)習(xí)的智能色差檢測系統(tǒng)代替人工進(jìn)行印染品的色差檢測成為了色差檢測的必要趨勢。故本文針對色差檢測及色差檢測涉及的光照估計存在的關(guān)鍵問題進(jìn)行研究并使用機(jī)器學(xué)習(xí)去解決問題,致力于構(gòu)建高精度、高穩(wěn)定的色差檢測模型和光照估計模型。論文的主要的研究內(nèi)容和成果如下:為了解決色差檢測中存在的光照問題,其中,主要包括同等標(biāo)準(zhǔn)光源下不均勻光照的色差評價問題和不同標(biāo)準(zhǔn)光源條件下的色差評價問題。本文提出了正則化的隨機(jī)向量功能連接(RVFL)染色物光照估計算法(RRVFL)。由于標(biāo)準(zhǔn)的RVFL的輸出權(quán)重存在病態(tài)解。所以采用正則化去解決這個問題,這樣構(gòu)成了魯棒性高的正則化RVFL染色物光照估計模型。首先通過使用Gray-E...
【文章來源】:浙江理工大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1圖像采集流程圖??(1)如圖2.1所示,使用BNC視頻連接器輸出標(biāo)準(zhǔn)PAL視頻信號的SONYSSC-DC398P彩??
浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文??基于機(jī)器學(xué)習(xí)的染色物色差等級分類研宄??圖2.2到圖2.5分別表示待處理的圖像、中值濾波的效果圖、鄰域平均法的效果圖、高??斯濾波的效果圖,從各圖的效果分析來看,鄰域平均法處理完的圖像的邊緣留下了黑框,??留下黑框的原因是邊緣附近的高頻信息污染了圖像的邊緣。中值濾波處理完的圖像的四角??產(chǎn)生了凸點。但是高斯濾波處理完的圖像就不存在以上問題,它的邊緣信息保護(hù)的很好。??故本文的色差等級分類中所用的樣本圖像采用高斯濾波更加合適,因此,本文以下的樣本??圖像都將采用高斯濾波進(jìn)行圖像的預(yù)處理操作。??2.3色差公式的選擇??在色差檢測系統(tǒng)中,色差公式的選擇很重要,對于不同的色彩空間有不同的色差公式。??為了更好地評估色差并滿足人們的視覺感知,因此選擇適合其行業(yè)的色差公式非常重要。??目前,色差計算公式主要是基于CIELAB色彩空間的CIELAB公式和其他一些相關(guān)的CMC、??CffiDE2000[37^式等。本文分別使用CIELAB,?CMC,?CIEDE2000公式計算色差,對色??差的計算有一些簡單的分析。??如圖2.6所示,在相同的照明條件下,拍攝了沒有視覺色差的兩幀(a,b)和具有視覺??色差的一幀(c),如圖2.6所示。使用沒有視覺色差的一幅圖像作為參考圖像,三個色差??公式用于計算其他無視覺色差的幀圖像與參考圖像之間的色差。然后,如表2.1所示,獲??得基于可以計算平均值和方差的像素點的色差數(shù)據(jù)集。然后,計算具有視覺色差的一幀圖??像與參考圖像之間的色差。獲得另一個基于像素點的色差數(shù)據(jù)集。表2.2列出了計算出的??平均值和方差。??P國,??a?b?c??圖2.6在色差公式
浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于機(jī)器學(xué)習(xí)的染色物色差等級分類研究??<■?;?)^-?#?1?<:"'*-:????-rr,v????'???:??f??■1^^|截?_酬??麵__,_:攀纖響:.??g??圖2.7不同顏色的樣本圖像??表2J?C1EDE2000公式和Datacolor?650色差儀的測量結(jié)果??Group?CIEDE2000?Datacolor?650??a?0.379?0.255??b?1.675?2.167??c?1.474?1.439??d?1.441?1.410??e?L947?1.990??f?0.0186?0.0827??g?0.7619?0.7843??綜上兩個對比實驗得出:考慮到CIEDE2000、CffiLAB、CMC三種公式在計算色差??的整體表現(xiàn)和CIDE2000與色差儀Datacolor?650測量結(jié)果差距,并且在對現(xiàn)有色差模型??和視覺評估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合的基礎(chǔ)上,本文最后選擇了?CIEDE2000色差公式來計算??13??
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于DSP的染色品色差檢測系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D]. 吳小亮.浙江理工大學(xué) 2016
[2]基于機(jī)器視覺的染色品色差檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 常衛(wèi).浙江理工大學(xué) 2012
本文編號:3476749
【文章來源】:浙江理工大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1圖像采集流程圖??(1)如圖2.1所示,使用BNC視頻連接器輸出標(biāo)準(zhǔn)PAL視頻信號的SONYSSC-DC398P彩??
浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文??基于機(jī)器學(xué)習(xí)的染色物色差等級分類研宄??圖2.2到圖2.5分別表示待處理的圖像、中值濾波的效果圖、鄰域平均法的效果圖、高??斯濾波的效果圖,從各圖的效果分析來看,鄰域平均法處理完的圖像的邊緣留下了黑框,??留下黑框的原因是邊緣附近的高頻信息污染了圖像的邊緣。中值濾波處理完的圖像的四角??產(chǎn)生了凸點。但是高斯濾波處理完的圖像就不存在以上問題,它的邊緣信息保護(hù)的很好。??故本文的色差等級分類中所用的樣本圖像采用高斯濾波更加合適,因此,本文以下的樣本??圖像都將采用高斯濾波進(jìn)行圖像的預(yù)處理操作。??2.3色差公式的選擇??在色差檢測系統(tǒng)中,色差公式的選擇很重要,對于不同的色彩空間有不同的色差公式。??為了更好地評估色差并滿足人們的視覺感知,因此選擇適合其行業(yè)的色差公式非常重要。??目前,色差計算公式主要是基于CIELAB色彩空間的CIELAB公式和其他一些相關(guān)的CMC、??CffiDE2000[37^式等。本文分別使用CIELAB,?CMC,?CIEDE2000公式計算色差,對色??差的計算有一些簡單的分析。??如圖2.6所示,在相同的照明條件下,拍攝了沒有視覺色差的兩幀(a,b)和具有視覺??色差的一幀(c),如圖2.6所示。使用沒有視覺色差的一幅圖像作為參考圖像,三個色差??公式用于計算其他無視覺色差的幀圖像與參考圖像之間的色差。然后,如表2.1所示,獲??得基于可以計算平均值和方差的像素點的色差數(shù)據(jù)集。然后,計算具有視覺色差的一幀圖??像與參考圖像之間的色差。獲得另一個基于像素點的色差數(shù)據(jù)集。表2.2列出了計算出的??平均值和方差。??P國,??a?b?c??圖2.6在色差公式
浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于機(jī)器學(xué)習(xí)的染色物色差等級分類研究??<■?;?)^-?#?1?<:"'*-:????-rr,v????'???:??f??■1^^|截?_酬??麵__,_:攀纖響:.??g??圖2.7不同顏色的樣本圖像??表2J?C1EDE2000公式和Datacolor?650色差儀的測量結(jié)果??Group?CIEDE2000?Datacolor?650??a?0.379?0.255??b?1.675?2.167??c?1.474?1.439??d?1.441?1.410??e?L947?1.990??f?0.0186?0.0827??g?0.7619?0.7843??綜上兩個對比實驗得出:考慮到CIEDE2000、CffiLAB、CMC三種公式在計算色差??的整體表現(xiàn)和CIDE2000與色差儀Datacolor?650測量結(jié)果差距,并且在對現(xiàn)有色差模型??和視覺評估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合的基礎(chǔ)上,本文最后選擇了?CIEDE2000色差公式來計算??13??
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于DSP的染色品色差檢測系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D]. 吳小亮.浙江理工大學(xué) 2016
[2]基于機(jī)器視覺的染色品色差檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 常衛(wèi).浙江理工大學(xué) 2012
本文編號:3476749
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