本發(fā)明涉及圖像處理。更具體地，本發(fā)明涉及基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法。

背景技術(shù)：

1、在印刷過程中，由于印刷設(shè)備老化、印刷工藝不當(dāng)、油墨材料等存在差異，實(shí)際印刷后印品的色彩會與標(biāo)準(zhǔn)印品的色彩存在偏差。傳統(tǒng)人工比色易受主觀因素的影響，比色的結(jié)果會存在一定偏差且耗時耗力效率較低。因此，大多采用機(jī)器視覺技術(shù)來進(jìn)行印品顏色在線比色，以提高比色的準(zhǔn)確性和效率。

2、目前，采用機(jī)器視覺技術(shù)對印刷圖像色彩進(jìn)行在線檢測的研究越來越多。如，在西安理工大學(xué)學(xué)報2013年第29卷第2期，刊登有《基于機(jī)器視覺的印刷圖像色彩在線檢測系統(tǒng)設(shè)計》一文，文中公開了對系統(tǒng)中的圖像配準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)模板建立及色彩空間轉(zhuǎn)換等方法的研究。從減少檢測時間的角度，提出了粗檢與細(xì)檢相結(jié)合的檢測策略及基于邊緣特征的小鄰域多區(qū)域模板配準(zhǔn)方法。

3、其中，上述方案中的基于邊緣特征的小鄰域多區(qū)域模板配準(zhǔn)方法，其使用小鄰域多區(qū)域模板配準(zhǔn)方法可以捕捉到圖像中的局部特征變化，這對于顏色在線比色尤為重要，且由于只處理邊緣和小鄰域信息，這種方法通常計算量較小，適合實(shí)時處理和在線應(yīng)用。

4、然而，上述方案中的配準(zhǔn)的參考區(qū)域是在標(biāo)準(zhǔn)模板圖像的每個區(qū)域（將整幅圖像劃分為不同的區(qū)域）內(nèi)，選擇邊緣區(qū)域比較明顯的一小塊子區(qū)作為參考區(qū)域，也即參考區(qū)域的邊緣像素點(diǎn)是粗略選取的，這可能會將并非同一個顏色的像素點(diǎn)劃分在一起，進(jìn)而導(dǎo)致后續(xù)的配準(zhǔn)比色不夠準(zhǔn)確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提出基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中對印品的顏色判斷可能存在誤差的問題。

2、本發(fā)明提供的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，包括：

3、采集印品的模板圖像以及待檢測圖像；

4、獲取模板圖像中多個閉合邊緣區(qū)域；從多個閉合邊緣區(qū)域中篩選出配準(zhǔn)區(qū)域；

5、依據(jù)配準(zhǔn)區(qū)域的區(qū)域大小，搜索模板圖像中任一像素點(diǎn)在待檢測圖像中的對應(yīng)待測像素點(diǎn)；基于各像素點(diǎn)以及對應(yīng)的待測像素點(diǎn)的色差值，得到印品顏色的比色結(jié)果；

6、所述閉合邊緣區(qū)域為：

7、計算模板圖像中各像素點(diǎn)的概率為：

8、；；為模板圖像中像素點(diǎn)的總數(shù)量，為函數(shù)，為第像素點(diǎn)的鄰域像素點(diǎn)數(shù)量，為第像素點(diǎn)的麥克亞當(dāng)橢圓的半長軸，、分別為第像素點(diǎn)與第i個鄰域像素點(diǎn)的近似指標(biāo)、在cie?xyz顏色空間上的距離；所述近似指標(biāo)表征第像素點(diǎn)與鄰域像素點(diǎn)的相似情況；當(dāng)概率大于等于設(shè)定值時，對應(yīng)像素點(diǎn)為關(guān)鍵邊緣點(diǎn)；獲取關(guān)鍵邊緣點(diǎn)以及對應(yīng)目標(biāo)點(diǎn)所圍成的閉合邊緣區(qū)域；目標(biāo)點(diǎn)為關(guān)鍵邊緣點(diǎn)的鄰域像素點(diǎn)且在麥克亞當(dāng)橢圓上或內(nèi)部。

9、上述方案中先通過對模板圖像中各像素點(diǎn)的邊緣的概率的分析，相比對現(xiàn)有的邊緣檢測算法，引入了cie?xyz顏色空間上顏色特征（距離），能夠獲取準(zhǔn)確的配準(zhǔn)區(qū)域，之后以配準(zhǔn)區(qū)域的范圍大小有目的地在待檢測圖像中進(jìn)行像素點(diǎn)的搜索，尋找與模板圖像中各像素點(diǎn)真正對應(yīng)的待檢測像素點(diǎn)，進(jìn)行印品顏色的比色；上述方案不僅提高了搜索效率，還提高了比色結(jié)果的準(zhǔn)確性。

10、可選地，所述鄰域像素點(diǎn)的獲取過程為：

11、獲取模板圖像中任一像素點(diǎn)與剩余的其他像素點(diǎn)的近似指標(biāo)；

12、將近似指標(biāo)大于等于閾值時對應(yīng)的其他像素點(diǎn)作為鄰域像素點(diǎn)。

13、上述方案通過近似指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地篩選出與任一像素點(diǎn)屬于同一印刷區(qū)域的相近的鄰域像素點(diǎn)。

14、可選地，所述近似指標(biāo)為：；

15、其中，、分別為第像素點(diǎn)的梯度值、梯度方向；、分別為第像素點(diǎn)的梯度值、梯度方向，是第像素點(diǎn)與第像素點(diǎn)的歸一化歐式距離值。

16、可選地，所述鄰域像素點(diǎn)為四鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)或八鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)。

17、可選地，還包括確定最佳搜索方向的步驟，具體為：

18、所述最佳搜索方向為配準(zhǔn)區(qū)域與待配準(zhǔn)區(qū)域的兩質(zhì)心的連線與圖像坐標(biāo)系中縱軸的夾角；所述待配準(zhǔn)區(qū)域為：

19、采用形態(tài)學(xué)膨脹方法提取待檢測圖像中的多個待測區(qū)域；

20、將滿足以下至少兩種條件的待測區(qū)域作為待配準(zhǔn)區(qū)域；

21、其中，條件一：待測區(qū)域與配準(zhǔn)區(qū)域的形狀相似；

22、條件二：配準(zhǔn)區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)量與待測區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)量的差異絕對值小于差異閾值；

23、條件三：配準(zhǔn)區(qū)域的質(zhì)心與待測區(qū)域的質(zhì)心之間的歐式距離最小。

24、上述方案中通過確定最佳搜索方向能夠進(jìn)一步提高搜索效率。

25、可選地，所述從多個閉合邊緣區(qū)域中篩選出配準(zhǔn)區(qū)域，包括：

26、計算各閉合邊緣區(qū)域的形狀規(guī)整度，將形狀規(guī)整度最大時的閉合邊緣區(qū)域作為配準(zhǔn)區(qū)域；所述形狀規(guī)整度為：；

27、其中，為第閉合邊緣區(qū)域的形狀規(guī)整度，為第閉合邊緣區(qū)域的像素點(diǎn)總數(shù)量，是第閉合邊緣區(qū)域的最小外接矩形的面積，表示歸一化處理函數(shù)。

28、上述方案中通過對不同閉合邊緣區(qū)域的形狀進(jìn)行分析，能夠獲取最接近印品印刷過程中的目標(biāo)的配準(zhǔn)區(qū)域。

29、可選地，所述搜索模板圖像中任一像素點(diǎn)在待檢測圖像中的對應(yīng)待測像素點(diǎn)，包括：將模板圖像中任一像素點(diǎn)作為目標(biāo)像素點(diǎn)；

30、以模板圖像中目標(biāo)像素點(diǎn)對應(yīng)的初始位置為中心，按照配準(zhǔn)區(qū)域的區(qū)域大小以及最佳搜索方向，在待檢測圖像中進(jìn)行待測像素點(diǎn)的搜索，計算搜索的各待測像素點(diǎn)與所述任一像素點(diǎn)的色度差值，選取色度差值屬于容差范圍的待測像素點(diǎn)與所述目標(biāo)像素點(diǎn)進(jìn)行對應(yīng)。

31、上述方案引入色度差值，考慮了人眼對顏色的視覺差異的影響，能夠準(zhǔn)確地搜索到與模板圖像中各像素點(diǎn)對應(yīng)的待測像素點(diǎn)。

32、可選地，所述基于各像素點(diǎn)以及對應(yīng)的待測像素點(diǎn)的色差值，得到印品顏色的比色結(jié)果，包括：計算所有像素點(diǎn)與對應(yīng)待測像素點(diǎn)的色差值的色差均值，響應(yīng)于色差均值大于等于色差閾值，則印品的顏色不合格。

33、可選地，所述麥克亞當(dāng)橢圓通過將模板圖像中的關(guān)鍵邊緣點(diǎn)從rgb顏色空間轉(zhuǎn)換至cie?xyz顏色空間得到。

34、可選地，在計算梯度值以及梯度方向之前，還包括對模板圖像進(jìn)行灰度化處理的步驟。

35、本發(fā)明的有益效果為：

36、本發(fā)明的方案通過對模板圖像以及待檢測圖像進(jìn)行分析，結(jié)合了人眼顏色差異來給定了配準(zhǔn)區(qū)域，以確定搜索待測像素點(diǎn)的區(qū)域范圍以及最佳搜索方向，能夠準(zhǔn)確地找到與模板圖像中像素點(diǎn)對應(yīng)的待測像素點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)印品的待檢測圖像的比色。

技術(shù)特征：

1.基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述鄰域像素點(diǎn)的獲取過程為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述近似指標(biāo)為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述鄰域像素點(diǎn)為四鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)或八鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，還包括確定最佳搜索方向的步驟，具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述從多個閉合邊緣區(qū)域中篩選出配準(zhǔn)區(qū)域，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述搜索模板圖像中任一像素點(diǎn)在待檢測圖像中的對應(yīng)位置的待測像素點(diǎn)，包括：將模板圖像中任一像素點(diǎn)作為目標(biāo)像素點(diǎn)；

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述基于各像素點(diǎn)以及對應(yīng)的待測像素點(diǎn)的色差值，得到印品顏色的比色結(jié)果，包括：計算所有像素點(diǎn)與對應(yīng)待測像素點(diǎn)的色差值的色差均值，響應(yīng)于色差均值大于等于色差閾值，則印品的顏色不合格。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，所述麥克亞當(dāng)橢圓通過將模板圖像中的關(guān)鍵邊緣點(diǎn)從rgb顏色空間轉(zhuǎn)換至cie?xyz顏色空間得到。

10.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其特征在于，在計算梯度值以及梯度方向之前，還包括對模板圖像進(jìn)行灰度化處理的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于機(jī)器視覺的印品顏色在線比色方法，其方法包括：采集印品的模板圖像以及待檢測圖像；獲取模板圖像中多個閉合邊緣區(qū)域；從多個閉合邊緣區(qū)域中篩選出配準(zhǔn)區(qū)域；依據(jù)配準(zhǔn)區(qū)域的區(qū)域大小，搜索模板圖像中任一像素點(diǎn)在待檢測圖像中的對應(yīng)待測像素點(diǎn)；基于各像素點(diǎn)以及對應(yīng)的待測像素點(diǎn)的色差值，得到印品顏色的比色結(jié)果；即本發(fā)明的方案能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行印品顏色的檢測。

技術(shù)研發(fā)人員：趙浩剛,趙建東,劉兆鋒,馬娟利,魏軍,李學(xué)明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：渭南大東印刷包裝機(jī)械有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6