随机纹理墙地砖差异区实时检测方法的研究

论文摘要

墙地砖颜色的自动分类问题在国内尚属科技发展前沿问题,仍面临着以下几个难题:对于图像复杂的墙地砖（如具有随机纹理的墙地砖）如何进行其颜色特征提取;设计的检测与分类算法能否适应不断出现的新品种（如仿古砖、雨花砖等）;设计的检测分级算法能否实现在粉尘大、振动大的现实生产环境下的稳定运行;还有,机器检测后的产品最终能否符合人眼的视觉感知等。基于以上难点的分析,本文研究随机纹理墙地砖差异区的检测,讨论随机纹理墙地砖在实际的生产环境下（有粉尘、有振动、有光照影响的干扰下）的色差检测,检测色差计算的结果是否符合人眼的视觉感知,并对其硬件系统的实现作了设计。本文对表面颜色分级的研究现状作了分析讨论,并对表面颜色分级中的关键要素,即图像颜色特征的提取、颜色空间的选择、色差公式的选择及各颜色空间的适用情况、图像特征提取算法的选择进行了分析、讨论,并提出了本文的颜色特征提取方法——改进的模糊C-均值聚类算法,即在HSV颜色空间下进行聚类数目的确定,在CIEL*a*b*颜色空间中进行初始聚类中心的选取和特征颜色的特征提取,并用CIEL*a*b*色差公式对提取的颜色特征进行了色差计算。本文的图像是具有随机纹理的,这给检测带来了难度。经过实验,本文的算法能够较好的检测带有随机纹理图案墙地砖的色差。为了分析算法的鲁棒性,本文模拟了生产现场中的三种常见的干扰——光照、振动、粉尘对图像采集过程的干扰。实验表明,本文的算法对上述三种干扰具有较好的鲁棒性。本文设计了表面颜色分级算法的硬件电路板,实现以ARM2132为硬件平台,与FPGA相结合实现对图像的实时处理,以TI公司的dsp2000系列的TMS320F2812为主控制器,控制图像采集的时间、以及控制墙地砖等级的动作,组成在线分级系统,实现对经过前面图像处理的墙地砖执行分级动作。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的来源及提出的背景
• 1.1.1 课题的来源
• 1.1.2 课题提出的背景
• 1.2 论文研究意义
• 1.3 国内外墙地砖自动分级的研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.3.3 小结
• 1.4 国内外颜色特征提取技术的研究现状
• 1.5 论文研究的内容及章节安排
• 第2章 墙地砖颜色差异的评价
• 2.1 颜色特性
• 2.2 颜色认知
• 2.3 墙地砖颜色差异的评价
• 2.3.1 颜色差异的主观判断
• 2.3.2 色差公式
• 2.3.3 允许色差范围的确定
• 2.4 本章小结
• 第3章 颜色空间与色差测量
• 3.1 基础颜色空间分析
• 3.1.1 RGB 颜色空间
• 3.1.2 XYZ 颜色空间
• 3.2 均匀颜色空间与色差测量
• 3.2.1 CIELAB 均匀颜色空间
• 3.2.2 YUV 颜色空间
• 3.2.3 色差测量
• 3.3 正交颜色空间
• 3.4 认知颜色空间
• 3.4.1 彩色空间模型HLS
• 3.4.2 彩色空间模型HSV
• 3.5 虚拟颜色空间
• 3.6 本章小结
• 第4章 图像特征提取算法的选择
• 4.1 引言
• 4.2 图像特征提取算法的选择
• 4.2.1 基于直方图阈值的方法
• 4.2.2 基于特征空间聚类的方法
• 4.2.3 基于区域的方法
• 4.2.4 基于神经网络的方法
• 4.2.5 基于物理模型的方法
• 4.2.6 基于模糊的方法
• 4.2.7 小结
• 4.3 本文采用的颜色特征提取算法
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于均匀颜色空间的颜色分级方法
• 5.1 引言
• 5.2 图像颜色空间的转化
• 5.3 颜色相似性度量
• 5.4 本文的算法描述
• 5.4.1 聚类数目的选择
• 5.4.2 初始聚类中心的选取
• 5.4.3 算法步骤
• 5.4.4 图像颜色特征提取的流程图
• 5.4.5 颜色分级
• 5.5 本章小结
• 第6章 实验方案的设计
• 6.1 引言
• 6.2 实验方案的设计
• 6.3 干扰方案
• 6.4 实验结果的分析
• 6.5 实验结论
• 第7章 墙地砖表面颜色分级系统的硬件实现
• 7.1 引言
• 7.2 主控制模块
• 7.2.1 数字信号处理器TMS320F2812
• 7.2.2 主控制模块和其他模块之间的通讯
• 7.3 图像采集模块
• 7.4 图像处理模块
• 7.5 机械手动作模块
• 7.6 系统总统结构框图
• 7.7 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢