基于机器视觉系统的颜色识别

徐春梅;王春耀;刘跃;刘金桥;闵磊

【摘 要】应用NI公司应用程序开发平台labVIEW,通过编写程序建立虚拟仪器系统并组建简单的外部硬件设备系统,实现了对图像的采集和处理,可以识别出不同颜色的物体,以及计算出该物体的面积,中心坐标等物理参数.我们可以利用这些参数作为下位机的控制信号,为后续物体的筛选和分级做好准备.经实验证明,采用该机器视觉技术是能准确实现番茄色选的,并得到番茄的物理参数,为后续系统开发研究提供了重要依据,也为机器视觉技术的广泛工程应用提供了重要理论支持.

【期刊名称】《机械设计与制造》

【年(卷),期】2011(000)008

【总页数】2页(P257-258)

【关键词】机器视觉;颜色识别;阈值;二值化

【作 者】徐春梅;王春耀;刘跃;刘金桥;闵磊

【作者单位】大学机械工程学院,乌鲁木齐830008;大学机械工程学院,乌鲁木齐830008;农业机械化研究所,乌鲁木齐830008;大学机械工程学院,乌鲁木齐

830008;大学机械工程学院,乌鲁木齐830008

【正文语种】中 文

【中图分类】TH16;TG156

1 前言

在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛地用于各种工况监视、成品检验和质量控制等领域。颜色识别是机器视觉中一个主要的应用，颜色识别是基于物体表面颜色特性差异，通过一定的算法来识别出不同的颜色，从而实现各种检测及控制。本研究以番茄为研究对象，利用机器视觉硬件系统和编写颜色识别系统软件对番茄图像进行实时采集，利用成熟番茄和未成熟番茄所存在的颜色差异，应用图像学与计算机方面的知识，将不成熟的番茄识别出来。

2 颜色模型的选定

研究采用HSL 颜色模型即六角形锥体的模型，如图1 所示。HSL 颜色模型的重要特性[1]：（1）亮度分量与图像的彩色信息无关；（2）色调和饱和度与人们获得颜色的方式密切相关；这些特征使得HSL 颜色模型成为一个理想的研究图像处理运算法则的工具，这些法则基于人的视觉系统的一些颜色感觉特性。由于图像采集卡采集到的图像是RGB 类型图像，所对应的模型为RGB 颜色模型，需要对颜色模型进行转换。HSL 颜色模型和RGB 颜色模型之间可以通过非线性变换来相互转换[2-3]：

图1 HSL 六角形锥体模型

3 机器视觉系统硬件组成

一个典型的机器视觉系统包括五大块：照明，镜头，相机，图像采集卡，视觉处理器。研究选用Advanced Illumination 公司RL1 424-660 LED 光源，照射方法为前向照明，NI 公司的NI1744 智能相机作为图像采集与处理单元，日本CBC 公司的M1214-MP镜头。

NI17 系列智能相机集成了图像采集卡与图像处理器，能够对图像直接进行分析处理，而且能够运行整个套件的NI 视觉算法。利用智能相机可以方便的完成各种检测工作。

4 系统软件设计

系统采用LabVIEW 8.5 作为开发工具，以Windows XP 作为开发平台。如图1 所示，该系统的启动程序界面。如图2 所示，系统主程序界面。利用LabVIEW 软件开发系统界面具有界面简洁，美观等特点[4]。在主程序界面中，某些关键按钮采用事件结构设计以及按钮互锁设计，这样设计具有指令响应时间快，系统稳定以及操作方便等特点。

图2 颜色识别系统启动程序界面

图3 颜色识别系统主程序界面

启动程序界面主要负责检测系统运行前的各种硬件连接是否正常以及设备初始化等。

主程序界面中左半部分窗口为摄像头实时采集到的物体图像，右半部分窗口为显示采集到的图像经过一系列运算处理后的结果图。界面按钮主要功能包括：（1）开始采集；（2）停止采集；（3）退出系统；（4）单色识别；（5）多色剔除；（6）相似识别；（7）通信口。其中：“退出系统”按钮同样采用事件结构设计，其功能是退出主程序，结束整个采集任务，“开始采集”、“停止采集”、“退出系统”三按钮采用互锁设计，其目的是用户一些错误的操作以提高系统的运行效率，减少系统错误；“单色识别”按钮主要用来识别用户所指定的颜色，并将含有用户指定颜色的物体的处理结果显示在右窗口中；“多色剔除”按钮用来识别用户所指定的颜色之外的其它颜色，并将不含有用户指定颜色的物体的处理结果显示在右窗口中；“相似识别”主要作用是用来识别两种物体颜色色调相差不大，而在亮度、饱和度方面相差较大的物体。例如同色调不同饱和度的物体。

由于采集到的图像含有各种随机噪声和由于光照以及环境光等原因产生的阴影，所以必须对图像进行各种处理[5]。为了缩短系统处理图像的时间，将采集到的多幅图像经过一定的算法运算转化为单幅图像[6]。所以图像处理模块主要包括多幅图像转单幅图像处理、图像颜色模型的转换、图像二值化和图像形态处理。形态处理主要包括腐蚀和膨胀。源程序包括多幅图像转单幅图像源程序图、二值化源程序图以及图像形态处理源程序图。图像采集模块源程序图，如图4 所示。

图4 系统颜色选项卡

5 颜色的识别

由数码相机在静态环境下采集的原始彩色图像经过均值化处理后得如图5 所示，对图

中的未成熟番茄（绿色）应用以上系统进行识别，可得如图6 所示的结果，包括未成熟番茄的中心坐标值及坐标系变换后坐标原点。

图5 图像采集模块源程序图

图6 均值化后的番茄图像

图7 未成熟番茄的中心坐标值及坐标系变换后坐标原点图

6 结论

从实验中可以得：

（1）采用机器视觉技术不需要特别的背景板以及特别的背景光源，从实验中还可以得到采用机器视觉技术也能很好解决物体阴影对颜色识别的影响，此系统可识别连续运动的物体，其物体运动速度为（0.2～8）m/s；

（2）可以准确判别未成熟的番茄并能得到其在图像中的像素坐标值以及面积等物理参数。

（3）颜色识别的结果经过一定的计算后可以作为下位机的控制信号。未成熟番茄的中心坐标的X 分量值可以作为判别和控制相应通道处理器，Y 分量值可以作为处理器的延时时间控制量。

参考文献

【相关文献】

［1］海涛.城市交通地图道路网络识别与提取［D］.合肥：中国科学技术大学出版社，2005（23）.

［2］Milan Sonka，Vaclav Hlavac 等著.艾海舟，等译.图像处理、分析与机器视觉［M］.北京：人民邮电出版社，2003：88－.

［3］Thomas Klinger.Image Processing with LabVIEW and IMAQ Vision［M］.America：Prentice Hall PTR，2003：1－4.

［4］L.G.Shapiro，G.C.Stockman 等著.赵清杰，钱芳，蔡利栋，等译.计算机视觉［M］.北京：机械工业出版社，2005：12－13.

［5］吕小莲，张祖立，吕小荣.西红柿采摘识别系统中色彩空间选择的探讨［J］.农机化研究，2008（2）：188－190.

［6］陈锡辉，张银鸿.LabVIEW 8.20 程序设计从入门到精通［M］.北京：清华大学出版社，2007：30－35.?