專利名稱：有效顏料識別方法、識別系統(tǒng)、識別程序及其記錄介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種識別目標(biāo)有效顏料的方法以及一種有效顏料識別系統(tǒng)、一種有效顏料識別程序及其記錄介質(zhì)，所述方法包括準(zhǔn)備用來賦予特定設(shè)計效果的金屬/珠光涂覆或印刷中色層的有效顏料的圖像特性參數(shù)的數(shù)據(jù)庫。
背景技術(shù)：
當(dāng)汽車的外部面板需要修補涂層時，修補的部分必須和面板的其他部分擁有相同的顏色。然而，由于制造汽車時的涂層配方不是公眾可獲得的，因此需要對涂層配方進(jìn)行分析。
已經(jīng)開發(fā)了一種計算機顏色匹配技術(shù)(下文中稱為“CCM”)。其被用作對成分未知的涂層配方進(jìn)行分析的方法，該技術(shù)包括根據(jù)通過顏色測量而獲得的數(shù)據(jù)來估計所述配方。
CCM是一種用于根據(jù)光譜反射率數(shù)據(jù)來估計單涂層顏色(solidcoating color)(不會隨著觀察角度而改變的顏色)的色材(彩色顏料、染料)的方法。該方法以組合的方式利用了Kubelka-Munk的二流(two-flux)理論、Duncan的混色理論以及Saunderson的表面反射校正理論。
公布號為2001-265786的未審查的日本專利(下文中稱為“專利文件1”)公開了一種識別用于配方未知的涂層顏色中的有效材料的方法，該方法包括以視覺的方式提取用于配方未知的涂層顏色中的有效材料的特性參數(shù)；利用所提取的參數(shù)作為關(guān)鍵詞，在圖像數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索；在顯示器上顯示最接近地與所述參數(shù)匹配的單個有效材料的圖像；并且將配方未知的涂層顏色的圖像與所述單個有效材料的圖像進(jìn)行對比。
然而，在實際應(yīng)用中，至今還沒有開發(fā)出用于包含有效顏料(例如鋁片和類金屬粉末、云母片、板狀氧化鐵等)的涂層顏色的CCM方法，原因如下，在包括產(chǎn)生光的鏡面反射的地方的高亮部分，保持了從有效顏料反射的光束(鏡面反射光、干涉光)的附加特性，也產(chǎn)生了彩色顏料對光的吸收。相反，在不受鏡面反射光影響的陰影部分，有效顏料和彩色顏料對光的吸收主要產(chǎn)生著色(coloring)。也就是說，在從高亮部分到陰影部分這么寬的范圍內(nèi)，不可能對包含有效顏料的涂層的色材的著色特性進(jìn)行概括。
因此，應(yīng)用于工業(yè)產(chǎn)品的用來識別涂層中有效顏料的傳統(tǒng)方法包括通過肉眼或顯微鏡的觀察以及基于觀察者對有效顏料特性的知識所進(jìn)行的識別。所以，觀察者需要用經(jīng)驗和技能來進(jìn)行正確的識別，而且結(jié)果依賴于觀察者的能力。
近年來，已經(jīng)相繼開發(fā)了多種新型有效顏料，并投入了市場。例如，在片狀金屬顏料中，已經(jīng)有100多種鋁片顏料被投入市場，其在生產(chǎn)工藝、著色技術(shù)和粒子尺寸等級上不同。金屬顏料的實例包括表面涂有有機顏料的鋁片、表面有通過CVD沉積的氧化鐵的鋁片、通過氣相沉積生產(chǎn)的鋁片、具有所謂銀元型(silver dollar-type)光滑表面的鋁片等。而且，除了鋁片外還有300多種有效顏料。因此，對于觀察者來說，幾乎不可能記住所有的有效顏料的特性。
在專利文件1中，僅利用有效顏料的粒子直徑和著色特性作為特性參數(shù)。因此，雖然其中所公開的方法可粗略地評估所使用的有效顏料的類型，但卻不能指明有效顏料的品牌。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的發(fā)明人進(jìn)行研究，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的以上問題。因此，本發(fā)明的目的是提供一種識別目標(biāo)有效顏料的方法，該方法包括準(zhǔn)備一個數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫將賦予工業(yè)產(chǎn)品特殊設(shè)計效果的有效顏料的圖像特性參數(shù)與帶有有效顏料品牌等信息相關(guān)聯(lián)；以及利用從目標(biāo)有效顏料的圖像中提取的特性參數(shù)，在數(shù)據(jù)庫中搜索匹配。本發(fā)明的其他目的是提供一種有效顏料識別系統(tǒng)、一種有效顏料識別程序及其記錄介質(zhì)。
為了實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明的有效顏料識別方法(1)包括第一步驟，對目標(biāo)有效顏料進(jìn)行成像以獲得其圖像數(shù)據(jù)；第二步驟，對已獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理、并提取涉及包含有效顏料的一個粒子的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)作為用于處理的圖像數(shù)據(jù)；
第三步驟，從用于處理的圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特性參數(shù)；以及第四步驟，基于在第三步驟中提取的目標(biāo)有效顏料的圖像特性參數(shù)，利用所準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫來識別目標(biāo)有效顏料，其中所述數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲關(guān)于各種有效顏料的信息，以使其與通過執(zhí)行第二步驟和第三步驟所提取的所述各種有效顏料的圖像特性參數(shù)相關(guān)。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(2)即上述方法(1)，其中所述圖像特性參數(shù)包括表示所述有效顏料的顏色和表面狀態(tài)的特性參數(shù)。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(3)即上述方法(2)，其中表示有效顏料的顏色的特性參數(shù)包括主色色調(diào)角(hue angle)的正弦和余弦值、以及主色的亮度和飽和度，所述主色色調(diào)角是HIS顏色空間中所述有效顏料的一個粒子的圖像中的像素的色調(diào)角直方圖的模式，所述主色的亮度是具有主色色調(diào)角的像素的平均亮度，以及所述主色的飽和度是具有主色色調(diào)角的像素的平均飽和度。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(4)即上述方法(2)，其中表示所述有效顏料的表面狀態(tài)的特性參數(shù)包括組成顏色的數(shù)量、平均亮度灰度級和平均飽和度灰度級，所述組成顏色的數(shù)量為占所述有效顏料的一個粒子的減色(color-reduced)圖像的至少一定比例的顏色的數(shù)量，所述平均亮度灰度級通過如下方式來確定將所述有效顏料的一個粒子的圖像轉(zhuǎn)換為亮度灰度等級圖像，對該灰度等級圖像進(jìn)行邊緣提取，并計算如此獲得的圖像中的像素的平均亮度灰度級；以及所述平均飽和度灰度級通過如下方式來確定將所述有效顏料的一個粒子的圖像轉(zhuǎn)換為飽和度灰度等級圖像，對該灰度等級圖像進(jìn)行邊緣提取，并計算如此獲得的圖像中的像素的平均飽和度灰度級。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(5)即上述方法(2)到(4)中的任何一種方法，其中所述圖像特性參數(shù)還包括表示所述有效顏料的粒子形狀的特性參數(shù)。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(6)即上述方法(5)，其中表示所述有效顏料的粒子形狀的特性參數(shù)包括粒子尺寸、圓度、輪廓狀態(tài)以及凹口數(shù)重，所述輪廓狀態(tài)為通過沿輪廓走向順序繪制從圖像中有效顏料的一個粒子的質(zhì)心到所述輪廓的像素的距離而得到的二維輪廓圖中的峰谷數(shù)量，以及所述凹口數(shù)量為所述二維輪廓圖中的深谷數(shù)量。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(7)即上述方法(1)到(6)中的任何一種方法，其包括利用將所述圖像特性參數(shù)作為輸入單元并將關(guān)于所述有效顏料的信息作為輸出單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來識別所述目標(biāo)有效顏料。
本發(fā)明的有效顏料識別方法(8)即上述方法(7)，其中所述輸出單元的輸出值為實數(shù)，并根據(jù)所述輸出單元的輸出值從數(shù)據(jù)庫中選擇預(yù)定數(shù)量的有效顏料。
本發(fā)明的有效顏料識別系統(tǒng)(1)包括圖像捕捉設(shè)備，用于對所述目標(biāo)有效顏料成像以及獲得其圖像數(shù)據(jù)；特性參數(shù)檢測器，用于對從所述圖像捕捉設(shè)備輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，提取所述目標(biāo)有效顏料的一個粒子的圖像，然后對所提取的所述目標(biāo)有效顏料的一個粒子的圖像進(jìn)行圖像處理并計算所述目標(biāo)有效顏料的各種圖像特性參數(shù)；以及記錄設(shè)備，用于存儲一個數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲各種類型的有效顏料的信息，以使其與通過所述特性參數(shù)檢測器計算出的圖像特性參數(shù)相關(guān)；所述特性參數(shù)檢測器利用所述數(shù)據(jù)庫、基于根據(jù)從所述圖像捕捉設(shè)備輸入的所述目標(biāo)有效顏料的圖像計算的圖像特性參數(shù)、來識別所述目標(biāo)有效顏料。
本發(fā)明的有效顏料識別程序(1)提供第一功能，對輸入到計算機的目標(biāo)有效顏料的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，并提取包含所述有效顏料的一個粒子的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，作為用于處理的圖像數(shù)據(jù)；第二功能，從所述用于處理的圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特性參數(shù)；以及第三功能，利用預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫，基于通過第二功能提取的目標(biāo)有效顏料的圖像特性參數(shù)，識別所述目標(biāo)有效顏料，其中預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲各種類型的有效顏料的信息，以使其與在第一和第二功能過程中提取的其圖像特性參數(shù)相關(guān)。
本發(fā)明的計算機可讀記錄介質(zhì)(1)用于記錄所述有效顏料識別程序(1)。
根據(jù)本發(fā)明，利用預(yù)先準(zhǔn)備的存儲有效顏料的品牌信息和圖像特性參數(shù)的數(shù)據(jù)庫，基于有效顏料的圖像特性參數(shù)，能夠自動并容易地識別未標(biāo)識的有效顏料。
而且，當(dāng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進(jìn)行識別時，可選擇少量的最匹配的有效顏料作為自動識別計算的結(jié)果，因此，操作員能夠通過對比所述圖像，根據(jù)所述的少量的最匹配的候選有效顏料來精確并有效地識別所述未標(biāo)識的有效顏料，因此，相對完全的自動識別而言，其可以達(dá)到更高的識別準(zhǔn)確度。
此外，因為根據(jù)有效顏料的圖像計算得到的如主色色調(diào)，粒子組成顏色的數(shù)量及凹口數(shù)量等的圖像特性參數(shù)與人的感覺相匹配，并且使人能夠直覺地領(lǐng)會有效顏料的圖像，所以這些圖像特性參數(shù)可用于作為識別類似有效顏料的參考。
本發(fā)明不僅能夠識別有效顏料本身，而且能夠識別通過使有效顏料懸浮在溶劑中而獲得的顏料分散糊、包含有效顏料的涂層組合物、金屬顏色涂覆膜、膜、印刷物、包含有效顏料的塑料、化妝品等。此外，本發(fā)明可用于對所購買的有效顏料的質(zhì)量控制。而且，本發(fā)明還可應(yīng)用于犯罪調(diào)查，因為通過對涂層碎片的分析，可以識別出所使用的涂層材料，這樣，可以縮小對具有該涂層材料的汽車的搜索范圍。


圖1示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的一種有效顏料識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
圖2是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的步驟流程圖。
圖3是圖像的背景處理圖。
圖4是干涉藍(lán)顏料粒子的圖像的色調(diào)角直方圖。
圖5示出了色調(diào)角的正弦和余弦值。
圖6示出了圖像中有效顏料的一個粒子的輪廓跟蹤、質(zhì)心和粒子尺寸。
圖7A示出了圖像中的干涉綠顏料粒子的輪廓狀態(tài)。
圖7B示出了圖7A中示出的圖像中的干涉綠顏料粒子的輪廓圖。
圖8示出了圖像中組成一個粒子的顏色的數(shù)量的計算方式示意圖。
圖9示出了灰度等級圖像的準(zhǔn)備及其邊緣提取。
圖10示出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
圖11是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例識別有效顏料的方法的流程圖。
圖12示出了用于本發(fā)明實例中的有效顏料的分類。
圖13示出了從用于本發(fā)明實例的30種有效顏料(每種10個樣本)中獲得的10種圖像特性參數(shù)的相關(guān)系數(shù)。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
本發(fā)明識別的目標(biāo)有效材料涉及用來展示金屬顏色的顏料。如上所述，“金屬顏色”指的是能夠隨著觀察角度而改變的顏色。
有效顏料的實例包括諸如鋁、銅、鎳合金以及不銹鋼片的金屬片；表面涂有金屬氧化物的金屬片；具有在表面上被化學(xué)吸收或接合至表面的彩色顏料的金屬片；帶有氧化鋁層的鋁片，該氧化鋁層通過氧化反應(yīng)在表面上形成；白云母和干涉云母，其表面涂有如二氧化鈦的金屬氧化物；彩色云母，其表面具有化學(xué)吸收的彩色顏料，或被涂有如氧化鐵的金屬氧化物；通過對干涉顏料的還原產(chǎn)生的還原云母；表面涂有如二氧化鈦的金屬氧化物的干涉石墨；表面涂有如二氧化鈦的金屬氧化物的硅片和氧化鋁片；表面涂有金屬或金屬氧化物的板狀氧化鐵、玻璃片；全息顏料、膽甾型液晶聚合物、氯氧化鉍顏料等等。
本發(fā)明識別的顏料包括有效顏料本身，通過使有效顏料懸浮在溶劑中而獲得的顏料分散糊、包含有效顏料的涂層組合物、金屬顏色涂覆膜、墨、膜、印刷物、包含有效顏料的塑料、化妝品等。
圖1示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的一種有效顏料識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。所述有效顏料識別系統(tǒng)包括有效顏料識別設(shè)備(在下文中也稱為“識別設(shè)備”)1、圖像捕捉設(shè)備2以及顯示設(shè)備3。所述有效顏料識別設(shè)備1包括中央處理器(CPU)11，用于控制識別設(shè)備1中的每個部分，并執(zhí)行將在后面說明的預(yù)定處理操作；存儲器12；記錄設(shè)備13，用于存儲數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括將各種有效顏料的圖像特性參數(shù)(如顏色、粒子直徑等)與其品牌等信息相關(guān)的數(shù)據(jù)；操作部14，用于從外部接收指令；接口15(下文中稱為“I/F”)，用作操作部14和外部設(shè)備之間的接口；以及數(shù)據(jù)總線16，用于在各部分之間傳送數(shù)據(jù)。所述有效顏料識別設(shè)備1通過所述I/F 15接收來自圖像輸入設(shè)備2的圖像數(shù)據(jù)，并將圖像數(shù)據(jù)等顯示在顯示設(shè)備3上。
可用作圖像輸入設(shè)備2的設(shè)備實例包括顯微鏡、包括光學(xué)顯微鏡和與之連接的數(shù)字相機的設(shè)備、視頻顯微鏡等。
CPU 11暫時將來自圖像輸入設(shè)備2的圖像數(shù)據(jù)存入存儲器12中，通過下面將要說明的方法對所述圖像進(jìn)行背景處理，以提取有效顏料的一個粒子的圖像，然后執(zhí)行圖像處理，以提取如顏色、粒子尺寸等的圖像特性參數(shù)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所提取的圖像特性參數(shù)從記錄于記錄設(shè)備13中的數(shù)據(jù)庫中確定最接近的或完全匹配的有效顏料。所述CPU 11可根據(jù)其自己的特定編程執(zhí)行不同的處理操作，或根據(jù)特定的安裝軟件來執(zhí)行如圖像處理的特定處理操作。
所述顯示設(shè)備3是一種能夠顯示全彩色圖像的圖像顯示設(shè)備。所述CPU 11可通過I/F 15將有效顏料的識別結(jié)果以特定格式顯示在所述顯示設(shè)備3上，或者顯示在每一處理步驟中獲得的信息。
下面將簡單說明根據(jù)本發(fā)明一個實施例的一種有效顏料識別系統(tǒng)。首先，利用所述圖像捕捉設(shè)備2捕捉有效顏料的圖像，并將其記錄在所述存儲器12中。對所記錄的圖像進(jìn)行圖像處理，以計算圖像特性參數(shù)。然后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所計算的圖像特性參數(shù)，從數(shù)據(jù)庫中選擇品牌已知的有效顏料作為候選。最后，將所選擇的有效顏料的品牌、批號等信息顯示在所述顯示設(shè)備3上。
首先，下面將結(jié)合圖2說明數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)備。
圖2是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的步驟流程圖。
除非另外說明，下面所述的處理操作由CPU 11執(zhí)行。
如圖2所示，在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第一步驟S1中，通過控制圖像捕捉設(shè)備2對有效顏料進(jìn)行成像，其中有效顏料更具體地說是在板表面等上形成的含有效顏料的涂覆膜(下文中稱為“涂覆膜”)，所獲得的圖像數(shù)據(jù)被存儲在所述有效顏料識別設(shè)備1的存儲器12中。為了提取圖像特性參數(shù)，理想的是利用高倍放大顯微鏡作為圖像捕捉設(shè)備2，在100x到3000x的放大倍率下獲取圖像。雖然希望在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫時以同樣的放大倍率來獲取圖像，但是也可以根據(jù)成像的有效材料的類型對圖像放大倍率進(jìn)行調(diào)整，這是因為有效顏料不必?fù)碛邢嗨频牧Ｗ又睆健Ｔ谶@種情況下，有必要對所使用的放大倍率圖像和標(biāo)準(zhǔn)放大倍率圖像都進(jìn)行記錄。從準(zhǔn)確度的觀點來看，希望以如此的方式對觀察的放大倍率進(jìn)行調(diào)整，使得有效顏料一個粒子的圖像數(shù)據(jù)的尺寸為至少20×20像素。對在圖像捕捉時所使用的照明系統(tǒng)不作特別限制。然而，由于需要觀察反射光，因此，優(yōu)選的是公知的落射照明(epi-immumination)、反射照明、落射和透射照明以及環(huán)狀照明。
當(dāng)如金屬涂覆膜的所述涂覆膜不是由單個有效顏料形成時，而且更具體地說，當(dāng)對包含多個有效顏料或彩色顏料的涂覆膜進(jìn)行成像時，較不可能被其他有效顏料或著色材料(例如彩色顏料)影響的部分被成像。更具體地說，操作者可以用肉眼選擇金屬涂覆膜的表面層中的有效顏料，并獲得其圖像。
為了準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫，需要將僅包含單個種類的有效顏料的透明涂層組合物施加于黑基質(zhì)，干燥并固化該成分，并獲得如此得到的涂覆膜的圖像。這是因為當(dāng)涂層組合物被施加于黑基質(zhì)時，不太可能受到來自基質(zhì)的反射光的影響，而且因為如果所述透明涂層組合物不具有其他著色材料，則可以免于被其他著色材料吸收或擴散。進(jìn)而，通過將透明顏料、染料等分散和混合入透明涂層組合物中以制備幾種彩色透明涂層組合物，也可將通過使這種彩色透明涂層組合物和一種有效顏料混合所制備的涂層組合物同樣地施加于黑基質(zhì)，并將如此獲得的涂覆膜成像。
如此獲得的圖像被作為圖像數(shù)據(jù)存儲在有效顏料識別設(shè)備1的存儲器12中。所存儲的圖像的格式不局限于RGB位圖格式，還可以是壓縮的數(shù)據(jù)格式，如JPEG，對此沒有任何特殊的限制。
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第二步驟中，對存儲于所述存儲器12中的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，包括裁剪包含有效顏料的至少一個完整粒子的圖像、圖像二值化、標(biāo)注、以及掩模運算。對存儲于所述存儲器12中的圖像數(shù)據(jù)的背景處理是由操作者根據(jù)以下程序執(zhí)行的，該操作者在觀察所述顯示設(shè)備3上圖像的同時，通過操作部14為CPU 11提供指令(見“New EditionImage-processing Handbook”，Mikio Takagi，Yoshihisa Shimoda(supervising editor)，第一版，東京大學(xué)出版社，2004.9.10；下文中其被稱為“非專利文件1”)。
圖3是圖像的背景處理圖。雖然在圖3、4和圖6-9中示出了灰度圖像，但是這些圖像實際上都是全彩色圖像。
如圖3所示，首先從步驟S1(I)中獲得的圖像中剪裁包含有效顏料的一個目標(biāo)粒子的區(qū)域。例如，當(dāng)使用圖像處理軟件時，該區(qū)域可選擇為矩形區(qū)域。操作者通過肉眼以如此的方式來確定裁剪范圍，以便剪裁一個足夠大的有效圖像粒子。
然后，對所裁剪的圖像(i)執(zhí)行二值化處理，以指明有效顏料粒子的部分，即，明確有效顏料粒子的位置和輪廓，這樣，被提取的所述區(qū)域被輸出為白色(例如數(shù)據(jù)1)，而背景為黑色(例如數(shù)據(jù)0)(II)(見非專利文件1的第1519頁所述的方法)。當(dāng)操作者觀察所述顯示設(shè)備3上的圖像時，設(shè)置用于二值化處理的閾值。更具體地說，例如，當(dāng)對比未經(jīng)處理的原始圖像和同時顯示的經(jīng)處理的圖像時，操作者操縱操作部14，以確定值，然后將所確定的值設(shè)置為用于二值化處理的閾值。
在這樣的二值化圖像(ii)中，所述有效顏料粒子區(qū)域被顯示為白色。因為這樣的白色區(qū)域(相鄰白色像素組)的數(shù)量通常不止一個，因此，以如此的方式進(jìn)行標(biāo)注，使得每個白色區(qū)域接收一不同的標(biāo)簽(III)(見非專利文件1的第1526頁所述的方法)。(iii)中示出了已標(biāo)注的圖像。在(iii)中存在兩個塊部分a和b，其被賦予不同的標(biāo)簽，并被顯示為不同的顏色。標(biāo)注之后，選擇占圖像中大部分面積的白色區(qū)域(見圖3)，并將其指定為一個有效顏料粒子的區(qū)域。當(dāng)白色區(qū)域有洞時，對其進(jìn)行填充后再執(zhí)行標(biāo)注。
通過將背景顏色(黑色)施加到除以上指定的一個有效顏料粒子的區(qū)域(IV)外的所有其他部分，來準(zhǔn)備掩模圖像(iv)，并將原始圖像(i)與所指定的一個有效顏料粒子區(qū)域相組合，以形成合成圖像(V)(見非專利文件1的第1740頁)，即，執(zhí)行所謂的掩模運算，從而獲得圖像(v)，該圖像中僅所述一個有效顏料粒子的區(qū)域被完全著色，而其他區(qū)域(背景)的亮度級為0。通過這樣的背景處理的圖像以如此的方式被存儲在所述記錄設(shè)備13的數(shù)據(jù)庫中，以便與所述有效顏料的品牌相關(guān)。
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第三步驟S3中，提取所述經(jīng)過背景處理的圖像的圖像特性參數(shù)。
本發(fā)明中的待提取的有效顏料的所述圖像特性參數(shù)可分為三種類型指示顏色的參數(shù)、指示粒子形狀的參數(shù)和指示表面狀態(tài)的參數(shù)，下面將對這些參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)說明。每種類型的圖像特性參數(shù)的特征及如何確定這些參數(shù)將在下文中說明。
(顏色)當(dāng)表現(xiàn)有效顏料特性的時候，顏色很重要。三種顏色屬性(色調(diào)、亮度、飽和度)可用作圖像特性參數(shù)。當(dāng)取有效材料的二維圖像時，一個有效顏料粒子區(qū)域(例如，圖3中的c)可以逐像素具有不同的顏色。因此，確定所述區(qū)域中像素的主色，并且該主色的飽和度、亮度和色調(diào)可用作圖像特性參數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述主色通過以下方式來確定。首先，圖像中的有效顏料粒子區(qū)域中的所有像素被從RGB數(shù)據(jù)(即在計算機等設(shè)備中使用的顏色系統(tǒng))轉(zhuǎn)換為HIS(色調(diào)、飽和度和亮度)數(shù)據(jù)，即與人的感覺緊密匹配的顏色系統(tǒng)(見非專利文件1的第1897頁)。對從RGB顏色系統(tǒng)數(shù)據(jù)變換成HIS顏色系統(tǒng)數(shù)據(jù)的方法沒有特別限制。在本發(fā)明的一個實施例中，使用了六棱錐顏色模型。接下來，如圖4所示，獲得了示出像素的色調(diào)分布的色調(diào)直方圖，并且該模式被用作主色色調(diào)。而且，確定了具有該主色色調(diào)的像素的平均飽和度，并用作所述主色的飽和度。
因為在通過利用六棱錐模型的轉(zhuǎn)換所獲得的HIS數(shù)據(jù)中，所述色調(diào)被表示為角度(從0°到359°的非負(fù)整數(shù))，該色調(diào)從359°到0°是不連續(xù)的，這阻礙了下面所述的統(tǒng)計計算。因此，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，如圖5中所示的色調(diào)角的正弦和余弦值被確定并被獨立地用作圖像特性參數(shù)。圖5示出了干涉藍(lán)顏料粒子的一個實例。其色調(diào)角為215°，圖像特性參數(shù)為cos(215°)＝-0.57以及sin(215°)＝-0.82。
另外，除了這樣的飽和度以及色調(diào)角的正弦和余弦值以外，亮度也可用作圖像特性參數(shù)。像飽和度一樣，確定具有主色色調(diào)的像素的平均亮度，并將其用作該主色的亮度。
(粒子形狀)像顏色一樣，當(dāng)表現(xiàn)有效顏料特性的時候，粒子形狀也很重要?？梢詮囊韵聟?shù)中選出表示粒子形狀的圖像特性參數(shù)粒子尺寸，表示粒子尺度；圓度，表示圓形度；輪廓狀態(tài)，表示輪廓平滑度；以及凹口數(shù)量，表示深缺口的出現(xiàn)。以上表示粒子形狀的圖像特性參數(shù)可以通過以下方式來確定。
首先，如圖6所示，跟蹤在步驟S2中獲得的經(jīng)過背景處理的圖像中的一個有效顏料粒子的輪廓，并確定對應(yīng)于該輪廓的像素(下文中稱為“輪廓像素”)。其次，確定所述一個有效顏料粒子的質(zhì)心。然后，確定從質(zhì)心像素到所有輪廓像素中的每個像素的距離并計算平均值，即，計算從所述質(zhì)心到所述輪廓的平均距離，并用與半徑相等的尺度作為所述粒子的尺寸r。所述粒子尺寸r通過以下公式來計算(公式1)r=(Σi=1,n(xi-a)2+(yi-b)2)/n]]>其中(a，b)是質(zhì)心坐標(biāo)，(xi，yi)是輪廓像素坐標(biāo)，n為輪廓像素的數(shù)量。
此外，通過輪廓處理來計算圖像中的一個有效顏料粒子的輪廓長度，并根據(jù)所述輪廓長度和以上計算的粒子尺寸r來計算所述圓度(見非專利文件1的第224頁)。更具體地說，根據(jù)以上計算的等于半徑的粒子尺寸r來計算出圓周，并將圓周長度與所述輪廓長度之間的比用作圓度，其表示粒子圖像的圓形度。
然后，如圖7A和圖7B所示，準(zhǔn)備了從所述粒子圖像的質(zhì)心到其輪廓(即每個輪廓像素，如圖7B)的距離L的輪廓圖的二維圖，并且找出輪廓圖中的所述距離L的最大和最小點，以確定峰和谷(見公布號為2006-244119的日本未審查的專利)。用所述輪廓圖的峰谷數(shù)量作為索引，表示輪廓的平滑度(輪廓狀態(tài))。在圖7B中，沿所述輪廓從一個特定的輪廓像素開始跟蹤的輪廓像素序列被作為橫坐標(biāo)(更具體地說，在圖7A中，像素從點A以逆時針方向?qū)R)，從所述粒子圖像的質(zhì)心到每個輪廓像素的距離L作為縱坐標(biāo)。在圖7A和7B中A、B和C表示峰，a、b和c表示谷。
而且，當(dāng)輪廓圖中存在極深谷時，即，當(dāng)所述有效顏料具有局部深凹陷或缺口時，其被定義為凹口。根據(jù)預(yù)定的準(zhǔn)則來計算凹口數(shù)量，例如如下的準(zhǔn)則從質(zhì)心到相鄰峰谷的距離的差L1為至少40像素，相鄰峰之間的距離L2為40像素或更少。凹口數(shù)量也用作圖像特性參數(shù)。例如，在圖7A和7B中，“a”表示凹口。
(所述有效顏料的表面狀態(tài))當(dāng)表現(xiàn)有效顏料的特性的時候，其表面狀態(tài)也是重要的。在二維圖像中，表面狀態(tài)由亮度級變化表示，這樣可以間接監(jiān)視表面狀態(tài)。更具體地說，有效顏料粒子的表面狀態(tài)可以通過兩個因素來表示，即粒子組成顏色和粒子表面不規(guī)則性。更具體地，光學(xué)圖像在亮度和飽和度上的變化是因為有效顏料的基質(zhì)的本性、生產(chǎn)工藝所導(dǎo)致的表面不規(guī)則性和涂層厚度的差異。因此，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，通過計算一個有效顏料粒子的圖像中的顏色數(shù)量(粒子組成顏色)以及由于HIS數(shù)據(jù)中的顏色亮度變化而導(dǎo)致的顏色的多種多樣(粒子平滑度)，可以間接表示所述表面狀態(tài)。
首先，根據(jù)下面的程序來確定表示表面狀態(tài)的“粒子組成顏色的數(shù)量”(即一個有效顏料粒子的圖像中的顏色數(shù)量)，并將其用作圖像特性參數(shù)。更具體地說，如圖8所示，通過統(tǒng)一量化，對全彩色圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行減色處理(見非專利文件1第1209頁)，占所獲圖像(如27色圖像)至少1.0％的顏色被看作是粒子組成顏色，確定這種顏色的總數(shù)，并將其用作粒子組成顏色的數(shù)量。圖8示出了其一個實例。
關(guān)于表示表面狀態(tài)的“粒子平滑度”，當(dāng)所獲圖像中的粒子表面的亮度和飽和度存在差異時，人可以察覺表面的不規(guī)則性。因此，在本發(fā)明的一個實施例中，通過關(guān)注于亮度級改變的圖像區(qū)域來提取圖像特性參數(shù)。更具體的，如圖9所示，利用一個有效顏料粒子的圖像，準(zhǔn)備HIS亮度灰度等級圖像，然后對該圖像進(jìn)行邊緣提取處理或濾波(見非專利文件1第1229頁)。確定所獲圖像的平均灰度級，將其作為表示表面亮度平滑度的特性參數(shù)，即“平均亮度灰度級”。同樣地，根據(jù)原始圖像來準(zhǔn)備飽和度灰度等級圖像，并對該圖像進(jìn)行邊緣提取處理，確定所獲圖像的平均灰度級，將其作為表示表面飽和度平滑度的圖像特性參數(shù)，即“平均飽和度灰度級”當(dāng)經(jīng)過邊緣提取的圖像的像素值(灰度級)為g1，g2，…，gn時，通過以下公式計算所述平均灰度級G(公式2)G＝Σgi/n其中i為1，2，...n。
對所述邊緣提取處理方法沒有特別限制，可以使用公知的方法，例如一次微分(primary differentiation)，如Sobel濾波。
因此，可從有效顏料中提取以下11種圖像特性參數(shù)都，即4種與顏色有關(guān)的圖像特性參數(shù)，包括主色色調(diào)角的正弦和余弦值、主色飽和度以及主色亮度；4種與粒子形狀有關(guān)的圖像特性參數(shù)，包括粒子尺寸、圓度、輪廓狀態(tài)以及凹口數(shù)量；以及3種與表面狀態(tài)有關(guān)的圖像特性參數(shù)，包括粒子組成顏色的數(shù)量、平均亮度灰度級以及平均飽和度灰度級。
為了準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫，對每種有效顏料，至少進(jìn)行一次對一個有效顏料粒子圖像的上述每個圖像特性參數(shù)的提取，而優(yōu)選地，至少10次。
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第四步驟S4中，接收對品牌、批號、廠商以及其他各種數(shù)據(jù)(粒子尺寸、特定表面區(qū)域、表面處理等)、類型(原材料、著色等)、價格等的輸入，例如，通過所述操作部14，并將其存儲在所述存儲器12中。
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第五步驟S5中，從步驟S3的圖像中提取的圖像特性參數(shù)以如此的方式被存儲在記錄設(shè)備13中，使得圖像特性參數(shù)與從步驟S4中獲得的所述有效顏料的品牌等信息相關(guān)。也可存儲除圖像特性參數(shù)之外的信息，如從每個圖像處理步驟中獲得的圖像本身，并使之相關(guān)?？梢酝ㄟ^公知的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)和存儲。
利用如此獲得的數(shù)據(jù)庫來指明未識別的有效顏料的品牌的方法可以是各種方法中的任何方法，如統(tǒng)計計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在本發(fā)明的一個實施例中，使用了利用將上述圖像特性參數(shù)作為輸入信息并將有效顏料品牌(或種類)作為輸出信息的分級結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行識別的識別方法，下面將對其進(jìn)行詳細(xì)說明(見所述非專利文件1的1615頁)。
因此，在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第六步驟(步驟S6)中，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用使圖像特性參數(shù)與存儲于所述數(shù)據(jù)庫中的品牌相關(guān)的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行后向傳播訓(xùn)練，以獲得突觸加權(quán)等。
更具體地，利用圖像特性參數(shù)的種類(數(shù)量)作為輸入單元的數(shù)量以及利用有效顏料的種類或品牌(數(shù)量)作為輸出單元的數(shù)量來準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不是所有的上述提取的特性參數(shù)都必須被用作輸入單元的圖像特性參數(shù)。雖然與顏色有關(guān)的特性參數(shù)是基本的，但是其他特性參數(shù)是可選的。當(dāng)包括表示粒子形狀的圖像特性參數(shù)時，會提高識別準(zhǔn)確度。當(dāng)還包括表示表面狀態(tài)的圖像特性參數(shù)時，會進(jìn)一步提升識別準(zhǔn)確度。
圖10示出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。在該圖中，除主色亮度以外的10種歸一化的圖像特性參數(shù)被用作用于輸入層的輸入單元；30種有效顏料的品牌被用作對應(yīng)于輸出層的輸出單元；并在隱藏層中提供了10個單元。例如，可使用如下公式對每個圖像特性參數(shù)進(jìn)行歸一化，Xi，j＝(Pi，j-Pmin，i)/(Pmax，i-Pmin，i)式中i表示特性參數(shù)的種類，Xi，j表示從圖像j中獲得的特性參數(shù)i的歸一化值，Pi，j表示從圖像j中獲得的特性參數(shù)i的值，Pmax，i是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特性參數(shù)i的最大值，以及Pmin，i是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特性參數(shù)i的最小值。
這里，雖然使歸一化的圖像特性參數(shù)與有效顏料品牌相關(guān)的數(shù)據(jù)被用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)(教學(xué)數(shù)據(jù))，但是為了提高識別的準(zhǔn)確度，優(yōu)選的用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)的圖像特性參數(shù)是那些通過為每種有效顏料準(zhǔn)備至少10幅圖像而獲得的數(shù)據(jù)，但不包括那些具有強互相關(guān)的數(shù)據(jù)。雖然該訓(xùn)練優(yōu)選地執(zhí)行至少1千萬次，但是在檢查收斂條件的同時，可以根據(jù)所使用的圖像特性參數(shù)、有效顏料品牌、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等，對訓(xùn)練事件的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整。
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的第七步驟S7中，通過訓(xùn)練而獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突觸加權(quán)，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成信息(層數(shù)量、單元數(shù)量等)、歸一化的圖像特性參數(shù)以及每個特性參數(shù)的最大和最小值一起，被存儲在記錄設(shè)備13中。
下面將參照圖11示出的流程圖、利用圖1所示的識別系統(tǒng)，說明根據(jù)本發(fā)明一個實施例的識別有效顏料的方法。
下面將說明識別包含在金屬/珠光涂層色材中賦予設(shè)計效果的有效顏料的方法。除非另外說明，下面所述的處理操作由CPU 11執(zhí)行。
首先，如圖11所示的步驟S11中，正如數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)備，用圖像輸入設(shè)備2(如顯微鏡)對包含有效顏料的涂覆膜進(jìn)行成像。通過I/F 15將獲得的圖像數(shù)據(jù)作為例如全彩色JPEG圖像存儲在存儲器12中。應(yīng)該注意到，當(dāng)所述涂覆膜包含兩種或兩種以上的有效顏料時，觀察者應(yīng)該通過顯微鏡仔細(xì)觀察，以僅選擇目標(biāo)有效顏料粒子。
然后，在步驟S12中，正如數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，通過操作部14在給CPU 11的適當(dāng)?shù)闹噶钕?，從步驟S11中記錄的所述全彩色圖像中裁剪出待識別的單個目標(biāo)有效顏料粒子，并執(zhí)行包括圖像二值化、標(biāo)注和背景處理的背景處理步驟，以準(zhǔn)備一個有效顏料粒子的經(jīng)背景處理的圖像數(shù)據(jù)。
在步驟S13中，正如數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)備，從經(jīng)過背景處理的有效顏料的粒子圖像中提取表示顏色、粒子形狀和表面狀態(tài)的多個圖像特性參數(shù)，其中所述粒子圖像是通過操作部件14在給CPU 11的指令下從步驟S12中獲得的。
在步驟S14中，從存儲于記錄設(shè)備13中的數(shù)據(jù)庫中檢索每種圖像特性參數(shù)的最大值和最小值，并歸一化從步驟S13中獲得的每種圖像特性參數(shù)的值。
在步驟S15中，基于所提取的圖像特性參數(shù)來識別所述有效顏料的品牌。多種統(tǒng)計方法可用作識別方法。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，通過使用將上述歸一化的圖像特性參數(shù)作為輸入信息并將所述有效顏料的品牌作為輸出信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別品牌，并通過使用后向傳播算法(見所述非專利文件1第1597頁)預(yù)先確定突觸加權(quán)。因此，從步驟S14中獲得的所述歸一化的圖像特性參數(shù)被輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入單元，并通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用存儲于記錄設(shè)備13中的數(shù)據(jù)庫中的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸加權(quán)，來識別所述有效顏料。
在步驟S16中，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的關(guān)于所述有效顏料的品牌等的信息通過I/F 15被輸出給顯示設(shè)備3。
這樣，本發(fā)明的所述有效顏料識別系統(tǒng)從未識別的有效顏料的圖像中提取圖像特性參數(shù)，并利用使用已知有效顏料的圖像特性參數(shù)預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫、基于所提取的圖像特性參數(shù)、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動方便地識別所述未識別的有效顏料的品牌。
雖然以上描述了識別涂覆膜中的有效顏料(金屬/珠光涂層顏色)的方法，但是本發(fā)明所述的識別方法不局限于這樣的應(yīng)用，其也可以應(yīng)用于包含有效顏料的膜和塑料等、化妝品、有效顏料本身等等。
基于關(guān)于有效顏料的數(shù)據(jù)庫注冊的數(shù)據(jù)，亦可僅利用數(shù)據(jù)庫中的識別數(shù)據(jù)中的一部分來執(zhí)行識別，和/或限制或擴展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)的范圍。更具體地說，當(dāng)大體知道未識別顏料的類型時，將數(shù)據(jù)庫中的識別數(shù)據(jù)的范圍限制到所希望的范圍可以是有效的。代替具有輸出形式如“是”或“否”(“1”或“0”)的二進(jìn)制估計，對于所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，也可輸出范圍從0到1的實數(shù)，并以從最高到最低的降序?qū)敵鲋颠M(jìn)行排列，并選擇預(yù)定數(shù)目品牌的相似的有效顏料作為候選。
例如，當(dāng)通過利用大體知道的有效顏料類型作為輸出單元來重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而獲得新的突觸加權(quán)時，利用所述新的突觸加權(quán)可以識別未識別的有效顏料的品牌，從而提高了識別準(zhǔn)確度。
當(dāng)通過“是/否”的格式不能識別有效顏料的種類時，也可從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出范圍從0到1的實數(shù)數(shù)據(jù)，例如，將5個最高等級的有效顏料呈現(xiàn)為與所述未識別的有效顏料類似的有效顏料。
當(dāng)通過本發(fā)明的識別方法識別未識別的有效顏料并且所獲得的結(jié)果不是觀察者知道的正確答案時，可以將樣本數(shù)據(jù)(具體來說，即還未被正確識別的樣本的數(shù)據(jù))加到數(shù)據(jù)庫中，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新訓(xùn)練以獲得正確答案。所述重新訓(xùn)練可以提供新的突觸加權(quán)，從而未被正確識別的樣本可以被更準(zhǔn)確地識別。更具體地說，通過將正確的樣本數(shù)據(jù)加到數(shù)據(jù)庫中，可以進(jìn)行更準(zhǔn)確的識別。
下面給出實例以更加詳細(xì)地對本發(fā)明進(jìn)行說明。
(1)有效顏料的準(zhǔn)備如圖12所示，對有效顏料進(jìn)行大體分類，并從這些組中選擇30種顏色、粒子尺寸和表面狀態(tài)各異的品牌。更具體地，從鋁片顏料(粒子尺寸不同的品牌)、彩色鋁片顏料(藍(lán)、綠、紅)、彩色珠光顏料(紅)、干涉珠光顏料(其干涉色為紅、金、黃、綠、藍(lán)或紫，其基質(zhì)為天然云母或氧化鋁片，并且粒子尺寸不同的品牌)、銀珠光顏料(基質(zhì)和粒子尺寸不同的品牌)以及多色顏料中選擇30種品牌。
(2)包含有效顏料的涂覆膜的準(zhǔn)備將從(1)中所選擇的每種有效顏料添加到相應(yīng)的硝化纖維透明涂層組合物(“ACRIC 2026GL”，Kansai Paint.Co.，Ltd.的產(chǎn)品)，其比例為每100份質(zhì)量的所述透明涂層組合物的樹脂固體中1份質(zhì)量的固體形式的有效顏料，并通過攪拌使其混合。所得的涂層組合物被稀釋以調(diào)節(jié)其粘性，使其適于涂覆。利用20號棒式涂覆器(bar coater)將所述如此獲得的涂層組合物施加于預(yù)先涂黑的加工印刷紙(art paper)，以形成涂覆膜，該膜干后的厚度為約15μm。
(3)對有效顏料進(jìn)行成像用視頻顯微鏡作為圖像捕捉設(shè)備，以2500x的放大倍率利用落射照明系統(tǒng)對上述所準(zhǔn)備的每個涂覆膜進(jìn)行成像。所獲得的圖像數(shù)據(jù)被存儲在識別設(shè)備(計算機)的存儲器中。
獲得每種有效顏料的10組圖像數(shù)據(jù)。這樣總共獲得30×10＝300個圖像。
(4)圖像的背景處理、特性參數(shù)的提取以及歸一化正如如上所述的數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備，利用識別設(shè)備對所存儲的圖像進(jìn)行處理，并提取每種有效顏料的10組圖像特性參數(shù)(除主色亮度之外的10種特性參數(shù))。然后，對每種所提取的圖像特性參數(shù)的30×10＝300個樣本進(jìn)行單獨的歸一化。
(5)特性參數(shù)相關(guān)性檢驗為所述10種類型的圖像特性參數(shù)計算相關(guān)矩陣，每個分別有300個樣本。圖13示出了所獲得的相關(guān)系數(shù)。所有互相關(guān)系數(shù)都小于0.9，這樣可確定不同特性參數(shù)之間的相關(guān)性低。因此，認(rèn)為這些特性參數(shù)是合適的。
(6)數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備使以上(4)中所獲得的歸一化的圖像特性參數(shù)與有效顏料品牌相關(guān)的數(shù)據(jù)、單個有效粒子的圖像以及每種圖像特性參數(shù)的最大和最小值都被作為數(shù)據(jù)庫存儲到所述識別設(shè)備的存儲器中。
(7)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)為了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，利用使歸一化的圖像特性參數(shù)與有效顏料品牌相關(guān)的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行后向傳播訓(xùn)練。通過訓(xùn)練獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突觸加權(quán)也被存儲于數(shù)據(jù)庫中。如圖10所示，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有10個輸入單元、30個輸出單元、隱藏層、10個隱藏層單元和偏置輸入單元。所用函數(shù)為西格瑪函數(shù)；訓(xùn)練事件的數(shù)量為1千萬；訓(xùn)練比為0.8；而容許誤差為0.1。
(8)獲得有效顏料圖像以評估識別準(zhǔn)確度為了評估所述識別方法的準(zhǔn)確度，用與在以上(1)到(3)中獲得的圖像相同的方式再捕捉兩個每種有效顏料的圖像，獲得總共2×30＝60個圖像。
(9)圖像背景處理、特性參數(shù)提取以及歸一化在對以上60個圖像中的每個執(zhí)行背景處理后，提取圖像特性參數(shù)。利用在(6)中存儲于數(shù)據(jù)庫中的每種特性參數(shù)的對應(yīng)的最大值和最小值，對所獲得的圖像特性參數(shù)進(jìn)行歸一化。
(10)有效顏料識別利用以上(7)中所準(zhǔn)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于以上(9)中獲得的歸一化圖像特性參數(shù)來識別有效顏料。結(jié)果，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確識別有效顏料品牌的概率為74.1％，針對正確的有效顏料而被選擇作為候選的5個品牌中包括正確品牌的概率為94.8％。這樣，因為以高準(zhǔn)確度識別了有效顏料，因此認(rèn)為所使用的圖像特性參數(shù)是高效的。
以上實施例和實例用來說明本發(fā)明，但是本發(fā)明不僅局限于此。對本發(fā)明的有效顏料識別設(shè)備和識別系統(tǒng)可以進(jìn)行各種修改，而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。同樣，對本發(fā)明的有效顏料識別方法和程序可以進(jìn)行各種修改，而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種識別有效顏料的方法，包括第一步驟，對目標(biāo)有效顏料進(jìn)行成像以獲得其圖像數(shù)據(jù)；第二步驟，對所獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，并提取與包含所述有效顏料一個粒子的區(qū)域有關(guān)的圖像數(shù)據(jù)，作為用于處理的圖像數(shù)據(jù)；第三步驟，從所述用于處理的圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特性參數(shù)；以及第四步驟，基于在所述第三步驟中提取的所述目標(biāo)有效顏料的圖像特性參數(shù)，利用預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫來識別所述目標(biāo)有效顏料，其中所述數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲關(guān)于各種有效顏料的信息，以使其與通過執(zhí)行所述第二步驟和所述第三步驟所提取的各種有效顏料的圖像特性參數(shù)相關(guān)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述圖像特性參數(shù)包括表示所述有效顏料顏色和表面狀態(tài)的特性參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中表示所述有效顏料顏色的特性參數(shù)包括主色色調(diào)角的正弦和余弦值、以及所述主色的亮度和飽和度，所述主色色調(diào)角是HIS顏色空間中所述有效顏料的一個粒子的圖像中的像素的色調(diào)角直方圖的模式，所述主色的亮度是具有所述主色色調(diào)角的像素的平均亮度，以及所述主色的飽和度是具有所述主色色調(diào)角的像素的平均飽和度。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中表示所述有效顏料的表面狀態(tài)的特性參數(shù)包括組成顏色的數(shù)量、平均亮度灰度級和平均飽和度灰度級，所述組成顏色的數(shù)量為占所述有效顏料的一個粒子的減色圖像至少一定比例的顏色的數(shù)量，所述平均亮度灰度級通過以下來確定將所述有效顏料的一個粒子的圖像轉(zhuǎn)換為亮度灰度等級圖像，對所述灰度等級圖像進(jìn)行邊緣提取，并計算如此獲得的圖像中的像素的平均亮度灰度級；以及所述平均飽和度灰度級通過以下來確定將所述有效顏料的一個粒子的圖像轉(zhuǎn)換為飽和度灰度等級圖像，對該灰度等級圖像進(jìn)行邊緣提取，并計算如此獲得的圖像中的像素的平均飽和度灰度級。
5.根據(jù)權(quán)利要求2到4中任一項所述的方法，其中所述圖像特性參數(shù)還包括表示所述有效顏料的粒子形狀的特性參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中表示所述有效顏料的粒子形狀的特性參數(shù)包括粒子尺寸、圓度、輪廓狀態(tài)以及凹口數(shù)量，所述輪廓狀態(tài)為二維輪廓圖中的峰谷數(shù)量，該二維輪廓圖通過沿輪廓走向順序繪制從圖像中所述有效顏料的一個粒子的質(zhì)心到所述輪廓的像素的距離而得到，以及所述凹口數(shù)量為所述二維輪廓圖中的深谷數(shù)量。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其包括利用將所述圖像特性參數(shù)作為輸入單元并將關(guān)于所述有效顏料的信息作為輸出單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來識別所述目標(biāo)有效顏料。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中所述輸出單元的輸出值為實數(shù)，并根據(jù)所述輸出單元的輸出值從所述數(shù)據(jù)庫中選擇預(yù)定數(shù)量的有效顏料。
9.一種有效顏料識別系統(tǒng)，包括圖像捕捉設(shè)備，用于對目標(biāo)有效顏料成像并獲得其圖像數(shù)據(jù)；特性參數(shù)檢測器，用于對從所述圖像捕捉設(shè)備輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，提取所述目標(biāo)有效顏料的一個粒子的圖像，然后對所提取的所述目標(biāo)有效顏料的一個粒子的圖像進(jìn)行圖像處理，并計算所述目標(biāo)有效顏料的各種圖像特性參數(shù)；以及記錄設(shè)備，用于存儲數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲關(guān)于各種類型的有效顏料的信息，以使其與通過所述特性參數(shù)檢測器所計算的圖像特性參數(shù)相關(guān)；所述特性參數(shù)檢測器利用所述數(shù)據(jù)庫、基于根據(jù)從所述圖像捕捉設(shè)備輸入的所述目標(biāo)有效顏料的圖像所計算的圖像特性參數(shù)來識別所述目標(biāo)有效顏料。
10.一種有效顏料識別程序，包括第一功能，對輸入計算機的目標(biāo)有效顏料的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，并提取包含所述有效顏料的一個粒子的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)作為用于處理的圖像數(shù)據(jù)；第二功能，從所述用于處理的圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特性參數(shù)；以及第三功能，利用預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫，基于通過所述第二功能提取的所述目標(biāo)有效顏料的圖像特性參數(shù)，識別所述目標(biāo)有效顏料，其中所述預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲各種類型的有效顏料的信息，以使其與通過所述第一和第二功能過程而提取的其圖像特性參數(shù)相關(guān)。
11.一種計算機可讀記錄介質(zhì)，用于記錄權(quán)利要求10所述的有效顏料識別程序。
全文摘要
一種識別有效顏料的方法，包括第一步驟，對目標(biāo)有效顏料進(jìn)行成像以獲得其圖像數(shù)據(jù)；第二步驟，對所獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行背景處理，并提取與包含所述有效顏料一個粒子的區(qū)域有關(guān)的圖像數(shù)據(jù)作為用于處理的圖像數(shù)據(jù)；第三步驟，從所述用于處理的圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特性參數(shù)；以及第四步驟，基于在第三步驟中提取的所述目標(biāo)有效顏料的圖像特性參數(shù)、利用預(yù)先準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)庫來識別所述目標(biāo)有效顏料，其中數(shù)據(jù)庫以如此的方式存儲關(guān)于各種有效顏料的信息，以使其與通過執(zhí)行第二步驟和第三步驟所提取的所述各種有效顏料的圖像特性參數(shù)相關(guān)。
文檔編號G06K9/46GK101025744SQ20071000077
公開日2007年8月29日 申請日期2007年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2006年1月20日
發(fā)明者佐井啟介, 增田豐, 荒井良德 申請人:關(guān)西涂料株式會社