本發(fā)明涉及物體的顏色識(shí)別，尤其涉及一種基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、物體的顏色識(shí)別是一種廣泛需要的應(yīng)用技術(shù)，在科學(xué)研究，藝術(shù)設(shè)計(jì)，裝飾裝修，影視游戲設(shè)計(jì)和工業(yè)生產(chǎn)中有著廣泛的應(yīng)用?，F(xiàn)有的基于光點(diǎn)效應(yīng)的顏色識(shí)別原理是基于物體表面不同結(jié)構(gòu)會(huì)反射不同光線的物理特性。當(dāng)光源照射到物體表面時(shí)，物體會(huì)根據(jù)自身的結(jié)構(gòu)和材質(zhì)特性對(duì)特定的顏色特性反射出特定波長的光線，這些光線就包含了，物體表面結(jié)構(gòu)及顏色信息。這些反射光線被顏色識(shí)別傳感器中的基于光電效應(yīng)的光敏元件接收，就可以將光線信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。隨后信號(hào)處理的模擬或者數(shù)字電路對(duì)這些電信號(hào)進(jìn)行放大、濾波等處理，再基于不同的各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)制定特定的顏色識(shí)別算法(如rgb算法、hsv算法等)對(duì)物體的顏色進(jìn)行識(shí)別。

2、由上述的顏色識(shí)別原理可以看出，顏色識(shí)別其實(shí)是根據(jù)被識(shí)別物的表面材質(zhì)結(jié)構(gòu)所反射的光線的特性進(jìn)行特定的分類。而在日常的使用中，多數(shù)檢測使用的是單一光傳感器進(jìn)行顏色識(shí)別，如圖2所示，這種單一傳感器進(jìn)行顏色識(shí)別，識(shí)別的穩(wěn)定性較差，相對(duì)精度較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：本發(fā)明的目的是提供一種基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法。

2、技術(shù)方案：本發(fā)明所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，包括如下步驟：

3、(1)采集不同光電傳感器的rgb數(shù)值，即基于r、g、b元素的光電傳感器數(shù)據(jù)的三角模糊數(shù)，單個(gè)傳感器采集到的rgb數(shù)值范圍是一組3個(gè)數(shù)據(jù)；

4、(2)基于采集到的rgb數(shù)據(jù)分別構(gòu)建三角模糊數(shù)；

5、(3)對(duì)不同顏色構(gòu)建多個(gè)組合三角模糊數(shù)；

6、(4)將不同的光電傳感器獲得的rgb顏色屬性的值分別放到上述的三個(gè)不同的三角模糊數(shù)集合中，進(jìn)行隸屬度分配；

7、(5)基于上述的隸屬度函數(shù)的值分別生成各個(gè)傳感器在不同顏色屬性下的基本概率分配函數(shù)；

8、(6)進(jìn)行三個(gè)傳感器的各自的不同顏色數(shù)據(jù)信息融合；

9、(7)將三個(gè)傳感器的bpa即基本概率分配函數(shù)，再次進(jìn)行融合，生成顏色的識(shí)別結(jié)果。

10、進(jìn)一步地，所述步驟(1)選定基于工業(yè)界的rgb顏色標(biāo)準(zhǔn)，即通過對(duì)紅綠藍(lán)rgb三個(gè)顏色通道的變化來判定顏色的基準(zhǔn)。

11、進(jìn)一步地，所述步驟(1)光電傳感器是rgb的傳感器，通過光電效應(yīng)將物體表面反射光進(jìn)行處理后得到的r、g、b不同值的傳感器。

12、進(jìn)一步地，所述步驟(2)對(duì)采集到的rgb數(shù)據(jù)分別構(gòu)建三角模糊數(shù)，表示為：

13、

14、其中，表示采集到的rgb數(shù)據(jù)針對(duì)不同顏色的隸屬度，x是單個(gè)r或者g或者b的值，a表示某類顏色的最小值，b表示某類顏色的平均單一顏色程度值，c表示某類顏色的最大值。

15、進(jìn)一步地，所述步驟(3)中選用rgb三原色光模式，其紅色屬性的測試數(shù)值為127，綠色屬性的測試數(shù)值為255；藍(lán)色屬性的測試數(shù)值為212。

16、進(jìn)一步地，所述步驟(4)隸屬度采用兩個(gè)三角形相交后形成的新的三角形的高度來表示，用到的公式如下所示：

17、

18、其中，μ表示的是待測物體與標(biāo)準(zhǔn)物體命題的隸屬度；k表示傳感器所測得的數(shù)值；1表示當(dāng)傳感器的測試值在標(biāo)準(zhǔn)物體的最大值和最小值之間的范圍時(shí)，測試值與最大值或者最小值的差值；d表示當(dāng)傳感器的測試值在標(biāo)準(zhǔn)物體的最大值和最小值之間的范圍時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)樣本的平均值與其最大值或最小值的差值；a表示與測試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比的命題。

19、進(jìn)一步地，所述步驟(4)采用三個(gè)傳感器獲得的不同的rgb值用于展示，其值分別為：傳感器1：{116,242,200}；傳感器2：{11?7，245，203}；傳感器3：{119，244，201}。

20、進(jìn)一步地，所述步驟(5)生成各個(gè)傳感器在不同顏色屬性下的基本概率分配函數(shù)表示為：

21、

22、其中，p滿足：1≤p≤n，最后生成的焦元個(gè)數(shù)即為p+1；表示某一命題的隸屬度，在實(shí)驗(yàn)部分的測試數(shù)據(jù)中用μ代替；表示在所生成的bpa中信息未知的部分，其具體表達(dá)式為：表示測試數(shù)據(jù)支持命題ti的隸屬程度；

23、tj表示某一個(gè)命題；ω表示全集，表示變量b所有能取到的值的窮舉集合；m(tj)表示關(guān)于命題tj生成的基本概率分配函數(shù)；m(ω)表示在基本概率分配函數(shù)的生成中，待測物體種類不確定性的大小。

24、進(jìn)一步地，所述步驟(6)用到的信息融合公式為：

25、

26、其中，k為沖突系數(shù)，表示兩個(gè)證據(jù)之間的沖突情況，ai表示第i個(gè)顏色命題，bj表示第j個(gè)顏色命題，m1表示傳感器1對(duì)ai顏色命題的基本概率指派函數(shù)，m2表示第二個(gè)傳感器對(duì)bj個(gè)顏色命題的基本概率指派函數(shù)。

27、進(jìn)一步地，所述沖突系數(shù)k的計(jì)算方式如下：

28、

29、其中，ai表示，bj表示，m1表示，m2表示。

30、有益效果：本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下顯著優(yōu)點(diǎn)：基于信息融合的證據(jù)理論，通過融合多個(gè)光傳感器的信號(hào)結(jié)果提升了顏色識(shí)別的精度；集成了多個(gè)光傳感器進(jìn)行顏色識(shí)別，提高了顏色識(shí)別的穩(wěn)定性和魯棒性。

技術(shù)特征：

1.一種基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(1)選定基于工業(yè)界的rgb顏色標(biāo)準(zhǔn)，即通過對(duì)紅綠藍(lán)rgb三個(gè)顏色通道的變化來判定顏色的基準(zhǔn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(1)光電傳感器是rgb的傳感器，通過光電效應(yīng)將物體表面反射光進(jìn)行處理后得到的r、g、b不同值的傳感器。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(2)對(duì)采集到的rgb數(shù)據(jù)分別構(gòu)建三角模糊數(shù)，表示為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(3)中選用rgb三原色光模式，其紅色屬性的測試數(shù)值為127，綠色屬性的測試數(shù)值為255；藍(lán)色屬性的測試數(shù)值為212。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(4)隸屬度采用兩個(gè)三角形相交后形成的新的三角形的高度來表示，用到的公式如下所示：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(4)采用三個(gè)傳感器獲得的不同的rgb值用于展示，其值分別為：傳感器1：{116,242,200}；傳感器2：{117，245，203}；傳感器3：{119，244，201}。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(5)生成各個(gè)傳感器在不同顏色屬性下的基本概率分配函數(shù)表示為：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟(6)用到的信息融合公式為：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，其特征在于，所述沖突系數(shù)k的計(jì)算方式如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于證據(jù)理論的多源光傳感器信息融合的顏色識(shí)別方法，包括采集不同光電傳感器的RGB數(shù)值；基于采集到的RGB數(shù)據(jù)分別構(gòu)建三角模糊數(shù)；對(duì)不同顏色構(gòu)建多個(gè)組合三角模糊數(shù)；進(jìn)行隸屬度分配；基于上述的隸屬度函數(shù)的值分別生成各個(gè)傳感器在不同顏色屬性下的基本概率分配函數(shù)；進(jìn)行三個(gè)傳感器的各自的不同顏色數(shù)據(jù)信息融合；將三個(gè)傳感器的BPA再次進(jìn)行融合，生成顏色的識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明通過融合多個(gè)光傳感器的信號(hào)結(jié)果提升了顏色識(shí)別的精度；集成了多個(gè)光傳感器進(jìn)行顏色識(shí)別，提高了顏色識(shí)別的穩(wěn)定性和魯棒性。

技術(shù)研發(fā)人員：張齊,唐春昊,憲易書
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9