[发明专利]基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法及系统在审
申请号: | 202310489059.0 | 申请日: | 2023-05-04 |
公开(公告)号: | CN116642827A | 公开(公告)日: | 2023-08-25 |
发明(设计)人: | 祝成炎;裘英杰;金肖克;田伟;张惠芳;周泽亚 | 申请(专利权)人: | 浙江理工大学 |
主分类号: | G01N19/04 | 分类号: | G01N19/04;G01N21/31;G01N21/01 |
代理公司: | 杭州中利知识产权代理事务所(普通合伙) 33301 | 代理人: | 韩洪 |
地址: | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 光谱 成像 技术 大批量 织物 评级 方法 系统 | ||
1.一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:包括以下步骤:
a)对高光谱成像仪器进行预热及黑白板矫正处理;
打开高光谱成像仪及配套设备,预热15~30分钟,将矫正用的白板放在成像仪下方,采集白板数据,再盖上成像仪镜头,采集黑板数据,按照下式进行矫正:
式中:Rref为反射率矫正后的高光谱图像;Rraw为原始高光谱图像;Rwhite为白板数据;Rdark为黑板数据;
b)将待测试的贴衬织物试样批量放置于高光谱成像仪下方载物台;
c)将评定用标准灰色样卡放置于贴衬织物旁;
d)采集高光谱图像;
e)提取待检测区域的高光谱数据;
f)提取标准灰色样卡各级所对应的高光谱数据;
g)对步骤e、f)提取的高光谱数据进行预处理,以去除外界因素对高光谱数据的影响;
数据预处理是为了消除或者减弱外界环境对光谱的影响,实现原始数据的挖掘,通过一阶导数处理、归一化处理和多元散射矫正处理的一种或多种方式联合使用对数据预处理;
h)计算与标准灰色样卡每一级高光谱数据之间的光谱相似度;
光谱相似度度量方法包括但不限于欧氏距离度量法和光谱角度量法,
i)按相似度最近的光谱所对应的样卡级别输出沾色等级。
2.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述a)步骤中的高光谱成像仪采用GaiaField-V10E高光谱成像仪,光谱范围为:400~1000nm。
3.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述b)步骤中使得每一个试样的数据均可被高光谱成像仪采集。
4.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述c)步骤中使得标准灰色样卡的数据可以被高光谱成像仪采集。
5.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述d)步骤中为同时采集了贴衬织物试样和标准灰色样卡的高光谱信息,所述e)步骤中为选取待检测区域,提取选定目标区域的所有像素点的平均光谱信息。
6.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述f)步骤中在包含标准灰色样卡的高光谱图像中,选取每一级所对应区域的平均光谱数据,总共包含9个沾色等级分别为:1级,1-2级,2级,2-3级,3级,3-4级,4级,4-5级,5级,获得各沾色等级的光谱信息共9个。
7.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述g)步骤中采用归一化处理,将获得的数据,按照如下公示进行处理:
其中,Xnorm为归一化之后的光谱数据,X为原始光谱数据,Xmax和Xmin分别为原始光谱数据中的最大值和最小值。
8.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述h)步骤中采用光谱角度量法,两光谱向量之间的光谱角定义为θ,按如下方式计算:
其中,Xi为待评定的贴衬织物的高光谱数据,Yi为9个沾色等级所对应的高光谱数据。
9.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级方法,其特征在于:所述i)步骤中按照步骤8)中的计算结果,待评定的贴衬织物的高光谱数据与哪一级所对应的高光谱数据之间的光谱角最小,即按此等级输出沾色等级。
10.一种基于高光谱成像技术的大批量织物沾色评级系统,其特征在于:包括高光谱成像仪(1)、若干卤素灯(2)、标准灰色样卡(3)、载物台(4)、待测贴衬织物(5)和计算机(6),所述载物台(4)上放置有标准灰色样卡(3)和待测贴衬织物(5),所述高光谱成像仪(1)位于载物台(4)上方并与计算机(6)连接,所述卤素灯(2)位于载物台(4)的周边上方。
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