王文洪+刘洪江

摘 要：研究小色差含纹理图像的在线检测方法，通过描述颜色组成和表达，确定颜色检测手段；分析大幅面、小色差检测对象在图像采集中的难点，建立适合企业应用的采集环境；根据检测对象的纹理特点，选择合适颜色特征统计方法，获得表示颜色的特征向量；运用K类均值无监督学习方法，通过小批量样本自动生成分类器，并将分类器应用到同批产品的检验分类中。实验证明采集环境能稳定获取颜色检测数据，通过学习生成的分类器能达到人工分类效果。

关键词：机器视觉；颜色分类；小色差；K均值聚类

1 概述

市场对楼房室内用瓷砖花色一致性要求高，导致生产企业对生产线后段处理颜色一致性检测、识别的技术需求日趋强烈。目前陶瓷颜色依赖人工分拣，检测主观性大，导致检测精度低、效率低[1]，在我国人口红利不断消失的情况下，通过机器设备进行颜色检测是必然途径。

瓷砖窑炉中温度，上色工艺等因素导致产品存在颜色差异，但是差异程度很小，即小色差。另瓷砖长边尺寸都在0.5m以上，表面有丰富的纹理花纹，难以通过有限的采样点获得代表产品的颜色，即大幅面。

为解决企业含自然纹理的大幅面、小色差颜色检测分类问题，在生产环境和企业成本限制下，提出用工业相机采集瓷砖表面图像，通过稳定的光照环境测量颜色特征，经过小批量样本的学习分类，自动生成分类器，实现颜色分类过程，该方法提高了颜色分类稳定性与产品一致性。……