色選機物料多維色彩空間模型建立研究

蘇向宇 張磊 雍泉

摘要：隨著科技水平的進步，色選機已成為提高生產力水平的重要工具。在現有的色選機系統中，普遍采用單一的 RGB色彩空間模型，但此顏色模型在應用在色選中有著不可避免的缺陷，針對此問題，本文在分析 RGB、HSV、YUV色彩空間模型的優劣及適用范圍的基礎上，提出物料多維色彩空間模型。對色選機 CCD相機獲取的物料圖像進行多維色彩空間下的處理分析，并將其轉化為 HSV、YUV色彩空間模型，并將此模型運用到大米等級分選中，提高了色選機的準確度，擴大了適用范圍，在現實生產中具有較高價值。

關鍵詞：色選機；色彩空間；圖像處理；色彩空間轉換

1研究背景、目的及意義

色選技術是綜合光學技術、圖像處理、計算機技術、智能控制等學科知識為一體的新興技術。該技術轉化為色選機之后，成為生產中廣泛使用的裝備。色選機適用于分揀體積、密度相近，顏色差異較大的物體顆粒。目前廣泛使用的RGB 顏色空間模型通過紅、綠、藍三個基準色的線性組合來產生其他顏色，但由于三個顏色間的相關性很強，并不適用于所有使用場景。因此，建立物料多維色彩空間模型對擴大色選機的應用場景，提升色選機的工作效率具有十分重要的現實意義。

2.三維色彩空間原理及定義

2.1色彩空間原理

色彩空間”源于西方的“Color Space”一詞。色彩可以由建立在一到四維空間中的坐標系來表示，色彩空間即多維坐標系所能表示色彩的分布范圍。

顏色空間也被稱為彩色模型，其用途是用更加直觀的方式對彩色加以說明。從原理上說，彩色模型是對坐標系及其附屬空間的描述，系統的每種顏色都對應一個唯一的點。目前使用了多種彩色模型，是因為色彩科學應用極廣，且不同的彩色模型優缺點不盡相同，因此在彩色圖像處理中，選擇合適的彩色模型尤為重要。

2.2三維色彩空間定義及特性

常用的三維色彩空間模型主要有RGB、HSV、YUV等。

2.2.1 RGB色彩空間

以R（Red）、G（Green）、B（Blue）三色為基本色，其他顏色均由其疊加而來，俗稱三基色模式。當三原色重疊時，由于其亮度不同，故產生了不同的中間色。RGB色彩空間有著直觀的表示方法，但是 R、G、B分量間的相關性很強，僅改變其中其中的一個分量值，總體顏色很可能也會發生改變，并且由于人類的感知能力有限，給其帶來了非常差的均勻性。

2.2.2 HSV色彩空間

以H（色調）、S（飽和度）、V（明度）為三個度量值。其中，色調H以角度進行度量，其取值范圍為0°-360°。飽和度S表征顏色接近光譜色的程度，飽和度越高代表顏色接近光譜色的程度越高。通常取值范圍為0%-100%，取值越大，飽和度越高。明度V表征顏色明暗的程度，與發光體的發光度有關，取值一般為0%（黑）-100%（白）。

2.2.3 YUV色彩空間

用Y、U、V來表示顏色。其中Y表征顏色灰度值，U和 V表示色度，作用是表示圖像色彩即飽和度，可用來指定像素顏色，亮度信號 Y和色差信號 U、V是分離的。

3.物料圖像三維色彩空間轉換的實現

3.1 RGB色彩空間轉換至HSV色彩空間

分別對RGB中的三個分量值進行變換即可得到HSV色彩空間下的坐標值。

用R、G、B分別表示一個顏色的三個分量值，取值范圍為0-1。設 max 等價于 R，G 和 B 中的最大者。設 min 等于這些值中的最小者。要將其轉化為HSV值，用H表示角度，取值范圍為0-360，而 S，V∈[0，1]是飽和度和亮度，原理如下：

3.2 RGB色彩空間轉換至YUV色彩空間

YUV色彩空間的顏色表示方法是非線性的，Y值代表對非色彩的度量，U、V值表示對顏色的具體描述。亮度（Y）通過RGB分量值計算得到，具體計算方法是RGB中特殊部分的累加，色度由色調和飽和度計算得到，其中，用U表示顏色藍色部分與RGB亮度值的差異，用V表示顏色紅色部分與RGB亮度值的差異。

用R、G、B分別表示一個顏色的三個分量值，取值范圍為0-1。（Y，U，V）為YUV色彩空間下對應的坐標值。RGB色彩空間與YUV色彩空間的相互轉換的計算方法如下：

4.色彩空間模型適用性分析

將建立的色彩空間模型運用到大米的色選中，進行適用性分析。

（1）將原始圖像進行去背景處理。

由表2、表3可以清晰的發現HSV色彩空間中的H值分布、YUV色彩空間中的U值分布有明顯差距，所以可以根據表中分布范圍的數據進行閾值設定。

5 模型綜合評價

RGB色彩空間模型是由紅（R）、綠（G）、藍（B）三種顏色疊加產生的，具有很強的相關性，當采用RGB色彩空間模型對物料進行區分時，色選機效率較低。通過對數據的對比分析發現，HSV和YUV色彩空間對不同物料的閾值劃分有更高的分辨效果。由此可以得知，HSV和YUV色彩空間的引入，擴大了色選機的適用范圍，符合實際的生產需求。

參考文獻：

[1]姚惠源，方輝.色選技術在糧食和農產品精加工領域的應用及發展趨勢[J].糧食與食品工業，2011，18（02）：4-6.

[2]高達睿，劉維來，馮志華. 提高色選機參數設置和色選效率方法研究[J]. 工業控制計算機，2016，29（7）：76-77.

[3]石美紅，申亮，龍世忠，等. 從RGB到HSV色彩空間轉換公式的修正[J]. 紡織高校基礎科學學報，2008，21（3）：351-356.

[4]劉云粼，王樹東. 基于SSE2的YUV與RGB色彩空間轉換[J]. 中國圖象圖形學報，2010，15（1）：45-49.

[5]李敏慧. 基于模糊聚類的色選機上位軟件系統研究與設計[D]. 湖北工業大學，2016.

基金項目：

沈陽建筑大學大學生創新創業訓練計劃資助—基于物料多維色彩空間分布的色選機多窗口閾值設定方法研究（2017J01092）