一种颜色识别方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种颜色识别方法和系统，涉及终端技术领域。其中，该方法包括：获取待识别颜色的光谱数据，从光谱数据中提取待识别颜色的特征向量，将特征向量输入预置的颜色识别模型，得到待识别颜色的颜色类型。一方面，上述方法采用的是获取的待识别颜色光谱数据，颜色信息全面，另一方面，利用颜色识别模型可以避免RGB传感器识别颜色的缺点，直接获得颜色类型，大大的提高了颜色识别的精度。

A color recognition method and system

The embodiment of the invention provides a color recognition method and system, which relates to the field of terminal technology. The method includes acquiring the spectral data of the color to be recognized, extracting the eigenvectors of the color to be recognized from the spectral data, and input the feature vectors into the preset color recognition model, and get the color types to be identified. On the one hand, the above method is used to obtain the recognition of the color spectrum data, comprehensive information of color, on the other hand, the use of color recognition model can avoid the disadvantages of color recognition sensor RGB, direct access to the type of color, and greatly improve the accuracy of color recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种颜色识别方法和系统
本专利技术属于电子
，尤其涉及一种颜色识别方法和系统。
技术介绍
随着现代工业生产的高速化和自动化，以人眼起主导作用的颜色识别工作将越来越多地被颜色传感器所替代。颜色传感器适于色度计测量，通过颜色传感器可以将颜色可以应用在各个
，例如：图书馆使用颜色对文献进行分类，能够极大地提高排架管理和统计等工作：在包装行业，利用不同颜色或装潢可以表示产品不同的性质或用途。目前的颜色传感器通常为RGB(红绿蓝)传感器，其主要是在独立的光电二极管上覆盖经过修正的红R、绿G、蓝B滤光片，然后对输出信号进行相应的处理，才能将颜色信号识别出来。所以，我们看到的物体颜色，实际上是物体表面吸收了照射到它上面的白光(日光)中的一部分有色成分，而反射出的另一部分有色光在人眼中的反应。根据德国物理学家赫姆霍兹的三原色理论可知，各种颜色是由不同比例的三原色(红、绿、蓝)混合而成的。白色是由各种频率的可见光混合在一起构成的，也就是说白光中包含着各种颜色的色光(如红R、黄Y、绿G、青V、蓝B、紫P)。当前使用的颜色传感器在实际应用中存在两个问题，首先，从理论上讲，白色是由等量的红色、绿色和蓝色混合而成的，但实际上白色中的三原色并不完全相等。由于RGB传感器对这三种基本色的敏感性不同，导致RGB输出不相等，因而，需要在测试前进行白平衡调整。然而，白平衡调整容易受环境光的干扰，造成的对颜色识别精度低的问题。其次，由于RGB传感器的分辨率和信号采集电路的分辨率有限，很难对颜色进行细致精确的划分。由于上述原因，导致当前颜色识别的精度低。
技术实现思路
本专利技术提供一种颜色识别方法和系统，旨在解决利用RGB传感器进行颜色识别时需要进行白平衡调整，一方面由于白平衡调整容易受到环境光的干扰，另一方面由于RGB传感器的分辨率和信号采集电路的分辨率有限，这两方面原因造成的颜色识别的精度低的问题。本专利技术第一方面提供的一种颜色识别方法，包括：获取待识别颜色的光谱数据；从所述光谱数据中提取所述待识别颜色的特征向量；将所述特征向量输入预置的颜色识别模型，得到所述待识别颜色的颜色类型。本专利技术第二方面提供的一种颜色识别系统，包括：光谱采集装置和终端；其中，所述终端用于实现第一方面的颜色识别方法，所述光谱采集装置用于向所述终端提供光谱数据；所述光谱采集装置包括：发光二极管、探测器、印刷电路板、导光管和底座，所述发光二极管和所述探测器分别与所述印刷电路板连接；所述发光二极管，用于发射光；所述导光管为一端密封的中空透明管，其中，所述导光管的密封端的内壁与所述探测器相对，所述导光管的另一端的管沿与所述发光二极管相对，所述导光管除密封端的内壁和外壁外，其余的内壁和外壁均镀有反射膜，用于将所述发光二极管发射的光进行反射，以射向待测物体；所述探测器，用于通过所述导光管的密封端接收所述待测物体反射的光；所述底座，用于固定所述印刷电路板和所述导光管。本专利技术提供的一种颜色识别方法和系统，将从待识别颜色的光谱数据得到的特征向量输入到预置的颜色识别模型即可得到待识别颜色的类型。一方面，该方法采用的是获取的待识别颜色光谱数据，颜色信息全面；另一方面，利用颜色识别模型可以避免RGB传感器识别颜色的缺点，直接获得颜色类型，大大的提高了颜色识别的精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例。图1是本专利技术第一实施例提供的一种颜色识别方法的实现流程示意图；图2是本专利技术第二实施例提供的一种颜色识别方法的实现流程示意图；图3是本专利技术第二实施例提供的每种颜色类型中不同波长与吸收光强度的关系图；图4是本专利技术第二实施例提供的一种颜色类型中16个不同的波长下，每一个特征值的方差的直方图；图5是本专利技术第二实施例提供的25个支持向量机颜色识别模型输出的颜色类型的错误率的图；图6是本专利技术第三实施例提供的一种颜色识别系统的结构示意图；图7是本专利技术第三实施例提供的光谱采集装置的结构示意图；图8是本专利技术第三实施例提供的光谱采集装置的剖面图；图9是本专利技术第三实施例提供的光谱采集装置的另一剖面图。具体实施方式为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1为本专利技术第一实施例提供的颜色识别方法的实现流程示意图，图1所示的接领人识别方法主要包括以下步骤：S101、获取待识别颜色的光谱数据；待识别颜色为待识别物体上的颜色。具体的，可以利用光谱采集装置采集待识别物体上的颜色来获取待识别颜色的光谱数据，也可以通过输入待识别颜色的光谱数据来获取。S102、从该光谱数据中提取待识别颜色的特征向量；特征向量为用于表示光谱数据颜色的数据。S103、将该特征向量输入预置的颜色识别模型，得到该待识别颜色的颜色类型。本专利技术实施例提供的一种颜色识别方法，将从待识别颜色的光谱数据得到的特征向量输入到预置的颜色识别模型即可得到待识别颜色的类型。一方面，该方法采用的是获取的待识别颜色光谱数据，颜色信息全面；另一方面，利用颜色识别模型可以避免RGB传感器识别颜色的缺点，直接获得颜色类型，大大的提高了颜色识别的精度。请参阅图2，图2为本专利技术第二实施例提供的颜色识别方法的实现流程示意图，图2所示的颜色识别方法主要包括以下步骤：S201、获取待识别颜色的光谱数据；待识别颜色为待识别物体上的颜色。具体的，可以利用光谱采集装置采集待识别物体上的颜色来获取待识别颜色的光谱数据，也可以通过输入待识别颜色的光谱数据来获取。通常，每种颜色的光谱数据由16个不同波长的吸收光强度组成，如图3所示，图3为漆膜颜色标准卡中83种颜色的不同波长与吸收光强度的关系图，示出了83种颜色的16个不同波长的吸收光强度。S202、从该光谱数据中提取不同波长的吸收光强度的值作为该光谱数据的特征值；如图3所示，从图3示意的波长和吸收光强度的关系图中，记录每个颜色类型的16个波长对应的吸收光强度的值，作为每个颜色类型的光谱数据的特征值。S203、利用方差阈值法从该特征值中选取有效特征值，并将有效特征值进行标准化处理得到该待识别颜色的特征向量；从图3可以看到，每个颜色类型中，不同波长对应的光吸收强度值是不同的。为了提高计算效率，减少特征值的数量，采用方差阈值法来选择有效特征值，即，计算每一个特征值的方差，若方差小于阈值，则说明特征值包含的信息量少，可以舍去；若方差大于阈值，则说明特征值包含的信息量大，为有效特征值。如图4所示，图4示出了某种颜色类型中16个不同的波长强度下，每一个特征值的方差，图中的线代表吸收光强度的阈值。具体的，提取方差大于预置的特征值作为有效特征值。进一步地，对有效特征值进行标准化处理包括：假设X’为对有效特征值进行标准化处理后的特征向量，X为由有效特征值组成的有效特征值向量，μ为有效特征值的均值，S为有效特征值的标准差向量，则，S204、获取多个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种颜色识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别颜色的光谱数据；从所述光谱数据中提取所述待识别颜色的特征向量；将所述特征向量输入预置的颜色识别模型，得到所述待识别颜色的颜色类型。

【技术特征摘要】
1.一种颜色识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别颜色的光谱数据；从所述光谱数据中提取所述待识别颜色的特征向量；将所述特征向量输入预置的颜色识别模型，得到所述待识别颜色的颜色类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述光谱数据中提取所述待识别颜色的特征向量，具体包括：从所述光谱数据中提取不同波长的吸收光强度的值作为所述光谱数据的特征值；利用方差阈值法从所述特征值中选取有效特征值，并将有效特征值进行标准化处理得到所述待识别颜色的特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入预置的颜色识别模型，得到所述待识别颜色的颜色类型之前，还包括：获取多个颜色类型的光谱数据，并将所述光谱数据通过分层采样法分别划分为训练集、验证集和测试集；从所述训练集、所述验证集和所述测试集的光谱数据中分别提取各个颜色类型的特征向量；由所述训练集、所述验证集和所述测试集中的特征向量及所述特征向量对应的颜色类型，得到所述颜色识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述由所述训练集、所述验证集和所述测试集中的特征向量及所述特征向量对应的颜色类型，得到所述颜色识别模型，具体包括：利用所述训练集中的特征向量建立支持向量机模型，并改变所述支持向量机模型中的核函数和惩罚系数，得到多个支持向量机颜色识别模型；利用所述训练集和所述验证集中的特征向量和颜色类型的对应关系，验证所述多个支持向量机颜色识别模型识别颜色类型的准确性，并将准确性最高的支持向量机颜色识别模型确定为初始颜色识别模型；利用所述测试集中的特征向量对所述初始颜色识别模型进行评价，得到评价系数；若所述评价系数大于预置数值，则将所述初始颜色识别模型确定为所述颜色识别模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述测试集中的特征向量对所述初始颜色识别模型进行评价，得到评价系数，具体包括：将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶景泰，付庆波，吕海川，周琳，翟敏，
申请(专利权)人：深圳市比特原子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44