色选机物料多维色彩空间模型建立研究

苏向宇 张磊 雍泉

摘要：随着科技水平的进步，色选机已成为提高生产力水平的重要工具。在现有的色选机系统中，普遍采用单一的 RGB色彩空间模型，但此颜色模型在应用在色选中有着不可避免的缺陷，针对此问题，本文在分析 RGB、HSV、YUV色彩空间模型的优劣及适用范围的基础上，提出物料多维色彩空间模型。对色选机 CCD相机获取的物料图像进行多维色彩空间下的处理分析，并将其转化为 HSV、YUV色彩空间模型，并将此模型运用到大米等级分选中，提高了色选机的准确度，扩大了适用范围，在现实生产中具有较高价值。

关键词：色选机；色彩空间；图像处理；色彩空间转换

1研究背景、目的及意义

色选技术是综合光学技术、图像处理、计算机技术、智能控制等学科知识为一体的新兴技术。该技术转化为色选机之后，成为生产中广泛使用的装备。色选机适用于分拣体积、密度相近，颜色差异较大的物体颗粒。目前广泛使用的RGB 颜色空间模型通过红、绿、蓝三个基准色的线性组合来产生其他颜色，但由于三个颜色间的相关性很强，并不适用于所有使用场景。因此，建立物料多维色彩空间模型对扩大色选机的应用场景，提升色选机的工作效率具有十分重要的现实意义。

2.三维色彩空间原理及定义

2.1色彩空间原理

色彩空间”源于西方的“Color Space”一词。色彩可以由建立在一到四维空间中的坐标系来表示，色彩空间即多维坐标系所能表示色彩的分布范围。

颜色空间也被称为彩色模型，其用途是用更加直观的方式对彩色加以说明。从原理上说，彩色模型是对坐标系及其附属空间的描述，系统的每种颜色都对应一个唯一的点。目前使用了多种彩色模型，是因为色彩科学应用极广，且不同的彩色模型优缺点不尽相同，因此在彩色图像处理中，选择合适的彩色模型尤为重要。

2.2三维色彩空间定义及特性

常用的三维色彩空间模型主要有RGB、HSV、YUV等。

2.2.1 RGB色彩空间

以R（Red）、G（Green）、B（Blue）三色为基本色，其他颜色均由其叠加而来，俗称三基色模式。当三原色重叠时，由于其亮度不同，故产生了不同的中间色。RGB色彩空间有着直观的表示方法，但是 R、G、B分量间的相关性很强，仅改变其中其中的一个分量值，总体颜色很可能也会发生改变，并且由于人类的感知能力有限，给其带来了非常差的均匀性。

2.2.2 HSV色彩空间

以H（色调）、S（饱和度）、V（明度）为三个度量值。其中，色调H以角度进行度量，其取值范围为0°-360°。饱和度S表征颜色接近光谱色的程度，饱和度越高代表颜色接近光谱色的程度越高。通常取值范围为0%-100%，取值越大，饱和度越高。明度V表征颜色明暗的程度，与发光体的发光度有关，取值一般为0%（黑）-100%（白）。

2.2.3 YUV色彩空间

用Y、U、V来表示颜色。其中Y表征颜色灰度值，U和 V表示色度，作用是表示图像色彩即饱和度，可用来指定像素颜色，亮度信号 Y和色差信号 U、V是分离的。

3.物料图像三维色彩空间转换的实现

3.1 RGB色彩空间转换至HSV色彩空间

分别对RGB中的三个分量值进行变换即可得到HSV色彩空间下的坐标值。

用R、G、B分别表示一个颜色的三个分量值，取值范围为0-1。设 max 等价于 R，G 和 B 中的最大者。设 min 等于这些值中的最小者。要将其转化为HSV值，用H表示角度，取值范围为0-360，而 S，V∈[0，1]是饱和度和亮度，原理如下：

3.2 RGB色彩空间转换至YUV色彩空间

YUV色彩空间的颜色表示方法是非线性的，Y值代表对非色彩的度量，U、V值表示对颜色的具体描述。亮度（Y）通过RGB分量值计算得到，具体计算方法是RGB中特殊部分的累加，色度由色调和饱和度计算得到，其中，用U表示颜色蓝色部分与RGB亮度值的差异，用V表示颜色红色部分与RGB亮度值的差异。

用R、G、B分别表示一个颜色的三个分量值，取值范围为0-1。（Y，U，V）为YUV色彩空间下对应的坐标值。RGB色彩空间与YUV色彩空间的相互转换的计算方法如下：

4.色彩空间模型适用性分析

将建立的色彩空间模型运用到大米的色选中，进行适用性分析。

（1）将原始图像进行去背景处理。

由表2、表3可以清晰的发现HSV色彩空间中的H值分布、YUV色彩空间中的U值分布有明显差距，所以可以根据表中分布范围的数据进行阈值设定。

5 模型综合评价

RGB色彩空间模型是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三种颜色叠加产生的，具有很强的相关性，当采用RGB色彩空间模型对物料进行区分时，色选机效率较低。通过对数据的对比分析发现，HSV和YUV色彩空间对不同物料的阈值划分有更高的分辨效果。由此可以得知，HSV和YUV色彩空间的引入，扩大了色选机的适用范围，符合实际的生产需求。

参考文献：

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基金项目：

沈阳建筑大学大学生创新创业训练计划资助—基于物料多维色彩空间分布的色选机多窗口阈值设定方法研究（2017J01092）