Способ определения группы цвета льняного волокна

Изобретение относится к агропромышленной переработке натуральных волокон и текстильной промышленности, в частности льняной. В заявленном способе у цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов формируют распределения пикселей по не менее чем 32 классам интенсивности для каждой из трех составляющих цвета в системе RGB. Затем производят нормирование числа пикселей по классам, принимая общее количество пикселей в каждом изображении за 100%. При этом рассчитывают для соответствующих классов модули разниц между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов, а также сумму этих разниц для всех составляющих цвета. Затем определяют группу цвета образца как группу цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц. Технический результат заключается в повышении точности определения группы цвета волокна. 3 табл.

 

Изобретение относится к области стандартизации и определения качества льняного сырья и может быть использовано для определения цвета волокна.

Существующие способы определения цвета льняного волокна заключаются в подготовке пробы и определения цвета волокна путем сличения со стандартными образцами цвета волокна [1]. Недостатком данного способа является органолептическая оценка цвета, которая субъективна, что приводит к ошибкам и, как следствие, к не рациональной переработке сырья (стеблей тресты) и волокна.

Известен способ определения группы цвета льняного волокна, включающий подготовку пробы к анализу, оценку параметров цвета и их сопоставление с эталонными значениями [2]. Недостатками известного способа является то, что при определении группы цвета волокна используют значение только одной координаты цвета из всей совокупности стандартных координат в системе XYZ, что не обеспечивает требуемую точность анализа.

Известен также способ определения группы цвета льняного волокна, включающий подготовку пробы анализируемого образца к анализу, получение цифрового изображения, оценку параметров цвета и их сопоставление с аналогичными параметрами изображений волокнистых эталонов. Однако и данный способ имеет недостатки, обусловленные допущением, что цветовые параметры распределены по закону нормального распределения, что обеспечивает возможность использования таких статистических характеристик, как математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение σ. Между тем, в реальности многие партии волокна при использовании на практике рулонной технологии уборки льна содержат волокна разных цветов. Это приводит к многомодальному распределению цветовых параметров. Поэтому использование характеристик и σ будет приводить к ошибкам при определении группы цвета.

Данный известный способ по своей технической сущности наиболее близок к заявляемому и поэтому предлагается в качестве прототипа.

Таким образом, для повышения точности оценки цвета льняного волокна необходимо, в отличие от прототипа, учитывать особенности многомодального распределения параметров цвета по трем составляющим международной системы цвета R, G, B.

Технической задачей изобретения является повышение точности и объективности при определении группы цвета волокна.

Поставленная техническая задача достигается тем, что в указанном способе определения группы цвета льняного волокна, включающем подготовку пробы анализируемого образца к анализу, получение цифрового изображения, оценку параметров цвета и их сопоставление с аналогичными параметрами изображений волокнистых эталонов, согласно изобретению, у цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов формируют распределения пикселей по не менее чем 32 классам интенсивности для каждой из трех составляющих цвета в системе RGB, производят нормирование числа пикселей по классам, принимая общее количество пикселей в каждом изображении за 100%, рассчитывают для соответствующих классов модули разниц между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов, а также сумму этих разниц для всех составляющих цвета, а группу цвета образца определяют как группу цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц.

Особенностью предложенного способа определения группы цвета волокна является использования принципа сходства цифровых изображений анализируемого волокна и волокна-эталона. Оценку сходства предложено производить по сходству характера распределений интенсивности цвета в системе RGB.

Поэтому формирование для цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов распределения пикселей по трем составляющим цвета в системе RGB по классам обеспечивает основу для сравнения анализируемого волокна с эталонными образцами.

Нормирование числа пикселей по классам в условиях принятия общего количества пикселей в каждом изображении за 100% обеспечивает условие сравнимости. Это необходимо для исключения влияния различий числа пикселей на реальных цифровых изображениях волокна.

Распределение общего числа пикселей по каждой координате цветности на не менее чем 32 класса вызвано рациональными условиями формирования отличий в характере распределения пикселей по классам. Экспериментально установлено, что при распределении на число классов менее 32 степень различия распределений пикселей по классам интенсивности снижается. При числе классов больше 32 рост формирующихся различий не столь существенен, но при этом возрастает объем вычислений. Поэтому количество классов, равное 32 является наиболее рациональным.

Расчет разниц по модулю между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов для соответствующих классов каждой составляющей цвета позволяет получить абсолютную оценку различия между соответствующими классами распределений анализируемого изображения и изображения эталона.

Расчет суммы разниц нормированных значений числа пикселей по всем классам и для всех составляющих цвета позволяет получить интегральную величину степени различия, которая обеспечивает оценку сходства анализируемого образца с эталонами.

Определение группы цвета образца как группы цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц нормированных значений числа пикселей по всем классам и для всех составляющих цвета, упрощает реализацию процедуры нахождения наибольшего сходства. Минимальное различие сумм свидетельствует о сходстве характера распределения цветовых характеристик по всем трем координатам цветности, что исключает необходимость расчета иных статистических показателей многомерного распределения, а значит, обеспечивает объективность и упрощение анализа без потери точности получаемых результатов.

Пример конкретного выполнения.

Способ определения группы цвета волокна по ГОСТ 24383-89 «Треста льняная. Требования при заготовках» предусматривает разделение цвета на 4 группы. При использовании стандартных эталонов в 1, 2, 3 группах предусматриваются разновидности эталонов: группа 1 (разновидности: 1.1; 1.2; 1.3), группа 2 (разновидности: 2.1; 2.2; 2.3), группа 3 (разновидности: 3.1; 3.2).

С учетом использования указанных стандартных эталонов предлагаемый способ реализуется следующим образом.

Для определения группы цвета волокна необходимо получить цифровые изображения эталонов цвета волокна и анализируемого образца. Далее для каждого эталона находится распределение пикселей по значениям интенсивности каждой цветовой координаты в системе RGB. Количество классов при распределении принимаем равным 32. Для обеспечения сравнимости значения числа пикселей для каждого эталона нормируются. Это производят таким образом, чтобы полное число пикселей одного эталона соответствовало 100%. Таким образом, для каждого эталона формируется три (по одному для каждой цветовой координаты) распределения нормированного числа пикселей.

Аналогичные действия проводят применительно к цифровому изображению анализируемого образца.

Для пояснения указанных операций приводим пример сравнения исследуемого образца с эталоном IV группы (по ГОСТ 24383-89).

Результаты распределения пикселей в изображении (размером 640×480 пикселей) эталона IV группы приведены в таблице 1.

Результаты распределения пикселей в изображении (размером 640×480 пикселей) анализируемого волокна приведены в таблице 2.

После указанных операций для каждой координаты находится сумма модулей разницы между нормированным числом пикселей в соответствующих классах эталонного и анализируемого образца: D_R, D_G, D_B. Далее рассчитывают суммы этих разниц для всех составляющих цвета Δ. Найденное значение Δ будет являться интегральной оценкой степени различия между указанным эталоном и анализируемым образцом.

Значения величин D_i и А для всех эталонов цвета льняного волокна приведены в таблице 3.

Как следует из приведенных значений Δ, анализируемый образец в наименьшей степени отличается от эталона 1.1 относящейся к первой группе цвета, и потому анализируемый образец соответствует первой группе цвета.

При использовании программного обеспечения этот расчет может проводиться автоматически. Способ может быть реализован при помощи ЭВМ, цветного сканера и специального программного обеспечения.

Использование предлагаемого способа не требует больших капитальных затрат и позволяет повысить точность, объективность оценки степени готовности льняной тресты и уменьшить время, затрачиваемое на проведение анализов.

Источники информации

1. ГОСТ 24383-89 «Треста льняная. Требования при заготовках». - М.: Изд-во стандартов, 1990, 17 с.

2. Кудряшова Т.А., Мухин В.В., Романов В.А. Способ оценки качества льняной тресты // А.с. СССР №749950, кл. D01B 1/00. - Опубл. 10.10.1996, бюл. №28.

3. Виноградова А.Е., Пашин Е.Л., Куликов А.В. Способ определения группы цвета стланцевого лубяного волокна // Патент РФ №2358046, кл. D01B 1/00. - Опубл. 10.06.2009, бюл. №16.

Способ определения группы цвета льняного волокна, включающий подготовку пробы анализируемого образца к анализу, получение цифрового изображения, оценку параметров цвета и их сопоставление с аналогичными параметрами изображений волокнистых эталонов, отличающийся тем, что у цифровых изображений анализируемого волокна и волокнистых эталонов формируют распределения пикселей по не менее чем 32 классам интенсивности для каждой из трех составляющих цвета в системе RGB, производят нормирование числа пикселей по классам, принимая общее количество пикселей в каждом изображении за 100%, рассчитывают для соответствующих классов модули разниц между нормированными значениями числа пикселей у изображений анализируемого волокна и эталонов, а также сумму этих разниц для всех составляющих цвета, а группу цвета образца определяют как группу цвета эталона, у которого с анализируемым образцом волокна будет минимальное значение рассчитанной суммы разниц.