СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И СПЕКТРОФОТОМЕТРА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ЦВЕТА В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

COMPARATIVE ANALYSIS OF COMPUTER VISION SYSTEM AND SPECTROPHOTOMETER FOR COLOR MEASUREMENT IN INDUSTRY

Kirill Pushkarev

student, Department of Information Systems and Technologies, Omsk State Technical University,

Russian, Omsk

АННОТАЦИЯ

Для контроля качества продукции важно измерение её цвета и его равномерности. Традиционные колориметры и спектрофотометры дороги и требуют много времени, в то время как системы компьютерного зрения (CVS) позволяют проводить измерения в реальном времени и являются более экономичными. Система была откалибрована и оценена с помощью RMSD и MNE.

ABSTRACT

The measurement of product color and its uniformity is important for product quality control. Traditional colorimeters and spectrophotometers are expensive and time-consuming, while computer vision systems (CVS) allow real-time measurements and are more economical. The system was calibrated and evaluated using RMSD and MNE.

Ключевые слова: измерение цвета, спектрофотометрия, качество продукции, цветовая калибровка, RGB, CIE Lab, пищевая промышленность, мониторинг качества, анализ цвета.

Keywords: color measurement, spectrophotometry, product quality, color calibration, RGB, CIE Lab, food industry, quality monitoring, color analysis.

CVS включала шесть компонентов: стандартное освещение, камеры захвата кадров, программное обеспечение и компьютер. Система была разработана для минимизации отражения и обеспечения равномерного распределения света. В исследовании оценивалась производительность пяти различных камер. Программа калибровки и эксплуатации CVS была разработана на платформе Scilab, которая является мощным инструментом для научных вычислений.

Калибровка CVS проводилась с помощью автоматического алгоритма, преобразующего цветовые значения из RGB в CIE Lab. Алгоритм создавал отдельные калибровочные файлы для каждого канала для регрессионного анализа. Все устройства были индивидуально откалиброваны по стандартизированной процедуре.

Точность CVS была измерена с использованием 21 таблицы оттенков комбинаций RGB. Значения CIE Lab* каждого оттенка измерялись с помощью пяти различных камер и коммерческого спектрофотометра. Для сравнения характеристик камер рассчитывались RMSD, MNE и стандартная ошибка (SE). Результаты показали, что CVS дает результаты, аналогичные коммерческому спектрофотометру, что указывает на её потенциал как недорогой альтернативы для оценки колориметрических параметров качества сыра моцарелла.

Цветовая система CIE Lab* измеряет цвет продуктов по трём компонентам: L* (светлота), a* (от зелёного к красному) и b* (от синего к жёлтому). Программа определяет область интереса (ROI) и выделяет её из исходного изображения. Значения CIE Lab рассчитываются с помощью уравнений, преобразующих RGB в CIE XYZ, а затем в L*, a* и b*.

Рисунок 1. Различные этапы процесса измерения цвета

В заключение, данное исследование продемонстрировало успешное применение недорогой CVS для измерения колориметрических параметров качества сыра моцарелла. Система преобразовывала значения RGB в CIE L∗a∗b∗ с высокой точностью. Полученные результаты были сопоставимы с результатами коммерческого спектрофотометра, что демонстрирует потенциал использования CVS в пищевой промышленности. Будущие исследования могут быть направлены на проверку работы системы на других продуктах и её оптимизацию для конкретных применений.

Список литературы:

1. Домасев, М. Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения / М. Домасев, С. Гнатюк. – Санкт-Петербург : Питер, 2009. – 217 с.
2. Степанов, А. Ю. Приборы для измерения цвета / А. Ю. Степанов // Информационные технологии, энергетика и экономика : XVIII Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов. В 3 т., Смоленск, 22–23 апреля 2021 года. Том 2. – Смоленск: Универсум, 2021. – С. 237-241.
3. Оценка системы калибровки куба RGB и влияние калибровочных диаграмм на измерение цвета сыра моцарелла / Минц, С. П, Сайни, С. К. — Текст : непосредственный // Журнал измерения и характеристики пищевых продуктов. — Франфуркт : Journal of Food Measurement and Characterization, 2019. — С. 1537–1546.
4. Анашкина, А. Определение и измерение цвета на примере RGB датчиков цвета / А. Анашкина, А. А. Анашкин // Математика и математическое моделирование : Сборник материалов XIV Всероссийской молодежной научно-инновационной школы, Саров, 07–09 апреля 2020 года. – Саров: Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ", 2020. – С. 313-314.