色彩模型於機器視覺檢測的驗證

摘  要

        本研究的主要目的是探討色彩分類的技術，其結果可應用於工業界的彩色分類與量測。黑白影像申所包含的資訊只有亮度，現今的產品大多都包含了豐富的色彩，色彩所包含的資訊有色相(Hue)、亮度(Intensity)及飽和度(Saturation)這三種。若是利用黑白影像處理彩色物體時．要將整個色彩空間投影到一條黑白灰階直線，會造成多種顏色都對映到同一灰階(gray level)中，而不易分辨。

        本研究利用14種不同色彩模型(color models)中的42個色彩指標(color features)進行色彩的分類，以貝氏分類法(Bayes classifier)及逐步指標搜尋(stepwise search)法找尋一個適合工業檢測的指標組合，使其應用於工業環境之色彩檢測上，能在不同亮度的環境下，對於色相及飽和度這兩種色彩特徵，在色彩分類能達到最佳的辨識能力。最後利用所選擇之最佳指標組合進行色彩分割並採用眾數平滑化法去除誤判之雜點，修正分割後的影像。在本研究中以 PANTONE色票來驗證研究方法，並經由彩色瓷磚、彩色紡織品、彩色印刷品及印刷電路板驗證實驗方法，由實驗結果得知，在最佳的指標組合模式下，可得到良好的色彩分割結果。

關鍵詞：機器視覺、色彩模型、色彩指標、色彩分類、貝氏分類法、影像分割