CN106485257A - 基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置及方法 - Google Patents

基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明的目的是提供一种操作简单，且能直观表现污渍的去除与残留的去污力评价方法。为了达到上述目的，本发明的一个技术方案是提供了一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价方法。本发明具有以下有益效果：因此具有较好的稳定性和即时性；克服了人工评级个体差异大、稳定性差、精度低等问题，具有较强的鲁棒性；克服了传统图像分割技术中织物纹理的影响，且与人工评级基质本质相同。

Description

基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置及方法
技术领域
本发明涉及一种基于视觉感知的用于客观评价洗涤去污力的装置及采用该装置的方法。
背景技术
去污力是表征洗涤剂和洗涤设备性能的重要指标之一。正确评价洗涤剂及洗涤设备去污效力，建立一套评价去污力的有效方法，用以筛选最佳洗涤剂配方和洗涤程序，也为研究去污机理提供行之有效的试验方法。根据评价方式的不同，去污力评价方法主要分为主观评价和客观评价。主观评价多依据AATCC130-2000标准，采用人工评级的方式评价污渍残留程度。人工评级受到主观因素的影响，个体差异大、稳定性差、精度低。随着新型洗衣机与洗涤助剂的研发以及纺织品防污整理技术的普及，亟需更为准确、可靠、精度高的客观评级方法。
客观评价以重量法和光学分析法(反射率)为主。然而重量法会因洗涤前后污垢所含水分不同而产生误差，因此，必须使污染布吸附足够的污渍，且实验前后必须烘干至恒重。GB/T 4288-2008《家用和类似用途电动洗衣机》中规定了两种基于物质对光的吸收和激发后光的反射建立的测定方法：(1)采用光电反射率计，利用洗涤前-洗涤后反射率差值比进行表征；(2)采用白度仪对污渍残留K/S值进行测定，利用织物表观色深衡量洗净率。这两种测试方法对设备、污渍取样位置的要求较为苛刻，操作复杂，不能直观的表现污渍的去除与残留。
发明内容
本发明的目的是提供一种操作简单，且能直观表现污渍的去除与残留的去污力评价方法。
为了达到上述目的，本发明的一个技术方案是提供了一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，其特征在于，包括：
包括垂直箱体，提供稳定的光源空间，用于固定相机、环形标准光源及试样支架；
环形标准光源，固定于垂直箱体内的顶部，为图像采集提供统一稳定的光源，不同类型污渍图像的采集采用不同的环形标准光源，准确校对污渍洗涤前后的颜色偏差；
相机，固定于垂直箱体内的顶部，实现污渍图像的采集后上传值电脑；
高度可调节的试样支架，用于放置试样。
优选地，所述试样支架由高度可调节的螺旋结构和直径350～650mm的托盘组成，托盘中心与所述相机镜头中心相对，其中，通过调节螺旋结构实现托盘的升高和降低，托盘的调节范围为托盘平面距所述相机200mm～600mm。
优选地，以所述托盘中心为原点，以1cm为间隔，在所述托盘上刻有不同的尺度。
优选地，还包括用于固定餐具的辅助装置，以实现侧面图像采集。
优选地，所述相机位于所述环形标准光源的圆心位置。
本发明的另一个技术方案是提供了一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过如权利要求1所述的装置获得试样洗涤前的污渍RGB彩色图像及洗涤后的待评价RGB彩色图像；
步骤2、将获得的污渍RGB彩色图像及待评价RGB彩色图像均转换至Lab色彩空间，得到污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像；
步骤3、从污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道抽样获得随机的感兴趣区域，并计算每个感兴趣区域的显著性特征值；
步骤4、将污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道下的显著性特征值按照大小分别映射至(0～100)、(-128～127)、(-128～127)之间，并再次转换到RGB色彩空间，得到由不同颜色可视化表达的污渍显著图Z及待评价显著图R；
步骤5、计算污渍显著图Z与待评价显著图R的相似度S(Z，R)，则有：
式中，n＝768，pZ(Fj)为污渍显著图Z中对应于显著性特征值Fj处的频率，pR(Fj)为污渍显著图R中对应于显著性特征值Fj处的频率。
优选地，在所述步骤2中，将所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像均转换至Lab色彩空间包括以下步骤：
采用多项式回归法将RGB彩色图像转换至Lab色彩空间：
P(x，y，z)＝a1x+a2y+a3z+a4xy+a5yz+a6zx，式中，P(x，y，z)表示Lab色彩空间中的L值、a值或b值中的任意一个，x，y，z表示RGB色彩空间的R值、G值及B值；
a1＝(V1V1 T)-1(V1P)，V1 T表示V1的转置，
表示V2的转置，
表示V3的转置，
表示V4的转置，
表示V5的转置，
表示V6的转置，
xi，yi，zi表示所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像中第i个像素点的R值、G值及B值，i＝1，…，N，N表示所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像中像素点的个数；
P＝[P1，…，PN]T，Pi表示污渍Lab彩色图像或待评价Lab彩色图像中第i个像素点的L值、a值或b值中的任意一个，i＝1，…，N。
优选地，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1、从污渍Lab彩色图像或待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道分别随机生成m个窗口，计算每个窗口的灰度均值 式中，GS为灰度和，为面积，S为灰度均值；
步骤3.2、在L、a、b三个通道上分别计算每个窗口中每个像素的显著性映射，其中：
像素点(i，j)在L通道下第t个窗口的显著性映射FLi，j，t，FLi，j，t-1表示像素点(i，j)在L通道下第t-1个窗口的显著性映射，ILi，j，t表示像素点(i，j)在L通道下第t个窗口的亮度值，表示L通道下第t个窗口的灰度均值；
像素点(i，j)在a通道下第t个窗口的显著性映射Fai，j，t，Fai，j，t-1表示像素点(i，j)在a通道下第t-1个窗口的显著性映射，Iai，j，t表示像素点(i，j)在a通道下第t个窗口的亮度值；
像素点(i，j)在b通道下第t个窗口的显著性映射Fbi，j，t，Fbi，j，t-1表示像素点(i，j)在b通道下第t-1个窗口的显著性映射，Ibi，j，t表示像素点(i，j)在b通道下第t个窗口的亮度值；
步骤3.3、每个窗口为一个感兴趣区域，则计算得到每个感兴趣区域的显著性特征值，其中：
像素点(i，j)在L、a、b三个通道下第t个感兴趣区域的显著性特征值为FMi，j，t，
本发明具有以下有益效果：
1、在标准D65光源下，采用在线实时采集装置，稳固了图像的采集位置，模拟人眼视觉原理，利用专有线程遥控拍摄图像并及时将数据传入计算机中进行实时分析，因此具有较好的稳定性和即时性；
2、图像处理方式便利快捷，克服了人工评级个体差异大、稳定性差、精度低等问题，具有较强的鲁棒性；
3、通过模拟人类视觉注意，利用图像处理技术追踪目标兴趣区域，分割污渍区域，利用色彩相似度衡量去污效力，克服了传统图像分割技术中织物纹理的影响，且与人工评级基质本质相同；
4、处理后的基质视觉显著图通过色彩变化(深红色表示人眼最为聚焦的位置，浅红次之，其后依次是黄色、蓝色、淡紫、灰色，显著程度依次衰弱)直观体现洗涤前后污渍的去除效率；而视觉显著性相似度测量则具体量化去污力差异。
附图说明
图1为本发明提供的装置的示意图(左视图)；
图2为本发明提供的装置的示意图(仰视图)；
图3为Lab颜色模式示意图；
图4为视觉显著性检测流程图；
图5为视觉显著性检测结果，其中，图5(a)为污渍(油污)洗涤前，图5(b)为污渍(油污)洗涤后，图5(c)为污渍(油污)洗涤前的视觉显著图，图5(d)为污渍(油污)洗涤后的视觉显著图；
图6视觉显著性相似度测量。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。
如图1及图2所示，本发明提供的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，包括：
包括垂直箱体1，外观结构与标准光源箱相似，提供稳定的光源空间，用于固定相机2、环形标准光源3及试样支架4。
环形标准光源3，固定于垂直箱体1内的顶部，为图像采集提供统一稳定的光源，不同类型污渍图像的采集采用不同的环形标准光源3，准确校对污渍洗涤前后的颜色偏差。本发明主要提供D65国际标准人工日光，TL84欧洲、日本、中国商店光源，CWF冷白商店光源，F家庭酒店用灯、比色参考光源。
相机2，固定于垂直箱体1内的顶部，实现污渍图像的采集后通过USB上传值电脑，图像采集最大范围为60cm×60cm，相机2通过USB与电脑端连接，使得电脑可实现对相机2的SDK的调用，实现相机2的启动、采集、数据存储、关闭等操作。
高度可调节的试样支架4，用于放置试样5，由高度可调节的螺旋结构和直径350～650mm的方形托盘组成，其中，可通过调节螺旋结构实现方形托盘的升高和降低，调节范围为方形托盘平面距相机200mm～600mm；托盘中心与相机镜头中心相对，且以中心为原点，以1cm为间隔，刻有不同的尺度，便于试样放置。此外，为便于餐具污渍评价，本发明还配有相应的辅助装置，用以固定餐具(如碗)，实现侧面图像采集。
本发明提供的一种包括以下步骤：
步骤1、通过上述的装置获得试样洗涤前的污渍RGB彩色图像及洗涤后的待评价RGB彩色图像。
步骤2、将获得的污渍RGB彩色图像及待评价RGB彩色图像均转换至Lab色彩空间，得到污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像。
色彩模式又称为色域、色彩空间，是相机采集色彩的方式。RGB模式是相机的色彩空间标准，在这种模式下，不需要加工，所拍图像就能在显示器或打印机等输出装置中显示出其本来面目。为了便于数据处理，需要先将RGB模式转换为色彩空间更大的Lab模式。Lab色彩模式(见图4)是由国际照明委员会(CIE)于1931年制定，经修改后被正式命名为CIELab。该色彩模式基于生理特征，是一种与设备无关的颜色***，用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0，100]，表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127，-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127，-128]。
本发明采用多项式回归法将RGB彩色图像转换至Lab色彩空间：
P(x，y，z)＝a1x+a2y+a3z+a4xy+a5yz+a6zx，式中，P(x，y，z)表示Lab色彩空间中的L值、a值或b值中的任意一个，x，y，z表示RGB色彩空间的R值、G值及B值；
a1＝(V1V1 T)-1(V1P)，V1 T表示V1的转置，
表示V2的转置，
表示V3的转置，
表示V4的转置，
表示V5的转置，
表示V6的转置，
xi，yi，zi表示所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像中第i个像素点的R值、G值及B值，i＝1，…，N，N表示所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像中像素点的个数，在本实施例中，由于对源空间(即RGB颜色空间)进行六级分割后得到216个点，故取N＝216。实际上，对于项数为6的多项式，只要取N＞6，就可以得到多项式的系数。
P＝[P1，…，PN]T，Pi表示污渍Lab彩色图像或待评价Lab彩色图像中第i个像素点的L值、a值或b值中的任意一个，i＝1，…，N。
步骤3、从污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道抽样获得随机的感兴趣区域，并计算每个感兴趣区域的显著性特征值，结合图4，包括以下步骤：
步骤3.1、从污渍Lab彩色图像或待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道分别随机生成m个窗口，计算每个窗口的灰度均值 式中，GS为灰度和，为面积，S为灰度均值；
步骤3.2、在L、a、b三个通道上分别计算每个窗口中每个像素的显著性映射，其中：
像素点(i，j)在L通道下第t个窗口的显著性映射FLi，j，t，FLi，j，t-1表示像素点(i，j)在L通道下第t-1个窗口的显著性映射，ILi，j，t表示像素点(i，j)在L通道下第t个窗口的亮度值，表示L通道下第t个窗口的灰度均值；
像素点(i，j)在a通道下第t个窗口的显著性映射Fai，j，t，Fai，j，t-1表示像素点(i，j)在a通道下第t-1个窗口的显著性映射，Iai，j，t表示像素点(i，j)在a通道下第t个窗口的亮度值；
像素点(i，j)在b通道下第t个窗口的显著性映射Fbi，j，t，Fbi，j，t-1表示像素点(i，j)在b通道下第t-1个窗口的显著性映射，Ibi，j，t表示像素点(i，j)在b通道下第t个窗口的亮度值；
步骤3.3、每个窗口为一个感兴趣区域，则计算得到每个感兴趣区域的显著性特征值，其中：
像素点(i，j)在L、a、b三个通道下第t个感兴趣区域的显著性特征值为FMi，j，t，
步骤4、得到L、a、b三个通道下的显著性特征值后，为了后期便于图像处理，将各通道的显著性特征值按照大小分别映射至(0～100)、(-128～127)、(-128～127)之间，并再次转换到RGB色彩空间，得到由不同颜色可视化表达的污渍显著图Z及待评价显著图R。试样显著图可视化表达由不同的颜色表示，深红色表示人眼最为聚焦的位置，浅红次之，其后依次是黄色、蓝色、淡紫、灰色，显著程度依次衰弱。
在评价污渍残留等级时，为了与原样(未洗涤)进行比对，判定去污等级，本发明采用了基于图像颜色直方图相似度衡量去污效果。设n(Fi)为单通道图像Z中显著性特征值为Fi的像素的个数，N为单通道图像Z像素的总数，对n(Fi)做归一化处理，得显著性特征值为Fi的归一化值p(Fi)，即：
则单通道图像Z的颜色直方图P(Z)为：P(Z)＝(p(F1)，p(F2)，…，p(F256))
假定一幅RGB彩色图共计有N＝r×c×256个像素点，图像有三个色彩通道，其范围值均为(0～255)，若直接对每个像素的色彩进行计算，数据量为r×c×256，计算代价较大，在实际的检测中是不可取的。为了降低运算量，需要对数据进行降维。本发明分别对三个通道独立统计，然后合并至一维空间，进行相似度计算。
步骤5、计算污渍显著图Z与待评价显著图R的相似度S(Z，R)，则有：
式中，n＝768(256×3)，pZ(Fj)为污渍显著图Z中对应于显著性特征值Fj处的频率，pR(Fj)为污渍显著图R中对应于显著性特征值Fj处的频率。

Claims (8)

1.一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，其特征在于，包括：
包括垂直箱体(1)，提供稳定的光源空间，用于固定相机(2)、环形标准光源(3)及试样支架(4)；
环形标准光源(3)，固定于垂直箱体(1)内的顶部，为图像采集提供统一稳定的光源，不同类型污渍图像的采集采用不同的环形标准光源(3)，准确校对污渍洗涤前后的颜色偏差；
相机(2)，固定于垂直箱体(1)内的顶部，实现污渍图像的采集后上传值电脑；
高度可调节的试样支架(4)，用于放置试样(5)。
2.如权利要求1所述的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，其特征在于，所述试样支架(4)由高度可调节的螺旋结构和直径350～650mm的托盘组成，托盘中心与所述相机(2)镜头中心相对，其中，通过调节螺旋结构实现托盘的升高和降低，托盘的调节范围为托盘平面距所述相机(2)200mm～600mm。
3.如权利要求2所述的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，其特征在于，以所述托盘中心为原点，以1cm为间隔，在所述托盘上刻有不同的尺度。
4.如权利要求1所述的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，其特征在于，还包括用于固定餐具的辅助装置，以实现侧面图像采集。
5.如权利要求1所述的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价装置，其特征在于，所述相机(2)位于所述环形标准光源(3)的圆心位置。
6.一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过如权利要求1所述的装置获得试样洗涤前的污渍RGB彩色图像及洗涤后的待评价RGB彩色图像；
步骤2、将获得的污渍RGB彩色图像及待评价RGB彩色图像均转换至Lab色彩空间，得到污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像；
步骤3、从污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道抽样获得随机的感兴趣区域，并计算每个感兴趣区域的显著性特征值；
步骤4、将污渍Lab彩色图像及待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道下的显著性特征值按照大小分别映射至(0～100)、(-128～127)、(-128～127)之间，并再次转换到RGB色彩空间，得到由不同颜色可视化表达的污渍显著图Z及待评价显著图R；
步骤5、计算污渍显著图Z与待评价显著图R的相似度S(Z，R)，则有：
式中，n＝768，pZ(Fj)为污渍显著图Z中对应于显著性特征值Fj处的频率，pR(Fj)为污渍显著图R中对应于显著性特征值Fj处的频率。
7.如权利要求6所述的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价方法，其特征在于，在所述步骤2中，将所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像均转换至Lab色彩空间包括以下步骤：
采用多项式回归法将RGB彩色图像转换至Lab色彩空间：
P(x，y，z)＝a1x+a2y+a3z+a4xy+a5yz+a6zx，式中，P(x，y，z)表示Lab色彩空间中的L值、a值或b值中的任意一个，x，y，z表示RGB色彩空间的R值、G值及B值；
a1＝(V1V1 T)-1(V1P)，V1 T表示V1的转置，
a2＝(V2V2 T)-1(V2P)，V2 T表示V2的转置，
a3＝(V3V3 T)-1(V3P)，V3 T表示V3的转置，
a4＝(V4V4 T)-1(V4P)，V4 T表示V4的转置，
a5＝(V5V5 T)-1(V5P)，V5 T表示V5的转置，
a6＝(V6V6 T)-1(V6P)，V6 T表示V6的转置，
xi，yi，zi表示所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像中第i个像素点的R值、G值及B值，i＝1，…，N，N表示所述污渍RGB彩色图像或所述待评价RGB彩色图像中像素点的个数；
P＝[P1，…，PN]T，Pi表示污渍Lab彩色图像或待评价Lab彩色图像中第i个像素点的L值、a值或b值中的任意一个，i＝1，…，N。
8.如权利要求6所述的一种基于视觉感知的洗涤去污力客观评价方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1、从污渍Lab彩色图像或待评价Lab彩色图像的L、a、b三个通道分别随机生成m个窗口，计算每个窗口的灰度均值 式中，GS为灰度和，为面积，S为灰度均值；
步骤3.2、在L、a、b三个通道上分别计算每个窗口中每个像素的显著性映射，其中：
像素点(i，j)在L通道下第t个窗口的显著性映射FLi，j，t，FLi，j，t-1表示像素点(i，j)在L通道下第t-1个窗口的显著性映射，ILi，j，t表示像素点(i，j)在L通道下第t个窗口的亮度值，表示L通道下第t个窗口的灰度均值；
像素点(i，j)在a通道下第t个窗口的显著性映射Fai，j，t，Fai，j，t-1表示像素点(i，j)在a通道下第t-1个窗口的显著性映射，Iai，j，t表示像素点(i，j)在a通道下第t个窗口的亮度值；
像素点(i，j)在b通道下第t个窗口的显著性映射Fbi，j，t，Fbi，j，t-1表示像素点(i，j)在b通道下第t-1个窗口的显著性映射，Ibi，j，t表示像素点(i，j)在b通道下第t个窗口的亮度值；
步骤3.3、每个窗口为一个感兴趣区域，则计算得到每个感兴趣区域的显著性特征值，其中：
像素点(i，j)在L、a、b三个通道下第t个感兴趣区域的显著性特征值为FMi，j，t，
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