李紅利，柳 干，張榮華，劉元建，王舒歡，修春波

（天津工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，天津 300387）

基于空間聚類分析的LED顏色檢測(cè)方法

李紅利，柳 干，張榮華，劉元建，王舒歡，修春波

（天津工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，天津 300387）

提出了一種利用相空間重構(gòu)、空間聚類分析方法綜合完成LED顏色檢測(cè)的方法.利用HSL顏色模型的特性，分離出采集到圖像的色度信息；利用相空間重構(gòu)方法，將二維的色度矩陣重構(gòu)為三維空間內(nèi)的色度信息點(diǎn)；利用空間聚類分析方法，進(jìn)一步剔除相空間重構(gòu)結(jié)果中的干擾像素點(diǎn)，得到有效的LED色度信息.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該方法能準(zhǔn)確檢測(cè)LED顏色信息，結(jié)果穩(wěn)定.

LED顏色檢測(cè)；HSL顏色模型；相空間重構(gòu)；聚類分析

LED具有體積小、響應(yīng)速度快、壽命長(zhǎng)、可靠性高、功耗低等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于信號(hào)指示燈、顯示屏、背光源、半導(dǎo)體照明光源等方面.目前幾乎所有的電氣設(shè)備上都帶有LED用來指示其電源及工作狀態(tài)，在設(shè)備出廠前的功能檢測(cè)中，這些LED工作情況的測(cè)試也是必不可少的環(huán)節(jié)[1].完整的LED測(cè)試主要包括對(duì)其電特性、光特性、開關(guān)特性、顏色特性、熱學(xué)特性、可靠性等方面進(jìn)行全面的檢測(cè)[2].本文主要針對(duì)LED的顏色特性提出一種檢測(cè)方法.現(xiàn)有的LED顏色特性檢測(cè)方法主要有分光光度法和積分法.前者通過單色儀分光獲得光譜功率分布，之后利用色度加權(quán)積分獲取相應(yīng)色度參數(shù).而積分法則是直接利用濾色片與光電探測(cè)器相配合，測(cè)得相應(yīng)色度參數(shù).分光光度法的準(zhǔn)確性要高于積分法，但是光譜儀的噪聲、校準(zhǔn)的不確定度、被測(cè)光源的穩(wěn)定性等因素也都會(huì)給光譜功率的分布帶來不確定的影響[3].本文提出的方法主要是在考慮到指示用LED亮度一般較低的前提下，綜合考慮工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中多LED同時(shí)測(cè)量時(shí)設(shè)備的體積、成本問題，利用HSL顏色模型的特性，分離出采集到圖像的色度信息；進(jìn)而采用相空間重構(gòu)的方法，將二維的色度矩陣重構(gòu)為三維空間內(nèi)的色度信息點(diǎn)；再采用空間聚類分析方法對(duì)相空間重構(gòu)的結(jié)果進(jìn)行空間數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)一步提取出有效的LED色度信息.

1 顏色模型轉(zhuǎn)換

顏色空間是顏色在三維空間中的排列方式，在機(jī)器視覺中一般稱為顏色模型.圖像處理中最基礎(chǔ)的是RGB顏色空間，其主要缺點(diǎn)是不夠直觀.RGB的數(shù)值很難表示該值所代表顏色的認(rèn)知屬性，兩個(gè)顏色之間的知覺差異不能表示為該顏色空間中兩個(gè)色點(diǎn)之間的距離.基于基礎(chǔ)顏色空間的不均勻、不正交、不直觀等主要缺點(diǎn)，研究人員根據(jù)顏色的認(rèn)知模型設(shè)計(jì)了許多算法，用于從RGB中得到顏色的認(rèn)知屬性，統(tǒng)稱為認(rèn)知顏色空間[4].本文所采用的HSL顏色模型，是一種面向用戶的顏色模型，在計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理中應(yīng)用廣泛.H、S、L 3個(gè)分量所代表的含義分別為色度、飽和度和色彩的明度.

RGB顏色模型是面向硬件的模型，適用于機(jī)器采樣，而為了能夠在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中利用HSL顏色模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，就需要對(duì)HSL的3種屬性進(jìn)行量化，需要由RGB值轉(zhuǎn)換為HSL值的對(duì)應(yīng)公式.一種簡(jiǎn)化的RGB轉(zhuǎn)HSL的算法主要包括以下幾個(gè)步驟:

（1）對(duì)RGB值做歸一化處理，轉(zhuǎn)換為[0，1]區(qū)間內(nèi)的結(jié)果；

（2）找出R、G、B中的最大值和最小值，分別記為Cmax和Cmin；

（3）計(jì)算顏色的明度值:

（4）如果最大和最小的顏色值相同，即表示灰色，則S定義為0，而H未定義，并通常也認(rèn)為是0；

（5）否則，根據(jù)明度L計(jì)算飽和度S:

（6）計(jì)算色度H:

按照以上步驟計(jì)算出來的H、S、L值的范圍分別為H∈[0，255）、S∈[0，1]、L∈[0，1].

2 相空間重構(gòu)

在得到所采集圖像的HSL信息之后，就獲得了3個(gè)二維的數(shù)值矩陣，其中的H值矩陣，就是后期處理所需要的色度信息.而要對(duì)這些信息進(jìn)行處理，第一步就是要將其中的干擾信息剔除出去.以藍(lán)色LED為例，在外接5 V電源，限流電阻為1 kΩ時(shí)，實(shí)際的采集效果如圖1所示.

圖1 藍(lán)色LED實(shí)際采集效果Fig.1 Actual acquisition results of blue LED

由采集的圖像可以看出，圖像中明顯包含作為背景的黑色和亮度飽和的白色區(qū)域，而本文只是想得到藍(lán)色區(qū)域的準(zhǔn)確色度值，這也是本文采用HSL顏色模型的原因之一.利用L分量的值，可以有效濾除上述兩種干擾像素點(diǎn)，拋棄L值過大和過小的像素點(diǎn)，則剩余的都是藍(lán)色發(fā)光區(qū)域的信息，稱之為有效像素點(diǎn).在得到了有效像素點(diǎn)之后，為了更好地考察其色度一致性，本文采用相空間重構(gòu)的方法，將二維空間的色度信息轉(zhuǎn)換為三維空間坐標(biāo)點(diǎn)的分布，將色度的一致性體現(xiàn)為三維幾何空間點(diǎn)的聚合程度.

一個(gè)系統(tǒng)在某一個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)稱為相，它決定狀態(tài)的幾何空間，稱為相空間[5-6].系統(tǒng)中任一分量的演化都是由與之相互作用著的其它分量所決定的，因此這些相關(guān)分量的信息就隱含在任一分量的發(fā)展過程中.為了重構(gòu)一個(gè)等價(jià)的相空間可以通過只考察一個(gè)分量，并將其擴(kuò)展到高維空間的方法，以便充分暴露出時(shí)間序列中的隱含信息[7-8].本文所采用的相空間重構(gòu)方法，正是利用了這種思想，原始數(shù)據(jù)不再是一維的時(shí)間序列，而是二維的色度信息.為了更好地發(fā)現(xiàn)其分布規(guī)律，將其重構(gòu)在三維的狀態(tài)空間中，從而可以通過在三維空間中研究這些信息點(diǎn)的聚合程度，反映出二維空間中色度值的分布情況.

按照HSL顏色模型的定義，當(dāng)色度值在0～255范圍內(nèi)變化時(shí)，藍(lán)色的標(biāo)準(zhǔn)色度值為170.考慮到色差的因素，在剔除了亮度不滿足條件的黑點(diǎn)和亮點(diǎn)的前提下，理想的實(shí)驗(yàn)結(jié)果應(yīng)該是穩(wěn)定在170附近的一個(gè)值.

圖2所示為有效像素點(diǎn)色度信息的空間分布，圈中的點(diǎn)表示色度離散的像素點(diǎn)的色度信息.

圖2 有效像素點(diǎn)色度信息的空間分布Fig.2 Space distribution of effective pixel color information

由圖2可以清楚地看到，實(shí)際的色度信息并沒有跟預(yù)期的估計(jì)一樣形成完全的聚合現(xiàn)象，而是在128～213范圍內(nèi)均有分布，而且有很多明顯的偏離標(biāo)準(zhǔn)色度的像素點(diǎn)存在.但是由結(jié)果的分布密度來看，絕大多數(shù)的色度值確實(shí)是穩(wěn)定在170附近的，也就是說結(jié)果中仍然存在著相當(dāng)數(shù)量的干擾色度信息點(diǎn).

3 空間聚類分析

空間聚類分析是指將空間實(shí)體或單元集合按照某種相似性度量原則，劃分為若干個(gè)類似空間實(shí)體或單元組成的類或簇的過程[9-10].這里的相似性度量準(zhǔn)則主要包含兩方面的含義:空間距離度量和空間實(shí)體間專題屬性相似性度量[11].空間聚類分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理歸類的一種重要方法，其研究主要集中在基于距離的聚類分析[12].空間聚類分析可以從空間實(shí)體數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的信息或知識(shí).如空間實(shí)體凝聚趨勢(shì)、分布規(guī)律和發(fā)展變化趨勢(shì)等[13].

上文相空間聚類的結(jié)果顯示，無效的干擾色度信息依然存在，所以接下來很重要的一步就是要將這些遠(yuǎn)離簇中心的點(diǎn)剔除，也就是要對(duì)上面的相空間重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行聚類，只保留聚合程度較好的那些像素點(diǎn).相空間中的第i點(diǎn)距離其他點(diǎn)的距離為:

式中:n表示相空間中色度信息點(diǎn)的數(shù)目，對(duì)應(yīng)到原始圖像剔除黑點(diǎn)和亮點(diǎn)之后的剩余像素點(diǎn)數(shù)m，有關(guān)系m=n+2成立；（Hx1，Hx2，Hx3）表示相空間中第x點(diǎn)的坐標(biāo)值.這里的距離度量使用的是歐氏距離.

在得到了相空間中的點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離之后，就可以找出遠(yuǎn)離簇中心的色度點(diǎn).如果將結(jié)果按大小順序排列，則可以由實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出理想的保留數(shù)據(jù)量.為了得到這個(gè)數(shù)值，本文加入綠色和橙色的LED作了參照實(shí)驗(yàn).各種顏色LED的色度信息在相空間中的分布情況如圖3所示.

由圖3可以看出，保留數(shù)據(jù)量大于等于80%時(shí)，得到的結(jié)果中仍然存在較多的離散點(diǎn)，而當(dāng)取舍到70%時(shí)，則可以認(rèn)為沒有明顯的離散點(diǎn)出現(xiàn).由圖3還可以看出，由上至下，隨著保留數(shù)據(jù)量的減少，三維坐標(biāo)的范圍也在相應(yīng)減少，所以實(shí)際上相空間中點(diǎn)的聚合程度是越來越高的.

仍然以藍(lán)色LED為例，當(dāng)只保留70%的有效像素點(diǎn)時(shí)，得到的聚類結(jié)果如圖3（e）中藍(lán)色對(duì)應(yīng)結(jié)果所示.由聚類結(jié)果可以看出，色度值相對(duì)均勻地分布在153～170的范圍內(nèi)，都在色度誤差允許范圍內(nèi)，計(jì)算出的平均值為165，也跟之前預(yù)測(cè)的穩(wěn)定在170附近相吻合.所以，可以認(rèn)為在保留了70%的數(shù)據(jù)時(shí)，在沒有過分丟失圖像原始信息的前提下，得到了滿意的聚類結(jié)果.

圖3 藍(lán)色、綠色、橙色LED聚類結(jié)果Fig.3 Blue，green，orange LED clustering results

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

對(duì)圖像采集設(shè)備的首要需求是相機(jī)的精度及色彩還原性.本文選用陜西維視圖像公司的 MV-1310FM相機(jī)，配合百萬像素工業(yè)鏡頭H0514-MP，來完成測(cè)試所需要的圖像采集工作.MV-1310FM相機(jī)是高性能工業(yè)檢測(cè)專用相機(jī)，具有高分辨率、高精度、高清晰度、高色彩還原、低噪聲等特點(diǎn).該系列數(shù)字相機(jī)采用了1394標(biāo)準(zhǔn)接口，與USB2.0輸出數(shù)字相機(jī)相比，數(shù)據(jù)傳輸過程中占用資源較少，并具有計(jì)算機(jī)可以編程控制曝光時(shí)間、亮度、增益等參數(shù)，功耗小，連線方便，支持LabVIEW驅(qū)動(dòng)等特點(diǎn)，可以很好的完成圖像采集任務(wù).

本文測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示.測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)由每種顏色產(chǎn)品在不同環(huán)境下所作的若干次實(shí)際測(cè)試的結(jié)果給出，可以有效地避免由于產(chǎn)品本身所存在的色差對(duì)測(cè)試結(jié)果產(chǎn)生的影響.在區(qū)分不同顏色LED的測(cè)試設(shè)備中，顏色檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性應(yīng)放在首位.

圖4 測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.4 Architecture of test system

為了驗(yàn)證本文方法的穩(wěn)定性，分別取藍(lán)色、綠色和橙色的樣品1 000個(gè)，利用上述系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖5所示.

由圖5可以看出，1 000個(gè)藍(lán)色LED樣品檢驗(yàn)的色度值穩(wěn)定在區(qū)間[165.3，165.5]內(nèi)，綠色LED的色度值穩(wěn)定在區(qū)間[65.2，66.6]內(nèi)，橙色LED的色度值穩(wěn)定在區(qū)間 [18.45，19]內(nèi).同一批次不同型號(hào)產(chǎn)品之間的LED顏色一般差異較大，且顏色種類較少.而從實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，顏色漂移最大的綠色LED的最大值與最小值的差值也只有1.4，對(duì)于滿色度區(qū)間[0，255）來說，5以內(nèi)的誤差，是完全可以接受的.

圖5 顏色檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)Fig.5 Color test results statistics

5 結(jié)束語

本文主要針對(duì)傳統(tǒng)發(fā)光體顏色檢測(cè)設(shè)備（單色儀、光電探測(cè)器等）在一些工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合的不適性，結(jié)合一些LED僅被用作指示燈時(shí)亮度較低的實(shí)際情況，提出了一種LED顏色檢測(cè)的方法.利用工業(yè)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算優(yōu)勢(shì)，綜合運(yùn)用了相空間重構(gòu)及空間聚類分析的處理方法，解決了傳統(tǒng)檢測(cè)儀器在一些場(chǎng)合的空間及成本的浪費(fèi).由統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，該方法可以很好地完成LED顏色檢測(cè)的工作.

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Detection method of LED color based on space cluster analysis

LI Hong-li，LIU Gan，ZHANG Rong-hua，LIU Yuan-jian，WANG Shu-huan，XIU Chun-bo
（School of Electrical Engineering and Automation，Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387，China）

A comprehensive detection method of LED color is proposed based on phase space reconstruction and cluster analysis.According to the characteristic of HSL color model，chrominance information can be separated from the collected images.By using the method of phase space reconstruction，the chrominance matrix is converted into the chrominance information points in three-dimensional space.The noise pixels in the phase space reconstruction results are further eliminated through the cluster analysis to obtain the effective chrominance information of LED.The experimental results show that the proposed method can accurately detect the LED color information and the results are stable.

LED color detection；HSL color model；phase space reconstruction；cluster analysis

TP29

A

1671－024X（2015）04－0058－05

10.3969/j.issn.1671-024x.2015.04.012

2014-11-17

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（61203302）；天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目（14JCYBJC18900）

李紅利（1978—），男，博士，副教授，研究方向?yàn)樯窠?jīng)系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)分析.E-mail:lihongliln@163.com.