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申请/专利权人：潍坊亚贝涂料有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理领域，尤其涉及一种环保涂料类油漆颜色测定方法及系统。包括以下步骤：S1：获取图像数据与外部环境数据；S2：根据图像数据获取第一推断结果；S3：根据第一推断结果与外部环境数据获得第一判断结果；S4：根据第一判断结果选择第一拍摄图像与第二拍摄图像；S5：根据第一拍摄图像与第二拍摄图像获取第一对抗图像；S6：根据第一对抗图像获取环保涂料类油漆颜色测定信息；S7：根据环保涂料类油漆颜色测定信息确定环保涂料类油漆颜色测定结果。本发明通过对高温下VOCS的释放对油漆颜色的影响进行分析，通过不同区域光照条件下油漆表面颜色的干涉与散射影响考虑，找出颜色不一致的区域。

主权项：1.一种环保涂料类油漆颜色测定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取图像数据与外部环境数据；S2：根据图像数据获取第一推断结果；S3：根据第一推断结果与外部环境数据获得第一判断结果；S4：根据第一判断结果选择第一拍摄图像与第二拍摄图像；S5：根据第一拍摄图像与第二拍摄图像获取第一对抗图像；S6：根据第一对抗图像获取环保涂料类油漆颜色测定信息；S7：根据环保涂料类油漆颜色测定信息确定环保涂料类油漆颜色测定结果；所述获取图像数据与外部环境数据，包括：获取当前t1时刻图像，并获取间隔t2，t3，t4，t5…时刻的涂料图像，同时根据间隔t2，t3，t4，t5…时刻的涂料图像获取与t1时刻图像不一致图像；获取当前t1时刻外部环境数据，并获取间隔t2，t3，t4，t5…时刻的外部环境数据，并获取与当前t1时刻温度差值变化时刻；根据与t1时刻图像不一致图像和当前t1时刻温度差值变化时刻，获取与t1时刻图像变化并且温差变化的时刻的图像数据与温差变化数据；所述根据图像数据获取第一推断结果，包括：假设温差的变化导致VOCS释放速率改变进而导致涂料颜色发生变化，根据VOCS释放速率模型获取VOCS释放量，VOCS释放量数学表达式为：，其中，：表示VOCS的释放速率；：是与材料和环境条件相关的预指数因子，包含了与材料性质和边界层传质相关的参数；：材料内部的饱和VOCS浓度，即材料达到的最大VOCS浓度；：材料表面或环境中的VOCS浓度，随时间变化反映出VOCS释放导致的浓度减少；：释放动力学指数，反映释放过程的非线性特征，取决于释放机理；：活化能，单位是焦耳每摩尔Jmol，表示VOCS分子从材料内部转移到外部环境中必须克服的能量障碍；：理想气体常数，数值为8.314Jmol·K，是一个物理常数；：绝对温度，单位是开尔文K，影响VOCS分子的动能和释放速率；所述根据第一推断结果与外部环境数据获得第一判断结果，包括：根据VOCS释放量结合温度升高的变化，对环保涂料图像中颜色变化原因进行分析，获取第一判断结果；具体为：根据VOCS释放量计算公式与外部环境数据中的温度变化数据，计算出VOCS释放量；然后收集大量涂料样本的数据；并利用多元线性回归模型来简化预测VOCS释放量与颜色参数，，之间的关系，模型表示为：，其中，是VOC释放量，，，分别是颜色参数，，，，是模型参数，是误差项；最后通过前馈神经网络模型，输入层接收涂料配方和环境因素，隐藏层进行复杂的非线性变换，输出层给出预测的颜色变化值，，，公式为：，其中，表示神经网络的函数，，是输入层的变量；所述根据第一判断结果选择第一拍摄图像与第二拍摄图像，包括：根据第一判断结果确定是否进行拍摄，所述第一拍摄图像与第二拍摄图像为不同光照强度下同一区域相邻部分的拍摄图像，在第一光照强度下对该区域相邻部分的拍摄图像记为第一拍摄图像与第二拍摄图像，在第二光照强度下对该区域相邻部分的拍摄图像同样记为第一拍摄图像与第二拍摄图像，所述第一光照强度与第二光照强度为：在引发环保涂料发生干涉与散射的光照强度中，选择光照强度大的光照强度作为第一光照强度，光照强度小于第一光照强度的光照强度作为第二光照强度，所述第一拍摄图像与第二拍摄图像确定关系为以该区域摄像头为中心，靠近该区域左边部分的为第一拍摄区域，第一拍摄区域的右边即为第二拍摄区域；具体为：若图像颜色变化原因为VOCS温度的变化导致释放量增多进而导致环保涂料类油漆的颜色发生变化，则不再选择进行第一拍摄图像与第二拍摄图像；否则对图像进行预处理，具体为使用高斯滤波减少图像中的噪声；将RGB图像转换到HSV图像；选择种子点，根据颜色相似性准则扩展区域，直到遇到显著不同的颜色或达到预设条件；应用区域增长算法，设置颜色相似性阈值，具体为：1，初始化：选取一个或多个像素作为种子点，这些点位于感兴趣区域内部；2，相似性判断：定义一个邻域，对于每个种子点的邻域像素，计算邻域像素颜色与种子点颜色之间的相似度；相似性度量公式：，其中，和分别是种子点和当前考虑像素在颜色空间中的第个分量值，是颜色空间维度；3，扩展区域：如果邻域像素的相似度小于预设阈值，则将邻域像素标记为已分割区域的一部分，并将邻域像素加入到待检查的像素列表中，重复步骤2；4，停止条件：当没有更多的像素添加到区域时，结束该种子点的生长过程；选择多个种子点分别进行生长，直到覆盖整个图像或达到特定目标；最后对每个区域进行标记或编号，以区分第一拍摄区域与第二拍摄区域；所述根据第一拍摄图像与第二拍摄图像获取第一对抗图像，包括：根据第一拍摄图像与第二拍摄图像确定发生干涉散射效应的区域，根据干涉散射效应发生的区域确定干涉散射效应互相影响的区域，根据互相影响的区域在不同光照强度下的影响效果确定第一对抗图像；具体为：首先对两次不同光照条件下拍摄的第一拍摄区域与第二拍摄区域图像进行去噪、灰度化处理；利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频域；在频域中识别与干涉散射效应相关的特征，基于频域特征与结合空间域的特征颜色直方图，使用图像分割算法Otsu阈值法来识别和标记颜色不一致的区域；对分割结果进行优化，去除噪声和误分类区域，确保边界平滑和准确。

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