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摘 要：色差又称色像差，是透镜成像的一个严重缺陷，色差简单来说就是颜色的差别，发生在以多色光为光源的情况下，单色光不产生色差。电气研究中，不同波长的光，颜色各不相同，其通过透镜时的折射率也各不相同，这样物方一个点，在像方则可能形成一个色斑光学系统最主要的功能就是色差。在电气工程技术范畴，织物也有色差一词。在染色中，由于缸差的原因而导致染出来的坯布，些许有色差。有的色差是用肉眼看不出来的，而要借助仪器来辨别色差的大小。在织物染色这个过程中，色差的出现是让业者非常头疼的问题，所以有效的解决这个问题是很有必要的。所谓校正，目的是通过对织物样品图像数据的读取，处理，还原，应用电气相关知识，以VB为处理软件，完成对于织物染色色差的系统处理。
关键词：色差；电气工程；讀取；校正；还原
由于电气技术与计算机互联网技术结合的迅速发展，数字图像信息量越来越大，内容也越来越多，需要对这些信息进行适当的分析和处理，提炼出对用户最有意义的内容，实现高效的浏览与检索。
色差检测的必要条件就是对采集到的图像进行颜色特征提取，其工作的重点主要集中在颜色空间的选择和颜色特征提取的算法上。电气中颜色空间的选择：彩色数字图像一般为RGB格式，但是RGB颜色空间不是一个均匀颜色空间，不利于基于颜色特征的图像分割，而CIELAB颜色空间是一个均匀的视觉空间，在CIELAB颜色空间中的两个点之间的距离能够表现色差，并且与人眼视觉系统的感觉是一致的。因此，CIELAB颜色空间在彩色图像分析中很有效，本文算法即采用此颜色空间。颜色特征提取算法：对图像进行预处理之后，任意指定某个像素点进行颜色特征值的提取。扫描图像为RGB格式，可分别提取R、G、B的颜色特征，具体方法：首先根据织物纹理特征和图像分辨率，确定以目标像素点为中心的邻域m。×n大小；其次取邻域内所有像素点的中值，认为此中值即为目标像素点的颜色特征值。获得织物图像的R、G、B特征值之后，须将其计算成三刺激值，并转换成CIELAB颜色空间的L、o、b值，然后代人色差公式计算色差。
在电气工程中，我们想要校正织物的色差，通过提取图像的RGB值来进行进一步的步骤，图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在杂质的数量、大小、颜色、位置大都不一致，而且杂质的形状难以预知；由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能存在大量的噪声；在流水线上，对布匹检测有实时性的要求。考虑上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。在染色品的色差评价过程中，有诸多因素可能导致评价误差加大，如：照射光源质量、测试房间的装潢设计、测试环境的背景颜色等干扰。总体上，在电气工程中，基于计算机视觉系统的染色品色差检测的过程中，采集到的染色布面的颜色信息通常受到三个因素的影响：视觉系统、染色品本身及照射光源。
在电气工程技术中，我们本身是没有学过这些知识的，需要通过对于相关书籍的查询，了解植物染色的原理，色差形成的原因，以及如何通过修改相关数据来解决色差问题，这个时候我们通过查阅书籍得知颜色通过计算机显示出来的数值叫做RGB值，通过对RGB值的修改就可以完成对于织物染色色差的校正。
由于RGB颜色空间的颜色信息包含于三个分量中（R、G、B），因此表示待测目标的颜色（R1、G1、B1）与标准颜色（R2、G2、B2）的差异可采用计算欧式距离，即：
或者，
将所持有的有着明显色差的织物拍照，得到所需要的图像文件。所得到的图像是数据库MDB文件，可以通过access以及excel等文件打开，所得到的图像是数据库MDB文件，可以通过access以及excel等文件打开，这次我采用的是excel的方法，得到每个点的abc的值，通过excel的公式编辑的方法，算出每个的平均值，找出与平均值差距很大的点（色差），将他们换成平均值，将修改后的结果保存到原来的mdb文件中。
查阅相关书籍通过VB6.0写出把MDB文件还原为图像的VB还原程序。把之前经过处理的MDB文件用还原程序打开，还原出新的图像，再和原来图像进行比较，发现原来图像上面的污点以及消失，这个时候就可以证明了校正实验取得了成功。
在染色品的色差评价过程中，有诸多因素可能导致评价误差加大，如：照射光源质量、测试房间的装潢设计、测试环境的背景颜色等干扰。因此，要重点对其中的相关因素进行性能分析。总体上，在基于计算机视觉系统的染色品色差检测的过程中，采集到的染色布面的颜色信息通常受到三个因素的影响：视觉系统、染色品本身及照射光源。所以对于一定程度上的误差要能够接受。
在染色过程中检测色差，由亮度差、彩度差和色相差值能有效地推测布匹的颜色偏差。针对偏差调整染料的配比、辊轴的压力等，可以调整布匹颜色。比较生产样品和标准样品同一色彩点的色差值，将色差值控制在指定范围内，可控制布匹绝对质量与平均质量，保持稳定的色彩效果，从而达到控制布匹质量的目的。下一步工作是完成硬件选型，在印染车间进行现场调试，改进图像处理算法，提高系统可靠性和实时性，使其尽快应用于工业生产。
织物色差的校正有着很多的方法，运用电气工程及计算机技术进行处理只是我的一些肤浅的研究，通过这样的研究让我对这个问题有了较充分的认识，在这个看似和工业有关的课题中，真正关键的是程序的编辑以及数据的计算，这些也和我所学的电气知识有着密切的联系。这些不仅只是存在于我们的学习当中，而且同我们的日常生活也有着千丝万缕的联系。
参考文献
[1]章毓晋等.计算机视觉教程[M].北京，人民邮电出版社，2011：10-20.
[2]董振礼，郑宝梅等.测色与电气工程自动化[M].中国电子出版社，1996.
[3]陈仲林，张玉林.色差研究[J].照明工程学报，1998，9（4）：28-32.
[4]高凤武，李继祥.应用光学[M].北京：解放军出版社，1986：132-156.
[5]求是科技，刘韬，骆娟.Visual Basic实例编程百例[M].北京：人民邮电出版社，2004.8
[6]刘直芳，王运琼，朱敏.数字图像处理与分析[M].北京：清华大学出版社，2006.4
[7]董国平，颜志军，万丽.Visual Basic数据库开发典型模块与实例精讲[M].北京：电子工业出版社，2006.8
作者简介：徐剑波（1991.1-），男，汉族，江苏淮安人，本科，就读于国立华侨大学电气工程与自动化专业。
关键词：色差；电气工程；讀取；校正；还原
由于电气技术与计算机互联网技术结合的迅速发展，数字图像信息量越来越大，内容也越来越多，需要对这些信息进行适当的分析和处理，提炼出对用户最有意义的内容，实现高效的浏览与检索。
色差检测的必要条件就是对采集到的图像进行颜色特征提取，其工作的重点主要集中在颜色空间的选择和颜色特征提取的算法上。电气中颜色空间的选择：彩色数字图像一般为RGB格式，但是RGB颜色空间不是一个均匀颜色空间，不利于基于颜色特征的图像分割，而CIELAB颜色空间是一个均匀的视觉空间，在CIELAB颜色空间中的两个点之间的距离能够表现色差，并且与人眼视觉系统的感觉是一致的。因此，CIELAB颜色空间在彩色图像分析中很有效，本文算法即采用此颜色空间。颜色特征提取算法：对图像进行预处理之后，任意指定某个像素点进行颜色特征值的提取。扫描图像为RGB格式，可分别提取R、G、B的颜色特征，具体方法：首先根据织物纹理特征和图像分辨率，确定以目标像素点为中心的邻域m。×n大小；其次取邻域内所有像素点的中值，认为此中值即为目标像素点的颜色特征值。获得织物图像的R、G、B特征值之后，须将其计算成三刺激值，并转换成CIELAB颜色空间的L、o、b值，然后代人色差公式计算色差。
在电气工程中，我们想要校正织物的色差，通过提取图像的RGB值来进行进一步的步骤，图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在杂质的数量、大小、颜色、位置大都不一致，而且杂质的形状难以预知；由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能存在大量的噪声；在流水线上，对布匹检测有实时性的要求。考虑上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。在染色品的色差评价过程中，有诸多因素可能导致评价误差加大，如：照射光源质量、测试房间的装潢设计、测试环境的背景颜色等干扰。总体上，在电气工程中，基于计算机视觉系统的染色品色差检测的过程中，采集到的染色布面的颜色信息通常受到三个因素的影响：视觉系统、染色品本身及照射光源。
在电气工程技术中，我们本身是没有学过这些知识的，需要通过对于相关书籍的查询，了解植物染色的原理，色差形成的原因，以及如何通过修改相关数据来解决色差问题，这个时候我们通过查阅书籍得知颜色通过计算机显示出来的数值叫做RGB值，通过对RGB值的修改就可以完成对于织物染色色差的校正。
由于RGB颜色空间的颜色信息包含于三个分量中（R、G、B），因此表示待测目标的颜色（R1、G1、B1）与标准颜色（R2、G2、B2）的差异可采用计算欧式距离，即：
或者，
将所持有的有着明显色差的织物拍照，得到所需要的图像文件。所得到的图像是数据库MDB文件，可以通过access以及excel等文件打开，所得到的图像是数据库MDB文件，可以通过access以及excel等文件打开，这次我采用的是excel的方法，得到每个点的abc的值，通过excel的公式编辑的方法，算出每个的平均值，找出与平均值差距很大的点（色差），将他们换成平均值，将修改后的结果保存到原来的mdb文件中。
查阅相关书籍通过VB6.0写出把MDB文件还原为图像的VB还原程序。把之前经过处理的MDB文件用还原程序打开，还原出新的图像，再和原来图像进行比较，发现原来图像上面的污点以及消失，这个时候就可以证明了校正实验取得了成功。
在染色品的色差评价过程中，有诸多因素可能导致评价误差加大，如：照射光源质量、测试房间的装潢设计、测试环境的背景颜色等干扰。因此，要重点对其中的相关因素进行性能分析。总体上，在基于计算机视觉系统的染色品色差检测的过程中，采集到的染色布面的颜色信息通常受到三个因素的影响：视觉系统、染色品本身及照射光源。所以对于一定程度上的误差要能够接受。
在染色过程中检测色差，由亮度差、彩度差和色相差值能有效地推测布匹的颜色偏差。针对偏差调整染料的配比、辊轴的压力等，可以调整布匹颜色。比较生产样品和标准样品同一色彩点的色差值，将色差值控制在指定范围内，可控制布匹绝对质量与平均质量，保持稳定的色彩效果，从而达到控制布匹质量的目的。下一步工作是完成硬件选型，在印染车间进行现场调试，改进图像处理算法，提高系统可靠性和实时性，使其尽快应用于工业生产。
织物色差的校正有着很多的方法，运用电气工程及计算机技术进行处理只是我的一些肤浅的研究，通过这样的研究让我对这个问题有了较充分的认识，在这个看似和工业有关的课题中，真正关键的是程序的编辑以及数据的计算，这些也和我所学的电气知识有着密切的联系。这些不仅只是存在于我们的学习当中，而且同我们的日常生活也有着千丝万缕的联系。
参考文献
[1]章毓晋等.计算机视觉教程[M].北京，人民邮电出版社，2011：10-20.
[2]董振礼，郑宝梅等.测色与电气工程自动化[M].中国电子出版社，1996.
[3]陈仲林，张玉林.色差研究[J].照明工程学报，1998，9（4）：28-32.
[4]高凤武，李继祥.应用光学[M].北京：解放军出版社，1986：132-156.
[5]求是科技，刘韬，骆娟.Visual Basic实例编程百例[M].北京：人民邮电出版社，2004.8
[6]刘直芳，王运琼，朱敏.数字图像处理与分析[M].北京：清华大学出版社，2006.4
[7]董国平，颜志军，万丽.Visual Basic数据库开发典型模块与实例精讲[M].北京：电子工业出版社，2006.8
作者简介：徐剑波（1991.1-），男，汉族，江苏淮安人，本科，就读于国立华侨大学电气工程与自动化专业。