CC BY
35
ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ С МНОГОЭЛЕМЕНТНЫМИ МАТРИЧНЫМИ ФОТОПРИЕМНИКАМИ
УДК 536.8: 621.384
Е. В. Горбунова, В. В. Коротаев, А. Н. Тимофеев
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики
А. Н. Чертов
Научно-производственное предприятие „Буревестник", ОАО
Санкт-Петербург
ОБ ОСОБЕННОСТЯХ СЕПАРИРОВАНИЯ АЛМАЗОВ ПО КАТЕГОРИЯМ
В ЦВЕТОВОМ ПРОСТРАНСТВЕ RGB
Рассматриваются возможности выделения определенного цветового оттенка на поле изображения алмаза. Проводится исследование сигналов в цветовых каналах сепаратора для различных категорий алмазов.
Ключевые слова: сортировка алмазов, цветовое пространство, цветовой сепаратор, фотометрический блок, гистограммы распределения цветов, программная фильтрация.
Метод оценки цветовых характеристик различных продуктов и материалов активно применяется во многих странах при производстве алюминия, для сортировки вторичного стекла и промышленных отходов, а также при добыче различных полезных ископаемых [1, 2]. Аналогичная проблема стоит при качественной сортировке алмазов по различным категориям. Так, например, компанией „Алроса" (Республика Саха, Якутия) предлагается разделение алмазов по 16 категориям (см. таблицу) [3]. Стандарты определения цветовых категорий алмазов, таких как ряды желтых и коричневых алмазов, основаны на цветовом восприятии человеческим глазом, для которого подобная система оценок является равномерной, с другой стороны, для систем машинного видения она неравномерна, т.е. объем цветового пространства, занимаемый одной категорией, будет не равен объему, занимаемому другой категорией, причем возможны пересечения цветовых пространств (см., например: Домосев М. Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения: http://www.nordicdreams.net.ru; Шадрин А., Френкель А. Color Management System (CMS) в логике цветовых координатных систем: http://www.designclub.com.ua).
Цель настоящей статьи — анализ возможности выделения определенного цветового оттенка на изображении алмаза, а также оценка сигналов в цветовом пространстве RGB фотометрического блока сепаратора для различных категорий алмазов.
Термины, применяемые в классификации алмазов по цветовым характеристикам
Наименование Индекс Характеристика, визуальное восприятие
Экстра Ext Бесцветные высшие, в том числе с оттенком голубизны, на фоне белой бумаги сливаются
1-й желтый 1С На фоне белой бумаги прозрачные, бесцветные, но не сливаются с ней
2-й желтый 2C С едва уловимым желтым оттенком
3-й желтый 3С С незначительным желтым оттенком
4-й желтый 4С С небольшим желтоватым оттенком
5-й желтый 5С С видимым желтым оттенком
6-й желтый 6С С ясно видимым желтым оттенком
7-й желтый 7С Желтые, с желтым нацветом во всем объеме
8-й желтый 8С С ярко выраженным оттенком желтого цвета
9-й желтый 9С С желто-коричневым нацветом
1-й коричневый 1Brn С незначительным коричневым оттенком в периферийной зоне
2-й коричневый 2Brn С незначительным коричневым оттенком, распространенным во всем объеме
3-й коричневый 3Brn С выраженным коричневым нацветом
4-й коричневый 4Brn Коричнево-серые, с желтизной во всем объеме
5-й коричневый 5Brn Темно-коричневые
6-й коричневый 6Brn Сильно выраженные темно-коричневые
Один из возможных принципов работы системы сепарации материалов основан на определении положения изображения объекта в трехмерном цветовом пространстве путем измерения и совокупной оценки его параметров отражения или (и) поглощения оптического излучения в трех спектральных областях — красной (R), зеленой (G) и синей (B) — системы RGB [4]. В зависимости от степени отражения и пропускания оптического излучения объектом и используемых аппаратных и программных средств фотометрический блок может распознавать до 500 тыс. оттенков (в ряде случаев есть возможность различать до 16 млн. цветовых оттенков) [5]. Обычно в системе сепарации материал (сырье), подаваемый на сортировку по транспортному лотку (рис. 1), в зоне анализа облучается источниками освещения, укомплектованными набором сменных фильтров, а регистрация отраженного излучения производится сканирующей камерой. Характеристики и положение частиц сырья определяются с точностью, обеспечивающей высокую степень анализа. Ширина потока, которую современная сканирующая камера „успевает" просматривать при скорости подачи материала 2—3 м/с, может достигать 1200 мм.
Принцип работы системы сепарации основан на теории распознавания образов сепарируемых объектов по набору заранее заданных параметров (цвет, размер и прозрачность), при этом, как правило, процесс сепарации характеризуется наличием пыли и высокой влажностью воздуха, что значительно влияет на погрешность работы сепаратора [5].
Выделение на поле изображения областей определенной цветности может быть произведено при помощи команд ограничения выходных сигналов каналов цветности RGB в программе Photoshop. Это подтверждается возможностью применения подобной операции программной фильтрации каналов при высокоскоростной регистрации движущихся объектов в поле зрения фотометрического блока сепаратора минерального сырья.
При помощи программы Photoshop были произведены некоторые ограничения выходных цифровых сигналов каналов цветности RGB фотографии розового алмаза на черном фоне, освещаемого ярким источником света с выраженным желтым цветом. В результате этого выяснилось, что на определение цвета объекта оказывает влияние наличие бликов на его
поверхности от источника освещения, поскольку области бликов от источника входят в области цвета алмаза и по насыщенности превосходят их [6].
Исключить блики посредством программной фильтрации практически невозможно, поскольку блик — отражение источника освещения объекта — является очень ярким и содержит в себе, кроме того, яркость изображения рассматриваемого объекта. Следовательно, для уменьшения погрешности определения цвета необходимо исключить появление бликов, например, посредством установки матового стекла перед ярким источником освещения объекта.
Сырье
Бункер
Источники освещения Сканирующая Каналы цветности
Транспортный лоток
Промышленный компьютер
Отраженное излучение источников
Незеленые частицы Зеленые частицы Ш
Источник питания
Рис. 1. Принцип работы сепаратора
Для рассмотрения сигналов в цветовых каналах RGB изображений алмазов различных категорий качества были выбраны фотографии цветового ряда коричневых алмазов, алмазов в оболочке и технических алмазов. Фотографии были приведены к белому фону, поскольку на гистограммах цветовых каналов он определяется единственным пиком на правом краю.
На рис. 2 представлены фотографии четырех цветовых категорий для коричневого ряда алмазов и их гистограммы распределений цветов в системе RGB. Как показывает анализ фотографий, каждая категория имеет присущие только ей гистограммы распределения цветов в каждом цветовом канале, хотя суммарные гистограммы распределений могут быть похожими по форме. Так, например, в изображении коричневого алмаза первой категории (см. рис. 2, а) ярко выражены цвета с координатами цветности по системе RGB (130, 146, 139) и (195, 220, 229), соответствующие светлым серо-коричневому и голубоватому оттенкам. При рассмотрении следующих категорий коричневых алмазов можно заметить, что пик серо-коричневого оттенка постепенно смещается в область более насыщенных цветов (т.е. становится более темным), а пик голубоватого оттенка теряет интенсивность и переходит в область желто-зелено-коричневого оттенка.
Следовательно, для качественного определения категории отдельного алмаза необходимо применение фильтрации в каждом из цветовых каналов R, G, B в отдельности, а не в суммарном канале, что может вызвать грубые ошибки при определении цвета. Для осуществления программной фильтрации в каждом цветовом канале потребуется значительное усложнение алгоритма обработки сигналов, поступающих с фотометрического блока в микропроцессор сепаратора, что приведет к увеличению времени обработки кадров. Однако современные матричные многоэлементные фотоприемные устройства могут производить первичную
обработку сигналов изображений посредством заложенного алгоритма обработки кадров, что позволит сократить время обработки изображения сразу по трем каналам цветности. Эта проблема легче реализуется в цветовых матричных КМОП-структурах.
Channe KGB M Д Channel: |RGB |v| Channel: RGB v O Channel: |RGB [v]
Г [ _________ ^ i
Sid Dev Median Pixels Red j Entire Imaqe Source: [Entire Imaqe Source: | Entire Imaqe
209,07 Level: 51,72 Count: 223 Percentile: 176528 Cache Level: 1 Mean: 199,69 Level; Std Dev: 60,57 Count! Median: 215 Percentile; Pixels: 208896 Cache Level; 1 Red Mean: 184,28 Level; Std Dev: 73,36 Count; Median: 196 Percentile; Pixels: 208896 Cache Level; 1 Red Mean: 175,14 Level Std Dev: 83,97 Count Median: 204 Percentile Pixels: 184680 Cache Level Red 1
жА
Green Green Green Green
k ж...... I
Blue Blue Blue Blue
A A .....m.....m __ ,
Рис. 2. Фотографии коричневых алмазов и соответствующие им гистограммы
распределений цветов в канале RGB и цветовых каналах R, G и B: а—г — коричневые алмазы 1-й, 2-й, 3-й и 4-й цветовой категории соответственно
На рис. 3 представлены фотографии алмазов в оболочке и технических алмазов [3], а также их гистограммы распределений цветов в системе RGB. Алмаз в оболочке первой категории (см. рис 3, а) имеет бледный желто-оранжевый оттенок, а алмаз в оболочке второй категории (см. рис 3, б) отличается насыщенным желто-зеленым оттенком, технические алмазы третьей и четвертой категорий (см. рис. 3, в, г) имеют розовато-коричневый и насыщенный коричневый оттенки соответственно. Тем не менее, формы гистограмм распределения цветов в суммарных каналах на рис. 3, б и 3, г очень схожи, что подтверждает необходимость параллельной обработки всех трех каналов цветности изображений.
На основании изложенного можно заключить, что для точной цветовой селекции близких оттенков цветов в конструкции фотометрического блока должен присутствовать эталон сравнения (в идеале белый фон, поскольку он описывается узким пиком на границах цветовых гистограмм и может быть однозначно отделен от цветового оттенка объекта селекции). Кроме того, видеосигнал фотоприемного устройства не должен подвергаться тоновой коррекции, так как это ведет к искажению цветовых гистограмм и неправильному отображению оттенков.
Как показали проведенные исследования, решение задачи качественного определения цвета фотометрическим блоком сепаратора и надлежащие условия сепарации позволяют эффективно определить границы рабочих диапазонов цветового сепаратора, что, в конечном итоге, обеспечит повышение качества сепарации.
Рис. 3. Фотографии алмазов и соответствующие им гистограммы распределений цветов в канале RGB и цветовых каналах R, G и B: а, б — алмазы в оболочке 1-й и 2-й категории соответственно, в, г — технические алмазы 3-й и 4-й категории соответственно
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Tako P. R. de Jong. The Economic Potential of Automatic Rock Sorting. The Netherlands, Delft Univ. of Technology, Department of Geotechnology, 2005.
2. Reinhardt C. The use of a mogensen sizer and mikrosort optoelectronic system in aluminium production // Aufbereitungs Technik. 2002. 43. N 7.
3. Шелементьев Ю. Б., Окоемов Ю. К., Хапкина Т. П. и др. Алмазное сырье: Учеб.-справ. пособие. М.: Наука, 2007. 304 с.
4. Горбунова Е. В., Коротаев В. В., Тимофеев А. Н., Чертов А. Н. Особенности энергетического расчета фотометрического канала цветового сепаратора сырья с матричными фотоприемниками // Сб. трудов VII Междунар. конф. „Прикладная оптика — 2006", 16—20 окт. 2006 г., Санкт-Петербург. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. Т. 1. С. 122—114.
5. Горбунова Е. В., Коротаев В. В., Тимофеев А. Н. Оценка погрешности работы цветового фотометрического блока сепаратора минерального сырья // Современная оптика: науч.-техн. вестн. СПбГУ ИТМО. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2007. Вып. 43. С. 228—231.
6. Горбунова Е. В. Оценка погрешности измерения координат цветности фотометрическим блоком сепаратора минерального сырья. // Тр. Пятой междунар. конф. молодых ученых и специалистов „Оптика — 2007", 15—19 окт. 2007 г., Санкт-Петербург. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2007. С. 252.
Рекомендована кафедрой Поступила в редакцию
оптико-электронных приборов и систем 14.01.08 г.
СПбГУ ИТМО
