一种利用近红外高光谱图像识别涂料的方法
【技术领域】
[0001 ]本发明设及一种利用近红外高光谱图像识别涂料的方法。
【背景技术】
[0002] 市场上出售的涂料品种繁多，型号和品质不尽相同。涂料主要由粘结材料、颜料、 填料、稀释剂等，经一定工艺制造而成，如二氧化铁(Ti02)的含量可能会显著影响涂料性 能，与其对应的对比率是涂料检测的重要指标。对于同一颜色但不同品牌或不同品质的涂 料，在可见光范围内具有十分相似的光谱特征，导致肉眼难W直接辨别。运就为涂料产品W 假乱真和W次充好提供了可能。针对涂料质量的检测指标很多，运些指标用仪器检测需要 较长时间，费时费力且检测范围有限。因此，在装修验收环节，尚缺乏一种快速、可靠、大范 围的涂料品质一致性的检测方法。近红外(0.78~2.5um)高光谱图像可W获取肉眼无法得 到的特征信息，且近红外长波（1.1~2.5um)对涂料中所含矿物质较为敏感，因此利用近红 外高光谱图像识别涂料品质具有重要意义和应用前景。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是提供一种利用近红外高光谱遥感图像鉴别涂料的方法，W解决涂 料质量指标检测需要较长时间，检测范围有限，验收时无法快速、可靠的检测涂料品质一致 性的技术问题。
[0004]为实现W上发明目的，本发明提供一种利用近红外高光谱遥感图像鉴别涂料的方 法，具体如下步骤：
[0005]步骤1:获取待鉴别涂料近红外高光谱图像信息；
[0006]步骤2:对所述近红外高光谱图像信息进行连续统去除处理；
[0007]步骤3:分析多种色系下同一颜色不同品质涂料的光谱特征；
[000引步骤4:根据光谱特征选择特征波段；
[0009] 步骤5:构建任意两个特征波段的高光谱遥感比值鉴别模型；
[0010] 步骤6:对每个所述高光谱遥感比值鉴别模型进行距离检验；
[0011] 步骤7:通过检验结果筛选出最优鉴别涂料品质的所述高光谱遥感比值鉴别模型。
[0012] 进一步地，所述步骤4中选择的特征波段是1415nm、1590nm、1672nm、1847nm、 1922醒、2147醒、2203醒、2290醒和2403醒中的任意两个。
[0013]进一步地，所述步骤5中构建特征波段高光谱遥感比值鉴别模型的公式如下：
[0014]
[001引其中，"Rati0Al-A2"高光谱遥感比值鉴别模型/'(ΧΚ(λιΓ与乂〔Κ(λ2)"分别是波段 为λ?、λ2处经过连续统去除后的反射率，V'是无穷小项。
[0016]进一步地，采用特征波段是1847nm和2290nm的组合构建高光谱遥感比值鉴别模 型。
[0017]进一步地，所述步骤6中对每个高光谱遥感比值鉴别模型进行距离检验的方法是 可分离性检验。
[0018]进一步地，所述步骤7通过检验结果筛选出最优鉴别涂料品质的所述高光谱遥感 比值鉴别模型的公式如下，
[0019]
[0020] 其中，"ΒΓ，"B2"分别代表不同波段，"Γ，"j"代表不同品质的涂料类别，所述公式 的计算结果是J-M平方距离。
[0021] 进一步地，所述步骤1与步骤2之间还包括如下步骤；
[0022] 步骤101:对所述近红外高光谱图像信息进行数据预处理。
[0023] 进一步地，所述步骤101中对所述近红外高光谱图像信息进行数据预处理的方法 包括，图像福射校正W及对光谱进行平滑处理。
[0024]与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0025] 1.运用对近红外高光谱图像信息进行连续统去除的技术方案，获得了增强吸收特 性的技术效果；
[0026] 2.运用分析多种色系下同一颜色不同品质涂料的光谱特征的技术方案，获得了涂 料质量检测需要时间短，验收时快速、可靠的检测涂料品质一致性的技术效果。
[0027] 3.运用本发明所提供的完整的技术方案，获得了对装修墙面的大范围、快速、无损 质量及一致性检测
【附图说明】
[0028]图1是本发明的用近红外高光谱图像鉴别涂料的方法的流程图；
[0029]图2是本发明的用近红外高光谱图像鉴别涂料的方法的具体实施例流程图；
[0030] 图3是不同品质粉色涂料的随机样本点均值光谱曲线；
[0031]图4是不同品质黄色涂料的随机样本点均值光谱曲线；
[0032]图5是不同品质米色涂料的随机样本点均值光谱曲线；
[0033]图6是不同品质绿色涂料的随机样本点均值光谱曲线。
【具体实施方式】
[0034]下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
[0035] 实施例1:
[0036]如图2所示，本发明的用近红外高光谱图像鉴别涂料的方法，具体如下步骤：
[0037]步骤A1:获取待鉴别涂料近红外高光谱图像信息；
[0038] 步骤A101:对所述近红外高光谱图像信息进行图像福射校正W及对光谱进行平滑 处理；
[0039]步骤A2:对所述近红外高光谱图像信息进行连续统去除处理；
[0040]步骤A3:分析多种色系下同一颜色不同品质涂料光谱特征；
[0041] 步骤A4:根据光谱特征选择特征波段：1415nm、1590加1、167化m、1847加1、192化m、 2147nm、2203nm、2290nm和 2403nm中的任意两个；
[0042]步骤A5:构建任意两个特征波段高光谱遥感比值鉴别模型的公式如下：
[0043]
[0044] 其中，"Rati〇Ai-A2"高光谱遥感比值鉴别模型/'(ΧΚ(λιΓ与乂〔Κ(λ2)"分别是波段 为λ?、λ2处经过连续统去除后的反射率，V'是无穷小项；
[0045]步骤Α6:对每个高光谱遥感比值鉴别模型进行距离检验的方法是可分离性检验；
[0046]步骤Α7:通过检验结果筛选出最优鉴别涂料品质的高光谱遥感比值鉴别模型的公 式如下，
[0047]
[004引其中，"ΒΓ，"Β2"分别代表不同波段，"Γ，"j"代表不同品质的涂料类别，所述公式 的计算结果是J-M平方距离。
[0049]具体来说，利用扫描装置对待鉴别涂料进行近红外高光谱扫描，生成近红外高光 谱图像信息，该扫描装置可W为近红外成像光谱仪，该扫描图像信息至少有图像信息和各 波段信息。获取粉色、黄色、米色和绿色四种颜色各Ξ种品质（品质类别分别用A、B、C表示） 涂料，对每块涂料均在同等条件下进行了近红外高光谱图像采集工作。
[0050]对高光谱图像数据进行预处理。
[0051]首先在测量反射率