基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡和聚類算法的顏色識別研究.pdf

1、顏色的測量和控制，尤其是色差的評定是科學研究和生產(chǎn)中經(jīng)常遇到的問題。為了不斷地適應實際工業(yè)生產(chǎn)的需求，要求能夠?qū)ι珮宇伾M行準確測量并對其色差進行科學的評價，使其評價結果能夠更貼切地反映色樣間的顏色視覺差異，從而正確地判別產(chǎn)品的顏色質(zhì)量，并能夠由此達到對生產(chǎn)過程科學有效的控制。
　　 論文采用OPB780顏色傳感器結合Elman神經(jīng)網(wǎng)絡和聚類算法對顏色識別進行了系統(tǒng)研究，取得如下進展：
　　 (1)介紹了物體和顏色的相互

2、關系及相關顏色理論，分析了顏色測量的原理，討論了顏色的三刺激值和色度值的轉(zhuǎn)換、RGB顏色空間至CMYK顏色空間的互換。
　　 (2)分析了0PB780顏色傳感器的工作原理和特性，設計了以單片機AT89C51為核心測量單元的外圍輔助測量電路；考慮到對測量后數(shù)據(jù)顯示的快速和穩(wěn)定，設計了以PL2303芯片為核心的虛擬串口電路計算機顯示方案。
　　 (3)根據(jù)0PB780顏色傳感器的感光特性設計了光源補償電路和數(shù)據(jù)采集暗室；根據(jù)

3、白平衡原理和單片機頻率測量原理，編制了顏色測量Keil C51軟件程序。根據(jù)設計好的電路和軟硬件測量出了2200個訓練色卡樣本和39個測試色卡樣本的R、G、B、C頻率值。
　　 (4)提出了基于E1man神經(jīng)網(wǎng)絡用于顏色識別的研究方法，通過對輸入數(shù)據(jù)的歸一化處理，并經(jīng)過多次網(wǎng)絡節(jié)點的測試調(diào)整，選取顏色識別效果最好的網(wǎng)絡結構。在最終的色差聚類算法上，采用改進的K-means聚類算法：以黑藍綠青紅紫黃白八種常見顏色的RGB值為聚類中