智能視覺處理軟件在工業(yè)產(chǎn)品外觀設計中的應用

張少杰

摘 要： 為了不斷提高工業(yè)生產(chǎn)力，創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)技能，以及最大限度地提高產(chǎn)品外觀輪廓的精細度，需要設計視覺處理軟件，不斷提高工業(yè)產(chǎn)品外觀輪廓設計精確度及色彩安排合理性。提出用于工業(yè)產(chǎn)品外觀設計的視覺處理軟件，利用視覺處理軟件計算并提取所需設計產(chǎn)品的特征，尤其充分描述工業(yè)產(chǎn)品的局部特征，以獲得產(chǎn)品輪廓圖像鑒別系數(shù)，設計工業(yè)產(chǎn)品輪廓的初始化模型，從而實現(xiàn)對產(chǎn)品外觀的輪廓及顏色設計，判斷工業(yè)產(chǎn)品外觀的設計合理性。仿真實驗證明，利用該方法對工業(yè)產(chǎn)品輪廓進行設計，能夠有效提升工業(yè)產(chǎn)品成品率。

關鍵詞： 智能視覺處理； 外觀輪廓； 鑒別系數(shù)； 工業(yè)產(chǎn)品； 外觀設計； 聚類算法

中圖分類號： TN911.73?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）05?0089?04

Abstract： In order to improve the industrial productivity， innovate the industrial production skills， and perfect the fineness of the product appearance to the maximum extent， it is necessary to design the visual processing software to constantly improve the accuracy of the industrial product appearance design and reasonability of color arrangement. The visual processing software used for industrial product appearance design is proposed. The visual processing software is used to calculate and extract the features needed by product design， especially for the local features which can fully describe the industrial products to acquire the distinguishing coefficient of the industrial product contour. The initial model of the industrial product contour was designed to realize the contour and color design of the product appearance， and judge the design rationality of the industrial product appearance. The simulation results show this method used to design the industrial product appearance can improve the yield of industrial products effectively.

Keywords： intelligence visual processing； appearance outline； distinguishing coefficient； industrial product； appearance design； clustering algorithm

0 引 言

隨著消費市場的變化和消費者消費觀念的轉(zhuǎn)變，在工業(yè)產(chǎn)品設計過程中融入了虛擬的現(xiàn)實技術和高科技的信息技術，使得現(xiàn)代工業(yè)產(chǎn)品外觀設計及色彩安排合理性逐步走向信息專業(yè)化以及一體化的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路[1?3]。現(xiàn)代工業(yè)融合了科學文化以及藝術等諸多學科的工業(yè)制造環(huán)節(jié)，在現(xiàn)代工業(yè)產(chǎn)品競爭中，為了使產(chǎn)品在銷售競爭中獲得成功，現(xiàn)代工業(yè)產(chǎn)品外觀設計十分重要[4]。現(xiàn)代工業(yè)設計作為現(xiàn)代工業(yè)制造的核心環(huán)節(jié)，需要與現(xiàn)代技術相融合，走信息化人機工程道路?，F(xiàn)代工業(yè)設計利用視覺處理技術，使得產(chǎn)品的設計更加專業(yè)，更符合市場的要求，這也是未來現(xiàn)代工業(yè)設計發(fā)展的必經(jīng)之路[5]。

到目前為止，已有很多專家學者將視覺處理器軟件應用于工業(yè)產(chǎn)品外觀設計及色彩安排合理性過程中，如理查德提出的圖像識別方法，該方法將工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別問題視為多個模型的分類問題，從工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的角度進行分析并處理工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像，取得了比較明顯的識別效果[6]，引起了學者們的廣泛關注。為了研究出更好的工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別方法，解決傳統(tǒng)方法對工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像要求過高的問題，將測試的工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行識別，該方法的原理較為清晰，可以達到較好的工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別效果，但沒有考慮所測試的工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像類別不同的情況，導致不能合理的選擇圖像，進而影響工業(yè)產(chǎn)品的識別精確度[7]。文獻[8]研究了基于稀疏表示圖像識別的方法，該方法首先考慮工業(yè)產(chǎn)品輪廓的圖像類別，選擇合理的工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行識別，在減少工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像樣本的同時，保留了圖像的結(jié)構，基于圖像結(jié)構對工業(yè)產(chǎn)品進行識別，該方法的合理性較好，但存在實用性較低的缺點。文獻[9]提出快速工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別方法，該方法首先提取工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的局部特征，并對圖像的局部特征進行識別，采用模型直方圖表示工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像，快速查找樣圖庫中較為相似的圖像，對此圖像進行對比，計算求出工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別的精度，但該方法存在識別精度誤差較大的問題。文獻[10]提出一種基于移動工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的識別方法，以解決傳統(tǒng)方法存在識別率低等問題。該方法首先利用傳感器對移動工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行輔助識別，提高相關工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像間的區(qū)分能力； 通過改進的圖像生成方法，對工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行識別，再通過分類器對圖像進行分類，確保工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別的精確度，但該方法存在識別過程較為復雜的問題。endprint

針對上述問題，本文提出一種基于視覺處理軟件的工業(yè)產(chǎn)品外觀設計及色彩安排合理性方法。首先采用視覺處理軟件提取工業(yè)產(chǎn)品輪廓的圖像特征，將產(chǎn)品輪廓圖像特征集作為初始字典，引入fisher判別約束編碼，使產(chǎn)品輪廓圖像特征具有類間散度，結(jié)合FCM聚類算法對工業(yè)產(chǎn)品輪廓進行識別，判斷工業(yè)產(chǎn)品的合理性。利用該方法對工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行識別，能夠有效提升工業(yè)產(chǎn)品的成品率。

1 視覺處理器軟件在工業(yè)產(chǎn)品外觀設計中的應用

1.1 工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像去噪

首先提取工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的Gabor特征，將工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的Gabor特征作為初始字典，引入fisher判別方法，將工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像Gabor濾波器定義為：

式中：代表工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像像素；和表示工業(yè)產(chǎn)品方向與尺度；表示截止頻率；表示中心頻率；=為工業(yè)產(chǎn)品外觀設計及色彩安排合理性的頻率；表示產(chǎn)品寬度與波長之比。

假設工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像Gabor特征為，將產(chǎn)品輪廓圖像與濾波器進行卷積處理：

式中：為工業(yè)產(chǎn)品的幅度信息，包括產(chǎn)品輪廓圖像能量；為相位信息。為了方便對圖像局部特征進行描述，因此，為工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的描述。

假設代表工業(yè)產(chǎn)品系數(shù)，是在矩陣上的工業(yè)產(chǎn)品系數(shù)，判別系數(shù)可表示為：

式中：是字典對的表示能力，為了強化字典以及同類特征的鑒別能力，添加使該值足夠小，為了弱化其他字典的表示能力，期望為視覺矩陣，使值很小，由此，判別學習字典可以增強對圖像識別特征的表示能力。

為了使圖像特征緊湊，特征差異變大，圖像識別約束為：

式中表示工業(yè)產(chǎn)品標量參數(shù)。由式（4）得出工業(yè)產(chǎn)品目標函數(shù)為：

對式（5）進行求解，能得出工業(yè)產(chǎn)品的優(yōu)化過程，為工業(yè)產(chǎn)品目標參量，通過工業(yè)產(chǎn)品目標函數(shù)獲得圖像鑒別結(jié)果。

1.2 工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別及色彩設計

結(jié)合上述的工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像去噪過程，利用FCM聚類算法對工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行聚類。給出工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的聚類目標為：

如果表示工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像樣本的基數(shù)，為工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的樣本數(shù)目，表示工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像聚類的數(shù)目，表示過渡函數(shù)，為過渡矩陣，和更新的等式為：

控制模糊度的權重指數(shù)為相似性測度。為工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像像素的數(shù)目；為工業(yè)產(chǎn)品像素的特征值；為工業(yè)產(chǎn)品像素點屬于第類的模糊度；為第類聚類的中心。

首先設置工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像聚類的準確度為工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的模糊指數(shù)為（大約取3），最大的次數(shù)為對工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像聚類中心進行初始化模糊，由式（5）進行更新，獲得模糊矩陣為聚類的中心由得出像素點的分類結(jié)果。

上述過程說明，將視覺處理軟件應用在工業(yè)產(chǎn)品外觀設計及色彩安排合理性中，對提高工業(yè)產(chǎn)品的圖像識別有較好的合理性。

2 實驗結(jié)果與分析

為了驗證本文所提方法的有效性，分別對工業(yè)產(chǎn)品無干擾圖像和干擾圖像進行多次實驗。實驗是在工業(yè)化環(huán)境下進行的，對實際的工業(yè)產(chǎn)品進行圖像匹配，在微機平臺下利用矩陣實驗室進行實現(xiàn)。一些具體的參數(shù)設定如下：編碼采用二進制，交叉概率為0.6，變異概率為0.04，群體的規(guī)模大小取值為18，最大進化為50。選取部分結(jié)果進行實驗，為了便于結(jié)果分析，在工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別過程中，將模板工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像的邊緣圖像用黑色疊加在原始圖像上，圖1～圖8的大小除工業(yè)產(chǎn)品模板圖像外都有縮放。

1） 工業(yè)環(huán)境弱干擾的情況

圖1為工業(yè)產(chǎn)品原始的圖像，圖2為工業(yè)產(chǎn)品識別物體模板圖像，圖中除了需要識別的工業(yè)產(chǎn)品外，還存在其他一些工業(yè)產(chǎn)品干擾點，圖3為工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別的結(jié)果。

2） 工業(yè)環(huán)境強高斯干擾的情況

工業(yè)產(chǎn)品原始的圖像與模板圖像還采用圖1和圖2進行表示，圖4加入值為0，方差為0.02的高斯干擾。圖5為工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像識別的結(jié)果。盡管加入了較強的高斯干擾，依然能準確識別出結(jié)果。

3） 工業(yè)環(huán)境有遮掩的情況

圖6為工業(yè)產(chǎn)品原始的圖像，圖7為工業(yè)產(chǎn)品的模板圖像，圖8為工業(yè)產(chǎn)品的識別結(jié)果。從圖像識別的結(jié)果能夠看出，盡管要識別的工業(yè)產(chǎn)品被遮掩，依然可以找到識別的工業(yè)產(chǎn)品，充分說明了本文提出的算法具有較強的適應性。

從上述的實驗結(jié)果能看出，盡管圖像中的工業(yè)產(chǎn)品與模板相比存在畸變、尺度偏移和圖像旋轉(zhuǎn)的情況，但本文提出的方法仍能準確地識別出圖像中的工業(yè)產(chǎn)品。為了驗證本文提出算法的穩(wěn)定性，分別在上述三種情況下運行100次，圖像的識別情況如表1所示，從表1中能夠看出，本文的算法圖像識別概率還是較高的，具有一定的合理性。

3 結(jié) 論

針對當前方法存在的問題，本文提出一種采用視覺處理軟件對工業(yè)產(chǎn)品外觀設計及色彩安排合理性環(huán)節(jié)進行優(yōu)化的方法。首先采用視覺處理軟件提取工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像特征，將產(chǎn)品輪廓圖像特征集作為初始字典，引入fisher判別約束編碼，使產(chǎn)品輪廓圖像特征具有類間散度，結(jié)合FCM聚類算法對工業(yè)產(chǎn)品進行識別，仿真實驗結(jié)果證明，利用該方法對工業(yè)產(chǎn)品輪廓圖像進行識別，能夠有效提升工業(yè)產(chǎn)品的成品率。

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