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基于Elman神经网络和聚类算法的颜色识别研究

更新时间：2020-03-17 02:34:35 大小：4M 上传用户：gsy幸运查看TA发布的资源 标签：elman颜色传感器 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

颜色的测量和控制，尤其是色差的评定是科学研究和生产中经常遇到的问题。为了不断地适应实际工业生产的需求，要求能够对色样颜色进行准确测量并对其色差进行科学的评价，使其评价结果能够更贴切地反映色样间的颜色视觉差异，从而正确地判别产品的颜色质量，并能够由此达到对生产过程科学有效的控制。

    论文采用OPB780颜色传感器结合Elman神经网络和聚类算法对颜色识别进行了系统研究，取得如下进展：

    (1)介绍了物体和颜色的相互关系及相关颜色理论，分析了颜色测量的原理，讨论了颜色的三刺激值和色度值的转换、RGB颜色空间至CMYK颜色空间的互换。

    (2)分析了0PB780颜色传感器的工作原理和特性，设计了以单片机AT89C51为核心测量单元的外围辅助测量电路；考虑到对测量后数据显示的快速和稳定，设计了以PL2303芯片为核心的虚拟串口电路计算机显示方案。

    (3)根据0PB780颜色传感器的感光特性设计了光源补偿电路和数据采集暗室；根据白平衡原理和单片机频率测量原理，编制了颜色测量Keil C51软件程序。根据设计好的电路和软硬件测量出了2200个训练色卡样本和39个测试色卡样本的R、G、B、C频率值。

    (4)提出了基于E1man神经网络用于颜色识别的研究方法，通过对输入数据的归一化处理，并经过多次网络节点的测试调整，选取颜色识别效果最好的网络结构。在最终的色差聚类算法上，采用改进的K-means聚类算法：以黑蓝绿青红紫黄白八种常见颜色的RGB值为聚类中心点，聚类准则利用CIE1976Lab均匀颜色空间及色差公式，并按照色差最小原则确定出同这8个中心的聚类。

    通过2200个训练颜色样本数据和39个测试颜色样本数据用于色差聚类的试验结果表明，所构建的Elman神经网络具有良好效果，达到预期目的。

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