基于數字化色彩的褐煤蠟顏色品質模型初探

袁 承，李寶才

(1.云南尚呈生物科技有限公司，云南 玉溪 653200；2.昆明理工大學，云南 昆明 650500)

基于數字化色彩的褐煤蠟顏色品質模型初探

袁 承1，李寶才2*

(1.云南尚呈生物科技有限公司，云南 玉溪 653200；2.昆明理工大學，云南 昆明 650500)

采用CIE Lab顏色空間技術，對褐煤蠟的顏色品質進行數字化表征，在檢驗識別工具準確性的基礎上，確定了顏色參數的權重排序及其相關影響，并初步建立了一個用于評價褐煤蠟品質優劣的擬合函數模型y= 0.9 *L -│0.02*a│-│0.08*b│，其結果值高低所代表的品質優劣程度與人的視覺感知趨勢完全相符。

褐煤蠟；數字化色彩；品質

褐煤蠟在氧化漂白的精制過程中伴隨著從黑褐色、棕褐色到棕黃色、橙黃色、黃色、淺黃色、黃白色、米白色等一些列由“劣”轉“優”的顏色變化狀態[1]。長期以來人們對其顏色品質的評價僅用一些描述性語言來衡量，其模糊性無法定量產品間的具體差異，因為對于每一種具體的顏色來說，又可分為深淺不同的程度，因此，這對于準確劃分褐煤蠟顏色品質等級構成了較為嚴重的制約[2]。

近年來隨著數字化色彩技術的興起，越來越多的領域開始采用該技術進行顏色品質比較，其優勢在于可以對具體顏色進行量化分析[3]，因此本研究將嘗試CIE Lab顏色空間技術應用于褐煤蠟領域。此外，解決褐煤蠟顏色數字化表征只是運用該項技術的前提，而更為關鍵的是如何構建合適的數學模型將所得參數有機地結合成一個較為準確和有效的評價機制，因此本研究將針對這些問題展開分析討論，以期獲得較為全面和精準的評價模型。

1 實驗部分

1.1 實驗材料與設備

PANTONE國際色卡；不同顏色程度的褐煤蠟；D50標準光源攝影工作臺；佳能70D單反相機；Photoshop CS6軟件；Windows 7系統計算機。

1.2 模型的建立方法

顏色品質測評模型由圖像采集、圖像處理及綜合評價三部分組成。其中，圖像采集的操作要領為：將褐煤蠟樣品置于D50標準光源攝影工作臺，利用佳能70D單反相機選取一定方位拍攝其圖像；圖像處理的操作要領為：將采集的圖像導入計算機系統，并啟動Photoshop CS6軟件，利用其拾色器工具在每個圖像上均勻選取10個檢測點，并分別獲得其R、G、B值轉換后的L、a、b值(L表示亮度，a表示從紅色至綠色的范圍，b表示從黃色至藍色的范圍，下同)，然后分別計算各個檢測點的L、a、b值的平均值，將其作為表征精制褐煤蠟顏色品質的三個參數；綜合評價的要領為：根據相關函數計算各個樣品顏色的品質得分，以結果值的高低來比較樣品相互之間顏色品質的優劣程度。

1.3 識別工具的準確性檢驗方法

以PANTONE國際色卡里的標準顏色及其相關顏色空間數據作為依據，利用Photoshop CS6的拾色器獲取標準顏色的R、G、B值并轉換為對應的L、a、b值，將其與已知標準數據進行對比，以此評價其準確度。

1.4 擬合函數的確定原則

擬合函數的確定需要綜合考慮兩方面的因素：第一，合理分配三個參數的權重比例，即每個參數對整體評分的貢獻率；第二，明確三個參數對顏色品質所產生的相關影響。其中，權重分配比例是函數構建的核心，在尚不能滿足統計學的要求前，可以采用逐步試探的原則盡可能地優化。

2 結果與討論

2.1 識別工具的準確性檢驗結果

準確性檢驗結果見圖1。

圖1 準確性檢驗結果

結果表明：隨機抽取標準顏色的R、G、B值及其轉換對應的L、a、b值均與PANTONE國際色卡里的規定值保持一致，這說明了色彩識別工具所獲得的結果準確可靠。

2.2 擬合函數的確定試驗結果

圖2 樣品顏色檢測結果(Ι)

表1 褐煤蠟樣品顏色參數檢測結果Table 1 The color parameter detection results of montan wax samples

結果表明：L值的變化幅度最大，a值的變化幅度極小，b值的變化幅度較大，由此可知三者的權重排序為：L>b>a。另外，L值越大往往顏色品質越好，因此其基本是反映顏色品質好壞的正相關因素(個例除外)；因素a、b值并不呈現一定的規律性，且二者值均存在正負兩種，然而不管是正值越大還是負值越小，往往顏色品質越差，因此二者是反映顏色品質好壞的負相關因素，為了省去考慮a、b值的正負性，力求在運算過程中的簡便性，可以在其相關計算部分以絕對值的形式呈現。

從圖3中可以發現，L值的大小與顏色品質優劣其實并非絕對呈正相關性，例如樣品G與H比較，H的L值大但是其b值也很大，給人的視覺感知是H的顏色品質不如G，因此對于顏色品質的評價須綜合考慮L、a、b三個參數就顯得尤為必要，下面將對擬合函數的確定進行初步探討。

圖3 樣品顏色檢測結果(Ⅱ)

我們在通過大量試驗的基礎上，將三個因素的權重比設置為90∶2∶8，故形成了擬合函數為：y= 0.9 *L -│0.02*a│-│0.08*b│，并對該函數用于褐煤蠟顏色品質評價的準確性進行簡單評估，分別以圖2的樣品1～6及圖3的樣品A-H為測試對象。

首先計算樣品1～6的得分情況為：y1=81.86，y2=77.72，y3=73.42，y4=61.02，y5=32.52，y6=14.12；

結果表明：樣品1～6所得結果y值呈遞減趨勢，其與視覺品質遞減順序一致。

然后計算樣品A-H的得分情況為：yA=84.90，yB=79.44，yC=79.42，yD=76.68，yE=80.34，yF=77.78，yG=70.80，yH=69.24；

結果表明：樣品A-D粒狀褐煤蠟所得結果y值呈遞減趨勢，與視覺品質遞減順序一致；同時樣品E-H塊狀褐煤蠟所得結果y值也呈遞減趨勢，與視覺品質遞減順序也一致。此外，樣品A與E雖為同一產地同一批次產品，只是聚集顆粒大小不同，但是所獲得的結果竟然相差較大，因此我們認為需將產品加工成同樣的聚集狀態(粒狀或塊狀)才具有相對可比性。

由此，我們不難聯想到將來在制定褐煤蠟質量標準時可根據實際需要，按結果值范圍將其分為若干顏色品質等級，譬如結果值在80以上的為一等品，一般對應顏色為米白或牙白色；結果值在70～80范圍內的為二等品，一般對應顏色為黃白或淺黃色；結果值在60～70范圍內的為三等品，一般對應顏色為黃色或深黃色；等等。

綜上所述，函數y= 0.9 *L -│0.02*a│-│0.08*b│的結果值作為評價褐煤蠟顏色品質優劣程度具有一定的可靠性和可行性。雖然該函數不一定是最優的結果，但其作為初步闡述褐煤蠟顏色品質評價依據已能滿足現實需要。當然，將來也可以根據該思路對擬合函數進行優化重組甚至統計學分析，同時與之相應的等級劃分范圍也可作出相應的調整。

3 結論

本文采用CIE Lab色彩模式對褐煤蠟的顏色進行數字化表征，在檢驗其可行性和可靠性的基礎上，確定了L、a、b三個顏色參數的權重排序及其相關影響，初步建立了一個用于評價褐煤蠟品質優劣的擬合函數模型y= 0.9 *L -│0.02*a│-│0.08*b│，其結果值高低所代表的品質優劣程度與人的視覺感知趨勢完全相符，該方法簡單、準確、方便、實用，適合于工業化生產實踐。

[1] 袁 承,張惠芬,張 敉,等.脫樹脂褐煤蠟的氧化漂白新工藝[J].林產化學與工業,2015,35(4):97-104.

[2] Yuan C,Qin Y,Zhang M,et al.A new method of testing and evaluating the quality of refined montan wax: digital color and GC fingerprint[J]. Chromatographia,2015,78(19):1-10.

[3] Abet S,Marcu G.A neural network approach for RGB to YMCK color conversion[C]//TENCON '94 IEEE Region 10's Ninth Annual International Conference.Theme: Frontiers of Computer Technology,1994:6-9.

(本文文獻格式：袁 承，李寶才.基于數字化色彩的褐煤蠟顏色品質模型初探[J].山東化工,2017,46(11):27-28,32.)

Study on the Color Quality Model of Montan Wax Based on Digital Color

YuanCheng1,LiBaocai2*

(1. Yunnan Shangcheng Biotechnology Co., Ltd., Yuxi 653200,China；2. Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500,China)

With the use of the color space technology of CIE Lab, the color quality of montan wax was digitized. On the basis of checking the accuracy of the recognition tool, the weight order of the color parameters and its influence were determined. And a fitting function model y= 0.9 *L -│0.02*a│-│0.08*b│was established to evaluate the quality of montan wax, which showed that the quality of the results was consistent with the human visual perception.

montan wax; digital color; quality

2017-04-10

國家自然科學基金項目(21466018)

袁 承(1988—)，男，湖南人，碩士，助理工程師，主要從事褐煤資源的綜合開發與利用研究；*通訊作者：李寶才。

TQ533

A

1008-021X(2017)11-0027-02