Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 4

Porównanie modeli przestrzeni barw CIE CAM i CIE LAB w celu lepszej automatyzacji optycznej kontroli jakości

Comparison of CIE CAM and CIE LAB color space models for better automation of optical quality control

10.15199/48.2024.04.51

nr katalogowy: 148151
10.15199/48.2024.04.51

Streszczenie

Jednym z elementów systemu kontroli jakości w branżach takich jak meblarska czy też motoryzacyjna jest proces porównywania kolorów czyli określenie różnic pomiędzy kolorami referencyjnymi oraz rzeczywistymi. W ocenie różnic w kolorach pomaga określnie odpowiednich przestrzeni barw – w tym przypadku posłużono się dwoma przestrzeniami barw CIE CAM oraz CIE LAB. Porównując kolory za pomocą tych modeli różnice w trzech komponentach składających się na daną przestrzeń (jasność, nasycenie i odcień), można wykorzystać do określenia postrzeganej różnicy w wyglądzie kolorów

Abstract

One of the elements of the quality control system in industries such as furniture or automotive is the color comparison process, i.e. determining the differences between reference and real colors. Determining appropriate color spaces helps in assessing color differences - in this case, two color spaces were used: CIE CAM and CIE LAB. By comparing colors using these models, differences in the three components that make up a given space (lightness, saturation, and hue) can be used to determine the perceived difference in color appearance

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Gnaś, D., Adamkiewicz, P., Indoor localization system using UWB, Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 12 (2022), No. 1, 15-19.
[2] Gocławski, J., Sekulska-Nalewajko, J., Korzeniewska, E., Prediction of textile pilling resistance using optical coherence tomography, Scientific Reports, 12 (2022), No. 1, 18341.
[3] Gocławski, J., Korzeniewska, E., SekulskaNalewajko, J., Kiełbasa, P., Dróżdż, T., Method of Biomass Discrimination for Fast Assessment of Calorific Value, Energies, 15 (2022), No. 7, 2514.
[4] Kłosowski G, Rymarczyk T, Niderla K, Kulisz M, Skowron Ł, Soleimani M., Using an LSTM network to monitor industrial reactors using electrical capacitance and impedance tomography – a hybrid approach. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 25 (2023), No. 1, 11.
[5] Kłosowski G., Rymarczyk T., Kania K., Świć A., Cieplak T., Maintenance of industrial reactors supported by deep learning driven ultrasound tomography, Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability; 22 (2020), No 1, 138–147.
[6] Kłosowski G., Rymarczyk T., Niderla K., Rzemieniak M., Dmowski A., Maj M., Comparison of Machine Learning Methods for Image Reconstruction Using the LSTM Classifier in Industrial Electrical Tomography, Energies 2021, 14 (2021), No. 21, 7269.
[7] Rymarczyk T., Kłosowski G., Hoła A., Sikora J., Tchórzewski P., Skowron Ł., Optimising the Use of Machine Learning Algorithms in Electrical Tomography of Building Walls: Pixel Oriented Ensemble Approach, Measurement, 188 (2022), 110581.
[8] Koulountzios P., Rymarczyk T., Soleimani M., A triple-modality ultrasound computed tomography based on fullwaveform data for industrial processes, IEEE Sensors Journal, 21 (2021), No. 18, 20896-20909.
[9] Koulountzios P., Aghajanian S., Rymarczyk T., Koiranen T., Soleimani M., An Ultrasound Tomography Method for Monitoring CO2 Capture Process Involving Stirring and CaCO3 Precipitation, Sensors, 21 (2021), No. 21, 6995.
[10] Styła, M., Adamkiewicz, P., Optimisation of commercial building management processes using user behaviour analysis systems supported by computational intelligence and RTI, Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 12 (2022), No 1, 28-35.
[11] Jiang Q., Liu Z., Wang S., Shao F., Lin W., Toward Top-Down Just Noticeable Difference Estimation of Natural Images, IEEE Transactions on Image Processing, 31 (2022), 3697–3712.
[12] Hellwig L. Fairchild M. D., Brightness, lightness, colorfulness, and chroma in CIECAM02 and CAM16, Color Res Appl, 47 (2022), No. 5.
[13] Jiang Q., Liu Z., Wang S., Shao F., and Lin W., Toward Top-Down Just Noticeable Difference Estimation of Natural Images,” IEEE Transactions on Image Processing, 31 (2022), 3697–3712.
[14] Fernandez-Maloigne C., Ed., Advanced Color Image Processing and Analysis. New York, NY: Springer New York, 2013.
[15] Alman D. H., Industrial color difference evaluation, Color Research and Application (1993), No. 18.
[16] Zausznica A., Nauka o barwie, I. Warszawa: PWN, 2012.
[17] Maj M., Automation of optical quality control in the example of the furniture industry, Przegląd elektrotechniczny, 1 (2023), No. 1, 247–250.
[18] Hecht E., Optics (Fifth Edition). PWN, 2015.
[19] Backhaus W. G. K., Kliegl R., Werner J. S., Eds., Color Vision. DE GRUYTER, 1998.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-4 , nr katalogowy 148151 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma