用光谱成像技术与分光光度法测量织物颜色的比较分析

裘柯槟， 陈维国,， 周 华

(1. 浙江理工大学 纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)， 浙江 杭州 310018；2. 浙江理工大学 上虞工业技术研究院有限公司， 浙江 绍兴 312300)

颜色测量是纺织品服装颜色生产和贸易的常用客观评价手段。在纺织工业中，染色纱线或织物通常使用分光光度计进行颜色测量和颜色匹配，原因在于分光光度计能够精确测量单色物体的反射率并将反射率转换为各种颜色参数，具有评估物体颜色客观，测量时间短和重现性好等优点。然而，分光光度计对被测对象有一定要求，要求被测对象为单色且需完全覆盖分光光度计的测量孔径，测量结果为测量孔径内的平均光谱反射率，因此，分光光度计对印花织物、色织物以及单根纱线无法准确测量。织物的呈色多样且复杂，纤维性质、纱线特性和织物结构以及织物预处理等影响颜色测量结果[1-3]，通常需要重复测量提高准确性。

随着数字成像技术的快速发展，一些学者利用数码成像技术(如DigiEye数码测色系统)对织物颜色测量进行研究[4]。数码图像不仅包含颜色，还有空间信息(如图案和结构)，通过数码成像技术对多色织物或小尺寸样品的颜色测量后，运用图像处理算法实现被测对象的颜色识别与分类。Matusiak等[5]证明DigiEye与分光光度计测量得到的颜色结果之间存在强相关性，明度和色度几乎相同，但DigiEye和分光光度计在某些区域中的光谱反射率曲线的形状存在差异，导致色度差异。数码摄像法依赖测量设备、测量条件及模型参数，存在色域局限，无法准确地测量非常暗或高彩度的织物样品，不适用于高精确的颜色测量应用[6]。

光谱成像技术结合了分光光度法和数码摄像法的优点，通过增加光谱通道数来提高测量精度，从而在颜色、图案和结构方面实现了被测对象的精确数字表达。Vilaseca根据ASTM E2214-08《说明和鉴定颜色测定仪性能的标准实施规程》测量标准，验证了高光谱成像系统具有良好的重复性、精确性和重现性，可用于光谱分析和颜色测量[7]。得益于光谱成像技术的快速发展，众多学者利用光谱成像技术在纺织品成分鉴别[8]和纺织品颜色测量[9-10]等领域展开研究。忻浩忠等[11]发明了多光谱成像颜色测量系统及其成像信号处理方法，该系统通过图像分割算法从捕获的图像中检测和提取纱线颜色，实现对色织物和单根纱线的颜色测量。Luo等[12]在多光谱成像技术的基础上采用图像差分法检测色织物的间隙，提出了改进K均值聚类方法对色织物中的经纱与纬纱进行分割，相比K均值聚类算法，提高了准确度。张盼[13]利用高光谱成像系统比较了单色纱与织物之间的映射关系，推导单根单色纱与单色织物的理论映射模型，其映射结果优于基于神经网络模型的预测结果。Zhang等[14]利用高光谱成像系统采集印花织物图像，结合自组织映射算法(SOM)和密度峰值聚类算法(DPC)对织物图像实现颜色分割，结果显示该算法不仅可自动确定最佳颜色数，且执行时间更短。

对现有的研究加以总结可以发现，光谱成像技术不仅能对印花织物、色织物以及单根纱线进行颜色测量，同时结合图像处理算法能够提高颜色识别分类的准确度、稳定性和效率，在纺织领域中具有更好的应用前景。Luo[15]对比了多光谱成像系统(ICM)测量的单纱颜色与分光光度计测量同色纱线绕成的纱线板颜色的差异，结果表明，ICM测得的单纱反射率小于Datacolor 650型分光光度计测得的纱线板反射率。色差公式为CMC(2∶1)时，相似性为87.5%；色差公式为CIEDE2000(2∶1∶1)时，相似性为83.3%。但研究中缺少2种测量方法对色差相似性结果影响的分析。对光谱成像技术与分光光度计测量的颜色结果差异的主要影响因素及规律分析是将光谱成像技术更好应用于纺织品颜色测量的基础。本文对光谱成像技术的颜色测量原理进行介绍，选取分光光度计(Datacolor 600型分光光度计)、多光谱成像系统(Datacolor Spectravision)和高光谱成像系统(HIS)，分别对13种单色棉针织物进行测量，分析3种仪器测量织物得到的光谱反射率和CIEL*a*b*值差异，探讨织物色差与光谱相似性的相关性以及仪器中影响织物颜色测量差异的主要因素，评价3种测量仪器在纺织品颜色测量中存在的问题和适用范围，以期为更好地将光谱成像技术应用于纺织领域提供参考。

1 光谱成像技术原理

光谱成像技术采用光栅或电子滤波器对入射光进行分光，获取感兴趣的波段，然后在各波段下进行成像获取光谱图像。与传统三通道的彩色图像相比，光谱成像技术包含了更多的颜色信息，提高了光谱精度。根据光谱图像包含的波段数不同，光谱成像可分为多光谱成像和高光谱成像。相比多光谱图像而言，高光谱图像的每个像元都有完整且连续的光谱，能够更精确区分相似颜色的样品或样品颜色细微的变化情况。图 1示出光谱成像技术的2种常见图像采集方法。图1(a)示出面扫描方法，通过滤波(如滤光片或电子可调谐滤波器)一次获得单波段完整空间信息的灰度图像(x,y)，图像传感器和样品之间没有相对运动，只通过依次改变波长获取完整的光谱图像。图1(b)示出线扫描方法(推扫型方法)，结构相对简单，适合采集大面积样品图像。推扫型光谱成像系统一般由图像传感器、分光仪、位移台和光源组成。箭头方向是系统扫描方向，位移台的移动速度与相机的采集频率相匹配，相机每次获取1个具有1个空间维度(y)和1个光谱维度(λ)的特殊二维图像(y,λ)，当样品与相机之间在x方向上相对移动时，相机获取连续多个特殊二维图像，最终获得完整的光谱图像(x,y,λ)。光谱图像在相关标准下转换为相应条件下的CIE三刺激值(如CIEXYZ、CIEL*a*b*)，因而光谱成像技术也适用于色彩相关的研究应用，特别是在印刷和纺织品颜色再现中[16]。

图1 光谱成像技术的图像采集方法Fig.1 Image acquisition method of spectral imaging.(a) Area scan; (b) Line scan

2 实验材料与方法

2.1 实验材料

为探讨不同测量仪器对相同织物测量结果的差异特性和规律，采用浙江华孚色纺有限公司提供的活性染料染色棉纤维纺纱的针织物。纱线规格：100%棉纱，捻度为60 捻/(10 cm)，线密度为19.45 tex，除纤维颜色外，其他工艺条件均保持一致。纤维颜色选取具有代表性的彩色(蓝、绿、黄和红等)以及非彩色(黑、白和灰)，其中灰色织物由50%黑色纤维和50%白色纤维充分混合均匀而成，实验总计选取13种颜色织物样品。将样品放置在恒温恒湿状态下，24 h后用3种仪器分别进行测量。

2.2 实验方案

分光光度计选用美国Datacolor公司生产的Datacolor 600型分光光度计。Datacolor 600型分光光度计的积分球直径为152 mm，采用脉冲氙灯漫射照明，8°观测，测量孔径为20 mm。仪器校准后对每个样品重复测量3次，计算平均值。

多光谱成像系统选用美国Datacolor公司的Spectravision，其与Datacolor 600型分光光度计结构类似，积分球直径为152 mm，采用脉冲氙灯漫射照明，8°观测。不同之处在于Spectravision使用附带sCMOS传感器的90 db科学相机成像，图像分辨率为821像元×821像元，有效像元尺寸为0.027 6 mm，Spectravision采用面扫描方法成像，光谱范围为400～700 nm，光谱分辨率为10 nm，得到的数据为包含31个波段的多光谱图像。Spectravision仪器间一致性色差最大为0.25(CIEL*a*b*)，平均色差为0.15(CIEL*a*b*)。Spectravision测量孔径为22.7 mm×22.7 mm，仪器校准后，将织物放置在Spectravision仪器测量区域，测量3次，导出光谱数据，计算平均值。

高光谱成像系统(Hyperspectral imaging system，HIS)由台湾五铃光学有限公司搭建。高光谱成像系统结构如图2所示，采用推扫型成像方式，主要部件包括透射分光仪(ImSpector V8E，Specim，芬兰)、12位数字CCD相机(B1 621 M，Imperx，美国)、镜头(OL23，Schneider，德国)、步进电动位移台和光源(model1 LA-410UV-3线性光导管组，HAYASHI，日本)。HIS放置在暗室内，使用连续氙灯双光束提供均匀照明，采用CIE推荐的45°方向照明，0°方向采集数据。HIS的光谱范围在380～800 nm之间，光谱分辨率为2 nm。HIS的空间有效像元尺寸计算公式如下：

(1)

式中：d为有效像元尺寸大小，mm；D为相机与样品之间的距离，mm；θ为镜头的可视角，(°)；m为CCD相机在y空间维上的像元数。实验中D设置为600 mm，OL23镜头的焦距为23 mm，可视角为21.6°，CCD相机的线性输出像元为1 632。经式(1)计算得到d约为0.14 mm。调整光源照射角度和强度满足测量条件，调整镜头焦距使图像聚焦清晰后，将每种织物平整放置在位移台上，设置HIS的扫描距离为50 mm，测量3次，计算平均值。

图2 高光谱成像系统结构Fig.2 Structure of hyperspectral imaging system

2.3 高光谱数据预处理

由于HIS氙灯双光束的光照分布在空间非100%均匀以及传感器噪声导致各个光谱通道图像中的噪声水平不同，HIS记录的光谱信息并不完全代表物体真实的反射光谱。为准确获取样品的光谱反射率，需依次测量暗光谱、参考标准白板光谱和样品光谱数据，对样品光谱数据进行预处理。暗光谱通过遮盖镜头方式采集，最大程度地减少传感器中的暗电流噪声、读取噪声和量化噪声等噪声成分影响。标准白板具有宽光谱区域内高且平坦的反射属性，常用的标准白板由氧化镁、硫酸钡或聚四氟乙烯(PTFE)加工而成。本文采用聚四氟乙烯白板作为标准白板。高光谱数据预处理方法采用空间非均匀性算法进行校正，如式(2)所示。

(2)

2.4 光谱相似性计算方法

光谱曲线之间的相似性分析有距离度量方法和光谱角相似度量方法[17]。距离度量方法描述2个样品的幅度差异，对光谱形状差异不敏感。光谱角相似度量方法将光谱数据作为一个n维空间的矢量，通过计算2个矢量之间的广义夹角余弦来表征矢量之间的相似程度，光谱角相似度量方法对光谱形状敏感，对光谱幅值差异不敏感。2个光谱向量t，r之间的反余弦如式(3)所示。

(3)

式中：θ(ti,ri)为光谱向量t，r之间的夹角即光谱角，θ值越小表示2个光谱向量相似性越高，反之，相似性越小；n为光谱向量的维数；ti为光谱向量t在第i个波段的值。在实际应用中，幅值差异对于色差也比较敏感。为了更好地反映色差与光谱相似性之间的关系，采用指数光谱角相似算法(ESAM)[18]，具体计算如式(4)所示。

(4)

2.5 皮尔逊相关系数计算方法

皮尔逊相关系数R(x, y)用作度量2个变量x与y之间的线性相关性，它的值介于-1～1之间，其中0～1表示正相关，值越大，相关性越强，其计算如式(5)所示。

(5)

其中：

(6)

3 结果与分析

3.1 Datacolor 600型分光光度计测量结果

3种仪器导出的光谱反射率数据的光谱范围为400～700 nm，光谱间隔10 nm。将反射率数据转换为在D65光源、10°观察角下的CIEL*a*b*值和CIELch值。L*表示颜色的明度，其值在0～100之间，值越大，明度越大，感觉越白，反之越暗；a*表示颜色的红绿程度，正值表示颜色偏红，负值表示偏绿；b*表示颜色的黄蓝程度，正值表示偏黄，负值表示偏蓝；c表示颜色的彩度，其值越高，颜色越鲜艳；h为颜色的色相角，其值介于0°～360°之间。Datacolor 600型分光光度计对13种素色棉针织物样品的测量颜色参数结果如表1所示。

表1 素色棉针织物颜色参数Tab.1 Color values of plain knit cotton fabric

3.2 高光谱成像系统性能分析

传感器性能是影响光谱采集的重要因素之一。用于颜色测量仪器的传感器要求具有良好的线性度，即传感器的输出量(电信号值)与光照输入量(辐射通量、辐照度和积分光谱功率等)成正比[19]。理论上，辐射通量与曝光时间成正比，因此，本文通过建立曝光时间与信号值的关系表征传感器的线性度。在HIS光源输出功率(100 W)恒定情况下，当曝光时间t在10～80 ms范围内，HIS的传感器电信号值S与t的线性度为0.999，光照输入量较低时，高光谱成像系统所使用的传感器信号值与光照输入量成线性关系。曝光时间增加到一定程度时，传感器趋向饱和水平。实验中t=90 ms时，传感器的输出量已处于饱和水平；t在10～90 ms时，线性度为0.978，传感器电信号与光照输入量呈线性下降，因此，在光源恒定功率输出时，需确保相机传感器接收的电信号与HIS设置的曝光时间在线性范围内。

对原始高光谱数据非均匀光照校正后，光谱反射率的标准误差在0.000 1～0.028 8之间。重复测量的平均色差ΔE00=0.154 ，满足颜色测量的误差要求。

3.3 仪器测量结果的颜色差异分析

为比较分光光度计、多光谱成像系统、高光谱成像系统之间的颜色测量差异，以Datacolor 600型分光光度计的测量结果作为对比对象，分析Spectravision和HIS的颜色测量差异。将预处理后的光谱反射率数据转换为D65光源、10°观测条件下的CIEL*a*b*值，采用CIEDE2000(2∶1∶1)色差公式分析。不同仪器的色差比较结果如表2所示。13个颜色织物样品中有10个样品的色差是Spectravision大于HIS，其中Spectravision对于白色、灰色以及黑色织物的测量色差都大于2.0，而HIS仅有白色织物的测量色差大于2.0。HIS与分光光度计的最小色差ΔE00=0.396，最大色差ΔE00=2.272 ，平均色差ΔE00=0.951 ，小于Spectravision与分光光度计的平均色差(ΔE00=1.510)，表明HIS更接近于分光光度计的测量结果。

表2 不同仪器的色差比较Tab.2 Color differences of different instruments

从明度差(ΔL)、彩度差(Δc)以及色相角差(Δh)方面进行比较分析，探究不同仪器存在色差的原因。HIS与分光光度计的色差介于0.396～2.272之间，平均色差为0.951，平均明度差、平均彩度差和平均色相角差分别为0.444、0.579和0.553，色差分量都低于Spectravision。HIS测量结果中最大色差为5#样品，明度差、彩度差和色相角差都大于1.0，分别为1.012、1.164和1.667。在13个样品中，Spectravision测量的明度全部低于分光光度计。彩度分量中，Spectravision测量的5#样品和12#样品，其彩度差大于2.0，是造成ΔE00偏大的主要因素。色相分量中，13#样品的色相角差为2.465，显著高于其他样品，其他样品的色相角差绝对值介于0.031～1.748之间，平均色相角差为0.813。虽然Spectravision与分光光度计系统结构相似，经过3种仪器参数差异的比较发现，影响Spectravision测量偏差比HIS更大的关键因素在于Spectravision的实际有效像元尺寸比HIS小。由式(1)已知，HIS的有效像元尺寸和相机与样品之间的距离、相机镜头的可视角以及图像传感器的线性输出像元相关，HIS的有效像元尺寸和相机与样品之间的距离成正比。系统的有效像元尺寸越小，测量越精细，纹理细节影响越大，相邻纱线之间的阴影降低图像的平均明度。实验中Spectravision的图像传感器有效像元尺寸为0.027 6 mm。HIS相机与样品之间的距离为600 mm，对应样品扫描宽度的像元数为1 632，有效像元尺寸约为0.14 mm。图3为Spectravision与HIS采集的5#样品的图像。HIS的图像中丢失了织物的纹理细节；而Spectravision的有效像元相比HIS偏小，Spectravision采集的图像纹理细节更明显，纱线与纱线之间的阴影和纹理影响织物的明度、彩度以及色相，因此，Spectravision与分光光度计色差偏大。

图3 Spectravision与HIS采集的织物图像Fig.3 Fabric image of Spectravision and HIS.(a) Image of Spectravision; (b) Image of HIS

3.4 织物光谱相似性的比较

相较于色差模型的直观性，光谱相似性具有稳定且有效的颜色表征与判别能力[20]。为进一步探讨织物色差与光谱相似性的关系，对13种样品进行ESAM分析，结果如表3所示，不同仪器对相同颜色样品测量得到的光谱反射率曲线具有较高的相似性。Spectravision与分光光度计的相似性在0.897～0.979之间；HIS与分光光度计的相似性在0.912～0.983之间。HIS与分光光度计的相似性更高，颜色更接近，与表2结果相符合。但值得注意的是，皮尔逊相关系数结果表明Spectravision的色差与ESAM的皮尔逊相关系数为-0.734，呈现显著负相关。HIS的色差与ESAM的皮尔逊相关系数为0.115，呈现弱相关。虽然光谱相似性采用了ESAM算法，降低了幅度差异对光谱相似性的影响，但光谱相似性与色差并没有直接的关系。图4示出5#样品和12#样品分别用Datacolor 600型分光光度计和Spectravision测量得到的反射率曲线。5#样品的反射率曲线形状相似，但曲线的幅度差异明显，5#样品在分光光度计与Spectravision的色差ΔE00为3.618，相似性为0.951。12#样品的光谱反射率在430 nm和510 nm左右有特征峰，光谱曲线形状差异明显，导致光谱相似性小，12#样品色差ΔE00为3.502，相似性为0.897。CIEL*a*b*值是标准观察者函数对样品反射光谱积分的结果，从光谱到CIEL*a*b*值的变换中丢失了光谱细节，这影响了CIEL*a*b*值，导致存在色差小而相似性大或相反的情况，因此，在颜色匹配时，不单单注重色差的影响，同时也可考虑光谱相似性程度，避免同色异谱的影响。

表3 不同仪器间指数光谱角相似性结果Tab.3 Result of exponential spectral angle mapper between different instruments

图4 用Datacolor 600型分光光度计和Spectravision测得的样品反射率曲线Fig.4 Specimen reflectance curve between Datacolor 600 spectrophotometer and Spectravision

4 结 论

采用Datacolor 600型分光光度计、Datacolor Spectravision多光谱成像系统和HIS高光谱成像系统3种不同测色原理的仪器，分别对13种素色棉针织物进行颜色测量，通过织物的色差和光谱反射率相似性分析，得到如下结论：

1)在测量相同织物时，3种仪器测量的光谱反射率曲线具有较高的相似性；Spectravision测得的明度低于分光光度计，HIS的颜色测量结果更接近于分光光度计，色差较小；光谱反射率曲线相似程度与色差呈负相关，色差变化程度不能代表光谱相似性差异。

2)与分光光度计相比时，空间特征信息是影响测量结果的主要因素。Spectravision的高空间分辨率能够捕获纹理细节，造成织物的明度偏低。Spectravision的成像距离、成像面积已固定，无法采集更大面积的图像或更精细的细节特征。HIS的有效像元大小可通过调节样品与相机之间的距离改变，可测量不同面积的样品，测量距离远时，图像采集面积广，但易丢失织物的纹理细节；通过调低与样品的距离，则可采集到织物精细的纹理细节信息。因此，HIS根据被测对象以及测量要求选择合适的测量参数和条件，具有一定的灵活性，但HIS的稳定性略低于Spectravision。

本文对光谱成像技术与分光光度法测量结果的差异问题进行了分析。将光谱成像技术应用于纺织品颜色测量时，需充分考虑空间特征信息对测量结果的影响。HIS高光谱成像系统具有非接触、“图谱合一”和测量灵活等优点，为纺织品颜色测量提供了新的手段。