颜色识别视觉项目要点：光源选择、色彩空间转换与稳定性保障

颜色识别看似直观，但在工业视觉中要实现稳定、精确的检测却充满挑战。光照的微小变化、相机本身的差异都可能引起颜色判断的波动。一个成功的颜色识别项目，必须关注以下三大要点。

要点一：光源选择——创造稳定的颜色环境

光源是颜色识别项目的生命线，不稳定的光源会导致颜色信息失真。

• 光源类型：

  • 白色环形光/面光：通用性强，提供均匀照明。适用于表面平整、反光不强的物体。

  • 同轴光：能有效消除不规则表面带来的反光，能最真实地还原物体表面的本色，是颜色识别项目的首选之一。

• 显色性：必须选择高显色指数（CRI > 90） 的光源。CRI值越高，光源再现物体真实颜色的能力就越强。普通LED光源的CRI可能较低，会导致某些颜色无法被正确区分。

• 稳定性：光源的亮度不能随时间推移而衰减或闪烁，需要选择工业级的高稳定性光源控制器。

要点二：色彩空间转换——找到最适合的“颜色尺子”

相机采集的原始图像通常是RGB（红、绿、蓝）格式。但RGB模型对光线强度非常敏感，同一颜色在亮处和暗处的RGB值差异巨大。因此，我们通常需要转换到更符合人类视觉感知的色彩空间。

• HSV/HSL色彩空间：这是颜色识别项目中最常用的模型。

  • H（色相）：表示颜色的种类（是红、是绿还是蓝）。它基本不受光照强弱的影响，是判断颜色的核心依据。

  • S（饱和度）：表示颜色的纯度。

  • V（明度）/ L（亮度）：表示颜色的明暗程度。

• 实战应用：在视觉软件中，我们将图像从RGB转换到HSV空间。然后，主要依据H分量来设定阈值的上下限，从而界定需要识别的颜色范围。同时，可以辅助S和V分量来排除过暗（可能是阴影）或过亮（可能是反光）的干扰区域。

要点三：稳定性保障——从系统层面加固

• 消除环境光干扰：最重要的措施是给视觉系统加装遮光罩，彻底隔绝外部环境光（如日光、车间灯光）的变化影响。

• 白平衡与颜色标定：

  • 白平衡：在系统初始化时，对着一张标准白色卡纸进行白平衡校正，告诉相机“什么是白色”，从而校正整个色彩系统。

  • 颜色标定：使用标准的色卡（如ColorChecker），建立从相机采集颜色到标准颜色的映射关系，可以极大提升颜色测量的绝对精度。

• 设定ROI（感兴趣区域）：不要在整幅图像中进行颜色判断。应划定一个固定的、具有代表性的小区域进行分析，避免背景干扰。

• 统计与滤波：对ROI区域内的像素H值进行统计（如求平均值或众数），作为该区域的颜色代表值，而不是依赖单个像素。这可以有效抵抗噪声点。

总结：一个稳健的工业颜色识别系统，依赖于高显色性的稳定光源作为基础，通过HSV色彩空间的H分量进行核心判断，并借助遮光、白平衡和统计方法来保障其在复杂工业环境下的长期稳定性。