智能检测技术的巨大应用潜力得益于其具有高精度、高效率和高稳定性。轮胎标识点识别是成品轮胎检测中重要环节。为提高轮胎标识点自动识别的精度和可靠性,提出一种基于深度学习的轮胎标识点颜色识别方法。首先基于Hough变换对轮胎定位,得到标识点在图像中的有效区域,利用颜色直方图反向投影在该区域中获取候选轮胎标识点;然后建立基于深度学习的卷积神经网络模型,对候选轮胎标识点进行颜色识别。实验结果表明该方法对轮胎标识点颜色识别的召回率为99.78%,精确率为99.93%,且识别速度为每张图片0.07秒,能够满足智能工厂对轮胎标识点颜色识别严格的高精度要求和实时性要求。

通过VisionPro视觉软件,搭建高效率、高识别率的颜色识别分类的机器视觉系统。设计四轴机器人控制系统,对相机进行手眼标定,通过视觉处理引导机械手完成颜色识别与分类。为验证系统的有效性,以3种颜色块进行试验,在随机摆放的情况下,对颜色块进行识别与分类。实验结果中识别率达到98.3%以上,且算法具有良好的鲁棒性,可以实现自动识别分类工作。

在形态学的研究中,经常需要对一些物体的表面颜色或溶液的颜色和浓度进行鉴别判断,肉眼判断主观性较强且不能量化,专业的检测仪器则过于昂贵,难以普及。本文基于STC12C5410AD单片机设计了一款简单的颜色识别系统,其成本低廉,检测效果较好,可满足一般日常检测的需要。

本颜色识别系统主要实现对几种典型颜色的自动识别。本设计基于SOPC技术，使用NiosⅡ软核处理器实现，包括模拟和数字两个主要部分。模拟部分主要负责颜色信号的采集、放大，采集信号使用CLS9032单晶硅双结型色敏传感器；数字部分主要负责颜色信号的处理和识别，硬件使用Altera公司的NiosⅡ处理器系统组建，软件使用C语言编程，实现了性能和成本的最大平衡。

为解决电致变色器件的颜色变化受外界环境颜色控制的问题，设计了一种基于单片机的便携式颜色自适应识别电路。与传统颜色识别电路相比较，该电路利用数字式的颜色传感器来获取外界环境颜色．产生的数字颜色信号易于单片机进行处理。在电路中，下位机部分主要负责获取电致变色器件变色参数及控制电致变色器件的颜色变化：而上住机部分主要负责把下位机获取的电致变色器件变色参数进行电压到颜色的曲线拟合，并通过蓝牙通信把拟合曲线参数传递给下位机。结果表明，该电路能自动根据环境颜色提供一4～4V范围步进为0．1v的电压来驱动电致变色器件的颜色显示，与传统的颜色识别电路设计相比．识别的精度和速度都得到了明显改善。

RGB图像是在电子系统中检测,表示和显示的图像。配色法是对已有的RGB图像进行色彩识别,将捕捉的顏色记录下来并生成多种颜色搭配方案来应用于辅助对象外观控制。本文基于RGB、HBS颜色模式的特点利用颜色识别方法对电子图片进行颜色采集,采集的颜色数据按照色彩特点、搭配原理和数据提取模型生成不同的配色方案为电子系统控制提供参考。根据实验对比效果和应用数据,利用这种配色法对电子系统内相关对象进行控制,对象质量和工作效率可得到明显提升。此方法在工业外观控制,电子互动控制,虚拟现实和游戏U1等领域具备一定的实用价值。

设计了一种基于颜色识别的快递包裹的分拣系统。采用工业相机采集快递包裹上的颜色信息,通过计算机程序分析采集图像的颜色直方图,并对其进行图像处理,利用色差法进行颜色识别。系统采用Lab V IEW图像化语言进行编程,在上位机中实现颜色识别,并通过上位机与运动控制卡连接,在三轴伺服控制平台上,实现对快递包裹的自动分拣。

为了高效、 便捷地解决目前银行、 公交公司、 超市、 商场等行业在整理纸币时的问题,在查阅、 分析、 对比现有的纸币分类系统后, 自主设计了一种基于TCS230颜色识别传感器的纸币清分机, 该机器在STC89C51单片机的控制下, 可以将混叠在一起的多种面额地纸币进行快速、 准确的清分, 具有结构简单、 体积小、 操作方便、 容易维护等特点.