CC BY
35
ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТИ РАБОТЫ ЦВЕТОВОГО ФОТОМЕТРИЧЕСКОГО БЛОКА СЕПАРАТОРА МИНЕРАЛЬНОГО СЫРЬЯ Е.В. Горбунова, В.В. Коротаев, А.Н. Тимофеев
Исследована потенциальная точность цветового матричного приемника оптического излучения, а также влияние пропускания оптической системы на погрешность определения цвета в фотометрическом блоке сепаратора минерального сырья.
На горно-обогатительных фабриках, а также в пищевой промышленности все более широкое применение находят комплексы автоматизированных цветовых сепараторов [1, 2], для которых характерны высокая контрастная чувствительность [3, 4], универсальность [2, 3, 4], адаптивность сепарации системы при комбинации различных критериев сортировки и управления приборами [1, 2, 4]. Сочетание в фотометрическом канале сепараторов матричных приемников оптического излучения (МПОИ) [5, 6] и цифровой обработки изображений позволяет обеспечить вышеперечисленные преимущества. Оптимальное проектирование цветового фотометрического канала определяет необходимость расчета требуемой погрешности определения цвета.
Поэтому целью статьи являлось исследование потенциальной точности цветового матричного приемника оптического излучения (МПОИ) и влияния пропускания оптической системы на погрешность определение цвета в фотометрическом блоке сепаратора минерального сырья.
Сортировка минерального сырья представляет собой следующий процесс: поток руды, движущийся с постоянной скоростью по транспортерной ленте, проходит полосу освещения. При этом отраженное от частиц излучение источника попадает в поле зрения оптической системы фотометрического канала сепаратора, где регистрируется фотоприемным устройством (МПОИ). В ходе анализа полученного изображения определяется местоположение частиц интересующих минералов, которые впоследствии отсекаются струями сжатого воздуха из основного потока руды и выводятся из сортировщика [1-6].
Рис. 1. Цветовой треугольник и линия чистых спектральных цветов
Фотометрический канал обычно реализуется совокупностью оптических систем (ОС), (фильтров), матричных или линейных приемников для регистрации изображения в поле зрения ОС и источников оптического излучения необходимого спектрального
диапазона. Особые условия сепарации минералов, т.е. наличие пыли, влажность воздуха сильно сказываются на погрешности работы цветового сепаратора.
Цветом называют ощущение, вызываемое в органе зрения видимыми лучами света, и определяют тремя величинами: яркостью, цветовым тоном и насыщенностью.
Яркость характеризует количественную величину излучения: его мощность, световой поток. Цветовой тон и насыщенность являются качественными характеристиками источника света [7-16].
Потенциальная точность МПОИ в цветовой системе RGB определяется шумами приемника в каждом канале цветности (красном R, зеленом G и синем B). На рис. 1 представлена рассматриваемая цветовая система RGB (треугольник RGB является равносторонним), где в качестве R принимается монохроматический источник с X = 700 нм, G - с X = 546,1 нм, B - с X = 420 нм. Точка W означает положение белого цвета в треугольнике RGB.
Потенциальная точность определения цвета МПОИ зависит от шумов матрицы и уровней дискретизации сигналов цветности аналого-цифровым преобразователем (АЦП).
В паспорте на МПОИ указывается величина динамического диапазона работы приемника, исходя из величины которого, можно найти отношение сигнал/шум цветового канала из соотношения (1)
Г U }
Рд = 101g--*-, (1)
V U ш J
где Рд - динамический диапазон канала, ис/иш - отношение сигнал/шум цветового канала.
Величина градации цветового сигнала иг в канале для и-разрядного АЦП определяется по формуле
Uz . (2)
г 2и -1
Сравнивая выражения для напряжения шума цветового канала матрицы и величины градации сигнала АЦП, можно получить, что величина шума МПОИ мала по сравнению с величиной градации сигнала аналого-цифровым преобразователем. Например, для цветной КМОП матрицы фирмы Omni Vision марки 0V5610 со встроенным 8-разрядным АЦП напряжение шума матрицы в 4000 раз меньше величины градации сигнала АЦП. Следовательно, величину шума цветовых каналов МПОИ можно не принимать во внимание при расчете точности системы.
Для цветовой системы RGB, принимая за единицу величину высоты равностороннего треугольника, можно утверждать, что диапазоны изменения каналов цветности в относительных единицах (включая отрицательные значения) равны:
R = 1,90 (отн.ед.),
G = 1,68 (отн.ед.), (3)
В = 1,03 (отн.ед.).
Уровень градации n-разрядного АЦП для цветовых каналов в относительных единицах можно найти из выражений:
R = —; Gг = —; вг =(4)
г 2и -1 г 2и -1 г 2и -1
для цветной КМОП матрицы фирмы OmniVision марки 0V5610 со встроенным 8-разрядным АЦП уровни градации в относительных единицах составляют:
RP = 0,00745; GP = 0,00659; Вг = 0,00404.
Полагая что, погрешность определения градации АЦП равна половине уровня
градации, погрешность определения цвета в относительных единицах в системе RGB
можно определить по формулам:
RGB AR = ; AG = ±^; AB = . (5)
2 2 2
Полученные величины погрешностей можно выразить в цветовом треугольнике RGB в виде эллипса с указанными размерами по цветовым координатам. Эллипс всегда одинаков для любых положений внутри локуса RGB.
Вследствие этого цветовые измерения в системе RGB являются неоднозначными, поскольку области порогов изменения цветности, границы которых для среднего наблюдателя соответствуют областям визуально одинаковой цветности, имеют форму эллипсов, имеющих разный размер и наклон своих осей (см. рис. 2.) [7, 9, 12, 13].
х
Рис. 2. Эллипсы областей визуально одинаковой цветности, нанесенные на график RGB (для наглядности представления эллипсы увеличены в 10 раз).
Если цвет в системе определяется неоднозначно, а величина погрешности одинакова, то число правильно определенных оттенков зеленого цвета гораздо выше, по сравнению с количествами правильно определенных оттенков красного и синего цветов.
Рис. 3. Зависимости погрешностей определения цвета цветовыми каналами RGB в относительных единицах от снижения освещенности матрицы
Помимо шумов цветовых каналов матрицы и погрешности определения градации АЦП на точность определения цвета объекта влияет запыленность защитного стекла фотометрического блока цветового сепаратора минерального сырья, так как она снижает освещенность матрицы вследствие уменьшения коэффициента пропускания ОС. Влияние снижения освещенности на погрешность определения цвета объекта иллюстрируется графиками, представленными на рис. 3. Так, при слое пыли в 1 мкм освещенность МПОИ уменьшается на 0,6 %, что вызывает увеличение погрешности примерно в 3 раза.
Запыленность оказывает сильное влияние на точность определения цвета объекта. Исходя из необходимой точности и скорости запыления защитного стекла, можно определить время, через которое необходимо протирать защитное стекло во избежание неточности сортировки.
Литература
1. Duey-Tronic Modular Sorters/ www.fmcfoodtech.com.
2. Optical séparation by Sortex/
3. MMMA The application of a new technology in metallurgy 27th August 2004./ www.istltd.com
4. PanaTronic Versatile Twin Camera Color Vision System// www.fmcfoodtech.com.
5. MTinspector/ www.murre.nl.
6. The Use of a Mogensen Sizer and MikroSort in Aluminium Production
7. Домосев М. Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения, http://www.nordicdreams.net.ru.
8. Колористика часть 2-я. Теория цвета, http://abigor.dem.ru.
9. Кустарев А.К. Теория цвета. / БСЭ. 3-е изд. 1969-1978 гг. http://www/realcolor/ru.
10. Моренко Р.А. Цвет и его свойства. http://www.newreferats.ru.
11. Основные сведения из светотехники и колориметрии, http://www.leds.ru.
12. Филиппов Д. Цифровой цвет. http://www.fd-studio.ru.
13. Филиппов Д. Цифровой цвет (продолжение). http://www.fd-studio.ru.
14. Хохлов Б.Н. О переключаемой матрице RGB. http://barsic-cat.narod.ru.
15. Шадрин А., Френкель А. Color Management System (CMS) в логике цветовых координатных систем. http://www.designclub.com.ua.
16. Шашлов А., Чуркин А. Метрология цвета // Компьтерра. 1999. №8 (294). http://www.leds.ru.
