在图像分析系统中对人为污染 衣物洗涤性能的评估方法 本发明涉及一种采用扫描器的人为污染衣物洗涤性能评估方法，更具体地说涉及一种在图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的方法，通过该方法对测量值进行修正，以便自动地识别人为污染衣物的片区(sheet)数目。
日本专利申请公开NO.7-255984公开了一种评估纤维制品的褪色、污染、收缩、缝纫等的洗涤测试装置。
如图1所示，上述日本专利申请所公开的全自动化程序(automatedprogram)洗涤测试装置50包括：一个洗衣机52；洗涤剂供给单元54，用于将洗涤剂送入到洗衣机52之中；一个洗涤剂供给管56，用于将洗涤剂供给单元54中的洗涤剂送到洗衣机52；一个去湿器58，用于去除洗涤剂供给单元54中的湿气；一个热水供给单元，用于为洗衣机52提供热水；一个供水单元；一个用于控制上述各个单元的控制单元。
由于去湿器58安装在洗涤剂供给单元54的盖体之下，具有上述结构的洗涤测试装置50的一个优点是能够去除洗涤剂供给单元中的洗涤剂的湿气，因此不需要打开洗衣机52的盖子，而且由洗涤剂供给单元54漏下来的和提供地粉末状洗涤剂不会洒落到外面，因为湿气没有散发在其周围。
然而，其缺点是不能自动地对洗涤之前和洗涤之后的清洁程度进行比较，因而不能准确地对洗涤性能进行评估。
为了解决上述问题，已经出现了如图2所示的采用图像分析技术的洗涤性能评估装置。
图2示出了一种在图像分析系统中对人为污染衣物洗涤性能评估的装置，它采用一种洗涤性能评估方法，其中采用分光光度计102在人为污染衣物100的前表面和后表面测量4个表面反射因数，采用计算机104根据测量到的人为污染衣物100的表面反射因数来计算清洁度(D)，该清洁度就是一个洗衣机的洗涤性能。
根据上述评估方法，通过分光光度计102来测量人为污染衣物100(下称衣物)在进行洗涤之前的表面反射因数(Rs)，该衣物是用于评估洗涤性能的样本。
此后根据一种测试方法来进行洗涤测试，对衣物100进行洗涤，并测量其表面反射因数(Rw)。采用分光光度计102来测量原始衣物的反射因数(Ro)，该反射因数是衣物100在没有被污染之前的原始衣物表面反射因数。
根据上述测量值，按照下述公式来计算清洁度(D)，从而对洗涤性能进行评估：D=Rw-RsRo-Rs×100%]]>
然而，上述已知的洗涤性能评估方法存在一个问题，亦即在进行不规范的洗涤，从而在不进行测量的区域中留下污痕的情况下，就难于获得可靠的数据，因为通过分光光度计102测量的部分仅仅是整个洗涤区域的一部分，所以必须对作为洗涤性能评估样本的衣物100的每一片区都进行测量和记录，即使是衣物在一种试验中多次使用的情况下也依然如此，而且在根据被测量值来计算清洁度(D)时还必须有一个单独的计算装置。
本发明旨在解决上述问题，其一个目的是提供一种在采用扫描器对人为污染衣物的若干片区进行测量的图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的方法，根据该方法，每当进行测量时都同时对标准化的黑色和白色物质(materials)进行测量，以便克服扫描器的不稳定性，对测量到的着色值进行分析和校正，从而获得精确的评估。
本发明的另一个目的是提供一种在采用扫描器对人为污染衣物的若干片区进行测量的图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的方法，根据这种方法，对人为污染衣物的片区自动地进行识别，并由此对着色值(colored valves)进行分析，从而获得一种简单易行的分析。
本发明提供了一种在采用扫描器的图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的方法，该方法包括如下步骤：
在洗涤之前采用扫描器对人为污染衣物进行扫描，并将扫描结果存储在一个图像文件中；
根据一种试验条件来进行洗涤性能评估试验；
在洗涤之后对人为污染衣物进行后处理；
在洗涤之后采用扫描器对人为污染衣物进行扫描，并将扫描结果存储在另一个图像文件中；
将人为污染衣物的洗涤之前和洗涤之后的图像文件输出到一个监视器，以便计算各自的平均R.G.B.值；
由计算出来的洗涤之前和洗涤之后的平均R.G.B.值的差值来计算着色值的差值，进而评估洗涤性能。
为了便于更好地理解本发明的特点和目的，下面结合附图对本发明进行详细说明。其中：
图1示出了一种已知的全自动化程序洗涤测试装置；
图2示出了一种已知的在图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的装置；
图3示出了本发明实施例的在图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的装置；
图4示出了人为污染衣物的自动识别基准窗口，用于本发明的在图像分析系统中的洗涤性能评估方法；
图5是流程图，示出了本发明的图像分析系统中的洗涤性能评估方法的操作过程；
图6是流程图，示出了图5所示步骤S5的颜色分析的操作过程；
图7是流程图，示出了图6中所示步骤S12的对人为污染衣物执行识别的操作过程。
图8是流程图，示出了图6中所示步骤S15对着色值执行校正的操作过程。
下面结合附图对本发明的最佳实施例进行详细说明。
图3示出了在本发明的图像分析系统中对人为污染衣物(下称衣物)的洗涤性能进行评估的装置，其中所述评估装置包括：用作洗涤性能评估样本的人为污染衣物10；用于测量人为污染衣物的图像的扫描器12；用于对所述扫描器12所测量到的人为污染衣物的图像进行分析的计算机20，以便随后计算出经过分析的着色值。
扫描器12用于检测衣物10在洗涤之前的颜色以及衣物10在一个洗衣机中进行洗涤之后的颜色。
计算机20包括主机15，用于将使用者的操作指令输入到主机15的键盘16，以及监视器18，用于显示由主机15根据扫描器12检测到的衣物10在进行洗涤之前和之后的颜色而输出的洗衣机的洗涤性能。
并且，主机15包括一个微计算机、协同处理机等用于根据由扫描器12输入的衣物10的颜色和图像，将洗衣机的洗涤性能输出到监视器18。
图4示出了供本发明的图像分析系统中的洗涤性能评估方法使用的衣物自动识别基准窗口，当采用扫描器12来测量衣物10时，衣物10的定位顺序和被测量区域由人为污染衣物的自动识别基准窗口11(下称基准窗口)来确定。
此时，根据基准窗口11所确定的顺序来设置洗涤之前的衣物10，洗涤前对其进行扫描，并将扫描结果存储在一个图像文件中，然后根据给定的试验条件来进行洗涤性能评估试验。
此外，根据指定的条件对经过洗涤之后的衣物10进行后处理，按照基准窗口11确定的顺序来设置洗涤后的衣物10，对其进行扫描，并将扫描结果存储在洗涤后的图像文件中。
附图中的标记X表示黑色基准本征值，Y表示白色基准本征值。
下面对具有上述结构的图像分析系统中所采用的洗涤性能评估方法的工作效用进行说明。
图5是本发明的图像分析系统中的洗涤性能评估方法的工作过程流程图，其中标记S表示步骤。
首先，在步骤S1中，采用扫描器12对洗涤之前的衣物10进行扫描，并将扫描结果存储在一个图像文件中。在步骤S2中，根据一种试验条件来进行洗涤试验。
在步骤S3中，对经过洗涤后的衣物10进行后处理，例如在适当的温度进行熨烫，去除散开的线头和类似物。在步骤S4中，采用扫描器12对经过洗涤后的衣物10进行扫描，并将扫描结果存储在另一个图像文件中。在步骤S5中，将洗涤之前和洗涤之后的衣物10的图像文件输出到计算机20的监视器18上，从而计算出各自的R.G.B.平均值。
此后，在步骤S6中，按照下述公式根据洗涤之后的R.G.B.平均值的差值来计算着色值：ΔC=(ΔR)2+(ΔG)2+(ΔB)2]]>
其中，符号C表示R.G.B.的着色值，ΔC表示依据洗涤之前和洗涤之后的R.G.B.平均值的差值计算的着色值的差值。
图6是图5中颜色分析步骤S6的工作过程流程图。
首先，在步骤S10中输入一个图像文件(例如采用*.bmp或*.dip之类的文件名)。在步骤S11中自动地指定一个具有预定大小的区域，以便进行完成建立图像文件的操作。
接着，在步骤S12中，通过自动识别或者人工输入来选择人为污染衣物10的片区数识别方法。在步骤S13中，以随机方式或者按照一定的规则来选择象素。
在步骤S14中，采用扫描器12来产生每一个片区的R.G.B.平均值或者整个衣物10的R.G.B.平均值，将其送到计算机20。
这样，在步骤S15中，基于步骤S11-S14所建立的图像文件、黑色基准本征值(X)和白色基准本征值(Y)来计算经过校正的R.G.B.值，然后进入到步骤S16，在该步骤中存储图像文件的总的R.G.B.平均值。
图7是图6中步骤S12所示的衣物识别过程的流程图。
首先，在步骤S20中判断衣物片区识别是否以自动识别方式来进行，如果是以自动识别方式来进行的(即判断的结果为YES)，则进入到步骤S21，在该步骤中由衣物10的每一片区进行随机象素选择。
接着，在步骤S22中判断衣物10的着色值是否小于基准窗口11的着色值，如果衣物10的着色值小于基准窗口11的着色值(即判断的结果为YES)，则进入到步骤S23，在该步骤中输出衣物10可用的信号。
如果步骤S22的判断结果表明衣物10的着色值不小于基准窗口11的着色值(即判断的结果为NO)，则进入到步骤S24，在该步骤中输出衣物不可用的信号。然后进入到步骤S25，对衣物10的片区进行识别。在对衣物10进行识别之后，在步骤S26中存储衣物10的着色值。
同时，如果步骤S20的判断结果表明试验条件不是以自动识别方式来进行的(即判断的结果为NO)，则进入到步骤S27，在该步骤中输入人为污染衣物的片区数目，在步骤S28中对衣物10的片区进行识别，然后返回到步骤S26，重复进行步骤S26之后的操作。
根据洗涤之前和洗涤之后的R.G.B.平均值的差值来计算着色值的差值(ΔC)，并且判断该插值(ΔC)越大，洗涤性能也就越好。
图8是图6中步骤S15所示着色值校正过程的流程图。
首先，在步骤S30中，将黑色基准本征值设定为X，将白色基准本征值设定为Y。在步骤S31中，从图像文件来分析基准着色值，例如黑色基准分析值(X′)和白色基准分析值(Y′)。
此后，在步骤S32中，从图像文件来分析衣物10的着色值，例如红色值(R′)、绿色值(G′)、蓝色值(G′)。
在步骤S33中，根据下面的公式来计算衣物10的经过校正的着色值：R=X+(R′-X′)(Y-X)(Y′-X′)]]>G=X+(G′-X′)(Y-X)(Y′-X′)]]>B=X+(B′-X′)(Y-X)(Y′-X′)]]>
其中基准值R′为被测颜色的红色值，G′为被测颜色的绿色值，B′为被测颜色的蓝色值，R为被校正颜色的红色值，G为被校正颜色的绿色值，B为被校正颜色的蓝色值，X′为被测黑色基准值，Y′为被测白色基准值，X为黑色基准本征值，Y为白色基准本征值。
应当指出的是，在本发明权利要求中所采用的附图标记和符号仅仅是为了便于理解发明，它们不应当将本发明的技术范围限制为附图中所示的实施例。
从上面的说明可以看出，本发明的在图像分析系统中对人为污染衣物的洗涤性能进行评估的方法的优点在于：通过采用扫描器测量人为污染衣物来进行洗涤性能的评估，在每一次测量中同时测量作为黑色和白色基准的物质，以便解决扫描器的稳定性问题，对测量到的着色值进行分析和校正，以便能够实现精确的评估，对人为污染衣物的片区进行自动识别，以便能够方便地分析着色值。
尽管上面结合附图对本发明的实施例进行了说明，但是应该理解本发明不应局限于上述实施例，在本发明的权利要求定义的范围之内，本技术领域中的普通技术人员还可以作出种种改进。