当平稳的强度水平，当接近扫描的右边缘时，强度将逐渐降低。这称为“长面包”效应，因为行扫描看起来像一个长面包的顶部。归一化操作处理这种现象的方式是:调整从边缘区所产生的摄像机信号的增益，以提高信号水平，使响应变平。当不是所有光源162都能精确地发出的相同的能量或甚至相同的光谱成分时，在视场内也可能出现类似的效应。在这种情况下，归一化就是要让成像器件的每个像素对给定的激励具有即使不能完全相同也要类似的颜色响应。归一化目标在其宽度和长度上的光谱响应稍有不同，因此，尽管归一化是试图解决摄像机记录光照的方式中的系统误差，但其仅能达到使归一化目标具有一致性的效果。在一个实施例中，归一化目标是被粘贴在一金属垫板上的一块颜色均勾的富美家(formica)板。另一方面，校准涉及让已知的颜色(例如，蒙赛尔彩色瓷砖)穿过照明光场，并调整颜色校正表，以确保观察到的颜色等同于该瓷砖的标准化颜色。通过引入被称为“全色域”(gamut)的许多颜色的瓷砖(代表给定机器的整个关注范围的颜色)，对于在照明光场内呈现给摄像机的一个给定颜色，有可能确保，在与本过程中的各步骤的变化所强加的限度相符的精度水平内，对图像加以再现。
[0030]以下各段将介绍系统100在薯片质量保证检验场合下的应用。但应该注意，以下说明仅仅是之前所述的系统100的替代实施例可实现的许多变化形式中的一个实例。系统100能够在适合通过数字图像分析来检验产品质量的任何领域或行业(例如，在最终产品的外观(颜色、形状或尺寸)是考量因素的场合)应用，包括但不限于食品加工、消费品、时装或汽车领域。
[0031]返回图4所示的方法，方法400从步骤402开始，在此，通过启动照明单元160，对扫描区域(即成像物体)进行照射。在步骤404，系统100在预先确定或选择的一组颜色中选择一个具有特定校准颜色的彩色瓷砖120。校准颜色可以是在电磁波谱的可见光范围内的任何波长/频率。在一个实施例中，系统100配有多块彩色瓷砖120，其数目范围可从两块一直到多达数千块。尽管较大的颜色范围可以使系统100更好地对全光谱进行校准，但操作者(或系统)可能会选择或预先选择在本应用场合中高度关注的少数几种颜色。参考颜色瓷砖120的预先选择可以根据被检产品的特定需求进行，或者以涵盖全部颜色光谱为目的进行预先选择。
[0032]在步骤406，所选的彩色瓷砖120被置于一个高架平台104上。彩色瓷砖120通过滑入狭槽112内或与之啮合，被置于高架平台104上。在步骤408，通过控制单元或由操作者手动操作，高架平台104被移入视场内。在步骤410，行扫描摄像机300获取对颜色校准瓷砖120的一个扫描，并将其发送至控制单元，后者接收扫描数据并将其存入存储器内。在步骤412，控制单元的处理器对行扫描摄像机300内的传感器所吸收的光的强度和颜色成分加以确定。
[0033]如图5A和5B所示，行扫描数据可以被可视化为一个二维曲线图，像素编号(沿线性像素阵列的位置)为X轴，光强度为y轴。行扫描数据可以被进一步分解为每个像素的单色成分(例如红、绿、蓝，即RGB成分)的强度水平。如前所述，在校准参考单元升至高于输送带102的位置时，会出现一个问题，因为即使是对同一物体进行扫描，在每个高度上被吸收或反射的光强度也会有差异。例如，图5A示出了在输送带102高度上对灰色瓷砖120进行的一次扫描的颜色成分强度分析；图58则示出了在高架平台104高度上进行的相同分析。显而易见，图5B中的强度要比图5A中的强度高得多，几乎达到了使光传感器饱和和达到极限的程度。当将校准数据与产品流的扫描信息进行比较时，这可能会导致误差。
[0034]由此，返回图4所示的一般方法，在一个实施例中，在控制单元确定颜色成分的强度后，在步骤414，系统100决定是否调整光源162。一个调整是提高或降低光源162的强度。在一个实施例中，如果测得的强度高于或低于一个预先确定的阈值，控制单元处理器会自动调整光源162的强度。在另一个实施例中，控制单元处理器向系统100的操作者发送一个提示(例如，通过显示设备)，以手动调整光源162。而在其他实施例中，系统100的操作者在没有来自控制单元的这样做的提示的情况下，根据扫描观察结果调整光源162的强度。在一些实施例中，414步还包括调整光源162的方向。从图5A和5B中可以看出，在扫描开始时(靠近像素O处)，强度曲线的值很低，随着扫描的继续而逐渐稳定。这种结果的出现可能源自于物体(在本例中为灰色瓷砖120)表面上的阴影或眩光，或者上文所述的“长面包”效应。在一些实施例中，由控制单元调整光源162的角度或方向，而在其他实施例中，则由系统100的操作者手动进行这些操作。在调整光源162(可能是调整强度、方向或两者均调整)之后，方法400会返回步骤410，获取一个新的校准行扫描。应该注意，414步为可选步骤，在一些实施例中，本方法可以从步骤412直接前进到归一化步骤416。事实上，在归一化步骤之后，任何特定的强度曲线的形状可能都不再重要。
[0035]在图4中的步骤414对光源进行可选的调整之后，在步骤416，控制单元的处理器对颜色成分强度曲线进行归一化。如图6A和6B所示，来自校准扫描的原始数据(图6A)被乘以一个比例因数(例如，RGB曲线的ymax)，以得出一组归一化曲线(图6B)，从而进行更为有效的比较。经归一化的RGB曲线基本为线性，这样就可以更容易地比较R、G和B成分的相对强度。此外，归一化图可以更容易地被想象为成像物体的吸收图线(与成像单元所获取的反射光的强度数据相反)。当与产品流的扫描进行比较时，由归一化步骤416提供的一个更为线性的曲线有助于更容易地检测出缺陷。
[0036]在归一化之后，在步骤418，系统100可以有选择地决定是否应对附加颜色进行校准。如果有更多颜色需要校准，方法400将返回步骤404。如果已经有足够数量的颜色被校准，方法400将前进到下一步。在步骤420，系统100将高架平台104移出行扫描摄像机300的视场(通过控制单元或由操作者手动进行)。由于每种颜色的校准顺序(例如，步骤404至420)可以短到仅几分之一秒，校准和再校准的进行可无需中断生产流程。确认或校准颜色的处理时间可能需要I分钟左右，而系统的运行在此时间内不会受到影响。如果在校准模式期间输送带102移动的速度没有快到使产品流量大到会影响质量控制的程度，则连续生产流程在校准中无需停止。
[0037]在退出校准模式时，系统100会进入缺陷检测模式。在步骤422，成像单元会获取输送带102表面上产品的一次行扫描。如同校准扫描一样，所采集的数据通过控制/数据线350被传送至控制单元，并被保存在控制单元存储器内。在步骤424，控制单元处理器会对缺陷检测扫描的颜色成分强度进行归一化。随后在步骤426，控制单元处理器决定是否继续扫描输送带102表面上的产品。如果426步的决定为肯定，则重复进行步骤422和424。如果426步的决定为否定，处理器将在步骤428对保存在存储器内的缺陷检测扫描进行累积。在一些实施例中，系统100将连续重复步骤422至426，同时将较早前获取的数据传输至控制单元存储器。
[0038]在步骤430，处理器确定所累积的扫描数据中是否存在缺陷。在一个实施例中，基于包含多种因素的算法，步骤430的缺陷被自动确定，所述的多种因素包括缺陷的颜色、形状或尺寸。并非所有可能有缺陷的像素均被同样对待，而是会对每一簇或每一组可能有缺陷的像素指定一个质量指数分值。在一些实施例中，该算法包括针对每种类型的缺陷而给出的一组质量指数分值的阈值水平。例如，在一个给定薯片上的一组300个橙色像素可能会像一组10个黑色像素那样被视为缺陷。由此，黑色缺陷的阈值水平可能为最多15个像素，而橙色缺陷的阈值可能为500个像素。这一点不同于现有技术中的一些质量控制方法，在现有技术中的方法中，出现的任何一个缺陷(或表征缺陷的像素)都被同等对待。阈值根据特定应用的需要进行选择。算法被保存在控制单元存储器内，在步骤432，处理器调用所保存的算法，以确定缺陷尺寸是否高于相关的阈值。如果缺陷尺寸高于相关的阈值，系统100将向筛选器发送一个信号，以筛选出可能有缺陷的产品，进行进一步检验。如果不是，方法400将进行后续步骤。在步骤434步，系统100确定是否继续扫描输送带102表面上的产品流。如果决定为肯定，方法400将返回步骤422，检测模式将继续。
[0039]应该注意，来自成像单元的数据可能会受到环境或条件的细微变化的影响。例如，即使行扫描摄像机300