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印染行业是浙江省的主要产业,产品质量直接关系到该行业在国际竞争中的地位。颜色是印染产品最主要的质量指标,颜色质量的控制离不开色差检测设备。目前国内关于色差检测的设备主要都是基于PC机,通过运用PC机强大的数据处理能力实现色差检测算法,但其所占用的空间也比较大,成本相对来说也比较高,而针对图像处理的专业DSP具有强大的数据处理能力,同时其体积也比较小,相对于PC机具有很高的性价比。色差检测领域的关键技术为光照校正技术以及色差评价技术,光照校正技术主要为解决不同光照条件下的色差评价问题和同种光源下是不均匀光照的色差评价问题,色差评价主要是为了将颜色特征信息与评价指标之间建立沟通的模型,从而依照颜色特征信息作出合理的判断,以便于输出相应的动作。本文基于机器视觉的角度,采用DSP芯片实现色差检测系统的小型化和便捷化。首先是构建基于DSP的图像采集系统,继而运用DSP对采集到的图像进行图像预处理、光照校正和色差评价,而相应的算法的开发都是在PC机上运用Matlab仿真优化,并最终将相应的算法适当的移植到DSP形成系统。对于图像的预处理,本文提出自适应的高斯滤波器,通过实验后的信噪比对比可以看出该滤波器具有更好的滤波效果;对于光照校正算法,本文提出了基于同一光源下的光照均匀性的校正算法和不同光源之间的校正算法,光照均匀性的算法采用基于亮度下的校正算法,校正的效果通过实验可以看出更符合人眼的视觉效果,不同光源之间的校正算法主要是采用基于最小支持向量机算法和灰色理论算法的组合算法,通过比较计算前后的色差可以得出该算法的校正效果的有效性,通过与SSR和BP_Adaboost的对比可得出该算法的优越性。对于色差评价算法,本文主要采用的是最小支持向量机的算法,评价算法主要是从颜色的均匀性和一致性两个方面着手,通过以CIEDE2000色差公式为参考,对CIELAB色差计算公式进行改进和优化,从而获得在保证准确性的前提下的简化色差公式,通过与标准的视觉等级相比,表明本文的色差评价算法具有较好的评价效果。