请听题：以下三幅图分别是什么颜色?

　　A: 橙色、绿色、蓝色;

　　B: 深一点的橙色、青色、紫色;

　　C: 橙色偏一点棕、青色偏一点绿、蓝色偏一点紫。

　　似乎没有人能准确说出这三个是什么颜色……

　　咳咳，其实小编也不知道这三个颜色的准确说法，没准美术学院的教授能叫得出来吧!

　　其实识别颜色是一个严谨的科学问题，下面让小编先给各位科普一下：“色光三原色”

　　发现光的色散奥妙之后，牛顿开始推论：既然白光能被分解及合成，那么这七种色光是否也可以被分解或合成呢?于是，纷繁的实验和不停的计算充斥着他日后的生活。

　　一段时间后，牛顿通过计算，得出了一个结论：七种色光中只有红、绿、蓝三种色光无法被分解，于是也就谈不到合成了。而其他四种色光均可由这三种色光以不同比例相合而成。于是红(R)、绿(G)、蓝(B)则被称为“三原色光”或“色光三原色”(注意，这有别于我们熟知的三原色“品红、黄、青”)。牛顿通过计算得出上述结论后，未能完成实验，便与世长辞。牛顿死后的若干时日之后，他的学生们终于完成了他未完成的实验，配以牛顿生前的计算，从而使光学色彩论正式亮相。

　　于是多年后在咱们的Windows 系统里就有了个画图工具，在画图工具里我们就可以依靠红、绿、蓝三原色(各0~255)的配比来合成出各种颜色。

　　牛顿发现的“色光三原色”和我们今天的主题有什么关系呢?这里请出今天的主角——邦纳 iVu Color图像传感器。

　　作为邦纳视觉产品线的新秀，iVu Color当然有与众不同的独门武功。牛顿的发现能够将红、绿、蓝三原色合成为任意一种色光，iVu Color则可以将任意一种色光分解成红、绿、蓝三原色。

　　通常彩色相机的功能是用来识别画面中有没有一种或几种颜色，或者判断是不是某种颜色，颜色的面积有多少。当你给出任意一个颜色却不会告诉你这是什么颜色。恰好有的视觉应用就要相机告诉你“这是什么颜色”，并且做颜色的分选或者监控色彩的变化。

　　下面这个应用可以诠释iVu Color的这项功能。

　　这是纱轴，使用过的旧纱轴，我们编上号一遍做检测结果的对应。可以看到这里有几根纱轴的颜色比较接近，那能够可靠区分出它们的颜色吗?

　　使用iVu Color中的 Average Color工具对其进行分析，我们就可以得到相机分解出的这种颜色的红(R)、绿(G)、蓝(B)灰度值，以及亮度。这个颜色的RGB灰度为：R=69、G=157、B=134。

　　这张表格罗列了9根纱轴的分析数据。可以看到，感官上差异不大的颜色有着迥然不同的RGB值。当这些数据发送给上位机或PLC，就可以根据每种颜色设定的阈值范围对不同颜色的纱轴进行分选。

　　而这项应用的设置却又极为简单，只需要画好检测区域(ROI)选择需要的色彩分析算法，是通过红(R)、绿(G)、蓝(B)还是通过色调(H)、饱和度(S)、亮度(I)分析。除此之外就没有别的参数需要设置了。够简单了吧!这识别颜色的独门本领是不是比美院教授更厉害!

　　同样的原理还可以用于如涂料配色监控等其他类似场合。