色纺纱配色算法改进及计算机测配色系统开发

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中文摘要：对于纺织产品，首先映入眼帘的便是色彩，同时色彩也最具有感染力，因此具有色泽柔和以及独特层次感风格的色纺纱，深得广大消费者的喜爱。另一方面，为了顺应当今时代的主流，色纺纱的环保性决定了其美好的发展前景。但至今为止，色纺纱的生产仍存在着配色难的问题，绝大部分企业依旧采用人工经验配色，此方法不仅受配色人员心里因素的影响，还有配色工序繁琐、效率低、成本高等问题。针对这些难题，本文以三种不同的配色模型和建立色纺纱数据库为基础，开发出一套适用于色纺纱的计算机测配色系统。首先，针对麻灰纱，开展对BP神经网络模型的研究，建立了一个三层配色结构模型。以标准样品的三刺激值作为输入层进行训练，网络训练结果较好。之后选择另外5组样品进行验证，拟合色差全部小于1，说明此模型可应用到色纺纱计算机测配色系统中对麻灰纱的配色。第二，以Friele模型为基础，根据前人研究的确定未知参数的方法，纺制100组不同混色比的标准样，来确定一个最优固定参数，再随机选择14组样品进行验证，得到平均拟合色差大于1，配色结果不够理想。因此笔者在未知参数的确定方法上进行改进，选择同样14组样品计算，将参数Q在[01]区间赋值迭代，选择最优参数，计算拟合配方的平均色差为0.399，说明改进后配色精确度得到很大提高，同时还可免除前期大量的实验，但仍存在色差大于1的样品。因此在此基础上，根据人眼的视觉特性，分别对31个不同波长下的反射率赋予不同权值系数，选择36组样品（包括之前的14组样品）进行配色计算。得到平均拟合色差仅为0.2626，且全部拟合色差都在1以内，说明配色结果非常好。第三，针对Stearns-Noechel模型研究的同时，提出了一个新评价标准，即配方相对偏差，可以直接体现拟合配方与真实配方的接近程度。之后在前人研究的基础上，尝试改变未知参数的选择标准，由选择色差最小改为选择反射率偏差最小时对应的参数M进行计算配方，计算结果为拟合色差全部小于1，且配方相对偏差减小，说明改进结果较好。最后本课题选择Datacolor公司生产的SF600测色仪作为配色系统开发的硬件支持，在以上改进的三种算法基础上建立智能配色模块，将本课题研究中的实验数据采用SQL Sever建立色纺纱数据库模块，利用MATLAB设计可视化配色程序界面，并连接SQL Sever完成色纺纱计算机测配色系统的开发。采用本课题研发的计算机测配色系统软件，可根据色纺纱的反射率光谱曲线对混色纱线的各组分有色纤维配方比例进行预报，提高配色效率，减少配色成本。

作者：

程璐

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关键词：

色纺纱计算机测配色系统软件开发配色结构模型 BP神经网络 Friele模型 Stearns-Noechel模型

授予学位：

硕士

学科专业：

纺织工程

导师：

马崇启；高雨田

学位年度：

2018

学位授予单位：

天津工业大学

语种：

中文

中图分类号：