浅谈三刺激值匹配法在计算机配色中的应用

当一束光投射到不透明纺织品表面时，除少数表面反射外，大部分光线进入纤维内部，发生吸收和散射，光的吸收主要是染料所致，不同的染料选择吸收的光谱不同，导致纺织品形成各种颜色。同时染料数量越多，吸收的越强烈，反射出来的光越少，可见在染料浓     

针织摇粒绒计算机测配色准确性研究

介绍了计算机测配色系统在生产实践中的作用,阐述了计算机测配色基础数据库的建立,结合染厂化验室,测试并分析了不同染料用量下,涤纶正包毛圈和涤纶单面摇粒绒剪毛布的颜色色差对比,以确定基础数据库测色布样。将建立基础数据库的测色布样作为标样,确定了摇粒绒仿样所用布种。结果表明,以涤纶正包毛圈布作为摇粒绒计算机测配色基础色样,以与建立基础数据库相同布种的涤纶单面摇粒绒剪毛布作为仿样坯布,使计算机测配色与人工修色有效结合,有效减少打样修色次数,提高化验室打样效率,可实现客户来样的准交、快交。     

荧光染料的计算机测配色的研究

荧光染料有特殊的光学性能,使得通常的配色软件不能直接用于荧光染料.通过对上染织物的荧光染料的光学特征的研究,将James S.Bonham的方法用于仅含一种荧光染料没有其它染料影响的织物的配色中,得到了很好的效果.     

专色油墨的三刺激值配色理论与方法

计算机配色是专色油墨配色的发展方向，本文介绍了基于Kubelka-munk理论的单常数配色和双常数配色的理论，并介绍了用计算机配色软件对专色油墨进行配色的方法与过程。     

计算机在测配色系统中的应用

计算机在测配色系统中的应用北京清河毛纺厂王文锁一、测配色为什么要用计算机一般说来，人与人之间，由于视力视觉的不同，对颜色的认识和判断有很大的差异，即便是同一个人，也会因受天气条件的影响如早中晚、阴雨晴等而对同一颜色有不同的判断结果。而今，随着颜色科学...     

阳离子可染改性涤纶针织物计算机测配色研究

采用德国Sedo-Treepoint全流程生产工艺管理系统研究了阳离子可染改性涤纶针织物的计算机配色,介绍了基础数据库建立时误差的修正方法及注意事项,并在企业配色中进行了应用。结果表明,由计算机测色并计算配色处方,在试样与标样色差△E不大于0.7的要求下,试样1版通过率接近30%,经过1次计算机修色后约80%的试样可以在两版内通过,其效率比传统人工配色提高一倍以上。     

计算机测色-配色系统的应用(三)

六、应用计算机配色系统应注意的几个方面 1.加工条件的标准化建立试验室与车间的联系,使试验室的打样设备及其他条件尽量模拟大生产的加工条件。如果试验室条件虽然准确,但不能反映大生产的加工条件,那么配色系统所提供     

计算机测配色的历史与现状

介绍了计算机测配色的历史。并就以后的发展方向提出了自己的看法，指出计算机测配色有待研究的领域还十分广泛。     

计算机测配色的历史与现状

介绍了计算机测配色的历史。并就以后的发展方向提出了自己的看法，指出计算机测配色有待研究的领域还十分广泛。     

计算机在测配色系统中的应用

阐述了计算机电子配色原理及相应的测配色条件、设置和程序等;对所选用的美国CE7000测色光谱光度计及与其配套时沈阳化工研究院的测配色软件系统进行的测配色试验;同时就用此系统鉴定和判断进厂染料的质量进行了论述.     

计算机配色方法的研究

用一组活性染料对纯棉织物染色,建立了染色用基础数据库.研制了配色程序,采用三次B样条拟和曲线求某一浓度下所对应单位浓度K/S值.运行所研制程序,所得结果准确稳定,对于任意染制标样,通过测色及配色计算,可得到色差在一定范围内的配方.     

神经网络在计算机配色中的应用

研究神经网络应用于染色的计算机配色算法，分析了现有BP网络配色模型的不足，提出了使用有弹回的BP算法，以改进现有配色模型的方法，并进行了仿真试验。从仿真结果看，改进后的配色模型无论在收敛速度还是配色精度方面都有了较大的提高。     

用于染色的神经网络计算机配色算法

分析了现有染色配色理论的现状,提出了基于神经网络的计算机配色算法,并进行了仿真试验.从仿真过程和结果看,BP网络具有学习能力,对于更新的工艺环境、新的染料系列、新的配方数据可以随时重新训练配色系统,从而实现配色系统的自动调整;还可以改变输入节点和输出节点数目,适应不同采样设备获取的色信息.简化了配色的算法,简化了基础数据的建立,有效减小了配方的色差.     

色纺纱的计算机配色研究进展

针对色纺纱配色原理复杂,难以对其进行颜色预测和配色的问题,归纳分析了几种可用于色纺纱计算机配色的预测模型在应用方面的特点。结果发现：Stearns-Noechel 模型、Kubelka-Munk 理论、BP 神经模型的计算精度较理想,Friele 模型精度较低;Stearns-Noechel 模型和Friele 模型需求解未知参数且参数对预测精度影响较大,Kubelka-Munk 理论与理想条件仍有差距且计算烦琐,BP 神经网络需要大量训练样本加强泛化能力。最后指出：色纺纱的配色应在继续提高传统配色模型精度的同时,改进求解配色模型中的未知参数,寻求新型配色模型;同时应注重企业个性化的参数设定,以及通过原液着色纤维的标准化,简化配色中的复杂计算,提高色纺纱的计算机配色技术水平。     

Predicting the color index of acrylic fiber using fuzzy-genetic approach

Various methods can be utilized in manufacturing acrylic fibers; one of them is the dry spinning process. There are many parameters in this method and the relations between them are nonlinear, since the complexity of the process is high. In this study, to predict the behavior of the dry spinning process different parameters such as temperature for various sections, time, and material properties were measured. The color index of the manufactured fibers was considered as a quality index. Using statistical methods, the parameters that affect the color index the most were determined. In the next step, in order to reduce effects of noise and complexity of the patterns, the collected data were clustered into subpopulations through Kohonen neural network. Then, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was used to predict the color index. In order to achieving ANFIS with the highest accuracy, genetic algorithm was employed to determine ANFIS parameters. Moreover, obtained results from ANFIS were compared with the linear regression model and it was found that ANFIS can predict the color index with higher accuracy using clustering.     

涤棉混纺织物电脑配色的应用

为了解决涤棉混纺织物染色中染料会对另一纤维产生沾色,从而造成配色精度下降的问题,采用纯棉和考虑棉沾色的纯涤纶单色基础数据进行了涤棉织物分散/活性二浴法染色的配色实验。结果表明,该方法对单拼色和双拼色试样的配色精度较高,预告处方与实际用量相近,修色后色差较小;应用于三拼色试样时配色精度稍低。此外,对影响配色精度的因素作了分析,该配色方法可应用于涤棉混纺织物的配色。     

计算机测色配色技术在皮革工业中的应用探讨

详细论述了颜色科学及配色理论 ,介绍了目前计算机技术在颜色测色配色方面的应用 ,着重阐述了现代颜色测量仪器与计算机技术相结合的计算机测色配色技术理论及其在皮革工业中的应用。并结合皮革生产特点 ,对其在皮革工业中应用的局限性及其解决办法进行了探讨     

微波干燥对辣椒三刺激值的影响

辣椒是人们日常生活中常用的调味品,并且具有保健功效.不同干燥条件对辣椒色泽的影响不同.色泽是食品品质的重要鉴定指标之一.测定微波干燥过程中辣椒的CIE三刺激值,以此为依据建立相应的模型,为预测和控制辣椒色泽变化提供依据.结果表明,X值是三刺激值中的最佳指标.     

计算机测配色在印染小样系统中的应用

探讨了计算机测配色技术在印染小样系统中的应用。简要介绍了测配色的基本原理、染料基础数据库建立、配方数据管理、智能配色等内容,并对影响测配色精度的问题进行分析和讨论。试验结果表明,该系统在保证测配色准确性的基础上,减少了循环校配色的次数,降低了生产成本。