数码测色法在织物颜色评价中的应用

针对近年来新出现的基于数码拍摄的颜色测试技术,考察了数码测色法中具有代表性的Digieye数码测色系统的颜色色域问题。为研究其对不同类型纺织面料颜色评价的适用性,选取Pantone TPX纸质色卡、染色织物和交织混色织物作为测试比较对象,以Datacolor SF600分光光度测色系统作为测试对比仪器,分别对3种类型的18个色样进行了颜色测试。研究发现：校准后的Datacolor SF600分光光度测色系统和Digieye数码测色系统用于纸质色卡颜色测试时,能够获得较为一致的颜色评价(ΔE*00=0.79);但当它们用于非平整表面染色织物的颜色评价时,会出现一定的颜色差异(ΔE*00=2.19);用于交织混色织物的颜色评价时,色彩差异将更大(ΔE*00=3.25);通过视觉评判分析可知,Digieye数码测色系统虽然存在一定的色域缺陷,但其更符合视觉观察结果。。     

数码六色经提花织物的设计原理与方法

六色经提花织物是传统多色经提花织物的典型品种之一.文章以数码设计技术为基础,根据重经、双层组织的设计原理和色织物色彩的空间混合原理,将六色经提花织物的组织结构设计分解为表组织、里组织和接结组织三部分,并将表组织的色彩设计分解为色相、明度和彩度三部分,为多色经提花织物的色彩变化和组织结构变化创造了条件.     

坚持创新探求展——《丝绸》创刊55周年办刊总结暨2010年载文分析

经过55年的风风雨雨, 《丝绸》坚持创新、不断发展,如今已成长为集科技知识性、生产实用性和可读性于一体的刊物,这离不开全体丝绸人的同甘共苦,以及持之以恒的创新精神.通过对55年《丝绸》的办刊分析,旨在客观地评价成绩、总结经验,为广大读者、作者、编者提供参考资料,继续为促进行业科技进步和推动学科的发展做出贡献.     

科技文化与产业创新论坛暨《丝绸》创刊55周年庆祝会暨“金富春杯”第二届《丝绸》论文颁奖会在杭举行

11月30日,科技文化与产业创新论坛暨《丝绸》创刊55周年庆祝活动在杭州玉皇山庄隆重举行,本次活动得到了金富春集团有限公司、浙江凯喜雅国际股份有限公司、杭州纺织机械有限公司、杭州华丝夏莎纺织科技有限公司、湖州茜儿服饰有限公司的大力支持。中国纺织工业联合会副会长杨纪朝,中国丝绸协会会长、恒天集团     

坚持创新 探求发展——《丝绸》创刊55周年办刊总结暨2010年载文分析

经过55年的风风雨雨,《丝绸》坚持创新、不断发展,如今已成长为集科技知识性、生产实用性和可读性于一体的刊物,这离不开全体丝绸人的同甘共苦,以及持之以恒的创新精神。通过对55年《丝绸》的办刊分析,旨在客观地评价成绩、总结经验,为广大读者、作者、编者提供参考资料,继续为促进行业科技进步和推动学科的发展做出贡献。     

丝绸产品碳足迹核算的关键问题讨论

为准确核算丝绸产品的碳足迹,本文对核算边界、核算数据、温室气体去除、研究结果计算等关键问题进行了分析讨论。研究结果表明：选择“摇篮到大门”或“大门到大门”作为丝绸产品碳足迹的核算边界具有较好的可操作性;确定核算边界内的关键温室气体排放源,必要时选择适用的数据分配方法并保持核算边界内分配方法的一致性,可提高核算数据的质量;蚕丝生物碳的温室气体去除量可在丝绸产品碳足迹核算结果报告时单独说明;丝绸企业的碳中和行动可纳入丝绸产品的碳足迹核算结果;核算边界一致和排放因子数据一致是不同丝绸产品碳足迹计算结果可比的两个关键前提。     

数码多色经提花织物设计的色彩模型

电子提花技术和计算机辅助设计技术的发展与应用,使提花织物设计进入数码设计时代。多色经提花织物是提花织物的典型品种之一,文章结合计算机色彩原理,对数码多色经提花织物的设计进行深入分析,并提出可行的色彩模型,规范其色彩设计。     

纺织产品生命周期评价系统与数据库分析

产品生命周期评价系统和数据库为高效、准确开展产品生命周期评价提供数据处理、结果量化和评价支撑。本文对纺织产品生命周期评价研究文献中应用的生命周期评价系统与数据库系统界面、数据库和影响评价模型数量、特征化因子、归一化因子、权重因子等进行了系统分析。结果表明：Simapro系统和Gabi系统是纺织产品生命周期评价案例使用最多的系统，总占比为53.77%;Ecoinvent数据库和Gabi数据库是纺织产品生命周期评价案例使用最多的数据库，总占比为79.24%;Simapro系统和Gabi系统内置数据库有相同种类但数值不同的特征化因子、归一化因子、权重因子，导致使用两个系统针对同一纺织产品的生命周期评价结果存在差异；综合考虑污染物排放渠道和区域内生产规模、科技水平、经济状况、环保政策等因素，构建具有国家、区域、时间性质的纺织产品LCA数据库可以提高评价结果的完整性和准确性。     

基于先验知识的纺织论文关键词自动抽取系统研究

为解决文章关键词数量过少、词义泛化、选词生僻、一义多词等问题,在搜集整理大量纺织领域论文和专业名词的基础上,遵循“避免泛化词”和“作者习惯”的原则,提出一种基于先验知识的论文关键词抽取新算法。首先统计候选关键词在概要库和关键词集中的出现频次,计算其先验概率;再借鉴“影响因子百分位”的思想,计算每个候选关键词的词频百分位,得到候选关键词的排序指标用于关键词抽取系统的排序推荐。经测试,该算法平均准确率（F1值）是无监督关键词抽取算法TextRank的1.7倍,并高于计算机领域同类型的半监督主流算法,证明了先验知识用于关键词排序推荐的有效性。     

BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色

为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行对比。结果表明：采用BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的配色方法比其他2种传统优化方法在颜色预测精确度上都有提高。在99个羊毛混色纱试验样本中,BP神经网络优化方法得到的平均色差最小,为1.177 3,其中色差小于1的样本占54%,结合颜色特征采用BP神经网络优化的Stearns-Noechel模型参数具有较好的效果,对羊毛色纺纱的颜色预测精确度有较大的提高。