計算機配色CCM(ComputerColorMatching)技術是采用現(xiàn)代色度學理論和計算機技術，通過光學儀器獲取色樣本的光學信息，由計算機給出最佳染色配方的一種新技術．傳統(tǒng)配色的基本光學原理是Kubelka—Munk理論(P．Kubelka等，1937)tI，即光線在不透明介質中被吸收和散射的理論．美國的Park和Steams(RHPark．EISteams，1994)[z]提出了色料混合公式，即各種色料的光學特性能夠獨立地帶進有幾種色料拼合的結果中去．基于Kubelka—Munk理論的2種常見配色方法(董振禮，1996)t。1：三刺激值配色和全光譜f反射光譜)配色．在三刺激值配色方法的基礎上，陳尊田等(1998年)提出“四刺激值”配色方法，即以施照態(tài)光源下的三刺激值、y、與施照態(tài)A光源下的刺激，)構成廣義上的四維刺激矢量，使標樣5與配色配方在四刺激值上相等．同期黑龍江巴以農(nóng)業(yè)大學的王樂新(1998年)同提出了平均色差計算機配色．針對全光譜配色在實踐中遇到的問題，CCM研究人員提出了多種改進方法，如2003年西安工程科技學院常薇、趙振河提出，在配色計算過程中的迭代算法中，采用3次B樣條擬合來修正曲線[61，即對于任一染料采用了3次B樣條擬合曲線來求某一濃度所對應的K／S值．中國科學院長春光機所應用光學國家重點試驗室也提出了使用全光譜色差型權重因子計算機配色(1998年)7J及靈敏波段法對計算機配色提出了改進(1999年1．圈上述方法對于色樣匹配的光學原理值得我們借鑒，但是國內(nèi)當前印染行業(yè)的現(xiàn)狀是多品種、小批量、快交貨，染料的數(shù)目種類繁多．國產(chǎn)染料質量不穩(wěn)定，國外染料價格高．要針對不同的客戶需求采用不同的染料系列，利用傳統(tǒng)的配色方法就需要多次重新獲取基礎數(shù)據(jù)，重新構建色料模型，這樣的工作幾乎要更改配色系統(tǒng)的程序算法核心，因此，要在以傳統(tǒng)配色理論為基礎的計算機配色系統(tǒng)中實現(xiàn)比較復雜．這些原因也就制約了國內(nèi)計算機配色的應用和真正發(fā)揮效益．針對這樣的現(xiàn)狀，本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的配色算法．
1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡配色算法的研究
BP(BackPropagation)網(wǎng)絡是目前應用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡．BP網(wǎng)絡是通過指導性學習(樣本學習1進行訓練，通過改變連接方式和連接權重進行學習記憶和認識(馮天瑾，1994)．[91配色過程存在復雜的非線性關系，通過簡單的數(shù)學公式又很難描述．而神經(jīng)網(wǎng)絡解決非線性問題簡單有效，這一點從神經(jīng)網(wǎng)絡的普遍應用可以看出．
利用BP的自適應和學習特性，應用于計算機測配色領域，可以減少重復建立基礎數(shù)據(jù)的工作量，避免了復雜的數(shù)學運算，提高了容錯能力，達到精確配色的目的．1999年，劉芳等將BP網(wǎng)絡用于油漆的計算機配色．f~20O0年左右，蘇曉紅等也使用神經(jīng)網(wǎng)絡解決了顯示與打印空間的彩色匹配問題．…J神經(jīng)網(wǎng)絡在測配色領域的這些應用也給我們提供了成功的借鑒．為了有效地將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于染色的計算機配色中，需要針對不同色系列、不同織物分別對BP網(wǎng)絡進行訓練，即采用分類學習，從而使配色神經(jīng)網(wǎng)絡模型在不同的工藝條件下都能實現(xiàn)精確的配色．試驗中采用最常用的活性染料進行小樣染色、樣質地為純棉針織坯布．繼而對染色的小樣進行顏色信息的分析與提取，獲得了小樣的三刺激值數(shù)據(jù)，然后用這些實際染色數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行訓練．
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