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用于染色的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)配色算法

來源:印染在線 發(fā)布時間:2012年04月12日

計算機(jī)配色CCM(ComputerColorMatching)技術(shù)是采用現(xiàn)代色度學(xué)理論和計算機(jī)技術(shù),通過光學(xué)儀器獲取色樣本的光學(xué)信息,由計算機(jī)給出最佳染色配方的一種新技術(shù).傳統(tǒng)配色的基本光學(xué)原理是Kubelka—Munk理論(P.Kubelka等,1937)tI,即光線在不透明介質(zhì)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(xué)特性能夠獨(dú)立地帶進(jìn)有幾種色料拼合的結(jié)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(chǔ)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(gòu)成廣義上的四維刺激矢量,使標(biāo)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(xué)的王樂新(1998年)同提出了平均色差計算機(jī)配色.針對全光譜配色在實(shí)踐中遇到的問題,CCM研究人員提出了多種改進(jìn)方法,如2003年西安工程科技學(xué)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(yīng)的K/S值.中國科學(xué)院長春光機(jī)所應(yīng)用光學(xué)國家重點(diǎn)試驗(yàn)室也提出了使用全光譜色差型權(quán)重因子計算機(jī)配色(1998年)7J及靈敏波段法對計算機(jī)配色提出了改進(jìn)(1999年1.圈上述方法對于色樣匹配的光學(xué)原理值得我們借鑒,但是國內(nèi)當(dāng)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(zhì)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(chǔ)數(shù)據(jù),重新構(gòu)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(chǔ)的計算機(jī)配色系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜.這些原因也就制約了國內(nèi)計算機(jī)配色的應(yīng)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(luò)的配色算法.

1   基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配色算法的研究

BP(BackPropagation)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).BP網(wǎng)絡(luò)是通過指導(dǎo)性學(xué)習(xí)(樣本學(xué)習(xí)1進(jìn)行訓(xùn)練,通過改變連接方式和連接權(quán)重進(jìn)行學(xué)習(xí)記憶和認(rèn)識(馮天瑾,1994).[91配色過程存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,通過簡單的數(shù)學(xué)公式又很難描述.而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決非線性問題簡單有效,這一點(diǎn)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普遍應(yīng)用可以看出.

利用BP的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)特性,應(yīng)用于計算機(jī)測配色領(lǐng)域,可以減少重復(fù)建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的工作量,避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算,提高了容錯能力,達(dá)到精確配色的目的.1999年,劉芳等將BP網(wǎng)絡(luò)用于油漆的計算機(jī)配色.f~20O0年左右,蘇曉紅等也使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了顯示與打印空間的彩色匹配問題.…J神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測配色領(lǐng)域的這些應(yīng)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(luò)應(yīng)用于染色的計算機(jī)配色中,需要針對不同色系列、不同織物分別對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,即采用分類學(xué)習(xí),從而使配色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在不同的工藝條件下都能實(shí)現(xiàn)精確的配色.試驗(yàn)中采用最常用的活性染料進(jìn)行小樣染色、樣質(zhì)地為純棉針織坯布.繼而對染色的小樣進(jìn)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(shí)際染色數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練.

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