（纺织化学与染整工程专业论文）毛条混色的配色模型研究及其配色软件的开发.pdf

浙江理l ：大学硕十学何论文 摘要 将已染色的单色纤维按一定质量比混合来获得所需要的颜色，是纺织企业尤其是毛纺 企业经常采用的一种生产方式。但是有色纤维混色时会出现非均一的颜色效果，使得仪器 评价与目测评价存在差异，目前尚未有理想的预测混色织物颜色的光学模型，更没有相关 的计算机辅助配色软件。因此，工厂主要依靠经验和反复试纺来配色，生产周期长、生产 效率低，难以适应“小批量、多品种、快交货 的市场需求。针对以上问题，本论文开展 了毛条混色织物的均一色宽容度研究，基于实验数据的颜色预测模型及其配色算法研究和 计算机配色软件的开发。 首先，提出了毛条混色织物配色效果预控制方法。通过人眼对混色织物的混色效果判 别实验来确定毛条混色织物的均一色宽容度阈值，得出判断素色效果的标准为：色差 a e c m c ( 2 ：i ) 8 0 。依此标准指导配色人员选择能实现与目标效果一致的单色来配色，能有 效确保配色效果与目标效果的一致性。 然后，研究了s t e a r n s n o e c h e l 模型和f r i e l e 模型在有色毛条及其混纺混色织物颜色预 测上的适用性。通过运用数理统计分析，发现了s t e a m s - n o e c h e l 模型存在的缺陷及参数b 与波长的关系，提出了修正预测公式，并与原公式进行了对比，修正后的公式在线性关系 和匹配精度方面都有了不同程度的提高，能更好地运用于毛条混色织物的颜色预测：通过 基于实验数据的最小匹配色差求得了适用于毛条混色的f r i e l e 模型的参数，得到了适用于 毛条混色织物颜色预测的修正f r i e l e 模型；采用统计描述和光谱比较方法，对比分析了修 正的s t e a m s - n o e c h e l 模型和修正的f r i e l e 模型分别在毛条及其混纺混色织物上的适用性， 结果表明修正后的s t e a m s - n o e c h e l 模型更适用于毛条及其混纺混色织物的颜色预测。 最后，在修正模型的基础上，将最, b - - - 乘法分别运用于三刺激值的配色和全光谱配色， 实现了基于修正模型的毛条混色织物的配色算法，采用v i s u a lc + + 6 0 语言及矩阵模板类 m a t r i x 成功开发了毛条混色织物配色软件。通过对4 2 个毛条混色样品和4 2 个天丝与毛 条混纺混色样品的计算机配色，结果显示毛条混色平均预测色差为0 7 2 1 ；天丝与毛条混 纺混色样品平均预测色差为0 7 6 9 ，配色效果与目标效果的一致率达到了9 5 1 2 ，从而验 证了该软件的应用可行性，达到了预期的配色要求。 因此，本学位论文的研究工作对混色纺织品配色理论的发展有促进作用，对实际生 产也有一定的指导意义。 关键词：毛条，混色，配色，模型，修正，算法，计算机 l 浙江理t 大学硕十学能论文 r e s e a r c ho nt h ec o l o r - m a t c hm o d e lo fp r e - c o l o r e dw o o lt o pb l e n d sa n dt h e d e v e l o p m e n t o fi t sc o l o r - m a t c hs o f t w a r e a b s t r a c t i ti saw a yt h a tb l e n dp r e - c o l o r e df i b e r si ns u i t a b l ep r o p o r t i o n st om a t c hat a r g e tc o l o ri s w i d e l yu s e di nt e x t i l ei n d u s t r i a le s p e c i a l l yw o o l e nm i l l s b u ti ts o m e t i m e sc o m e so u tn o n s o l i d a p p e a r a n c ea n dm a k e st h ea p p e a r a n c ed i f f e r e n c eb e t w e e nt h es t a n d a r da n dt h em a t c h i n a d d i t i o n ，t h e r eh a v e n ti d e a lm o d e la n dc o m p u t e ra i d ss o f t w a r et op r e d i c tt h ec o l o ro ff i b e r b l e n d s u n d e rt h i sc i r c u m s t a n c e ，w o r k e r si nf a c t o r i e so n l yd e p e n do ne x p e r i e n c e sa n dt r ym a n y t i m e st om a t c hc o l o r , w h i c hi sd i f f i c u l tt oa d a p tt ot h em a r k e tr e q u i r e so fs m a l lb a t c h , m u l t i v a r i e t i e sa n df a s td e l i v e r yb e c a u s eo ft h e i rl o n gc y c l et i m e sa n dl o w p r o d u c t i v i t y i nv i e w o ft h ea b o v ep r o b l e m s ，t h eh o m o g e n e o u sc o l o rt o l e r a n c ei nf a b r i co fp r e c o l o r e dt o pb l e n d s ，t h e p r e d i c tm o d e l sb a s e do ne x p e r i m e n td a t aa r es t u d i e di nt h i sp a p e ra n dr e l a t e ds o f t w a r ei sa l s o d e v e l o p e d a tf i r s t ，aw a yt op r e - c o n t r o lt h ee f f e c to f b l e n d sf a b r i c sa p p e a r a n c ei ss t u d i e d a c c o r d i n g t od i s c r i m i n a t i o na p p e a r a n c eo fw o o lt o pb l e n d sf a b r i ct h o u g hh u m a n e y e s ，c r i t e r i af o r 。j u d g e h o m o g e n e o u sc o l o ri so b t a i n e d ，t h a ti sz ! k e c m c ( 2 ：1 匹8 0 c o l o r i m e t r i cm a t c hw i l lh a v eag o o d m e e tw i t hv i s u a lm a t c hw h e nc h o o s i n gb a s i cp r e - c o l o r e df i b e r su n d e rt h eg u i d eo fa b o v e c r i t e r i a i nt h es e c o n d ，t w oc o l o rf o r m u l a sf o rm a t c h i n gb l e n d so fp r e c o l o r e dw o o lt o pb a s i n go n s t e a m s n o e c h e lm o d e la n df r i e l em o d e la r es t u d i e d t h r o u g hs t a t i s t i c a la n a l y s i so ft h ec o n s t a n t d e f i n e db ys t e a m sa n dn o e c h e l ，i tp o i n t so u tt h es t e a m s n o e c h e lf o r m u l a sd r a w b a c k sa n d e s t a b l i s h e st h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nm o d e lp a r a m e t e r sa n dt h ew a v e l e n g t h t h e no b t a i n st h e m o d i f i e df o r m u l a a f t e rc o m p a r e dw i t ht h eo l df o r m u l a , t h er e s u l t ss h o wt h a tt h en e wm o d e l n o to n l yi m p r o v et h ep r e d i c t i o na c c u r a c y , b u ta l s oh a v eg o o dl i n e a rc o r r e l a t i o na n dc a nr u n s w e l li np r e d i c t i n gt h ec o l o ro fw o o lt o pb l e n d s t h ep a r a m e t e ro ff r i e l em o d e li so p t i m i z e df o r p r e c o l o r e dw o o lt o pb l e n d s w 曲t h eh e l po fd e s c r i p t i v es t a t i s t i c a lt o o l s ，t h ec o l o rd i f f e r e n c e s r e s u l tf r o mt h ep r e d i c t i n go ft h et w om o d i f i e dm o d e la r ec o m p a r e dw i t he a c ho t h e r , t h er e s u l t s h o w st h a tn om a t t e rw o o l t o pb l e n d s o rd i f f e r e n tk i n d sf i b e rb l e n d s ，t h em o d i f i e d s t e a m s - n o e c h e lm o d e li sm o r es u i t a b l et ob eu s e di nt h er e c i p ep r e d i c t i n go fw o o lt o pb l e n d s f a b r i c a tl a s t ，t h e l e a s t s q u a r e s c u r v e f i t t i n g i su s e da tt r i s t i m u l u s a l g o r i t h m a n d s p e c t r o p h o t o m e t r i ca l g o r i t h m sw h i c hm a d et h em a t c h i n ga l g o r i t h mb a s eo nt h em o d i f i e dm o d e l c o m et r u e f u r t h e r m o r e ，c o l o rm a t c h i n gs o f t w a r ef o rp r e - c o l o r e db l e n d sf a b r i cw a ss u c c e s s f u l l y m a d e i no r d e rt of i n dag o o dr e c i p et or e p r o d u c eat a r g e tc o l o rf o rp r e c o l o r e dw o o lt o pb l e n d s ， t h es o f ti su s e dt op r e d i c tr e c i p e sf o r4 2w o o lt o pb l e n d sf a b r i ca n d4 2t e n c e la n dw 0 0 1t o p b l e n d sf a b r i c t h er e s u l t si n d i c a t et h a tt h ea v e r a g ec o l o rd i f f e r e n c ei s0 7 2 1c m c ( 2 ：1 ) u n i t sf o r w o o lt o pb l e n d sf a b r i ca n d0 7 6 9c m c ( 2 ：1 ) u n i t sf o rt e n c e la n dw o o lt o pb l e n d sf a b r i c t h e r e a c h e da c c u r a c yr a t e9 5 12 d e m o n s t r a t e st h a tt h i ss o f ti ss u i t a b l ef o rc o l o rm a t c h i n go fw o o l t o pb l e n d s t h e r e f o r e ，t h i sp a p e rp r o m o t e st h et h e o r yd e v e l o p m e n to f b l e n d sf a b r i c sm a t c h i n ga n dh a s ag u i d i n gs i g n i f i c a n c et op r a c t i c a la p p l i c a t i o n k e yw o r d s ：w o o lt o p ；b l e n d s ；m a t c h ；m o d e l ；m o d i f y ；a l g o r i t h m ；c o m p u t e r 2 浙江理工大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师 的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文 不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰 写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：劲l 铷昏 日期：二力缛7 月z s e j 浙江理工大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家 有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 保密口，在 不保密留 学位论文作者签名：旌伽加 日期：多彬肛7 月步日 年解密后使用本版权书。 指导教师签名 日期：2 彩莎 浙江理】：人学硕十学位论文 第一章绪论 1 1 混色织物的生产及其配色问题 为了生产色彩丰富的纺织品，一种方法是将纤维先纺成纱线或再织成坯布后，经染色 或印花来实现，另外还有一种方法是先将纤维染色，在纺纱工序中将不同颜色的纤维混合 纺纱，形成各种颜色均匀的混合素色或各种纤维颜色有明显差异的异色纱线，这种获得各 种色彩的加工方法称为“混色 ，生产出来的纱线称为“混色纱”口。2 3 或称“色纺纱 呻1 。 采用后一种方法生产出来的织物，通常称为“混色织物 。 混色织物以其多姿多彩的色彩效果、简便的后道加工越来越受到人们的欢迎。通常， 混色织物由两种或两种以上的不同色泽乃至不同性能的纤维混合而成。由于纺纱前所用的 纤维原料均已通过染色或原液着色，故纺成纱并通过针织或机织加工成织物后一般不需再 经染色加工，既缩短了加工工序又减少了环境污染，符合绿色环保的要求阳1 。对于混纺混 色( 不同纤维不同颜色的混合) 织物来说，由于纤维结构不同，染色性能也各不相同，采 用常规坯布染色加工难度大口3 ，而采用混色这种生产方式，由于是将两种纤维或多种纤维 分别进行染色，可以有效避免染色过程中竞染、沾色及染色对纤维的损伤等一系列问题。 目前混色纺织品在国外已十分流行，国内的消费群体也正在不断扩大，因此棉纺、毛 纺及针织行业对色纺纱的需求均呈逐年上升趋势1 ，发展前景看好。 但是，混色织物的生产一般都批量小、品种多、要货急、色泽准确性要求高。能否满 足客户的要求，配色是第一道难关。目前，混色织物的配色主要存在以下几个方面的问题： 第一，仪器评价与目测评价经常出现很大的差异。混色织物配色时经常会出现非均一 的颜色，例如用兰色纤维和黄色纤维混合生产的绿色织物，仪器测量的结果与标准色( 均 一的绿色) 在色差允许范围内，但是外观看起来却是明显的不同。 这种混色生产中出现的非均一的颜色效果( 通常称为“夹花 ) 作为混色织物特有的 风格，又深受市场的欢迎，很多时候客户需要这种特殊效果的产品。因此，对混色织物配 色的要求与色料着色织物的配色不同，色料混和后染色，形成的都是均一的颜色效果，而 混色织物配色根据选择的纤维颜色的不同，可能形成均一的颜色效果，也可能形成非均一 的颜色效果，大大增加了配色的难度。 第二，缺少有效的颜色匹配模型。虽然k u b e l k a m u n k 单常数理论已经广泛运用于染 色纺织品的配色，但它并不适用于混色织物的配色。有研究指出运用k u b e l k a m u n k 双常 数理论对混色织物进行配色能获得较好的效果一1 ，但是需要分别求得组成其颜色的各单色 纤维的吸收系数k 和散射系数s ，求解工序相当复杂，限制了其实际应用价值n 。 浙江理工大学硕十学位论文 第三，缺少可用于混色纺织品测配色的计算机辅助测配色软件( 目前最先进的测色配 色软件，已经非常成功地运用于染色配方预测，如d a t a c o l o r 的m a t c h 配色软件，同样不 适用于混色织物的配色叫纠) ，工厂里的配色工人主要依靠经验和反复试纺来达到目标色， 所以生产周期长，生产效率低，难以适应“小批量、多品种、快交货 的市场需求。 因此研究混色织物的颜色匹配模型及开发相应的测配色软件，尤其是能适用于混纺混 色织物的配色理论体系，对促进纺织品的开发，提高企业生产效率，进一步提高我国纺织 印染企业在国际市场上的核心竞争力都有着举足轻重的作用。 1 2 计算机测色配色的发展与现状 完整意义上的计算机测色配色技术应从上世纪3 0 年代算起，那时c i e ( 国际照明委员 会) 创立了三刺激值色度学系统，h a r d y 成功设计了自动记录式反射率分光光度计； k u b e l k a - m u n k 发表了光线在不透明介质中被吸收和散射的理论n 纠钔。 世界上最早的配色系统由美国氨氰公司的p a r k n 司和联合王国涂料研究所的d u n c a n n 日 在上世纪4 0 年代早期建立，但是效率非常低。p a r k 在向美国光学学会提交的论文中，详 细介绍了各种染料吸收的光学特征可以独立地带入到几种染料绘制的结果中去，并提出了 求解染料浓度的计算公式，开启了配色的计算时代。 2 0 世纪5 0 年代在计算机测色配色发展史上有着重要的意义。1 9 5 8 年美国安装了第一 台由d a v i d s o n 和h e m n m e n d i n g e r 开发的模拟专用配色计算机c o m i c 。各染料的单位浓度吸 收特征数据( 刈s ) 值储存于磁卡上供配色者选用，这标志着计算机测配色系统的正式建 立n 7 1 。 2 0 世纪6 0 年代是计算机测色配色的兴起时期。由于数字计算机飞速发展，迫使c o m i c 等模拟系统很快告终，e i d up o n td en e m o u r s n 8 1 和帝国化工( i c i ) n 刚相继宣布可用数字计 算机为客户提供配色服务，成为计算机配色史上的又一里程碑，从此计算机配色蓬勃兴起。 但是，步入2 0 世纪7 0 年代，计算机测色配色出现了由高潮到低潮的一次曲折。过于 理想化的人们希望计算机预报的配方能个个命中，并且不需再进行小样试染等。但是由于 染色过程的复杂性及多种其它因素的影响，当时此类系统的应用效果与人们的期望值相距 甚远，使得很多人对计算机测色配色的热情转入低潮。 2 0 世纪8 0 年代以后，计算机测色配色又因科技进步而振兴，其主要原因是西方各国 纺织品生产出现的小批量化加重了配色工作量，使人们又想从仪器配色中寻找出路。 h e m m e n d i n g e r 系统总结了计算机配色体系的发展以及这些体系在实践中失败的原因咖3 ，使 人们对测色配色有了新的认识：计算机测色配色虽然不能使测色配色“无人化 ，但却完 2 浙江理i ：人学硕十学位论文 全可以使测色配色“省力化”。失败原因的全面分析和j 下确的认识进一步促进了计算机配 色技术的发展。于此同时，出现了许多知名的测配色生产厂商，如美国的d a t a c o l o r 、 m a c b e t h 、s h e l y n 、h u n t e r l a b 等，德国的z e i s s 、o p t r o n i c ，意大利的o r i e n t i a l ，日本的m i n o t a o 世 奇。 在我国，计算机配色的理论研究和系统软件的开发都处于相对落后状态。直至2 0 世 纪8 0 年代初，上海纺织科学院从德国o p t o n 公司引进了第一台自动测色配色仪器。并于 1 9 8 9 年中科院上海分院测试计算中心成功研制了国内第一个中文计算机辅助配色系统 ( c a l m s ) 。但国内至今还有许多生产单位的颜色质量控制和配方预测过程仍然主要依靠工 人的经验和目视判断，因此严重制约了我国颜色加工工业的发展。尽管，近几年我国测配 色工作者在颜色应用领域也取得了些成果和进展乜卜棚，但在测配色的理论研究领域，我国 的研究成果水平与国际前沿尚有很大差距。 1 3 混色织物计算机配色理论的发展 混色织物的计算机自动配色主要包括以下三个要素，即混色效果的控制、匹配混色织 物颜色的光学模型、配方的预测算法。其中最重要的是混色织物颜色匹配的光学模型。 早在1 9 4 1 年，d u n t l e y 就试图通过反射率加和来预测有色纤维混合后的织物颜色犯胡。 即混合后纤维的整体反射率等于其混合单色的反射率与混合比例乘积的加和。由于纤维对 光反射的复杂性以及各单色纤维之间的相互影响使得这种简单的加和方法不能有效成立。 1 9 4 4 年，s t e a m s 和n o e c h e l 汹1 在加和公式的基础上提出了一个经验公式，能较好地解 释有色羊毛纤维混色的颜色学特征即s t e a r n s - n o e c h e l 模型。 1 9 5 2 年，f r i e l e 同样在加和公式的基础上提出了有色纤维混色织物的颜色预测模型 即f r i e l e 模型，与s t e a m s - n o e c h e l 模型不同的是，f r i e l e 模型是在光学理论和统计学基础 上推倒出来的。 同样，也有不少科学家采用基于减法混色并已广泛运用在纺织品着色上的单常数 k u b e lk a - m u n k 理论来预测有色纤维混色，但都不能得出满意的匹配结果四1 。另外还有几种 模型被用于描述混色织物的颜色学特征睁3 。由于混色织物颜色产生的特殊性，它既不完 全符合加法混色原理，又不完全遵从减法混色原理，这使对混色织物的颜色学特征的解释 变得比较困难。除了加法、减法混色原理之外，部分颜色混合定律( p a r t i t i v ec o l o rm i x i n g l a w s ) n 2 也被用来解释有色纤维混纺织物的颜色学特征。 1 9 8 3 年，b u r l o n e 提出使用k u b e l k a m u n k 双常数理论来解释有色纤维( 尼龙) 混色织物 的颜色学特征，对误差产生的原因做了探讨眵3 1 ，并比较了k u b e l k a m u n k 双常数理论、 浙江理t 大学硕十学位论文 s t e a r n s n o e c h e l 模型和f r i e l e 模型三种方法，虽然其研究结果表明，对于有色纤维混色 k u b e l k a - m u n k 双常数理论比其它两个公式更加有效徊1 。但是由于k u b e l k a - m u n k 双常数理 论应用时需要求出各单色纤维的吸收系数和散射系数，求解繁琐，至今都未有效应用。 因此，到目前为止，在众多的相关研究中，最有价值和最有可能被应用于生产的仍然 只有s t e a m s n o e c h e l 模型和f r i e l e 模型，其他的模型，不是计算过于烦琐m 1 ，就是限制太 多n ，应用价值不大。但目前所有报道的运用s t e a m s n o e c h e l 模型和f r i e l e 模型的研究都 还停留在同种纤维的混色研究上，对于混纺混色的研究基本都没有涉及。 国内未检索到有关混色理论的研究报告，但在其应用上( 配方预测算法方面) 取得了 一定的进展，如将k u b e l k a - m u n k 双常数理论运用于有色棉纤维混色产品的颜色预测，并实 现了其配色算法滔1 ；将s t e a m s n o e c h e l 模型应用到数值计算中，从而得到利于程序编写的 算法，实现了对粘胶纤维混色织物颜色匹配的预测啪1 。相对而言，f r i e l e 模型的应用研究较 少，p h i l i p sb 口等人使用f r i e l e 模型对棉纤维进行了预测，但未公开其配色算法。 总的来说，对于混色纺织品的配色，国外已经取得了一些成果，但并未真正形成成熟 的理论体系和获得实用有效的配色方法，国内在本领域的基础研究甚少。因此，总体上， 对于混纺织物计算机测配色的研究仍然处于探索阶段。 1 4 本课题的主要研究内容 本课题将针对混色织物配色存在的主要问题从以下几个方面展开研究： 1 针对混色织物仪器评价和目测评价可能出现的不一致问题，开展了混色织物均一 色宽容度实验，采用物理心理学统计法，确定混色织物的均一色( 素色) 宽容度。以此宽 容度作为选择配色用单色的依据，实现对混色效果的预控制，达到配色效果与目标效果的 一致。 2 以s t e a m s n o e c h e l 模型、f r i e l e 模型为基础，通过两模型在毛条混色上的适用性论 证，寻找单色毛条的颜色特征与混色毛条表观反射率之间的内在定量关系，对原模型进行 修正，建立能有效描述毛条混色织物中各单色毛条含量的基本方程，验证修正后的方程的 可靠性并加以完善。 3 实现基于修正模型的颜色匹配算法，将修正后的模型应用到数值计算中，从而得到 利于程序编写的算法，并从配色算法角度提高混色织物的颜色匹配精确度，分析三刺激值 匹配、光谱匹配算法的优缺点，确立适用于毛条混色织物的匹配算法。 4 在修正后的模型及其配色算法的基础上，研制开发一套智能软件，该软件可通过对 混色织物表观颜色的测定，分析出各单色的含量比例；使用v i s u a lc + + 或者v i s u a lb a s i c 4 浙江理r 大学硕十学位论文 语言，结合m a t l a b 及其a c t i v e x 接口技术编制程序，初步开发出能对混色织物进行自动配 色的计算机软件。 5 建立混色织物计算机测配色系统。这里主要指硬件的配备及与软件的组合，包括 传输设备、信号捕获设备、结果处理设备。设计时使系统参数尽可能符合实际需要，完成 对系统的加工、组装、调试等。并通过采用该系统对大量样品的配色实验，验证所开发的 系统在毛条混色及其混纺混色织物上的应用性能。 浙江理i ：人学硕十学位论文 第二章混色织物计算机配色的相关基础理论 2 1 色差公式的发展 仪器评价离不开可靠的色差公式。在现代色度学中曾出现并使用过的色差公式包括： a n l a b 色差式，亨特( h u n t e r ) 式，c i e l 9 7 6 l u v 色差式，c i e l + a b ( c i e l a b ) 色差式，f m c 色 差式，j p c 7 9 色差式，c m c ( 1 ：c ) 色差式。钉，b f d ( i ：c ) 色差式，c i e 9 4 色差式侧等。国际照 明协会( c i e ) 推荐使用c i e 9 4 啪1 ，国际标准化组织( i s 0 ) 、英国标准局和美国纺织化学家 与染色家协会( a a t c c ) 都推荐使用c m c ( ，：c ) 4 0 a 这些色差式各有特点，这里仅介绍纺织品 颜色质量控制上广泛运用的两种色差模型。 2 1 1c i e l * a * b ( c i e l a b ) 色差 国际照明委员会( c i e ) 对a n l a b 公式进行修改和简化，推导出c i e l a b 色差公式嘲 及其对应的均匀色度空间，为简便起见，c i e l ab 改写成c i e l a b 。表达式为： e 兰【( ) 2 + ( 口) 2 + ( 6 ) 2 】1 忽 2 一( 1 ) 其中丝为总色差，址为明度差，a a 、a b 为彩度差。 三。= 1 1 6 ( y k 3 一1 6 口+ = 5 0 0 蚴) v 3 一( k ) 3 b + = 2 0 0 ( y k ) 3 一( z 乙) 3 计算过程中，要求影，y k ，z 磊均需大于0 0 0 8 8 5 6 ，如果出现不符合，则采用下式计 算三+ 、a 、6 + 值 f ( x x o ) = 7 7 8 7 蛆 x q + 1 6 1 1 6 以y y o ) = 7 7 8 7 ( y k ) + 1 6 1 1 6 以z 幺) = 7 7 8 7 ( z z o ) + 1 6 1 1 6 三。= 9 0 3 3 ( y k ) 口- k = 5 0 0 ( x x ) 厂( y k ) b + = 2 0 0 厂( y 碥) 八z z o ) 瓜y 、z 为测试样品在d 帖光源1 0 。视场下的三刺激值，其值可由样品反射率计算得到。 石、k 、乙为理想白色物体的d e 。光源1 0 。视场三刺激值。 1 9 7 6 年以后，c i e l a b 色差公式得到了广泛的应用，由于c i e l a b 色差公式在当时是使 用效果最好的色差公式，国际标准化组织( i s o ) 以及许多国家标准化机构都采用它制定 了自己相应的标准。我国也据此制定了相应的国家标准。 6 浙江理r 大学硕士学位论文 2 1 2c m c ( i ：c ) 色差 c m c 色差公式铂是计算色差理论上比较复杂的公式，是从j p c 7 9 公式衍生而来，并由 染色化学家学会颜色测量委员会定名，它可有助于克服一些问题。以往的色差公式c l e l a b 、 a n l a b 、f m c 2 等，虽然能够成功的计算出色差，但其算法都与样品颜色的色空间范围有关。 例如在鲜艳黄色和鲜艳红色区域，一个c i e l a b 色差单位就不易看出，但在灰色和棕色区 域就可看出。c m c 公式考虑了这种差异，改变了c i e l a b 的色空间范围，从而克服了这些问 题，它是根据样品在色空间中的位置，用可变半轴校正系数来达到这个目的。 其表达式丝e m c ( ，：。) = ( a l t s l ) 2 + ( a c c s c ) 2 + ( a h s n ) 2 】1 忍 2 一( 2 ) 其中a l 、a c 、a h 分别为明度差，饱和度差和色相差；、勋由相应的公式算得， 如下计算列示；，是明度加权值，c 是饱和度加权值，可以调节这两个参数，来调节明度和 饱和度对总色差的影响，国际上纺织业界都采用c m c ( 2 ：1 ) 。 具体计算时，= o 0 4 0 9 7 乩( 1 + 0 0 1 7 6 5 l ) 当l 1 6 时，= 0 5 1 1 s ：c 乒0 0 6 3 8 ( 1 + o 1 3 1 a + 0 6 3 8 s n = s c ( t i + 卜，) ， c i ( 6 4 + 1 9 0 0 ) l 2 t = 0 5 6 + l0 2 c o s ( h + 1 6 8 ) l 当1 6 4 。 h 8 的单色来混色。 需要说明的是，此处推荐的素色判断标准只供参考，为了取得更好的预控制效果，各 厂结合工厂实际生产情况，可适当对素色判断标准做出调整。因为有研究表明，混纺纺织 品的这种非均匀的效果随着纤维的细度和各组分颜色对比强度的增加而增加，随着捻度和 观察距离的增加而减少阳删。 3 4 小结 本章作者提出了混色织物配色效果的预控制方法，初步建立了毛条混色织物计算机配 色效果预控制理论：混色织物配色时，素色宽容度值确定为a e c m c ( 2 ：i ) 4 8 0 。 混色织物配色效果预控制方法的提出，对混色织物颜色的准确匹配起着关键性的作 用，是混色织物计算机“准确”配色得以实现的前提。同时对于混色纺织品的设计也有着 重要的指导意义，可以辅助设计人员更好地实现自己的设计意图。 1 6 浙江理r 大学硕十学位论文 第四章毛条混色织物的颜色匹配预测模型研究 4 1 引言 纺织品尤其是毛纺及针织产品的生产过程中，采用混色方法只需使用少数几种单色就 可以匹配出具有丰富色彩的面料。在这种情况下，如果通过计算机配色预先知道各种不同 单色成份的混合比例，就可以为客户直接提供一系列可供选择的配色方案、成本预算、产 品设计等服务，并能在很大程度上加快纺织品生产的进度和提高产品质量控制的效率。 但要实现计算机的配色，首先必须要找到合适的混色织物的颜色预测光学模型。单常 数k u b e l k a m u n k 理论作为计算机颜色匹配的经典基础理论，已经广泛应用于混合色料着 色纺织品的颜色预测，但其并不适用于混色织物的颜色预测1 ，其根本原因在于单常数 k u b e l k a - m u n k 理论的混合机理为减法混色，而混色织物是由不同颜色的已染色纤维的并排 及叠加而成，因此其颜色混合机理除减法混色外，还应遵循部分颜色混合定律n 妇啪1 。虽然 有报告指出，k u b e l k a m u n k 双常数理论能较好地运用于混色织物的颜色预测阳儿3 5 1 ，但是由 ? 于k u b e l k a m u n k 双常数理论的混合机理同样是减法混色不能真正代表混色织物的颜色混 合机理，并且应用时需要分别求出各单色纤维的吸收系数和散射系数，求解繁琐，并不实 用。在众多的研究之中n 2 瑚卜捌，唯有s t e a r n s n o e c h e l 模型和f r i e l e 模型是直接针对混色织 物的颜色预测问题而提出的模型。 本论文在s t e a r n s - n o e c h e l 模型和f r i e l e 模型基础上，探讨有色毛条及其混纺混色织物 的颜色预测模型，为实现毛条混色织物的计算机配色提供理论基础。 4 2 实验部分 4 2 1 材料 8 3 t c x 澳毛条由浙江厚源纺织股份有限公司提供，2 4 d t e x 毛型天丝a 1 0 0 由浙江富润纺 织有限公司提供。本实验选用红、黄、绿、蓝、紫、黑六种和一种白色( 未染色) 共七种 颜色，其色度参数见表4 1 和4 2 。 表4 1 单色毛条的c i e l a b 色度参数 颜色 黑 白 红 黄 绿 蓝 紫 三+a 搴b ch 1 1 7 5 8 2 3 9 3 0 8 9 6 5 6 4 2 3 9 7 2 0 2 3 1 4 6 7 o 8 2 0 5 4 4 5 7 5 2 3 5 5 - 2 0 6 6 7 5 0 2 7 9 6 1 7 4 1 3 8 5 2 1 9 7 8 9 5 l - 4 4 9 3 5 3 0 _ 4 0 2 1 1 9 2 1 3 8 6 5 0 7 5 9 2 5 5 2 1 1 5 3 6 0 9 4 8 9 7 2 9 5 2 8 8 7 7 7 2 5 6 5 7 5 2 6 1 9 2 2 7 2 8 2 0 0 3 0 4 8 l 1 7 浙江理1 ：大学硕十学位论文 表4 2 单色天丝条的c l e l a b 色度参数 颜色 里 白 红 黄 绿 蓝 紫 l 。a +b 宰 ch 4 2 2 混色样品的制备 将毛条在b 3 0 4 型梳毛机上梳理混合，梳理时将混色的毛条从不同方向梳理3 次以上， 直到样品的平均测量色差小于0 2 c i e l a b 色差单位，以保证不同颜色的毛条能充分混合。 本实验毛条混色选用表4 1 中的7 种颜色两两组合，每对颜色组合再按质量比例( 1 ：9 、 2 ：8 9 ：1 ) 两两混合制备9 个样品，共1 8 9 个样品，每个样品总质量为l o g ；另选2 2 对颜色 组合，由表4 1 中的单色毛条与表4 2 中的单色天丝条混色而成。由于天丝表面光滑，比例 含量高时很难与毛条混合纺纱，因此每对颜色组合按天丝与羊毛的质量比例( 1 ：9 、2 ：8 、 3 ：7 、4 ：6 和5 ：5 ) 混色，共1 1 0 个样品，每个样品总质量同样为1 0 9 。 4 2 3 反射率的测定 采用d a t a c o l o r 公司i 拘d a t a c o l o r 6 0 0 p l u s 光谱光度仪测试，d 6 5 光源，1 0 。视场。为了测 试方便和提高测色的准确性，所有毛条均匀混合后，纺成纱线再用横机加工成织片，织片 采用1 + 1 罗纹组织，制得的织片结构紧密，表面平整，不卷边。测量孔径为2 0 0 m m ，测量 时织片成4 层折叠，确保不透光，每个样品取不同部位测量l o 次。 4 2 4 参数值计算 4 2 4 1 最优西值 由s t e a r n s n o e c h e l 模型公式2 一( 4 ) 、2 一( 5 ) 可知，改变b 值，由模型匹配计算得到 的反射率也跟着改变，与标准样之间的色差大小必然也随之改变。设加和公式2 一( 4 ) 右 边计算得到以r 。( 乃】，以两种颜色的单色毛条混色为例： 厂 足( 五) = 厂 蜀( 旯) + 而厂 恐( 允) 4 一( 1 ) 式中：x l 、规表示单色毛条l 和单色毛条2 各自所占的质量比例，以尺i ( 乃】、以r 2 ( 力】由单 色毛条的反射率r l ( d 、r 2 ( 代入s t e a m s - n o e c h e l 求得。 利用s t e a m s n o e c h e l 模型公式2 一( 5 ) 的逆运算表达式4 一( 2 ) ，可求得由模型匹配得到 的反射率r 。( 力， 刀记凹舶苈胞挑儿赶以拼扔m佗酡乃忽垃王卯弼凹舶酡鹏与；撇蛳a扎缸4蕊 们“朋n m 蛳蚴一一一蚴一 跖势叭m钉限限亿孔珏m弦 浙江理i ：人学硕十学位论文 特等高产 4 一( 2 ) 显然必定存在一个常数b ，使匹配计算得到的混色样品反射率值尺。q ) 和实际混合样品 的反射率r b i 朗d 似) 之间的色差最小，该常数值就称为最优b 值。由于计算复杂，工作量大， 因此借助计算机辅助求解，采用v i a s u a l c + + 编写求解最优b 值的程序，其程序见附录2 。 4 2 4 2 最优仃值 由f r i e l e 模型可知，改变仃值，由模型计算得到的反射率风q ) 也跟着改变，与标准样 反射率风l d q ) 间的色差大小也随之改变。以两种颜色的单色毛条混色为例： f厂 r ( 名) = j c l 厂 r ( 见) + 恐厂 马( 旯) k ) ：! 二塑型上叵画巫 4 3 式中：风q ) 表示由f r i e l e 公式匹配计算得到的波长为a 时混色样品反射率值，6 r 为f r i e l e 模型中的参数。 显然必定存在一个常数口，使匹配计算得到的混色样品反射率值风以) 和实际样品的反 射率r b l c n d ( 1 - ) 之间的色差最小，该常数值就称为最优盯值。同样，采用v i a s u a lc + + 编写求 解最优盯值的程序。其程序见附录3 。 4 2 4 3 理想值b 理想b 是指完全匹配时s t e a m s - n o e c h e l 模型中的常数值b 的大小。同样以两种颜色的 单色毛条混色为例：联立式2 一( 4 ) 和2 一( 5 ) 有以下等式成立： 石e 天= ：三专橼= 五石r 页占器+ 屯否r 夏_ i 4 一c 4 ， 式中：风l 舶d 代表实际混色样品的反射率，r 1 、灭2 分别为两种单色毛条的反射率，2 为波长， b 为常数，柏、x 2 为两种单色毛条的质量比例。 在凰l d ，r 1 、飓，a 、工均己知的情况下，求解b ，方程4 一( 4 ) 转