[发明专利]一种基于BP神经网络算法应用的纺织品计算机配色方法

说明书

本发明涉及一种基于BP神经网络算法应用的纺织品计算机配色方法，其技术方案要点是：建立各种染料的单色样数据库、基材数据库及生产过程样数据库；根据待测样品获取单色样数据库和基材数据库中对应的单色样染料和打样用织物的光谱反射率；根据所述单色样染料和打样用织物的光谱反射率确定待测样品的预配初始处方；根据待测样品获取生产过程样数据库中对应的单色样染料和打样用织物的过程样；根据所述单色样染料和打样用织物的过程样进行校正函数计算，得到平均合格数据；根据所述平均合格数据对所述预配初始处方校正，得到预配校正处方；本申请具有能够更精确地预估纺织品染色处方的优点。

技术领域

本发明涉及织物配色技术领域，更具体地说，它涉及一种基于BP神经网络算法应用的纺织品计算机配色方法。

背景技术

在纺织印染行业，染料对纤维的上染不同于其他油墨、油漆行业的颜料的调色，其是一种化学反应过程，各染料之间存在竞染现象，导致同一种染料在不同的拼色组合中其上染率都会有一定的差异性。市场上传统的配色软件主要是基于单色样数据库中各染料的上染特性进行配色，常见的配色原理如下：

1、三刺激值配色法

通过与标样的三刺激值匹配，达到条件等色，再通过比对不同光源下的色变情况或成本情况，综合考虑得到最优配方的方法。该方法存在2个致命缺陷：

a、仅能满足有3只染料的染料组合处方对于少于或大于3只染料组合处方均无法使用；

b、该方法使用过程中应用了一个理想化的前提-染料的表观深度值(K/S)与浓度C之间是线性关系，这与实际结果不相符，尤其是中深度染色浓度下，因此该方法的预测结果往往与实际相差较大，不理想。

2、全光谱配色法

通过与标样的反射光谱尽可能一致的配色方法，这种方法最理想的状态是批次样所用的染色材料入染料组合、坯布等一致时，才有机会完全匹配。而在实际生产中，标样可能是一块任意的织物样，或者是国际通用的色卡号(有纸卡和布卡两种)。而且在研究中，发现当配色样与标样所用染色材料不一致时，采用该方法计算的拟合差异即使最小，配色样与标样的色差不一定最小，即配色效果不一定最佳。

3、色号检索法

将生产过程中所用的染料组合处方、染色工艺条件、织物品名等与对应的织物样光谱数据(简称：过程样)提前录入系统。在生产需要时，通过光谱数据如Lab值等比对，以色差DE为阀值，输出满足DE阀值内的所有过程样颜色的染色组合处方和颜色光谱数据。

该方法的优点是可以找到近似的颜色对应的处方，但由于染料上染过程是一个化学反应过程，其结果会受坯布品名、坯布批次、染料批次等多方面影响而仅供参考。而且该方法的前提是需要积累大量的过程样，当遇到新颜色或新染料时就只能靠调色员经验完成。

上述的配色方法各自的不足，导致计算机配色在纺织印染行业使用率不高，因此还有待改进的空间。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于BP神经网络算法应用的纺织品计算机配色方法，具有能够更精确地预估纺织品染色处方的优点。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于BP神经网络算法应用的纺织品计算机配色方法，包括：

建立各种染料的单色样数据库、基材数据库及生产过程样数据库；

根据待测样品获取单色样数据库和基材数据库中对应的单色样染料和打样用织物的光谱反射率；

根据所述单色样染料和打样用织物的光谱反射率确定待测样品的预配初始处方；

根据待测样品获取生产过程样数据库中对应的单色样染料和打样用织物的过程样；