数字化配色技术在色纺纱领域的应用

数字化配色技术有利于纺织行业的数字化和智能化体系建设和发展,能够更好地满足市场和消费者需求。文章分析了目前数字化配色技术的最新发展和应用领域,提出了数字化配色技术的概念以及应用于色纺纱生产中的具体步骤,阐述了数字化配色技术应用在色纺纱领域的优点和局限性,并通过具体案例指明了数字化配色技术在色纺企业实际开发应用中的重要作用。

艺术设计驱动下的色纺纱快速打样研究

随着市场需求不断增长,在生产效率和产品创新方面,色纺纱行业正面临着多重机遇和挑战。作为一种创造性的方式,艺术设计对于色纺纱快速打样技术的发展具有一定的推动作用,以适应小批量、多样化的生产需求。艺术设计与色纺纱快速打样技术的结合不仅对纺织行业的技术进步具有较强的推动作用,还为消费者提供了更多个性化和高质量的选择。因此,色纺纱生产企业需要不断创新,将艺术设计的创造力和技术的发展潜力完全发挥出来,以增强自身的竞争力,进而更大程度地满足不断变化的市场需求。基于此,文章对艺术设计驱动下的色纺纱快速打样技术进行研究。

绢丝/毛/棉色纺纱的组成调控与性能分析

绢丝质地柔软光滑、手感舒适,在服装与家居纺织品等领域中得到了广泛应用,是中国绢纺产业的重要产品之一;然而,目前绢丝织物生产仍存在高能耗、高排污问题,且产品竞争力不足。为此,采用低污染的色纺技术对绢丝进行精确配色,并引入羊绒、羊毛、棉等纤维组分,制备色泽独特且性能优异的色纺纱,以满足市场多样化的需求。通过调控纱线中纤维组成与配比,探究其对混纺色纱条干、机械性能及色牢度的影响规律。通过引入不同颜色与配比的各类纤维后,纤维间的优势互补提升了绢丝系列产品的机械性能、色牢度,完善了绢丝产品性能的不足,实现了绢丝系列产品的多样化,减少了绢纺业的生产能耗与排污。

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1.1773,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。

喷气涡流色纺纱产品生产开发要点

喷气涡流纺与色纺都属于发展较迅速的纺纱分支领域,而两者的碰撞交融又开辟了喷气涡流纺色纺纱的新板块。文章针对喷气涡流色纺纱产品的生产开发,阐述了喷气涡流纺色纺产品的色彩、结构等特征,讨论了喷气涡流色纺产品生产开发中关于原料选配、对色混色、流程装备、温湿度环境、花式(色)搭配等方面的特殊技术,以期为喷气涡流纺差异化产品生产企业提供参考。

提高喷气涡流纺涤粘色纺纱耐磨性能的实践

为了提升喷气涡流纺涤粘色纺纱的耐磨性能,以特黑T/R 70/3019.7 tex纱为例,根据不同原料成纱耐磨指数确定纱线原料配置,详细分析各工序的工艺原则和参数优化,总结温湿度控制要点;通过优化工艺方案的成纱质量数据对比,指出:采用线密度小的原料、柔性开松和柔性梳理理念、较小的喂入比、小直径纺锭、相对较大的喷嘴压力和油压差以及偏小的主牵伸倍数等,能够有效提升特黑T/R 70/3019.7 tex涡流纺色纺纱的耐磨性能,其纺纱车速为480 m/min,耐磨指数高达19.2,成纱质量良好,可满足高端针织用纱的质量要求。

色纺纱线生产中质量监控相关技术的探析

文章根据浙江省色纺纱企业多年实践,对色纺纱的质量监控从常规检测与在线监控2种方法及相互关系作了叙述。文章最后对色纺纱生产中经常出现的横档、色棉结、飞花等7种质量疵点产生的原因及控制方法作了进一步分析,旨在使相关企业在生产中得到有效控制,以进一步提升我国色纺纱生产质量。

色纺纱产品开发现状及技术发展需求

分析色纺纱产品开发的现状及技术发展需求。从色纺纱结构特点的角度介绍了色纺纱产品的开发现状,深入分析了色纺产业所面临的问题,并针对色纺纱开发过程的需要,阐述了色纺纱的技术发展需求。认为:色纺纱可以划分为均一结构和差异化结构两大类,多元组分、功能性、差异化结构色纺纱开发将成为未来开发重点,而新型纺纱技术、色纺专用机械及专用配件、零部件开发与应用是提高色纺纱品质及附加值的关键。

不同纺纱流程下色纺纱色差对比

针对一种纺纱方法纺色纺纱小样被接受后,用另一种纺纱方法纺批次样时无法确保批次样与小样之间的色差可被接受的问题,将相同配比的有色纤维混合体,分别通过环锭纺、转杯纺以及快速纺3种不同的小样纺纱流程纺成纱线,绕在纸板上,再经过测色仪测色,比较不同纺纱流程下纱线之间的色差,并对造成色差的原因进行分析。结果表明:转杯纺纱线与快速纺纱线之间的色差均值为0.36 CMC(2∶1),环锭纺纱线与快速纺纱线之间的色差均值为0.95 CMC(2∶1),环锭纺纱线与转杯纺纱线之间的色差均值为0.77 CMC(2∶1);造成色差的主要原因是成纱方法不同,引起纱线结构与纱线表面状态不同,进而对不同波长的光线反射率也不同。

基于Stearns-Noechel模型的色纺纱配色算法改进

为提高色纺纱计算机配色的准确性和实用性,以Stearns-Noechel模型为基础,对配色算法进行改进。改变Stearns-Noechel模型中最优参数的确定方法,对参数M进行循环赋值,选择色差最小时对应的M值为最优参数预测配方,在此基础上,将人眼视觉特性以代码表示并用于色纺纱的配色,通过比较标准样与拟合样的色差大小判断配色效果。结果表明:按照前人固定最优参数预测配方,平均拟合色差为1.02,中位数为1.08;对参数M循环赋值后预测配方,平均拟合色差为0.477,中位数为0.46,配色效果得到提高;基于人眼视觉特性预测配方,平均拟合色差为0.201,中位数为0.125,配色效果得到进一步提高。

采用色纺纱图像的真实感色织物模拟

为解决色织物产品设计周期长,试织打样耗时费力的问题,提出一种采用色纺纱图像的真实感色织物的模拟方法。首先采集彩色纱线图像,运用阈值分割、形态学处理得到纱线主体,获取纱线主体的上、下边界和中心线,进而得到原始纱线图像的主体部分;接着根据椭圆模型和正弦曲线模型对纱线主体图像进行处理,得到纱线在二维织物表面中的形态;最后根据色纱循环和织物组织变换模型来改变经纬纱的覆盖关系,实现了真实感条纹型和格子型色织物的模拟。模拟结果表明:本文算法能够模拟不同种类色织物的织造过程,真实地反映织物的外观效果,且能够调整织物组织和色纱循环参数,提高了现有模拟算法的真实性和适应性。

基于Ga-BP神经网络的色纺纱配色

针对传统配色方法及配色算法存在不足之处,利用BP神经网络对色纺纱进行配方预测,并用遗传算法对其进行改进.结果表明:将遗传算法引入到BP神经网络,可优化BP神经网络配色模型;测试样本包含在训练样本中时,预测配方精度非常高,配方绝对误差均值几乎为0;而测试样本不包含在训练样本中时,预测配方精度较低,配方绝对误差均值为0.033,初次打样色差均值为1.69 CMC(2∶1),大于1 CMC(2∶1).

不同混和方式对色纺纱混和均匀性的影响分析

探讨不同混和方式对色纺纱混和均匀性的影响规律。介绍了色纺纱生产中通常采用棉包混和、棉条混和、棉包混和与棉条混和相结合的3种混棉方式。通过对3种混和方式生产的色纺纱进行切片成像对比分析,从单纱截面纤维分布来看,以棉包混和与棉条混和相结合的混和方式生产的色纺纱混和均匀性、稳定性最好。同时,对色纺纱生产过程中的色差控制也提出了具体的管理措施。认为:在保证色纺纱混和均匀性的前提下,应避免重复使用机械性混和,防止对纤维性能造成较大伤害,以采用柔性混和方式较佳。

基于BP神经网络的色纺纱配色

针对传统配色模型实用性差的问题,利用神经网络强大的非线性映射能力,探讨基于人工神经网络的色纺纱配色方法。构建了色纺纱BP神经网络配色模型,研究了多种BP算法,隐含层节点数对仿真效果及泛化能力的影响。结果表明:基于BP神经网络的色纺纱配色方法可以实现色纺纱反射率与配方之间的非线性映射,新型算法(Levenberg-Marquardt、拟牛顿、共轭梯度算法)在迭代次数和仿真时间上有较大的优势,隐含层节点数对仿真结果影响较小,训练样本的平均预测色差为0.18,但超出训练范围的样本预测色差较大,因此提高该神经网络的泛化性能是下一步研究的关键。

应用改进Stearns-Noeche模型的色纺纱配色技术

针对传统的人工配色繁复、效率低而现有的计算机配色修色算法不能满足生产实践需求的问题,在Mat Lab软件中开发出了一套计算机辅助色纺纱配色系统,并对该系统中的配色模块和修色模块进行了改进。在配色模块,采用在[0 1]区间对未知参数M值和对单色纤维初始配方赋值迭代的方法,改进了采用M值平均数的方法以及基于最小二乘法的初始配方求解算法;在修色模块,采用单色纤维调整量中间函数差最小的方法,改进了基于最小二乘法的三刺激值或反射率修色算法。该模型经过1~2次修色可得到色差小于1的配色结果,能满足色纺纱生产中多组分、定比例的配色、修色基本要求。

数控耦合式复合纺纱系统的构建和三基色混配色纺纱工艺研究

基于耦合牵伸机理构建了具有三基色混配色功能的数控三组份耦合式复合纺纱理论与技术,重点分析了三组份耦合牵伸机理,明晰了多组份耦合牵伸的复合纺纱方法及RGB三基色配色工艺.通过耦合牵伸、交变换色、梯度配色和混合加捻,实现了具有混配色与纺纱成型双功能同步进行的数控耦合式复合纺纱.

色纺纱线生产与工艺技术创新——我国色纺纱线的生产、品种、性能特点与用途概述

色纺纱是我国自主开发的一类新型纱线,它由两种及以上不同色泽或不同性能的纤维,采用多种混合方法后用纺纱工艺制成的具有多色彩独特风格的纱线,纱线色彩自由时尚,织成的面料具有朦胧的立体效果,已广泛应用于针织、机织及家纺等领域。文章简述了我国色纺纱线的发展历史与纱线的主要特点、已开发产品的种类及应用领域。

不同纺纱技术的色纺纱结构与性能分析

以100%云竹竹浆纤维为原料,基于环锭纺、转杯纺、喷气纺及喷气涡流纺等纺纱系统开发了本色纱及色纺纱。基于本色纱结构与性能,系统探讨了不同纺纱方式下色纺纱结构与性能的差异。研究结果表明,各系统的色纺纱与本色纱在外观结构方面存在一致性,但在直径、毛羽、条干、强伸性及耐磨性等指标参数方面存在不同的变化规律,这为不同系统色纺纱开发相应风格的产品提供了依据。

色纺纱线生产与工艺技术创新——色纺纱线使用原料种类与品质要求

色纺纱生产选好原料是重要前提,既要使选用原料符合色纺纱生产要求,又要考虑经济实用,降低原料成本。由于色纺纱品种的发展,使用原料种类也越来越多,本文根据当前色纺纱的品种需求,对天然纤维(棉、毛、麻、丝)与化学纤维及差别化和功能性纤维等,在色纺纱中的应用情况,尤其是对天然纤维中的棉花使用及品质要求作了重点叙述。

汉麻绢丝色纺纱的开发

为了在棉纺设备上顺利开发汉麻绢丝色纺纱,针对混纺纤维的性能特点,对染色后的汉麻纤维和绢丝分别进行预处理以提高纤维的可纺性;合理控制投料比及清梳工序中的落棉以保证混纺比;并粗工序合理配置牵伸工艺及采取必要的保湿措施以保证半制品质量;细纱工序合理配置后区牵伸工艺以提高成纱质量。通过一系列技术措施,最终成功纺制出满足质量要求的汉麻/绢丝50/50 18.2 tex色纺纱。