基于FCM算法的有色涤纶纤维混合比测定及影响因素分析

为解决色纺纱生产中测配色存在的准确性不足和耗时问题,基于模糊C均值(fuzzy Cmeans,FCM)聚类算法测定有色涤纶纤维混色样品中各有色纤维的比例,以提高配色效率。用扫描仪采集样品图像,再利用FCM算法在LAB颜色空间中对图像进行聚类分析,通过统计聚类分析结果中各彩色像素的百分比间接得到配色比例,并讨论聚类中心数、扫描背景、扫描分辨率、扫描面积和纤维混合次数对聚类分析结果的影响。结果表明:就现有试验条件而言,在白色背景下,用2 400dpi的分辨率采集30mm×30mm的样品图像,用聚类中心数目为7的FCM算法分析时,聚类分析的效率较快且结果较稳定和准确。由此可见,通过图像处理技术分析涤纶色纺纱的配色比例,可减少配色时间,提高配色质量。

原色纤维优选及其混合色域空间的研究

探讨原色纤维的优选及其混合色域空间。采用不同染料用量上染棉纤维得到品红色、黄色和蓝色纤维,测量其颜色特征值和光谱反射率曲线,通过与实地印刷品红、黄、青三原色油墨进行对比,确定最优的品红、黄、青染色棉纤维。以优选的染色纤维为基础原色纤维,研究了原色纤维混合的色域空间,并与原色染料混合染色的色域空间与企业用原色纤维的色域空间进行对比。结果表明:优选后的原色纤维混合和原色染料混合后染色,均可形成一定的色域,但远小于原色油墨形成的色域,且优选后的原色纤维呈色色域小于原色染料混合后染色的色域。认为:优选后的原色纤维混合色域空间包含企业使用原色纤维的大部分色域空间。

羊毛用原色纤维混合色域空间扩展研究

为了减少企业色纤维库存,采用不同颜色的染料上染本色羊毛纤维,与油墨三原色品红、黄、青色对比,通过统计分析光谱反射率值优选出三原色纤维,同时将三原色纤维两两等质量比混合均匀得到3种间色纤维,得到三原色纤维的均匀混合色域空间。对3种间色纤维进行改进,利用不同颜色的染料上染纤维后与标准油墨间色红、绿、蓝色对比,优选出3种间色纤维,与优选的三原色纤维共同组成一组改进后的原色纤维,并利用上述实验方法直接从企业羊毛色纤维库存中筛选出一组企业的原色纤维。结果表明,改进后的原色纤维的混合色域空间更广,优选出的企业原色纤维混合色域空间范围可覆盖到96.8%以上的企业常用色纤维。