CN101324925A - 一种织物染色配色优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的织物染色配色优化方法，包括如下步骤：1)建立包括坯布数据、染料配方数据和色位数据的配色数据库；2)用K－means均值聚类算法对配色数据库进行聚类分析；3)据客户来样，对比K－means均值聚类的结果，确定所对应的配色类别。该配色优化方法实现了配色数据的信息化，便于配色数据的存储和查询，数据共享性增强，采用本发明方法，可提高配色速度，提高配色一次准确率。
Description
技术领域
本发明涉及配色开发，尤其涉及一种配色优化方法。
背景技术
配色过程是织物染整生产过程的重要环节，是一项复杂的物理化学反应过程。目前，在配色过程中采用的是人工配色方法。工艺技术人员依靠传统的纸笔记录的方式来记录工艺数据，依靠经验来确定染色配方。人工配色方法稳定性差，一次准确率低，费时费力。
发明内容
本发明的目的是提供一种织物染色配色优化方法，以实现配色快速，一次准确率高。
本发明的织物染色配色优化方法，包括如下步骤：
1)建立包括坯布数据、染料配方数据和色位数据的配色数据库；
2)用K-means均值聚类算法对配色数据库进行聚类分析；
3)据客户来样，对比K-means均值聚类的结果，确定所对应的配色类别。
上述的坯布数据包括：订单号、名称、织物经向密度、织物纬向紧度、无浆干重、经向断裂强度、纬向断裂强度，织物成分及其含量；
染料配方数据包括：活性染料、还原染料、分散染料和涂料数据，其中，
a.活性染料数据包括：活性染料类型、轧染液燃料用量、轧染液防泳移剂用量、轧染液润湿剂用量、轧染液液量、固色液烧碱用量、固色液磷酸三钠用量、固色液纯碱用量、固色液食盐用量、固色液防还原剂用量、固色液液量和皂洗液浓度；
b.还原染料数据包括：轧染液染料用量、轧染液扩散剂用量、轧染液颜色类型、还原液烧碱用量、还原液保险用量、还原液颜色类型、氧化液双氧水用量、氧化液过硼酸钠用量、皂洗液液体肥皂用量和皂洗液纯碱用量；
c.分散染料数据包括：分散染料名称、抗泳移剂量、渗透剂量、K型活性染料量、小苏打量、尿素量、士林染料量、涂料量、平平加量和粘合剂总液量；
d.涂料数据包括：涂料类型、涂料平平加量、涂料抗泳移剂量、增深剂量、粘合剂量、柔软剂量、交联剂量、分散染料量；
色位数据包括染出来的表示颜色色度空间坐标的Lab值(L表示照度，相当于亮度，a表示从红色至绿色的范围，b表示从蓝色至黄色的范围)。
上述的用K-means均值聚类算法对配色数据库进行聚类分析，步骤是：
a.分配聚类中心数K；
b.对K个中心数进行初始化；
c.重复计算每个聚类中的数据点的平均值，直到每个样本两次的重心一样，达到稳定时，停止计算，输出结果。
本发明的有益效果是：实现配色数据的信息化，便于配色数据的存储和查询，数据共享性增强，采用k-means均值聚类方法之后，配色速度提高，一次准确率提高。
具体实施方式
本发明的织物染色配色优化方法，包括如下步骤：
1)建立包括坯布数据、染料配方数据和色位数据的配色数据库
坯布数据包括：订单号、名称、织物经向密度、织物纬向紧度、无浆干重、经向断裂强度、纬向断裂强度，织物成分及其含量；
其中织物成分的种类包括：棉、羊毛、马海毛、兔毛、羊驼毛、真丝、黄麻、亚麻、苎麻、大麻、涤纶、羊绒、安哥拉山羊毛、羊羔毛、柞蚕丝、牦牛毛、莫代尔、驼绒、铜、桑蚕丝、莱卡、罗布麻、大豆蛋白纤维、涤棉倒比、锦纶、人棉、粘胶、氨纶、丙纶、维纶、腈纶、天丝。
染料配方数据包括活性染料、还原染料、分散染料和涂料，其中，
a.活性染料数据包括活性染料类型、轧染液燃料用量、轧染液防泳移剂用量、轧染液润湿剂用量、轧染液液量、固色液烧碱用量、固色液磷酸三钠用量、固色液纯碱用量、固色液食盐用量、固色液防还原剂用量、固色液液量和皂洗液浓度；
b.还原染料数据包括轧染液染料用量、轧染液扩散剂用量、轧染液颜色类型、还原液烧碱用量、还原液保险用量、还原液颜色类型、氧化液双氧水用量、氧化液过硼酸钠用量、皂洗液液体肥皂用量和皂洗液纯碱用量；
c.分散染料数据包括分散染料名称、抗泳移剂量、渗透剂量、K型活性染料量、小苏打量、尿素量、士林染料量、涂料量、平平加量和粘合剂总液量；
d.涂料数据包括涂料类型、涂料平平加量、涂料抗泳移剂量、增深剂量、粘合剂量、柔软剂量、交联剂量、分散染料量；
色位数据包括染出来的表示颜色色度空间坐标的Lab值。
同一订单号的坯布数据、染料配方数据和色位数据构成了一条完整的配色数据。
2)K-means均值聚类算法对配色数据库进行聚类分析，K-means均值聚类算法是选择K个初始点代表K个初始的聚类中心，所有的数据点都被赋予最靠近的聚类中心，计算每个聚类中的数据点的平均值作为新的聚类中心，如此不断重复直至聚类不再变化。例如：
a.分配聚类中心数K＝10；
b.对10个中心数进行初始化；
c.重复计算每个聚类中的数据点的平均值，例如迭代次数为31时，样本两次的重心一样，达到稳定时，输出结果如下；
根据计算得到的数据点的平均值，样本数据被聚类处理成10类。
簇类0：黑色活性染料
簇类1：橘黄活性染料
簇类2：蓝色活性染料
簇类3：军绿活性染料
簇类4：米色活性染料
簇类5：丈青活性染料
簇类6：红色活性染料
簇类7：卡其活性染料
簇类8：咖啡活性染料
簇类9：漂白活性染料
根据客户来样，把客户要求的坯布信息和色位信息对比K-means均值聚类的结果，确定所对应的配色类别。例如，客户来样坯布名称为全棉大斜纹，织物经向密度111.4棍/10厘米、织物纬向紧度86.6棍/10厘米、无浆干重226.7克/平方米、经向断裂强度276牛、纬向断裂强度256.8牛，织物成分为棉100％，色位数据为照度L＝100，从红色至绿色的范围a＝90，从蓝色至黄色的范围b＝0，根据以上客户来样的信息，计算其与聚类结果中聚类中心的距离平均值，平均值最小的类即为客户来样所属的类。此例，使平均值最小的类是簇类6，由此可以确定此例以聚类6为参考，进行配色。
本方法分析的结果可以让工艺人员快速找到客户来样对应的配色类别和配色数据，并在此基础上进行打样试验，从而提高配色效率和配色一次准确率。
Claims (3)
1.一种织物染色配色优化方法，包括如下步骤：
1)建立包括坯布数据、染料配方数据和色位数据的配色数据库；
2)用K-means均值聚类算法对配色数据库进行聚类分析；
3)据客户来样，对比K-means均值聚类的结果，确定所对应的配色类别。
2.根据权利要求1所述的织物染色配色优化方法，其特征在于：
坯布数据包括：订单号、名称、织物经向密度、织物纬向紧度、无浆干重、经向断裂强度、纬向断裂强度，织物成分及其含量；
染料配方数据包括：活性染料、还原染料、分散染料和涂料数据，其中，
a.活性染料数据包括：活性染料类型、轧染液燃料用量、轧染液防泳移剂用量、轧染液润湿剂用量、轧染液液量、固色液烧碱用量、固色液磷酸三钠用量、固色液纯碱用量、固色液食盐用量、固色液防还原剂用量、固色液液量和皂洗液浓度；
b.还原染料数据包括：轧染液染料用量、轧染液扩散剂用量、轧染液颜色类型、还原液烧碱用量、还原液保险用量、还原液颜色类型、氧化液双氧水用量、氧化液过硼酸钠用量、皂洗液液体肥皂用量和皂洗液纯碱用量；
c.分散染料数据包括：分散染料名称、抗泳移剂量、渗透剂量、K型活性染料量、小苏打量、尿素量、士林染料量、涂料量、平平加量和粘合剂总液量；
d.涂料数据包括：涂料类型、涂料平平加量、涂料抗泳移剂量、增深剂量、粘合剂量、柔软剂量、交联剂量、分散染料量；
色位数据包括染出来的表示颜色色度空间坐标的Lab值。
3.根据权利要求1所述的织物染色配色优化方法，其特征在于：用K-means均值聚类算法对配色数据库进行聚类分析，步骤是：
a.分配聚类中心数K；
b.对K个中心数进行初始化；
c.重复计算每个聚类中的数据点的平均值，直到每个样本两次的重心一样，达到稳定时，停止计算，输出结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Open date: 20081217 |