CN101668109B - 一种色纺毛纱三刺激值配色软打样方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，包括以下步骤：(1)、前期准备，建立单色纤维反射率数据库；(2)、目标样分析，选择供配色用的单色纤维；(3)、采用光谱光度仪测定目标样的反射率，存入计算机，作为待匹配对象；(4)、根据建立的色纺毛纱配色的模型，运用三刺激值配色算法计算组成配方，得到最佳单色纤维组成和相应比例；(5)、仿真显示，采用配套显示器，根据所获得配方的各单色纤维的颜色和比例组合，通过基于织物肌理图的象素分布法，在校准后的显示器上显示色纺毛纱配色的仿真效果，进行选择判断，实现软打样。本发明的方法解决了企业人工打样周期长，准确度底，市场应变能力差，成本管理难，产品自主开发不足等问题。

Description

一种色纺毛纱三刺激值配色软打样方法

技术领域

本发明涉及一种色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，具体的涉及一种建立于色纺毛纱专用模型基础上的计算机三刺激值混色配色及软打样方法。

背景技术

软打样是在计算机屏幕上模拟产品颜色及风格的打样方法，可以使产品在正式生产以前，通过显示器进行预览，以显示器显示样代替传统实物样，该方法在其它行业已经有了较好的应用，而在纺织印染行业尚未有成功的应用。

在色纺毛纱的生产过程，产品的配色需要经过染色配方打样、单色纤维混色配方打样、试纺及织样试验等步骤，由于没有理想的预测混色纱线及织物颜色中单色纤维配方比例的光学模型，缺少相关的计算机辅助配色及仿真软件，目前工厂全凭经验的人工打样，需要多次试验、反复试制，才能达到客户确认的颜色、风格，试样的时间很长，不仅造成人力、财力的浪费，而且影响到来样加工的交货时间，以及难以针对快速变化的市场主动进行产品设计和开发。

发明内容

本发明的目的是提供一种色纺毛纱三刺激值配色软打样方法。

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于三刺激值配色的色纺毛纱计算机软打样方法，即在建立染色羊毛混色纺纱颜色预测模型的基础上，对光谱光度仪读取的反射率数据进行三刺激值匹配运算，得到打样配方，结合颜色管理体系，直接在电脑屏幕上进行混色织物的颜色效果及风格表达，实现色纺毛纱软打样，建立加工生产的快速反应机制。本发明解决了企业人工打样周期长，准确度底，市场应变能力差，成本管理难，产品自主开发不足等问题。

本发明的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，包括以下步骤：

(1)、前期准备，建立单色纤维反射率数据库；

(2)、目标样分析，选择供配色用的单色纤维；

(3)、采用光谱光度仪测定标准样的反射率，存入计算机，作为待匹配对象；

(4)、根据建立的色纺毛纱配色的模型，运用三刺激值配色算法计算组成配方，得到最佳单色纤维组成和相应比例；

(5)、仿真显示，采用配套显示器，根据所获得配方的各单色纤维的颜色和比例组合，通过基于织物肌理图的象素分布法，在校准后的显示器上显示色纺毛纱配色的仿真效果，进行选择判断，实现软打样。

进一步的，本发明的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，具体包括以下步骤：

(1)、前期准备，建立单色纤维反射率数据库

单色纤维反射率数据库的建立是计算机拼色的前提，每一种颜色的单色纤维都有其指定的反射率谱线，将标准基础单色和工厂里经常使用到的各种单色纤维的反射率，用光谱光度仪测定，将其数据贮存在常用数据库中，待配色时提取使用；

(2)、目标样分析，选择供配色用的单色纤维

对来样，即标准样分析，首先判断来样的可能单色组成，然后从已经建立的数据库中选择系列可能的基础单色纱；

(3)、通过光谱光度仪测定目标样的反射率，存入计算机，作为待匹配对象；

(4)、根据针对毛纤维建立的专用色纺毛纱配色模型，运用三刺激值配色算法计算组成配方，得到最佳单色组成和相应比例；

(5)、仿真软打样

根据所获得的配方的各单色纤维的颜色和比例组合，通过基于织物肌理图的象素分布法，在校准后的专业显示器上显示仿真效果，实现软打样；

上述打样方法，其中，所述步骤(1)、(3)中使用的光谱光度仪常规测试条件为：孔径20mm，测试范围400-700nm，波长间隔10nm，10标准观察者，D65光源，特定条件下可根据样品大小，选择孔径及其它参数；

上述打样方法，其中，所述步骤(1)中的基础数据的命名为“编号/主色调/纤维”；

上述打样方法，其中，所述步骤(2)中的从已经建立的数据库中选择基础单色纤维时，需根据工作人员的经验丰富程度、颜色敏感程度的不同，对较确定的单色，可少选供配色用的单色纤维，对不能十分确定的，则建议多选几个跟估计的颜色较相近的单色纤维。

上述打样方法，其中，所述步骤(4)中的适用于色纺毛纱颜色预测的模型如下：

$f\left[R\left(\mathrm{\λ}\right)\right]=e^{-0.092{[1-R\left(\mathrm{\λ}\right)]}^2/2R\left(\mathrm{\λ}\right)}---\left(1\right)$

上述打样方法，其中，所述步骤(4)中的三刺激值配色算法需满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}{X}^{\left(S\right)}=X^{\left(t\right)}\\ Y^{\left(S\right)}=Y^{\left(t\right)}\\ Z^{\left(S\right)}=Z^{\left(t\right)}\end{array}\right.---\left(2\right)$ 其中： $\left\{\begin{array}{c}X=k\underset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{\mathrm{\λ}}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{x}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}\\ Y=k\underset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{\mathrm{\λ}}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{y}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}\\ Z=k\underset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{\mathrm{\λ}}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{z}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}\end{array}\right.$

X、Y、Z为三刺激值，上标“s”为标准样，上标“t”为匹配样，k是归一化常数，λ为波长，范围为400-700nm，R_λ是样品的光谱反射率，等同于R(λ)，S_λ是标准照明体的相对光谱功率；Δλ是波长间隔，为10nm，x_λ，y_λ，z_λ为标准色度观察者的三刺激值；

由式(2)可知，在特定的光源下进行配色，R_s(λ)和R_t(λ)是唯一的未知数，而R_s(λ)由步骤(3)直接测得，R_t(λ)由选取数据库中的单色组合混和得到，通过模型反向计算得到，即

$f\left[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\right]=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{i}f\left[R_i\left(\mathrm{\λ}\right)\right]---\left(3\right)$

$R_t=1-\frac{1}{0.092}\ln f\left[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\right]-\sqrt{\frac{{\left(\ln f\right[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\left]\right)}^2}{0.092}-2\ln f\left[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\right]}---\left(4\right)$

上式(3)中：x_i表示织物中i组分单色所占的质量比例，且∑x_i＝1；根据式(1)、(2)、(3)、(4)运用三刺激值配色算法求解R_i(λ)和x_i；

上述打样方法，其中，所述步骤(4)中配色计算是以目标样和匹配样的色差作为衡量标准，色差ΔE采用CIE1976L^*a^*b^*或CMC 2:1色差公式，选择任意单色样的组合，根据其混和比例的不同得到不同的色差，输出色差最小的配方，即最佳的单色组成和相应比例。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：

本发明的计算机打样方法，在建立适用于混色毛纱配色预测模型的基础上根据三刺激值算法进行匹配运算，得到目标样的打样配方，通过基于织物肌理的仿真技术，在经色彩校正后的专用显示屏上显示仿真效果，实现软打样。本发明解决了企业人工打样周期长，准确度底，市场应变能力差，成本管理难，产品自主开发不足等问题。

本发明通过建立适用于色纺毛纱的配色模型，开发一种色纺毛纱软打样方法，实现快速打样和生产，并可进一步为客户直接提供一系列可供选择的色纺毛纱配色配料方案、成本预算等服务，节时节能、提高效率，将大大推动纺织产业的技术进步，产生巨大的经济效益。

附图说明

图1是本发明的计算机软打样方法的流程示意图。

图2为目标样。

图3为仿真图(3色)。

图4为仿真图(2色)。

图5为织物模板图。

图6为三色配色仿真图。

图7为四色配色仿真图。

以下通过具体实施例进一步说明本发明，但实施例仅用于说明，并不能限制本发明的范围。

具体实施方式

实施例1：结合实物拼色实例阐述，开发的色纺毛纱软打样系统实施步骤如下。

如图1所示，为本发明的计算机软打样方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

(1)、建立单色样品反射率数据库

选用工厂中常用的单色毛纤维(毛条)纺纱后，用横机加工成织片，用Datacolor 600puls光谱光度仪器(采用孔径：20mm，测试范围：400-700nm，波长间隔10nm，10标准观察者，D65光源)，测量其反射率值R_i(λ)，存入数据库中。为了有效区分不同的单色数据样，规范命名很重要，可以根据自己的习惯来命名，这里我们推荐采用“编号/主色调/纤维”形式。

(2)、目标样分析，选择供配色用的单色纤维

对目标样(图2)进行初步分析，本例中人眼分析大致由黄、灰、白三色的60S普通羊毛混和而成。因此数据库中选择匹配用单色纱，配色工作人员可选择与目标色较接近的①0001#/米黄/60S普通羊毛，以下用R₁表示、②0002#/中灰/60S普通羊毛，以下用R₂表示、③0003#/本白/60S普通羊毛，以下用R₃表示；普通操作者可选更多的相近的颜色即可，也可以全选。

(3)、测定目标样的反射率

用Datacolor 600puls光谱广度仪器(D65光源，10标准观察者，波长间隔10nm)，测量来样在各波长400-700nm下的反射率值，以下用R_s表示。如果目标样是织物或平面有色物体(如有色纸)，则选用合适的孔径直接测量，如果来样是纱线，可卷绕后测量。

(4)、配色计算

①配方计算

用三刺激值配色算法配色得到x＝(TSDΦ)^-1 TSDF^(s)

其中， $x=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\end{array}\right],$ $T=\left[\begin{array}{cccc}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{400}& {\stackrel{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{410}& \·\·\·& {\stackrel{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{700}\\ {\stackrel{\‾}{y}}_{400}& {\stackrel{\‾}{y}}_{410}& \·\·\·& {\stackrel{\‾}{y}}_{700}\\ {\stackrel{\‾}{z}}_{400}& {\stackrel{\‾}{z}}_{410}& \·\·\·& {\stackrel{\‾}{z}}_{700}\end{array}\right],$

$d_{\mathrm{\λ}}=\frac{{\mathrm{dR}}_{\mathrm{\λ}}}{{\mathrm{df}\left(R\right)}_{\mathrm{\λ}}}=\frac{{{2R}_{\mathrm{\λ}}}^2}{0.092f{\left(R\right)}_{\mathrm{\λ}}[1-R_{\mathrm{\λ}}^2]},$ $\mathrm{\Φ}=\left[\begin{array}{ccc}{f\left(R\right)}_{400}^{\left(1\right)}& {f\left(R\right)}_{400}^{\left(2\right)}& {f\left(R\right)}_{400}^{\left(3\right)}\\ {f\left(R\right)}_{410}^{\left(1\right)}& {f\left(R\right)}_{410}^{\left(2\right)}& {f\left(R\right)}_{410}^{\left(3\right)}\\ \·& \·& \·\\ \·& \·& \·\\ \·& \·& \·\\ {f\left(R\right)}_{700}^{\left(1\right)}& f{\left(R\right)}_{700}^{\left(2\right)}& f{\left(R\right)}_{700}^{\left(3\right)}\end{array}\right],$ $F^{\left(s\right)}=\left[\begin{array}{c}{f\left(R\right)}_{400}^{\left(s\right)}\\ {f\left(R\right)}_{410}^{\left(s\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {f\left(R\right)}_{700}^{\left(s\right)}\end{array}\right],$

说明：①x₁代表0001#/米黄/60S普通羊毛所占比例；x₂代表0002#/中灰/60S普通羊毛所占比例；x₃代表0003#/本白/60S普通羊毛所占比例。

②T矩阵中x(λ)，y(λ)，z(λ)为标准色度观察者三刺激值，S矩阵表示光源的相对光谱功率分布。T、S数据来均采用CIB1964补充标准色度学系统。

③D中数据由d求得，d由由已测得的目标样数f(R)_λ和R_λ求得。

④f(R)与R的关系式为色纺毛针织纱配色模型公式：

$f\left[R\left(\mathrm{\λ}\right)\right]=e^{-0.092{[1-R\left(\mathrm{\λ}\right)]}^2/2R\left(\mathrm{\λ}\right)},$

因此Φ、F(s)可由R₁，R₂，R₃和R_s代入求得。

综上所述：T、S、D、Φ、F(s)均为已知量，因此可以求解X。

②迭代改进配方

Δx＝(TSDΦ)^-1Δt

其中： $\mathrm{\Δt}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\ΔX}\\ \mathrm{\ΔY}\\ \mathrm{\ΔZ}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}^{\left(s\right)}-X^{\left(m\right)}\\ Y^{\left(s\right)}-Y^{\left(m\right)}\\ Z^{\left(s\right)}-Z^{\left(m\right)}\end{array}\right],$ $\mathrm{\Δx}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_1\\ {\mathrm{\Δx}}_2\\ {\mathrm{\Δx}}_3\end{array}\right].$

本例得到配方：

(5)仿真显示，包括以下两部分：

①计算得到最佳配方的几种基础色样的颜色的Lab值以及参与混色的相应组成比例。

②计算仿真效果颜色分布：由a行与b列组成的颜色分布模板可以看成是一个二维数组。共有行数a×列数b个像素点。假设纵轴为A事件，即将每一行所有的像素点填色，横轴为B事件，即在每一行上的颜色按特定比例随机分配像素点，则共有a个A事件，分别记为A_i，i＝0，1，2，...(a-1)；同理，共有b个B事件，分别记为B_j，j＝0，1，2，...，(b-1)。A事件与B事件是独立事件，则根据独立事件的性质可知：

$P=\underset{j=0}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}{P}_A*P_{\mathrm{Bi}}$

上式中P为同一种颜色在图形框中出现的概率，由于A_i事件中同一种颜色的比例都是相同的，所以P_Ai为一定值，记为P_A；P_Bi为B_i事件发生的概率。容易知道 $\underset{j=0}{\overset{b-1}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{Bi}}=1,$ 所以我们可以解得P＝P_A，即只要保证A_i事件随机分配同一种颜色的概率与所要求的一样，就能在图形框中显示出颜色的效果。

③读入仿真织物模板图并获取各点的L_模板值。

④获取显示效果图区域中各点的L_仿真值，即计算L_仿真＝L_模板*L_{配方单个颜色}。

⑤重新设置背景纹理模板图各点值为L_仿真a_{配方单个颜色}b_{配方单个颜色}值，得到混色样品仿真效果，如图3所示。

(6)根据配色色差、仿真效果(图3和图2对比)，判断合格与否，合格则输出配方，否者，返回步骤(4)或增加新的单色纤维进行迭代运算或重新选择单色计算配方。

如果希望只用两种单色纤维对目标样配色，这里仍然采用上面的目标色和单色例举，步骤与上相同，配方计算使用最小二乘法，可以得到最佳配方如下：

其仿真效果见图4。

实施例2：

以对一个标准样的配色(用三个单色纱配色)过程进行说明：

(1)建立单色样品反射率数据库

建立三个单色样品的数据库，用Datacolor 600puls光谱光度仪器(采用孔径：20mm，测试范围：400-700nm，波长间隔10nm，10标准观察者，D65光源)，测量其反射率值R_i(λ)，存入数据库中。

测得数据分别为：

名称	反射率(400-700nm)	备注
			0004#/lanasol橙/70S羊毛	R4	数据见附表2
0005#/lanasol蓝紫/70S羊毛	R5	数据见附表2
			0006#/besset棕/70S羊毛	R6	数据见附表2

(2)标准样分析，选择供配色用的单色纱分析样品，初步判断该标准

样大体可由0004#/lanasol橙/70S羊毛、0005#/lanasol蓝紫/70S羊毛、0006#/besset棕/70S羊毛组合而成。因此选择该三个单色纱为配色基础样。

(3)测定标准样的反射率

用Datacolor 600puls光谱光度仪器(采用孔径：20mm，测试范围：400-700nm，波长间隔10nm，10标准观察者，D65光源)，测量标准样的反射率值用R_three表示。其数据见附表2中R_s.

(4)配色计算

根据(1)-(3)步已经得到三个单色纱和标准样的数据即(R₄，R₅，R₆和R_three)，通过配色计算查看这三个单色纱(R₄，R₅，R₆)能否以一定的比例组合得到标准样(R_three)。

具体计算运用下式：

x＝(TSDΦ)^-1TSDF^(three)

其中， $x=\left[\begin{array}{c}{x}_4\\ x_5\\ x_6\end{array}\right],$ $T=\left[\begin{array}{cccc}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{400}& {\stackrel{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{410}& \·\·\·& {\stackrel{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{700}\\ {\stackrel{\‾}{y}}_{400}& {\stackrel{\‾}{y}}_{410}& \·\·\·& {\stackrel{\‾}{y}}_{700}\\ {\stackrel{\‾}{z}}_{400}& {\stackrel{\‾}{z}}_{410}& \·\·\·& {\stackrel{\‾}{z}}_{700}\end{array}\right],$

$d_{\mathrm{\λ}}=\frac{{\mathrm{dR}}_{\mathrm{\λ}}}{{\mathrm{df}\left(R\right)}_{\mathrm{\λ}}}=\frac{{{2R}_{\mathrm{\λ}}}^2}{0.092f{\left(R\right)}_{\mathrm{\λ}}[1-R_{\mathrm{\λ}}^2]},$ $\mathrm{\Φ}=\left[\begin{array}{ccc}{f\left(R\right)}_{400}^{\left(4\right)}& {f\left(R\right)}_{400}^{\left(5\right)}& {f\left(R\right)}_{400}^{\left(6\right)}\\ {f\left(R\right)}_{410}^{\left(4\right)}& {f\left(R\right)}_{410}^{\left(5\right)}& {f\left(R\right)}_{410}^{\left(6\right)}\\ \·& \·& \·\\ \·& \·& \·\\ \·& \·& \·\\ {f\left(R\right)}_{700}^{\left(4\right)}& f{\left(R\right)}_{700}^{\left(5\right)}& f{\left(R\right)}_{700}^{\left(6\right)}\end{array}\right],$ $F^{\left(s\right)}=\left[\begin{array}{c}{f\left(R\right)}_{400}^{\left(\mathrm{three}\right)}\\ {f\left(R\right)}_{410}^{\left(\mathrm{three}\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {f\left(R\right)}_{700}^{\left(\mathrm{three}\right)}\end{array}\right],$

说明：①x₁代表0001#/lanasol橙/70S羊毛所占比例；x₂代表0002#/lanasol蓝紫/70S羊毛所占比例；x₃代表0003#/betset棕/70S羊毛所占比例。

②T矩阵中x(λ)，y(λ)，z(λ)为标准色度观察者三刺激值，S矩阵表示光源的相对光谱功率分布。T、S数据来均采用CIE1964补充标准色度学系统。

③D中数据由d求得，f(R)_λ和R_λ均为已知。

④f(R)与R的关系式为色纺毛针织纱配色模型公式：

$f\left[R\left(\mathrm{\λ}\right)\right]=e^{-0.092{[1-R\left(\mathrm{\λ}\right)]}^2/2R\left(\mathrm{\λ}\right)},$

因此Φ、F(s)可由R₁，R₂，R₃和R_s代入求得。

综上所述：T、S、D、Φ、F(s)均为已知量，因此可以求解X，

本例解得：x₄＝15.66％；x₅＝65.38％；x₆＝18.96％

预测色差ΔE＝0.21，符合要求(色差较小，且预报组成比例接近标准样制作比例，标准样制作比例为：15％，65％，20％)。

因此输出配方：

(5)仿真显示

①计算三种参与混色的单色样品的L、a、b值为：

单色样	L	a	b
				0004#	69.37	20.77	35.72
0005#	45.60	11.09	-24.53
				0006#	17.91	8.68	-9.84

②通过修正模型对三种单色样品进行运算，获得配方混色样品的L、a、b值为：

L	a	b
			39.78	5.60	-12.18

③读入仿真织物模板图(图5)并获取各点的L模板值。

④获取显示效果图区域中各点的仿真值L，即计算仿真L＝模板L值×配方样L值。

⑤重新设置背景纹理模板图各点值为L、a、b值(即仿真L、配方样a值、配方样b值)，得到混色样品仿真效果，本案样品仿真效果如图6(三种单色的混色样)。

用本发明的方法对4色目标样配色，步骤和上相同，单色样(0007#-0010#)和目标样的反射率值(R_four)见附表2，使用最小二乘法求解配方，得到配方如下：其仿真效果见图7

附表1：单色样(0001#-0003#)和目标样反射率值Rs(单位％)

波长	0001#	0002#	0003#	Rs
					400nm	1.19	4.05	33.38	2.58
410nm	1.14	4.31	35.33	2.54
					420nm	1.08	4.56	37.84	2.53
430nm	1.10	4.95	41.40	2.58
					440nm	1.18	5.37	44.69	2.67
450nm	1.23	5.92	47.42	2.76
					460nm	1.35	6.44	49.85	2.96
470nm	1.56	6.74	51.87	3.4
					480nm	2.10	6.71	53.76	4.13
490nm	3.13	6.54	55.12	5.49
					500nm	5.28	6.30	56.60	8.13
510nm	8.83	5.95	57.72	12.2
					520nm	14.08	5.67	58.59	17.82
530nm	21.27	5.46	59.33	24.98
					540nm	29.97	5.30	60.17	33
550nm	38.66	5.19	61.1	40.53

560nm	46.13	5.17	62.13	46.73
					570nm	50.75	5.25	62.99	50.48
580nm	53.53	5.25	63.93	52.78
					590nm	55.38	5.21	64.88	54.36
600nm	56.87	5.20	65.85	55.65
					610nm	58.06	5.20	66.61	56.7
620nm	59.2	5.26	67.42	57.67
					630nm	60.21	5.47	68.19	58.5
640nm	61.35	6.08	68.99	59.5
					650nm	62.99	7.45	69.84	60.8
660nm	64.99	9.81	70.67	62.35
					670nm	66.44	13.37	71.38	63.52
680nm	67.88	18.46	72.18	64.69
					690nm	69.21	24.21	72.7	65.59
700nm	71.06	29.01	73.36	66.89

表2：单色样(0004#-0010#)、标准样R_tree和目标样R_four反射率值(单位％)

波长	0004#	0005#	0006#	Rthree	0007#	0008#	0009#	0010#	Rfour
										400nm	11.92886	23.27631	3.503352	13.40322	11.83845	5.604073	7.398412	36.31993	10.76803
410nm	12.53611	25.70819	3.885858	14.59489	17.55369	6.181592	9.960274	39.03124	11.69258
										420nm	13.17837	27.91978	4.395734	15.74026	18.75827	6.613268	12.18482	42.17619	12.40222
430nm	14.10033	29.92987	4.716121	16.71081	16.23617	6.829234	15.11296	46.21944	12.80248
										440nm	15.23844	30.89322	4.774103	17.1689	13.03601	6.568345	18.68679	49.84162	12.65416
450nm	16.66619	30.61949	4.523132	17.1505	10.34916	5.930565	21.41829	52.88687	11.96469
										460nm	18.18653	29.08424	3.991684	16.47581	8.286109	4.981861	24.09251	55.60936	10.8349
470nm	19.42825	26.8402	3.420674	15.42018	6.770726	4.166033	26.21178	57.88432	9.775143
										480nm	20.38031	24.10731	2.916135	14.17425	5.496239	3.501024	26.82402	60.08672	8.898106
490nm	20.8112	21.86117	2.594218	13.16821	4.709666	3.103345	26.18453	61.71282	8.340053
										500nm	21.24415	19.65414	2.375579	12.22947	4.148856	2.881633	24.20274	63.18428	7.968213
510nm	21.84538	17.65035	2.25366	11.40455	3.759237	2.692338	21.13062	64.06868	7.715713
										520nm	22.77425	16.12469	2.184269	10.79468	3.611967	2.681198	17.63000	64.78814	7.671123
530nm	24.39626	14.967	2.17329	10.41139	3.736166	2.762704	14.12082	65.34796	7.814649

540nm	27.65293	14.05001	2.202331	10.17663	4.16602	2.976286	10.88697	66.06011	8.094254
										550nm	33.14636	13.34362	2.27271	10.09244	4.935217	3.309265	7.979867	66.86547	8.556397
560nm	40.77061	12.91514	2.411712	10.14308	6.56903	4.1466	5.611766	67.50947	9.681783
										570nm	48.57911	12.67834	2.554831	10.24051	10.39758	6.282491	4.155006	68.25923	12.41756
580nm	54.42501	12.54727	2.635472	10.28642	18.26108	10.83636	3.277284	69.05237	17.75878
										590nm	57.90751	12.72443	2.623625	10.39052	30.91763	18.53101	2.637614	69.64918	25.94866
600nm	60.0591	13.31889	2.58396	10.66099	45.72325	28.25736	2.132708	70.49998	35.53026
										610nm	61.46799	13.76016	2.569118	10.87231	57.83066	37.68893	1.874849	71.25643	44.34332
620nm	62.55303	13.69389	2.607731	10.86978	65.00491	45.22522	1.820884	71.95388	50.99186
										630nm	63.71984	13.7372	2.707711	10.96328	68.87843	50.39605	1.808049	72.69396	55.41761
640nm	64.70452	14.9533	2.891161	11.71145	70.34839	53.37038	1.789179	73.36451	58.03714
										650nm	65.58265	18.60818	3.295029	13.71134	70.47598	54.49221	1.754272	73.80445	59.3566
660nm	66.79309	24.87831	4.123634	16.98656	70.86671	53.80553	1.623676	74.70029	59.86807
										670nm	68.22597	33.50289	5.617994	21.34612	71.30331	51.35097	1.508179	75.82268	59.56433
680nm	69.36936	44.40202	8.23474	26.8811	71.22626	50.78113	1.514657	76.71757	60.01107

690nm	69.91775	54.81672	12.14789	32.6481	70.60756	54.58913	1.867536	77.00986	62.29413
										700nm	70.68193	62.37461	15.84619	37.5549	70.85037	58.81734	2.392881	77.68544	64.79696

Claims (7)

1.一种色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)、前期准备，建立单色纤维反射率数据库；

(2)、目标样分析，选择供配色用的单色纤维；

(3)、采用光谱光度仪测定目标样的反射率，存入计算机，作为待匹配对象；

(4)、根据建立的色纺毛纱配色的模型，运用三刺激值配色算法计算组成配方，得到最佳单色纤维组成和相应比例；

(5)、仿真显示，采用配套显示器，根据所获得配方的各单色纤维的颜色和比例组合，通过基于织物肌理图的象素分布法，在校准后的显示器上显示色纺毛纱配色的仿真效果，进行选择判断，实现软打样，包括：

A、计算得到最佳配方的几种基础色样的颜色的Lab值以及参与混色的相应组成比例；

B、计算仿真效果颜色分布；

C、读入仿真织物模板图并获取各点的L_模板值；

D、获取显示效果图区域中各点的L_仿真值；

E、重新设置背景纹理模板图各点值为L_仿真a_{配方单个颜色}b_{配方单个颜色}值，得到混色样品仿真效果；

F、根据配色色差、仿真效果，判断合格与否，合格则输出配方，否则，返回步骤(4)或增加新的单色纤维进行迭代运算或重新选择单色计算配方。

2.根据权利要求1所述的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于在步骤1中，用指定的反射率谱线来代表一种颜色，采用光谱光度仪测试设定的标准基础单色及工厂里经常使用到的各种单色毛纤维的反射率，将其数据贮存在数据库中，待需要时提取使用。

3.根据权利要求1所述的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于在步骤2中，首先判断目标样可能的单色纤维组成，然后从已经建立的数据库中选择相近的系列标准基础单色纤维或工厂常用单色纤维。

4.根据权利要求1所述的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于在步骤4中，所述的配色模型满足以下关系式：

$f\left[R\left(\mathrm{\λ}\right)\right]=e^{-0.092{[1-R\left(\mathrm{\λ}\right)]}^2/2R\left(\mathrm{\λ}\right)}---\left(1\right)$

其中：R(λ)表示样品在波长λ处的反射率值。

5.根据权利要求4所述的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于三刺激值配色算法需满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}{X}^{\left(S\right)}=X^{\left(t\right)}\\ Y^{\left(S\right)}=Y^{\left(t\right)}\\ Z^{\left(S\right)}=Z^{\left(t\right)}\end{array}\right.---\left(2\right)$ 其中： $\left\{\begin{array}{c}X=k\underset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{\mathrm{\λ}}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{x}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}\\ Y=k\underset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{\mathrm{\λ}}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{y}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}\\ Z=k\underset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{\mathrm{\λ}}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{z}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{\Δ\λ}\end{array}\right.,$

X、Y、Z为三刺激值，上标“s”为标准样，上标“t”为匹配样，k是归一化常数，λ为波长，范围为400-700nm，R_λ是样品的光谱反射率，等同于R(λ)，S_λ是标准照明体的相对光谱功率，Δλ是波长间隔，为10nm，

为标准色度观察者的三刺激值。

6.根据权利要求4所述的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于须满足以下关系式：

$f\left[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\right]=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{i}f\left[R_i\left(\mathrm{\λ}\right)\right]---\left(3\right)$

$R_t=1-\frac{1}{0.092}\ln f\left[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\right]-\sqrt{\frac{{\left(\ln f\right[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\left]\right)}^2}{0.092}-2\ln f\left[R_t\left(\mathrm{\λ}\right)\right]}---\left(4\right)$

上式(3)中：x_i表示织物中i组分单色所占的质量比例，且∑x_i＝1；根据式(1)、(2)、(3)、(4)运用三刺激值配色算法求解R_i(λ)和X_i。

7.根据权利要求6所述的色纺毛纱三刺激值配色软打样方法，其特征在于在(4)式中配色计算是以目标样和匹配样的色差作为衡量标准，色差采用CIE1976L^*a^*b^*或CMC 2∶1色差公式，选择任意单色样的组合，根据其混和比例的不同得到不同的色差，输出色差最小的配方，即最佳的单色组成和相应比例。

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