CN108414456B - 一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及制备方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于织物表面色彩分析归纳领域，具体涉及一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及制备方法。所述方法包括：单元分割步骤：将各个被测样品均划分为多个细分单元；色差和变异系数测算步骤：测出各个所述细分单元相对于所述基准色的色差，得到每个所述被测样品中各细分单元相对于所述基准色△Ei的CV值；CV值分级步骤：根据所述CV值的大小，将各个所述被测样品按照色彩均匀程度分为不同的组别；人工判别步骤：由多个人从每个所述组别的样品中筛选出最能代表本组别的特征的色彩不均匀程度的样品作为标准样品。本发明的制备出用于精确判断针织物表面色彩均匀度的色卡，能够便于生产者控制色纺纱针织物的品质满足不同需求。
Description
技术领域
本发明属于织物表面色彩分析归纳领域，具体涉及一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及制备方法。
背景技术
色纺纱是先将纤维染色，然后将两种或两种以上的不同染色纤维经过充分混合后，纺成的有色纱线。目前，色纺纱作为一种新型的纺织品原料，能实现白坯染色所不能达到的朦胧的立体效果和质感。色纺纱的生产工艺相对于常规染色纱可以减少污染，颜色柔和时尚、能够应对小批量多品种灵活生产的需要，因此，被越来越多地运用于中高档服饰产品中。色纺由于采用“先染色、后纺纱”的新工艺，缩短了后道加工企业的生产流程、降低了生产成本，具有较高的附加值，相对于采用“先纺纱后染色”的传统工艺，色纺纱产品性能优于其它纺织产品，有较强的市场竞争力和较好的市场前景。
但是，色纺针织物是色纺纱经针织后得到的面料，由于生产工艺的不同，可能会产生一定程度的色彩不均匀。不同的用户、消费者对这种色彩不均匀有着不同的要求，有些时候需要较大的色彩不均匀以获得特殊的视觉效果，有些时候则希望这种色彩不均匀能够控制在较小的范围内，因此非常需要有一种标准参照物来描述、表达这种不均匀程度。目前，国内外现有的研究成果涉及这方面内容的还很少，也没有现成相近的标准参照物可以套用。
因此，目前的科研和实践中，均需要研发出一种用于判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及其制备方法，作为精确判断色纺纱针织物表面色彩均匀度的标准，以便于生产者控制色纺纱织物的品质满足不同客户的不同需求。
发明内容
本发明提供一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡及制备方法，该色卡能够为快速、统一判断针织物表面色彩均匀度提供标准参照物。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡的制备方法，包括以下步骤：
单元分割步骤：将各个被测样品均划分为多个细分单元；
色差和变异系数测算步骤：以本色全棉布为基准色，用测色仪连续测出各个所述细分单元相对于所述基准色的色差，得到每个所述被测样品中各细分单元相对于所述基准色△Ei的CV值；
CV值分级步骤：根据所述CV值的大小，将各个所述被测样品按照色彩均匀程度分为不同的组别，其中，所述CV值越大色彩均匀程度越差；
人工判别步骤：由多个人从每个所述组别的样品中筛选出最能代表本组别的特征的色彩不均匀程度的样品，作为不均匀程度的标准样品。
在优选的实施方式中，所述CV值分级步骤中，将各个所述被测样品分为4个组别，所述4个组别的色彩均匀度分别为：比较均匀、略有不均匀、明显不均匀、非常不均匀。
在优选的实施方式中，所述非常不均匀组别的CV值≥2％，所述明显不均匀组别的CV值为1.5％≤CV值＜2％，所述略有不均匀组别的CV值为1％≤CV值＜1.5％，所述比较均匀组别的CV值为＜1％。
在优选的实施方式中，选用色谱库的色彩作为色彩均匀无差异的标准样品。
在优选的实施方式中，所述人工判别步骤中，所述多个人为至少20个人员。
在优选的实施方式中，所述方法还包括：色彩转换步骤：将所述不均匀程度的标准样品进行色彩转换，得到所需色系的不均匀程度的标准样品。
在优选的实施方式中，所述色彩转换步骤中，所述所需色系为中性灰，得到中性灰不均匀度标准样品图像。
在优选的实施方式中，各个所述被测样品为多个色系的被测样品；优选地，每个色系的被测样品是由该色系单色色棉与本色棉按不同质量比混纺而得到的色纺棉纱。
在优选的实施方式中，所述每个色系的待测样品中，所述单色色棉与本色棉的用量的质量比为5-90％。
一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡，通过上述方法制备而成。
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
1、本发明的填补了现有技术的空白，制备出用于精确判断针织物表面色彩均匀度的色卡，能够便于生产者控制色纺纱针织物的品质满足不同客户的不同需求。
2、本发明的色卡通过分割单元、色差和变异系数测算、CV值分级，实现了对样品数据的精确采集和分析，制备出的色卡能够直观、准确地反映出色纺纱针织物中色彩不匀的程度。
3、使用本发明色卡和待评定的织物进行对比，即可判定被测织物色彩不均匀程度等级，无需再使用测色软件进行测色和计算，并且目前也没有公认的计算方法。
4、本发明的色卡可以以中性灰为底色，可以去除织物本身色彩的变化对色彩不均匀程度的判别干扰，有利于统一评判标准，提高评判效率；也可以其他不同的颜色为底色，制备适用于各种色彩的色卡，提高针对性；也可以通过色彩转换的方法直接制备针对更多不同颜色的色卡。
5、本步骤中通过多达20个人的人工判定，并将人员的判定结果量化，可以减少评定人员之间的个体差异所带来的偏差，也无需选用具有色差评定经验的人员，可以在仪器测定并计算CV值的基础上，进一步筛选出有代表性的标准样。
附图说明
图1为实施例1中1级转换后的标准样。
图2为实施例1中2级转换后的标准样。
图3为实施例1中3级转换后的标准样。
图4为实施例1中4级转换后的标准样。
图5为实施例1中5级标准样。
具体实施方式
第一方面，本发明提供一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡的制备方法，包括以下步骤：
步骤一、单元分割步骤：以红、绿、蓝、黄、品红、青、紫这几种色系中的一种或几种的色纺纱针织物作为待测样品，将每个待测样品详细划分为不同的测定区域，即为细分单元。每个细分单元的尺寸为(1-5)mm×(1-5)mm。
为了增加准确性，所述被测样品为至少三个色系的被测样品，且每个色系的被测样品为多个(优选为6个以上)，其是由该色系单色色棉与本色棉按不同质量比混纺而得到的色纺棉纱。每个色系的待测样品中，该色系单色色棉与本色棉的混和质量比例(即单色色棉与本色棉的质量比)为5-90％，该质量比范围较为宽泛，主要是为了使色纺纱的混纺比例基本能够均匀覆盖0-100％的范围，从而使样品更具代表性。
步骤二、色差和变异系数测算：以本色全棉布为基准色，用测色仪连续测出每个被测样品上的各个细分单元相对于该基准色的色差(即△Ei)，通过计算得到每个被测样品的各细分单元相对于基准色色差的变异系数CV。
上述△Ei即色差是指每个细分单元的色值相对于基准色的色值的差值，其计算公式是CIE国际照明协会公布的2000版公式，测色仪中通过编程计算得到△Ei的数值(以本色全棉布为基准色)；上述CV值就是变异系数，CV值＝各细分单元相对于基准色的色差的标准差SD/各细分单元相对于基准色的色差的平均值×100％，CV值可以在excel中通过公式直接得到。
步骤三、CV值分级：根据该CV值的大小，将该被测样品分为不同的组别；该CV值分级步骤中，将该被测样品优选分为4个组别，该4个组别的色彩均匀度分别为以下的4个等级：色彩基本均匀且有细微差异(即比较均匀)、色彩分布存在容易识别的差异(即略有不均匀)、色彩分布存在明显差异(即明显不均匀)、色彩分布存在严重差异(即非常不均匀)。优选按照如下方式分组：所述非常不均匀组别的CV值≥2％，所述明显不均匀组别的CV值为：1.5％≤CV值＜2％，所述略有不均匀组别的CV值为：1％≤CV值＜1.5％，所述比较均匀组别的CV值为＜1％。按照该种方式分组，可以获得相对比较理想的标准样，各个等级之间色彩均匀程度的差异明显，即得到的同一套色卡中的每一张卡之间的色彩均匀度差异明显，等级之间分界清晰，在实际使用中可信度高。上述CV值等级之间的划分，使被测样品内部色差的CV值能够与色卡等级之间形成对应关系，使色卡的制备具有理论基础。
步骤四、人工判别：优选由20名人员对上述各个组别的样品的不均匀程度进行人工判别，从每个组中筛选出可代表该组水平的标准样，即筛选出上述4个等级中每个等级的标准样。上述判别过程中，以100％为总权重，(100/人员数)×％为每个人的权重，对于每个等级或组别中的每个样品，符合度的计算方式为：(100/人员数)％×同意该样品最具有所属等级特征的人员数，上述符合度最高的样品作为该等级的标准样品。
步骤四之后，可以使用高精度打印机打印上述1～4级标准样和5级标准样。
上述5级标准样为色彩均匀无差异级，因色彩绝对均匀的样品在实际生产中不可能出现，因此选择色谱库中所对应的纯色彩，以此得到一套织物色彩均匀度色卡。
色谱库中各种纯色彩的RGB数值如下：红色：RGB(255,0,0)，绿色：RGB(0,255,0)，蓝色：RGB(0,0,255)，黄色：RGB(255,255,0)青色：RGB(0,255,255)，品红：RGB(255,0,255)；本发明以色谱库中这些色彩的图片作为5级即色彩均匀无差异级的标准样。
步骤四之后，也可以以上述1～4级标准样为基础，通过色彩转换制备其他色彩的色彩均匀度等级色卡，如中性灰、红色、黄色、蓝色等，但需保持图像内部的对比度不变，转换后再打印。故上述方法还包括：
步骤五、色彩转换：将每个组别(优选为4个组别)中所选出的不均匀程度的标准样品利用测色软件将原有色彩的RGB值重新设定进行色彩转换，得到其他颜色的不均匀程度的标准样品，并将色谱库中所对应的色彩作为色彩均匀无差异级的5级标准样。
优选地，上述其他颜色为中性灰，色卡以中性灰为底色，可以去除织物本身色彩的变化对色彩不均匀程度的判别干扰，有利于统一评判标准，提高评判效率。对于中性灰，选用色谱库中对应的中性灰(RGB值为(128,128,128))作为色彩均匀无差异级；上述色彩转换的方法为：在测色软件(英国Vervide生产的Digieye V2.70)中调用直接对标准样品拍照得到的原始图像，选定拟替换色彩的区域，在软件中设定新色彩的RGB的值，中性灰的RGB值为(128,128,128)，确定后可将所选区域的色彩全部转换为中性灰，但图像内部的对比度保持不变，在优选为4个组别的情况下，得到的1～4级标准样。上述色彩转换中，还可以将每个组别中所选出的不均匀程度的标准样品利用测色软件将原有色彩的RGB值重新设定，替换为其他色彩。
之后再进行打印步骤：使用高精度打印机打印上述其他色彩的不均匀度图像的图片以及作为色彩均匀无差异级的色谱库中的该色彩相应的图片，得到一套织物色彩均匀度色卡。
第二方面，本发明提供上述第一方面的制备方法得到的色卡。
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于本发明而不用于限制本发明的范围。对外应理解，在阅读了本发明的内容之后，本领域技术人员对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1：
本实施例的待测样品为绿色系列、蓝色系列、紫色系列的色纺纱纺针织物，得到以中性灰为底色的色卡。选择这些有代表性的色系，是为了寻找一种通用的算法和判定规则，最终结果是可以通用于其他色彩。
本实施例的色卡制备方法包括以下步骤：
(1)对各样品进行图像微分为多个单元，每个单元的尺寸为5mm×5mm，以本色全棉布为基准色，色差测试，得到的结果如表1：
表1和表2中，色棉设计比例指的是：制造色纺纱针织物的纱线中染有该色系颜色的单色色棉和本色原棉的质量比例。
各测色单元相对于标准色△Ei的CV值，计算方法为：CV值＝(各测色单元相对于标准色△Ei的标准差SD/各测色单元相对于标准色△Ei的平均值)×100％。
表1各色纺纱织物的总体测试统计结果：
同时，对人眼可识别的色彩不均匀程度进行定义，具体如下：
5级：样品选定区域色彩均匀，无差异；
4级：样品选定区域色彩基本均匀，仅有细微差异(即比较均匀)；
3级：样品选定区域色彩分布存在容易识别的差异(即略有不均匀)；
2级：样品选定区域的色彩分布存在明显的差异(即明显不均匀)；
1级：样品选定区域的色彩分布存在严重的差异，明显分布不匀(即非常不均匀)。
以CV值≥2.0％，1.5％≤CV值＜2％，1％≤CV值＜1.5％，CV值＜1％为基准，将上述样品分为4个组别，则绿色①号，蓝色①、②号，紫色①、②、③号都归到色彩非常不均匀的一组，即1级水平。
(2)然后请20个视觉正常的普通消费者进行人工判定，如果认为上述6个样品(绿色①号，蓝色①、②号，紫色①、②、③号)可以定为色彩非常不均匀的比例(即符合度)分别是90％，90％，85％，95％，90％，85％，则确定紫色①号作为色彩不均匀程度1级的标准样。
上述评判的过程包括：以总权重为100％，则20个人中每人的权重为5％。
对于绿色①号，20个人中有18个人都认为其属于色彩非常不均匀，2个人认为其不属于色彩非常不均匀；那么，绿色①号被认为色彩非常不均匀的符合度为5％×18＝90％；
对于蓝色①号，20个人中有18个人都认为其属于色彩非常不均匀，2个人认为其不属于色彩非常不均匀；那么，蓝色①号被认为色彩非常不均匀的符合度为5％×18＝90％；
对于蓝色②号，20个人中有17个人都认为其属于色彩非常不均匀，2个人认为其不属于色彩非常不均匀；那么，蓝色②号被认为色彩非常不均匀的符合度为5％×17＝85％；
对于紫色①号，20个人中有19个人都认为其属于色彩非常不均匀，2个人认为其不属于色彩非常不均匀；那么，紫色①号被认为色彩非常不均匀的符合度为5％×19＝95％；
对于紫色②号，20个人中有18个人都认为其属于色彩非常不均匀，2个人认为其不属于色彩非常不均匀；那么，紫色②号被认为色彩非常不均匀的符合度为5％×18＝90％；
对于紫色③号，20个人中有19个人都认为其属于色彩非常不均匀，2个人认为其不属于色彩非常不均匀；那么，紫色③号被认为色彩非常不均匀的符合度为5％×17＝85％。
根据以上数据，选择紫色①号样品作为1级的标准样。
以此类推，按照上述计算方式，可以确定2-4级的标准样。
所以，本步骤中通过20个人的人工判定，有效地在仪器测定并计算CV值的基础上进一步确定各个等级色彩不均匀程度的标准样。通过将20个视觉正常普通消费者分配权重，将权重×人数得到某个样品被定为某一色彩均匀度等级的比例，并将该比例最高的样品作为各个等级的标准样。这样可以减少评定人员之间的个体差异所带来的偏差，也无需选用具有色差评定经验的人员，可以进一步筛选出有代表性的标准样。本步骤采用至少20个人进行评判，保证了制备出的色卡的色彩均匀程度具有代表性，符合一般人群的视觉感受，用来评价、比对其他待测品时得到的结果更加客观。
(3)通常情况下，上述2-4级的标准样会是其他不同色系的样品，通过色彩转换，将这些标准样全部转换成中性灰色的图像，图像内部的对比度保持不变，5级代表织物样品表面无任何色差，5级标准样可直接采用色谱库中对应的中性灰。
如图1-5所示，图1中位于内部的方框内为转换后得到的1级标准样，图2中位于内部的方框内为转换后得到的2级标准样，图3中位于内部的方框内为转换后得到的3级标准样，图4中位于内部的方框内为转换后的得到的4级标准样，图5为5级标准样(直接采用色谱库的中性灰)。
(4)使用高精度打印机打印上述1-4级转换后标准样和5级标准样的图片，可制作一套以中性灰为底色的织物色彩均匀度色卡。
实施例2：
本实施例为待测样品为红色系列、黄色系列的色纺针织物，打印以红、黄2种色彩为底色的色卡。
(1)对各样品进行图像微分，以本色全棉布为基准色，色差测试，得到的结果如表2：
表2各色纺纱织物的总体测试统计结果：
同时，对人眼可识别的色彩不均匀程度进行定义，具体如下：
5级：样品选定区域色彩均匀，无差异；
4级：样品选定区域色彩基本均匀，仅有细微差异；
3级：样品选定区域色彩分布存在容易识别的差异；
2级：样品选定区域的色彩分布存在明显的差异；
1级：样品选定区域的色彩分布存在严重的差异，明显分布不匀。
以CV值≥2.0％，1.5％≤CV值＜2％，1％≤CV值＜1.5％，CV值＜1％，将上述样品分为4个组别，则黄色③号，红色③号，红色⑤号，红色⑥号都归到色彩分布存在容易识别的差异的一组，即3级水平。
(2)然后请20个人进行人工判定，如果认为上述样品黄色③号，红色③号，红色⑤号，红色⑥号)可以定为色彩分布存在容易识别的差异(不均匀程度为3级)的比例分别是90％，80％，85％，75％，则确定黄色③号作为色彩不均匀程度3级的标准样。
以此类推，可以确定1、2、4级的标准样。上述1-4级的标准样是包括了红、黄两个色系的，所以为了得到单独为红色或黄色为底色的色卡，就需要通过色彩转换软件，将上述1-4级的标准样中底色不同的分别转换为相同的底色(即分别得到以红色为底色的1-4级标准样和以黄色底色的1-4级标准样)，并在色谱库中分别选定红色和黄色的5级标准样图片。
(3)使用高精度打印机打印上述1-4级转换后标准样和色谱库中选定的5级标准样的图片，得到分别以红、黄为底色的两套织物色彩均匀度色卡。
实施例3：
本实施例是在实施例1的基础上，通过色彩替换的方式得到以红色为底色的色卡。
先采用实施例1的制备方法，得到中性灰系列的2-4级的标准样；再进行色彩转换：利用测色软件将原有色彩的RGB值重新设定，替换为红色的1-4级标准样，5级标准样可直接采用色谱库中对应的红色。
之后再打印标准样的图片，即制作出以红色为底色的织物色彩均匀度色卡。
应用例：
当待测样品的底色红色时，测定其色彩均匀度，可以采用以下三种方法：
方法1)：采用实施例2的以红色为底色的色卡。
方法2)：采用实施例1的以中性灰为底色的色卡。
方法3)：采用实施例3的以红色为底色的色卡(通过色彩转换)。
上述方法1)和方法3)的效果基本相同，其评级效果要好于方法2)。
但是方法1)和3)缺点是如果待测样品的颜色的底色与色卡不同，用该色卡去评定该待测样品的效果会下降。例如：如果待测样品是大红色，用方法1)和3)可以制作一套以大红为底色的色卡进行评级，但是如果样品变成了粉红色，用大红的色卡去评级就会产生一定得视觉干扰，除非再制作一套以粉红为底色的色卡。但是这样无法覆盖所有被测样品的颜色，只能采用一种折中的办法，就是制作更多色彩的样卡；当有彩色样品需要判定时，参考最接近的彩色样卡。
用方法2)得到的中性灰色卡，当待测样品为其他任何彩色时，中性灰对人视觉的干扰程度是最小的，无需再使用其他相近色彩的样卡进行对比。因此，采用中性灰色卡测评待测样品的色彩均匀度的使用范围最广泛。
Claims (8)
1.一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡的制备方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
单元分割步骤：将各个被测样品均划分为多个细分单元；
色差和变异系数测算步骤：以本色全棉布为基准色，用测色仪连续测出各个所述细分单元相对于所述基准色的色差，得到每个所述被测样品中各细分单元相对于所述基准色△Ei的CV值；
CV值分级步骤：根据所述CV值的大小，将各个所述被测样品按照色彩均匀程度分为不同的组别，其中，所述CV值越大色彩均匀程度越差；
人工判别步骤：由多个人从每个所述组别的样品中筛选出最能代表本组别的特征的色彩不均匀程度的样品，作为不均匀程度的标准样品；
所述人工判别步骤中，所述多个人为至少20个人员；以100％为总权重，(100/人员数)×％为每个人的权重，对于每个等级或组别中的每个样品，符合度的计算方式为：(100/人员数)％×同意所述样品最具有所属等级特征的人员数，所述符合度最高的样品作为所述等级的标准样品；
所述方法还包括：
色彩转换步骤：将所述不均匀程度的标准样品进行色彩转换，得到所需色系的不均匀程度的标准样品；其中，所述所需色系为中性灰，得到中性灰的不均匀度标准样品图像。
2.根据权利要求1所述制备方法，其特征在于：
所述CV值分级步骤中，将各个所述被测样品分为4个组别，所述4个组别的色彩均匀度分别为：比较均匀、略有不均匀、明显不均匀、非常不均匀。
3.根据权利要求2所述制备方法，其特征在于：
所述非常不均匀组别的CV值≥2％，所述明显不均匀组别的CV值为1.5％≤CV值＜2％，所述略有不均匀组别的CV值为1％≤CV值＜1.5％，所述比较均匀组别的CV值为＜1％。
4.根据权利要求1-3任一项所述制备方法，其特征在于：选用色谱库的色彩作为色彩均匀无差异的标准样品。
5.根据权利要求1所述制备方法，其特征在于：
各个所述被测样品为多个色系的被测样品。
6.根据权利要求1所述制备方法，其特征在于：
每个色系的被测样品是由该色系单色色棉与本色棉按不同质量比混纺而得到的色纺棉纱。
7.根据权利要求6所述制备方法，其特征在于：所述每个色系的待测样品中，所述单色色棉与本色棉的用量的质量比为5-90％。
8.一种判定色纺纱针织物表面色彩均匀度的色卡，其特征在于：所述色卡通过权利要求1-7中任一项的方法制备而成。
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