CN108680521A - 一种成分分析方法及颜色监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种成分分析方法及颜色监测方法，所述方法包括如下步骤：构建吸光度数据和浓度之间的数学模型；测定待测定溶液的吸光度数据；结合待测定溶液的吸光度数据和所述数学模型，求解溶液的各组分成分。通过本发明，可以提高颜色测量精度。

Description

一种成分分析方法及颜色监测方法

技术领域

本发明涉及计量或控制领域，尤其涉及一种成分分析方法及颜色监测方法。

背景技术

在染整行业中，织物色泽在线软测量问题一直备受关注，而织物色泽在线软测量问题的关键是混合染液的组分分析，这就使得染液的组分分析显得尤为重要。在以往研究中，混合染液的组分分析，都建立在朗伯比尔定律和吸光度加和性的基础上。

然而，上述定律疏忽了光的反射以及吸收光的粒子之间的相互作用。因此，在实际测量中，朗伯比尔定律和吸光度加和性会因为这些假设的实际存在而产生偏离，从而影响染料的组分分析精度。

为更形象的说明吸光度加和性的偏移现象，任取几组BF染料配方，分别测取各组分染料的吸光度及混合染液的吸光度，计算各组分染料吸光度加和后的值和混合染料吸光度之间的偏差，再根据偏差和混合染料吸光度，得到吸光度的偏差百分比。偏差百分比最高可以达到30％。

可以看出，吸光度的加和性确实存在偏移。因此，解决染料浓度预测的精度问题，转化成了解决吸光度加和性和朗伯比尔定律的偏移问题。

此外，同时测定法需要先确定混合染液中(假定组分数为n)各组分的最大吸收波长λ_i(i＝1,2,…,n)，并通过实验测出各组分在λ_i处的吸光度，再根据吸光度计算出吸光系数，方能得到同时测定模型。当染料组合中任意一种染料改变时，所有参数都需要重新确定。由此可见，同时测定方法还存在一个缺陷：同时测定模型的泛化能力弱。

综上所述，混合染料组分分析精度的提高，有两种方案：第一，定量研究染料间的相互作用等因素对吸光度的影响，从机理上改进吸光度模型；第二，分析实验数据，找到朗伯比尔定律和吸光度加和性偏移的规律，重新建模。并在此基础上，重新构建颜色监测方法。

发明内容

本发明提出一种成分分析方法，所述方法包括如下步骤：

构建吸光度数据和浓度之间的数学模型；

测定待测定溶液的吸光度数据；

结合待测定溶液的吸光度数据和所述数学模型，求解溶液的各组分成分。

具体的，构建吸光度数据和浓度之间的数学模型的具体步骤为：

S1：建立浓度为c₀各组分溶液吸光度与波长λ之间的数学模型：

A_i＝f_i(λ,c₀)；

S2：根据各组分溶液的在不同浓度下的吸光度值，建立吸光系数与浓度间的模型：k_i＝g(c)；

S3：推导各组分溶液的吸光度与波长、浓度间的数学模型：

S4：建立混合溶液吸光度与单一组分吸光度之间的模型：

其中，m_i＝h(c₁,c₂,c₃)，h(·)表示系数mi与浓度之间的数学模型。

具体的，所述步骤S1具体为：

S11：选取浓度数值，C₀＝0.05；

S12：建立不同染料在浓度为0.05o.w.f％的活性染料进行吸光度测试；

S13：根据吸光度曲线，建立吸光度和波长之间的数学模型；得到如下函数：

其中，系数分别为

具体的，所述步骤S2中吸光系数与浓度间的模型的具体形式为：

将g(c)视为分段函数，分段点c_b＝0.05，可更好的描述吸光系数的变化特征。于是，将吸光系数与浓度间的函数关系表示为：

具体的，步骤S4中系数mi与浓度之间的数学模型采用如下方式确定：

S41：设计正交试验配方，所述正交试验配方为各个类别组分组成的混合溶液配方；

S42：测定按照各正交试验配方滴定的混合染液的吸光度A_all；测定各正交配方中单一组分溶液对应的吸光度A′_i(λ)；

S43：求解如下优化问题，得到系数mi；所述优化问题为：

本发明还涉及一种颜色监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

采用如前所述的成分分析方法，估计当前染液的各组分成分；c₁、c₂、c₃分别表示红、黄、蓝三种染料的浓度；

计算吸收散射系数：

其中，(k/s)(λ)是织物在λ波长下的吸收散射系数之比；k₀和s₀是基底的吸收系数和散射系数；k_i和s_i为组分i的单位吸收、散射系数；c_i为上染至织物上的各组分染料浓度；

计算三刺激值：

X、Y、Z是织物的三刺激值；k₁₀为常数；Δλ为波长间隔；T为光谱三刺激值矩阵；E为CIE规定的标准照明体矩阵。

通过本发明，通过建立吸光度与浓度、波长间的非线性数学模型的方法，实现吸光度的精确预测。阐述了实际过程中朗伯比尔定律和吸光度加和性的偏移问题，建立吸光系数与浓度间的非线性模型，解决了分子间的相互作用对朗伯比尔定律偏移的影响，克服了的偏移问题，使得测量结果更加准确。本发明所提的方法与传统的同时测定法相比，不局限于最大波长的加和性，因此，其测量的浓度范围更广。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现说明本发明的具体实施方式。

本发明提出具体的，本发明涉及一种成分分析方法，所述方法包括如下步骤：

构建吸光度数据和浓度之间的数学模型；

测定待测定溶液的吸光度数据；

结合待测定溶液的吸光度数据和所述数学模型，求解溶液的各组分成分。

具体的，构建吸光度数据和浓度之间的数学模型的具体步骤为：

S1：建立浓度为c₀各组分溶液吸光度与波长λ之间的数学模型：

A_i＝f_i(λ,c₀)；

S2：根据各组分溶液的在不同浓度下的吸光度值，建立吸光系数与浓度间的模型：k_i＝g(c)；

S3：推导各组分溶液的吸光度与波长、浓度间的数学模型：

S4：建立混合溶液吸光度与单一组分吸光度之间的模型：

其中，m_i＝h(c₁,c₂,c₃)，h(·)表示系数mi与浓度之间的数学模型。

具体的，所述步骤S1具体为：

S11：选取浓度数值，C₀＝0.05；

S12：建立不同染料在浓度为0.05o.w.f％的活性染料进行吸光度测试；

S13：根据吸光度曲线，建立吸光度和波长之间的数学模型；得到如下函数：

其中，系数分别为

具体的，所述步骤S2中吸光系数与浓度间的模型的具体形式为：

将g(c)视为分段函数，分段点c_b＝0.05，可更好的描述吸光系数的变化特征。于是，将吸光系数与浓度间的函数关系表示为：

具体的，步骤S4中系数mi与浓度之间的数学模型采用如下方式确定：

S41：设计正交试验配方，所述正交试验配方为各个类别组分组成的混合溶液配方；

S42：测定按照各正交试验配方滴定的混合染液的吸光度A_all；测定各正交配方中单一组分溶液对应的吸光度A′_i(λ)；

S43：求解如下优化问题，得到系数mi；所述优化问题为：

本发明还涉及一种颜色监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

采用如前所述的成分分析方法，估计当前染液的各组分成分；c₁、c₂、c₃分别表示红、黄、蓝三种染料的浓度；

计算吸收散射系数：

其中，(k/s)(λ)是织物在λ波长下的吸收散射系数之比；k₀和s₀是基底的吸收系数和散射系数；k_i和s_i为组分i的单位吸收、散射系数；c_i为上染至织物上的各组分染料浓度；

计算三刺激值：

X、Y、Z是织物的三刺激值；k₁₀为常数；Δλ为波长间隔；T为光谱三刺激值矩阵；E为CIE规定的标准照明体矩阵。

设染液浓度为C＝[c₁ c₂ c₃]，可由前述公式推导出当前染液的吸光度：

以活性4#、活性5#、活性6#活性染料为例，若c₁₀＝c₂₀＝c₃₀＝0.05，可以得到混合染料的吸光度模型为：

其中，mi可以设置为线性的形式，也可以设置为非线性的多项式形式，例如，

需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种成分分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

构建吸光度数据和浓度之间的数学模型；

测定待测定溶液的吸光度数据；

结合待测定溶液的吸光度数据和所述数学模型，求解溶液的各组分成分。

2.一种如权利要求1所述的成分分析方法，其特征在于，构建吸光度数据和浓度之间的数学模型的具体步骤为：

S1：建立浓度为c₀各组分溶液吸光度与波长λ之间的数学模型：

A_i＝f_i(λ,c₀)；

S2：根据各组分溶液的在不同浓度下的吸光度值，建立吸光系数与浓度间的模型：k_i＝g(c)；

S3：推导各组分溶液的吸光度与波长、浓度间的数学模型：

S4：建立混合溶液吸光度与单一组分吸光度之间的模型：

其中，m_i＝h(c₁,c₂,c₃)，h(·)表示系数mi与浓度之间的数学模型。

3.一种如权利要求2所述的成分分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

S11：选取浓度数值，C₀＝0.05；

S12：建立不同染料在浓度为0.05o.w.f％的活性染料进行吸光度测试；

S13：根据吸光度曲线，建立吸光度和波长之间的数学模型；得到如下函数：

其中，系数分别为

4.一种如权利要求2所述的成分分析方法，其特征在于，所述步骤S2中吸光系数与浓度间的模型的具体形式为：

将g(c)视为分段函数，分段点c_b＝0.05，可更好的描述吸光系数的变化特征。于是，将吸光系数与浓度间的函数关系表示为：

5.一种如权利要求2所述的成分分析方法，其特征在于，步骤S4中系数mi与浓度之间的数学模型采用如下方式确定：

S41：设计正交试验配方，所述正交试验配方为各个类别组分组成的混合溶液配方；

S42：测定按照各正交试验配方滴定的混合染液的吸光度A_all；测定各正交配方中单一组分溶液对应的吸光度A′_i(λ)；

S43：求解如下优化问题，得到系数mi；所述优化问题为：

6.一种颜色监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

采用如权利要求1-5之一所述的成分分析方法，估计当前染液的各组分成分；c₁、c₂、c₃分别表示红、黄、蓝三种染料的浓度；

计算吸收散射系数：

其中，(k/s)(λ)是织物在λ波长下的吸收散射系数之比；k₀和s₀是基底的吸收系数和散射系数；k_i和s_i为组分i的单位吸收、散射系数；c_i为上染至织物上的各组分染料浓度；

计算三刺激值：

X、Y、Z是织物的三刺激值；k₁₀为常数；Δλ为波长间隔；T为光谱三刺激值矩阵；E为CIE规定的标准照明体矩阵。