程 璐， 陳婷婷， 曹吉強， 王 穎， 夏 鑫

(1. 新疆大學(xué) 紡織與服裝學(xué)院， 新疆 烏魯木齊 830046； 2. 江西服裝學(xué)院 服裝工程學(xué)院， 江西 南昌 330201)

關(guān)于色紡紗的計算機配色算法已經(jīng)有許多學(xué)者進行了研究，理論上顯示采用配色算法第1次計算出的擬合配方與實際配方的擬合色差值在1以內(nèi)，配色結(jié)果比較理想[1-3]，但在色紡紗實際配色生產(chǎn)過程中，由于纖維原料種類繁多、批次不同，以及生產(chǎn)機臺變化等諸多因素，使色紡紗實際打樣生產(chǎn)中無法一次即成，仍需通過修色環(huán)節(jié)[4-5]，不斷修正配色。目前，在實際生產(chǎn)中，企業(yè)仍需依靠經(jīng)驗豐富的調(diào)色師不斷進行修色才能滿足客戶的要求。針對這一現(xiàn)象，進一步研究計算機修色算法是十分必要和迫切的。

色紡紗計算機修色是計算機配色的必要環(huán)節(jié)。主要依靠測色儀器在標(biāo)準(zhǔn)光源下測試所有單色纖維顏色數(shù)據(jù)值，依靠大量單色基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，對仿樣實際配比進行修正。本文選用Friele光學(xué)模型結(jié)合全光譜匹配配色算法，首先進行色紡紗擬合配方計算，確保所有擬合色差值小于1；再經(jīng)實際打樣后測得實際色差，結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計方法設(shè)計修色算法，進而實現(xiàn)計算機精準(zhǔn)修色。實現(xiàn)了即使改變生產(chǎn)環(huán)境、設(shè)備或原料批次，也能保證在2次以內(nèi)實物仿樣與混色標(biāo)準(zhǔn)樣的真實色差在1以內(nèi)，滿足企業(yè)實際生產(chǎn)需求。

1 色紡紗配色算法的實際應(yīng)用

1.1 設(shè) 備

FA186F型梳棉機、FA306型并條機、FA494型粗紗機，青島紡織機械股份有限公司；FA506型細紗機，經(jīng)緯紡織機械股份有限公司；HX211型針織圓機，華星機械有限公司；FA1004B型電子分析天平，上海精密儀表公司；Datacolor SF800型分光光度儀，德塔顏色商貿(mào)(上海)有限公司。

1.2 樣 品

混色標(biāo)準(zhǔn)樣：從某色紡企業(yè)的色咭中隨機選擇21個混色樣品作為標(biāo)準(zhǔn)樣，均為19.4 tex色紡紗織造的純棉針織布(已水洗)，如圖1所示。

圖1 混色標(biāo)準(zhǔn)樣品Fig.1 Mixed color standard samples

單色樣：同一色紡企業(yè)庫存的白色2種(編號01～02)、黑色10種(編號01～10)、紅色8種(編號01～08)、藍色13種(編號01～13)、黃色10種(編號01～10)、綠色14種(編號01～14)、咖啡色11種(編號01～11)、紫色12種(編號01～12)共8個單色系合計80種單色棉纖維制成的針織布(已水洗，紗線線密度均為19.4 tex),用于測試其顏色值，充當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以模擬計算標(biāo)準(zhǔn)樣中單色配比(即擬合配方)。

另準(zhǔn)備上述80種單色棉纖維作為后續(xù)實驗驗證中實際打樣(即仿樣)的原材料。

顏色值測試：借助分光光度儀，將20 cm×20 cm的混色標(biāo)準(zhǔn)樣與單色樣分別對疊成4層(不透光)，在D65光源、10°視角、最大測試孔徑26 mm、100%UV的測試條件下，對樣品的正反面分別測試上中下3個點，再旋轉(zhuǎn)90°測試上中下3個點共計12個測試點，取其平均值得到樣品相應(yīng)的顏色數(shù)據(jù)，包括三刺激值、L值、a值、b值以及400～700 nm內(nèi)每隔10 nm的反射率值。

1.3 配色算法及初始配方計算

1.3.1 全光譜匹配配色算法

由于散纖維混色屬于物理混色[6]，理論上單色樣品與混色樣品之間為加和關(guān)系。假設(shè)f[R(λ)]為反射率的中間函數(shù)[7]，則不同顏色散纖維按照一定比例混合為混色紗線時，其關(guān)系如下式所示：

(1)

式中：Rh(λ)表示當(dāng)波長為λ時混色樣品的反射率，%；Ri(λ)表示當(dāng)波長為λ時i組分單色纖維的反射率，%；xi表示混色纖維中i組分單色纖維所占的質(zhì)量比，%，且∑xi=1。

全光譜配色算法是以樣品的反射光譜曲線為研究對象，標(biāo)準(zhǔn)樣和仿樣的光譜反射率曲線完全重合是2種樣品等色的充分條件，即在任意波長下混色標(biāo)準(zhǔn)樣的反射率值等于仿樣的反射率值，則2種樣品同色[8]，即

(2)

但實際生產(chǎn)中，不存在反射率完全匹配的2個樣品，因此，本文選擇Friele光學(xué)模型求出關(guān)于反射率的中間函數(shù)，使用MatLab實現(xiàn)最小二乘法擬合單色樣品所占比例，計算出反射率偏差最小的擬合配比，并對其歸一化處理。

1.3.2 Friele光學(xué)模型

Friele光學(xué)模型[9]是1952年Friele在式(1)的基礎(chǔ)上提出的關(guān)于光譜反射率的函數(shù)關(guān)系式，即：

f[R(λ)]=e-Q[1-R(λ)]2/2R(λ)

(3)

式中：R(λ)為波長為λ時對應(yīng)的反射率值，%；Q為不定的參數(shù)值，本文實驗在[0 1]區(qū)間內(nèi)每隔0.01取值。通過式(1)～(3)匹配反射光譜曲線求解初始配方xi，此計算語言選擇MatLab實現(xiàn)；主要結(jié)合數(shù)學(xué)優(yōu)化算法中的最小二乘法求得極小值，從而得到標(biāo)準(zhǔn)樣品的反射率曲線與擬合樣品的反射率曲線相差最小，即

1.3.3 評價公式

1.3.4 初始配方計算

選擇色覺正常的一位非專業(yè)人員從21個混色標(biāo)準(zhǔn)樣分別選擇2～4種單色棉纖維，通過以上配色算法進行配色。選擇擬合色差最小的一組輸出初始的擬合配方。

1.4 初次打樣分析

根據(jù)初始擬合配方，分別按照相應(yīng)單色棉纖維比例在電子天平上稱取50 g單色棉纖維，采用統(tǒng)一流程和相同工藝參數(shù)用小樣機進行實際打樣分析。首先進行手工開松將不同單色棉纖維均勻混色；之后將混色棉纖維喂入梳棉機進行2遍梳理；在并條機上進行3道并條制成20 g/(5 m)的棉條；將制成的棉條喂入粗紗機制成5 g/(10 m)的粗紗；在細紗機上嚴(yán)格控制定量紡制2管19.4 tex的色紗，并在針織圓機上織造完成后裁剪成20 cm×20 cm的針織布進行水洗；最后選用分光光度儀進行顏色值測定，取得相應(yīng)反射率值，通過MatLab程序語言計算仿樣與混色標(biāo)準(zhǔn)樣品之間的實際色差，如表1所示。

表1 初次打樣實際色差Tab.1 Actual color difference of first proofing

由表1可知，由配色算法第1次計算出擬合配方其對應(yīng)的擬合色差均值為0.52，除去試樣8#外，最大擬合色差為0.99，最小的僅為0.07，小于1，說明配色算法可用，但實際紡制仿樣驗證結(jié)果并不理想，實際色差均值為2.36，最大實際色差達到4.77，最小實際色差為1.42，均大于1?？砂l(fā)現(xiàn)當(dāng)在實際生產(chǎn)中由于纖維批次、操作人員的改變、生產(chǎn)機臺的變換等必然會使色差的產(chǎn)生，當(dāng)色差大于1時是不被客戶接受的，必須進入修色環(huán)節(jié)。

2 色紡紗修色算法

2.1 人工修色

通常色紡紗修色的實際生產(chǎn)流程為：1)接收色紡訂單，配色員以公司登記在案的數(shù)據(jù)庫或憑借經(jīng)驗分析打樣，一般至少需要3～4 次修色，打出2組樣品并制成版樣供客戶選擇；2)經(jīng)客戶確認后進行先鋒小樣生產(chǎn)，并與版樣比對，微調(diào)配方進行修色；3)進行大貨生產(chǎn)，由于生產(chǎn)機臺改變、人工操作習(xí)慣等原因造成色差以及進行水洗后產(chǎn)生的顏色差別，還需進一步修色，微調(diào)配方。

經(jīng)企業(yè)生產(chǎn)調(diào)研，色紡紗實際生產(chǎn)由于仍依靠人工修色而存在生產(chǎn)周期長、原料浪費嚴(yán)重等問題迫待解決。

由上述實際打樣結(jié)果可知，在色紡紗的實際生產(chǎn)中，會不可避免的因生產(chǎn)機臺的改變、纖維批次的改變或人工操作誤差等而導(dǎo)致的色差產(chǎn)生。當(dāng)實際色差不能被客戶接受時，就必須進行樣品修色環(huán)節(jié)，文章所提出修色算法，并加以驗證其實際生產(chǎn)的適用性。

2.2 全光譜修色算法

首先，依據(jù)配色算法計算出擬合配方，將以其紡制的實際仿樣看做為一個單色，與80種單色進行循環(huán)配色，此步驟是為檢測是否存在配色人員由于經(jīng)驗不足而致使漏選或錯選纖維，若計算輸出無合適匹配顏色(擬合色差均大于1)則仍選用初始配方進行修正。

本文修色算法是基于Friele光學(xué)模型，將混色標(biāo)準(zhǔn)樣與實際仿樣的反射率值分別計算其中間函數(shù)值并求相應(yīng)差值ΔfF[R(λ)]，進而通過式(4)計算中間函數(shù)差值最小時的配方修正值，

(4)

讀取并選擇數(shù)據(jù)庫中所需的單色樣品反射率值r；

輸入由配色算法計算的擬合配方[x1、x2、x3]；

設(shè)定閾值SC，如為SC=100；

對配色模型中的參數(shù)值在[0 1] 區(qū)間內(nèi)每隔0.001進行賦值迭代；

通過Friele光學(xué)模型計算出混色標(biāo)準(zhǔn)樣與仿樣的反射率中間函數(shù)差值ΔfF[R(λ)]；

對t1在[-x11-x1]區(qū)間內(nèi)每隔0.01賦值迭代；

對t2在[-x21-(x1+t1)-x2]區(qū)間內(nèi)每隔0.01賦值迭代；

t3則為-t1-t2；

將t1、t2、t3帶入Friele光學(xué)模型中計算其擬合反射率的中間函數(shù)值與ΔfF[R(λ)]的絕對誤差值cmc；

If cmc

SC=cmc；

X1=x1+t1；

X2=x2+t2；

X3=x3-t1-t2；%X1、%X2、%X3為修正后的配比

End

之后通過修正后的配方用公式計算擬合反射率值，進而計算其色差值。最后輸出修正后的配比和色差值進行評價。

2.3 修色結(jié)果評價

按照修色算法進行實際計算修正配方，并打樣驗證。將2次修色結(jié)果與初次配色的結(jié)果作圖對比，如圖2所示。表3示出仿樣修色后配比和對應(yīng)實際色差值。

圖2 實際色差對比Fig.2 Actual color difference comparison

由表3可知：由第1次修色配比可知，缺乏配色經(jīng)驗的人員在挑選單色時會存在一定的誤差，因此，當(dāng)實際生產(chǎn)中配色師傅為非專業(yè)配色人員時必須要進行單色循環(huán)計算，以確定最佳單色的選擇。另外，從表3和圖2中可看出：第1次修色的平均實際色差為1.215，其中最小色差為0.59，第2次修色的平均實際色差為0.67，且均小于1，除此之外，由圖2可看出，經(jīng)修色后色差值明顯降低，即配色精度顯著提高。即可說明此修色算法大大減少了實際生產(chǎn)中的修色打樣次數(shù)，且最終的配色結(jié)果符合當(dāng)下企業(yè)生產(chǎn)需求。

表3 實際紡樣的修色結(jié)果Tab.3 Color correction result of actual spinning sample

3 結(jié) 論

本文以解決現(xiàn)今色紡企業(yè)生產(chǎn)中的難題為目的，對色紡企業(yè)中配色打樣現(xiàn)狀進行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)在色紡紗實際生產(chǎn)中，仍然存在反復(fù)修色打樣環(huán)節(jié)，不但延長了生產(chǎn)周期且浪費原材料。為此，本文將以Friele光學(xué)模型為基礎(chǔ)的配色算法應(yīng)用到企業(yè)實際生產(chǎn)中，結(jié)果表明配色算法并不能完全替代人工配色，當(dāng)改變纖維種類、纖維批次、生產(chǎn)機臺時，或操作人員習(xí)慣不同等諸多因素均會影響產(chǎn)品顏色，產(chǎn)生相應(yīng)色差。為減少打樣次數(shù)，本文首先將實際仿樣看做為一個單色，與80種單色棉纖維進行循環(huán)配色，以檢測是否存在漏選或錯選纖維情況，若計算輸出無合適匹配顏色(擬合色差均大于1)則仍選用實際紡樣的擬合配方進行修正。基于Friele光學(xué)模型，將混色標(biāo)準(zhǔn)樣與實際仿樣的反射率值轉(zhuǎn)換為中間函數(shù)并求其差值，進而計算中間函數(shù)差值最小時的配方修正值進行配比修正，以此設(shè)計的計算機修色算法并進行實際打樣驗證，結(jié)果顯示21組樣品均可以保證在計算機修色1～2次后即可滿足客戶要求。此算法的設(shè)計不但提高了企業(yè)生產(chǎn)效率，縮短修色周期，也不局限于依賴人工經(jīng)驗配色，即使是無經(jīng)驗且色覺正常的人員也可以通過此算法得到混色標(biāo)準(zhǔn)樣最優(yōu)的配比，適用于企業(yè)實際生產(chǎn)。

另外，在實際打樣中發(fā)現(xiàn)，此修色算法僅適用于可以充分均勻混色的棉纖維混色紡紗，除此之外的色紡紗修色算法設(shè)計是今后仍需探索的方向之一。