崔翔宇, 程 璐, 楊月茹, 吳艷豐, 夏 鑫, 李永貴

1. 新疆大學(xué)紡織與服裝學(xué)院, 新疆 烏魯木齊 830017 2. 福建省新型功能性紡織纖維及材料重點實驗室(閩江學(xué)院), 福建 福州 350108 3. 東華大學(xué)紡織學(xué)院, 上海 201620

引 言

色紡紗是由兩種或兩種以上的色纖維混合紡制的環(huán)保型紗線。 相較于傳統(tǒng)染整工序, 纖染著色均勻、 色牢度更好, 減少了排污問題, 擴大色紡紗的產(chǎn)能和市場對加快實現(xiàn)紡織產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。 在實際生產(chǎn)中, 因客戶訂單靈活多樣, 企業(yè)需憑經(jīng)驗反復(fù)打樣試紡來達到要求, 不僅工序繁瑣、 效率低、 浪費多, 且容易導(dǎo)致產(chǎn)品色度學(xué)指標(biāo)的波動, 進而影響產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定與交付時效。

近年來, 計算機測配色技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用較大地改善了色紡產(chǎn)業(yè)配色困難的現(xiàn)狀, 它采用預(yù)測模型將色纖維配方與色紡紗呈色建立映射關(guān)系, 并通過一系列數(shù)學(xué)形式的條件假設(shè)得以實現(xiàn), 假設(shè)條件的充足與否將直接影響模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。 目前對配色模型的優(yōu)化多在于賦值迭代模型中的待定常系數(shù)(經(jīng)驗常數(shù)), 不斷計算來尋求最優(yōu)解[1-3], 其本質(zhì)是利用計算機的高速計算能力不斷試錯以修正映射, 卻忽略了紡紗加工對纖維集合體形態(tài)的改變在此映射中作為假設(shè)條件的重要性。 另一方面, 有文獻[4]指出, 現(xiàn)常用的Stearns-Noechel模型和Friele模型均是在兩組分纖維混合實驗基礎(chǔ)上總結(jié)推導(dǎo)得到的, 而由于混合纖維集合體中光傳播的復(fù)雜性, 將該推導(dǎo)結(jié)果直接應(yīng)用于更多組分纖維混合的預(yù)測中, 存在誤差累積效應(yīng)。 這些都說明當(dāng)下配色模型的映射關(guān)系內(nèi)仍存在較復(fù)雜的不確定性因素, 混色纖維集合體在成紗過程中因形態(tài)改變而產(chǎn)生的顏色差異(光反射變化)沒有在計算機配色算法中得到良好的解釋。

盡管有文獻[5]已考慮到測色樣品的顏色指標(biāo)與入射光在其紗線及纖維單體表面的覆蓋率存在聯(lián)系; 亦有學(xué)者[6]另辟蹊徑, 結(jié)合復(fù)絲的幾何結(jié)構(gòu)模型及內(nèi)部單絲的分布, 提出對相鄰單絲片段混合呈色的計算方法, 并建立相應(yīng)的顏色預(yù)測模型, 但對于解釋纖維集合體形態(tài)之于紗線最終呈色的影響, 在相關(guān)領(lǐng)域仍處在認識的初期階段。 不過可以明確的是, 紡紗加工過程中, 隨集合體內(nèi)混色纖維排列分布和聚集態(tài)的改變, 其表面呈色會相應(yīng)地發(fā)生規(guī)律性改變[7], 由此, 可以將色紡紗產(chǎn)品及半成品的顏色同其形態(tài)建立聯(lián)系, 進而發(fā)掘纖維集合體在紡紗過程中的顏色變化(光反射)機理。

對顏色差異的精確量化表述是研究紡紗過程中纖維集合體顏色變化的基礎(chǔ), 在對顏色差異性判別標(biāo)準(zhǔn)的比較中發(fā)現(xiàn), 當(dāng)下色紡紗領(lǐng)域表征顏色差異以色差評價為主流, 而對色紡紗光譜相似度的評價在現(xiàn)階段雖已到量化程度[8], 但具體到光譜的形狀、 幅值、 信息量等特征, 則研究文獻頗少。 相較于由各色度學(xué)指標(biāo)決定的色差評價, 材料的可見光光譜表述了材料光反射比與波長之間關(guān)系, 從根本上確定了材料的表面呈色, 綜合反映了該材料對入射光的吸收、 反射、 散射等特性, 發(fā)展適用的光譜評價方案對研究紡織材料的表面顏色及呈色機理有重要意義。

基于光譜評價標(biāo)準(zhǔn)針對原液著色粘膠在紡紗過程中產(chǎn)生的顏色變化展開研究, 通過對不同狀態(tài)下纖維集合體的光譜特征進行分析, 并創(chuàng)新性地將纖維的光反射理論運用于色紡紗光譜曲線在幅值、 形狀兩個維度差異進行解釋, 希望闡明紡紗加工過程中混色纖維集合體內(nèi)部纖維排列狀態(tài)和聚集態(tài)的改變對其表面光反射的影響機理, 且引起了怎樣的色度變化。 本文的研究對提高色紡紗計算機配色理論對預(yù)測配方和紡樣間顏色誤差的解釋力具有基礎(chǔ)性支持, 并能夠幫助相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者在優(yōu)化配色模型時尋找新的思路。

1 實驗部分

1.1 纖維的光反射理論

光入射到纖維表面, 會在纖維與空氣的界面上發(fā)生反射和折射, 少部分光線直接發(fā)生反射并離開纖維, 稱外反射光; 其余光線將進入其內(nèi)部, 在它們與纖維各結(jié)構(gòu)層次中發(fā)生的多次反射與折射中, 一些光被纖維吸收, 而另一些返回纖維表面并射向外界的, 被稱作內(nèi)反射光。 外反射光可以被近似看作鏡面反射, 它雖因纖維吸收產(chǎn)生一定改變, 但由于入射深度小、 吸收量少, 仍可認為是入射光的同質(zhì)光, 二者主要是光量大小的差異; 而內(nèi)反射光則更多受到纖維及染料的影響, 發(fā)生光譜特征比例的變化, 被視覺捕捉為有色纖維的顏色。

纖維的光學(xué)理論認為, 反射光的光譜特征比例主要受纖維的結(jié)構(gòu)影響[9], 其中非晶相的不規(guī)則結(jié)構(gòu)是造成光的散射, 使纖維呈半透明體的主要原因; 纖維的種類和染料(顏料)的部分基團, 共同影響著纖維對復(fù)色光吸收的選擇, 進而改變了透射光、 反射光(內(nèi)反射光)的光譜特征比例, 導(dǎo)致顏色發(fā)生變化。

圖1是光在單纖維反射作用的軸向視圖, 其中0-Ⅲ為層次序號, 1-4為境界面序號, A表示外反射光, B表示內(nèi)反射光[10]。 如圖1所示, 當(dāng)內(nèi)反射光從某一境界面反射出來時, 根據(jù)光路可逆性, 則必與該束光線在同一境界面上的外反射光相平行, 進而可知抵至表面的內(nèi)反射光將和外反射光相重疊, 共同構(gòu)成纖維的表面反射光。

圖1 光于纖維的反射作用Fig.1 Light reflection of fibers

自纖維反射光的組分構(gòu)成出發(fā), 可以利用光譜分析方法對不同形態(tài)纖維集合體反射光的光量差異和光成分差異作出量化表征, 從而對集合體內(nèi)纖維分布和聚集狀態(tài)之于內(nèi)、 外反射光的影響, 進而探究纖維集合體在紡紗過程中表面呈色的變化機理。

1.2 色差評價

在色差評價中, CMC(l∶c)色差公式被廣泛應(yīng)用于紡織產(chǎn)品色差的計算, 且與人眼視覺特征的相關(guān)性較好, 它基于CIELAB顏色空間, 對ΔL*, ΔC*, ΔH*附以相應(yīng)的系數(shù)并加權(quán)求得綜合色差[11], 見式(1)。

(1)

式(1)中:SL、SC、SH分別是明度差、 飽和度差和色相差的加權(quán)系數(shù), 均為基于標(biāo)準(zhǔn)樣顏色參數(shù)范圍的函數(shù);l、c分別表示調(diào)節(jié)明度差和飽和度差的權(quán)重因子, 紡織界常取l∶c=2∶1, 可記作CMC(2∶1)。

選用基于CMC(2∶1)色差公式的色差評價方案作為對光譜評價的對照, 一方面可以驗證本文光譜評價方案對顏色差異表征的準(zhǔn)確與否; 另一方面也可以利用色度學(xué)指標(biāo)從更直觀的角度觀察光譜特征變化在顏色上的表現(xiàn)。

1.3 光譜幅值特征

在光譜分析方法中, 反射光量被描述為光譜曲線的幅值, 反射光越強, 則曲線幅值越大, 因此幅值差異表示兩光譜對應(yīng)材料的反射光量差異, 進而也表示兩材料顏色上的明度差。

本文選取歐氏距離(euclidean distance, ED)用以表征光譜間的幅值差異。 假定光譜特征集為歐氏空間內(nèi)的N維向量,N為光譜特征波段數(shù), 設(shè)光譜矢量S1=(λ11,λ12, …,λ1N),S2=(λ21,λ22, …,λ2N), 則兩光譜間歐式距離為

(2)

為去除光譜矢量維數(shù)對光譜幅值差異的影響, 式(2)引入系數(shù)1/N以規(guī)范dED的取值范圍。 兩向量間的歐氏距離實際是它們平方差分向量的歐式量(euclidean magnitude), 它是一種整體性的度量[12], 不對其內(nèi)部點相對位置的改變作出響應(yīng), 即歐氏距離僅對光譜曲線的幅值變化敏感[13]。

1.4 光譜形狀特征

光譜曲線形狀是光質(zhì)的表現(xiàn), 當(dāng)反射光的成分比例發(fā)生變化時, 光譜形狀會相應(yīng)變化, 兩光譜的形狀相似性表達了兩復(fù)色光中各波長單色光比例的近似程度。 在顏色學(xué)中, 光譜曲線的波峰與色相相對應(yīng), 反射峰寬窄則決定飽和度的高低。

本文選取光譜角距離(spectral angle distance, SAD)用以表征光譜間的形狀差異。 同樣假定光譜特征集為歐氏空間內(nèi)的N維向量,N為光譜特征波段數(shù), 則可以用二者廣義夾角(θ)的大小來描述兩光譜的相似程度: 夾角越小, 光譜越相似。 對光譜矢量S1=(λ11,λ12, …,λ1N),S2=(λ21,λ22, …,λ2N),dθ的計算方法被定義為[14]

dSAD=dθ(S1,S2)=cos-1(〈S1,S2〉/‖S1‖×‖S2‖)=

(3)

由式(3)可進一步推出, SAD具有乘性因子不變性, 即

dθ(S1,S2)=cos-1(〈αS1,βS2〉/‖αS1‖×‖βS2‖)=dθ(αS1,βS2)

(4)

式(4)中:α、β為乘性因子, 且0<α,β≤1。

乘性因子能夠改變光譜矢量的長度, 而對其方向不具有影響性, 由乘性因子不變性可知, SAD對光譜幅值(矢量長度)變化不甚敏感, 它對光譜相似性的判斷主要體現(xiàn)在光譜形狀(矢量方向)方面。 利用SAD分析光譜間形狀差異, 較大地減少了幅值差異對最終判斷的影響。

1.5 顏色差異的綜合性評價

考慮到歐氏距離和光譜角距離在表征光譜特征差異時, 二者的敏感區(qū)是互補的關(guān)系, 故可以利用合適方法將二者結(jié)合, 以綜合評價纖維集合體反射率光譜的相似程度, 為色紡紗顏色差異的光譜評價提供參考方案。 查閱相關(guān)文獻后, 本文選擇孫艷麗等[15]提出的光譜角-歐氏距離公式(以下簡稱為SAD-ED公式), 構(gòu)成考慮了光譜矢量大小、 光譜曲線形狀兩方面的特征信息的綜合評價方法, 其公式定義如式(5)

DSAD-ED=dED(S1,S2)×[1-dθ(S1,S2)]=

(5)

由于色紡紗線內(nèi)纖維分布的復(fù)雜多樣, 紗線本身即存在色度不勻, 若采用固定閾值作為顏色差異的判別依據(jù), 會降低光譜評價的泛用性和敏感性。 為便于理解本文涉及公式在顏色差異大小上的表達, 本文選用基于類別可分比(category separable ratio, CSR)的差異性判別準(zhǔn)則作以輔助, 定義不同工序生產(chǎn)的半成品間差異為“類間差異”, 同一樣品在不同測色點的色度不勻為“類內(nèi)差異”, 經(jīng)CSR公式[16]計算, 實現(xiàn)對試樣間顏色差異性的判別。 舉例將DSAD-ED的CSR公式定義如式(6)

(6)

1.6 樣品紡制

實驗選用博拉經(jīng)緯纖維有限公司提供的紅、 黃、 藍三種原液著色粘膠纖維。 其各項指標(biāo)如表1所示。

表1 單色纖維性能指標(biāo)Table 1 Monochrome fiber performance indicators

將纖維按照恒變質(zhì)量差(10%)做出36種配比混合, 使混色樣在色相環(huán)內(nèi)均勻分布, 配色方案如表2所示。

為實現(xiàn)實驗的規(guī)范性和穩(wěn)定性, 全程實驗環(huán)節(jié)都在保持著(20±5) ℃、 60%±10%濕度的室內(nèi)進行。 由于纖維集合體的最終呈色受多種因素影響, 為簡化分析以突出研究重點, 實驗采用三道梳棉及三道并條工藝來保證異色纖維的混合均勻; 同時固定紡紗工藝參數(shù), 紡制線密度10 s, 捻系數(shù)570的氣流紗, 使不同配色比的試樣間具有橫向?qū)Ρ刃浴?試樣樣本的紡制流程及相關(guān)儀器簡要列舉于表3。

表3 色紡紗樣本制備流程及實驗儀器Table 3 Color spinning sample preparation process and experimental instrument

測量樣品的制備應(yīng)盡可能避免多變量的影響, 規(guī)則, 密不透光地卷繞在白色PVC面板上, 纏繞過程應(yīng)保證每圈在軸向方向的統(tǒng)一, 同時, 應(yīng)盡可能避免條子的堆疊, 破壞內(nèi)部纖維的密度; 對熟條的纏繞應(yīng)帶有小而均勻的張力, 以保證內(nèi)部纖維順直結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。 為使測色樣不裸露白板縫隙, 紗線纏繞以兩層以上為佳。 部分測試樣如圖2所示。

圖2 部分混紡條紗的測試樣板Fig.2 Test sample for some of the blended strip yarns

1.7 顏色數(shù)據(jù)獲取

實驗采用的顏色測量設(shè)備為Hunter Lab Ultra Scan PRO測色儀, 該設(shè)備適合用于要求嚴(yán)格的色彩研究和色差測試控制測量。 實驗依據(jù)試驗樣品的現(xiàn)實情況選用測試孔徑0.390英寸, 測量模式選用“不包含鏡面反射”, 在400～700 nm可見光范圍內(nèi), 間隔5 nm報告輸出試樣反射率, 測量報告還包括L、 C、 H等色度學(xué)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

每個樣品隨機選取6個不同的測試點進行測量, 并將數(shù)據(jù)隨機平分為兩組, 求取組間平均值和組內(nèi)平均值, 前者記為樣本整體均值, 后者留用于計算樣本內(nèi)的色度不勻。

2 結(jié)果與討論

依據(jù)上文所述光譜評價和色差評價方案, 在Matlab平臺上建立基于針對條紗顏色的CSR差異性判別模型, 用以分析光譜特征與色度學(xué)特征在纖維集合體形態(tài)變化時產(chǎn)生的變化及其表現(xiàn)力強弱, 判別模型的簡要計算流程如圖3所示。

圖3 CSR公式計算流程圖Fig.3 CSR formula calculation flowchart

圖3中, 每試樣導(dǎo)入的兩組反射率來自1.7節(jié)所得組間平均值和組內(nèi)平均值。 樣本整體均值用以帶入色差和光譜評價公式, 計算兩試樣間的對應(yīng)差異; 組內(nèi)平均值則計算類內(nèi)差異(色度不勻)。 CSR值是試樣間差異性之于兩試樣內(nèi)部色度不勻的比值, CSR值越大, 則試樣間差異的表現(xiàn)力越強。

2.1 基于歐氏距離的光譜幅值差異分析

利用歐式距離公式對各配色方案下不同狀態(tài)纖維集合體光譜間的幅值差異進行提取, 帶入CSR公式處理分析, 以量化紡紗各工序前后光譜幅值的變化程度, 同理亦可量化色差的變化程度。 將CSRED與CSREcmc作對比, 其直觀表現(xiàn)如圖4所示。

圖4 紗條對應(yīng)dED與ΔEcmc的CSR值對比(a): 生條與熟條; (b): 熟條與紗線Fig.4 The strip &yarns corresponds to the CSR value of dED and ΔEcmc(a): Sliver &Drawn Sliver; (b): Drawn Sliver &Yarn

圖4描述了并條與紡紗前后纖維集合體間CSRED與CSREcmc的數(shù)值分布情況。 圖4(a)展示了生條與熟條之間光譜幅值差異和顏色差異的可分辨性, 去除異常值后可以發(fā)現(xiàn), 分別有30組樣品對應(yīng)CSRED>1, 23組樣品對應(yīng)CSREcmc>1, 樣品CSRED和CSREcmc均值分別為2.87、 2.17, 說明大多數(shù)配色比的生條與熟條間出現(xiàn)較為明顯的顏色變化, 且ED公式的辨析力較CMC(2∶1)公式更強; 圖4(b)展示了熟條與紗線之間的數(shù)據(jù)對比, 可以清晰看到, 條紗間的光譜幅值和色度學(xué)指標(biāo)均表達出明顯差異, 全部樣本的CSR值均大于1, CSRED和CSREcmc均值分別為12.99、 9.65, 進一步對比兩組數(shù)據(jù)的均值和方差可以發(fā)現(xiàn), 無論生條與熟條又或熟條與紗線, 不同狀態(tài)纖維集合體間的光譜幅值差異程度均大于色差, 且數(shù)據(jù)分布更均勻; 另一方面, 條紗之間的差異又遠大于條子間, 由此初步推斷氣流紡階段應(yīng)是纖維集合體產(chǎn)生顏色變化的主要階段。

為探究不同工序?qū)w維集合體表面呈色的影響力, 對36組試樣提取不同狀態(tài)纖維集合體間的dED繪制箱線圖, 如圖5所示。

圖5 不同形態(tài)纖維集合體間的光譜幅值差異Fig.5 Spectral amplitude differences between fiber aggregates of different morphologies

由圖5中不同纖維集合體間的dED的分布情況生熟條間dED均值為0.005, 而條紗間則為0.02, 可以看出氣流紡階段產(chǎn)生的幅值變化更大, 對比條紗的形態(tài)差異, 分析其原因在于纖維間隙大幅減小, 纖維間產(chǎn)生了更多的糾纏、 重疊、 擠壓等相互關(guān)系, 導(dǎo)致反射光量的大幅減小, 而纖維順直度的改善雖然也導(dǎo)致了顏色的變化, 但就光譜幅值的維度, 其影響力遠不及氣流紡階段對纖維集合體形態(tài)的塑造。

利用不同狀態(tài)纖維集合體的色度學(xué)指標(biāo)繪制折線圖6, 以描述纖維集合體顏色隨紡紗加工的變化情況, 圖6(a)、 (b)、 (c)分別是對明度、 飽和度、 色相變化的表征, 易見, 不同配色方案的樣品中, 生條、 熟條、 紗線明度均呈下降趨勢, 且熟條與紗線間明度差更大, 飽和度雖呈下降趨勢, 但整體趨勢較明度更平緩, 色相則基本保持著相近值。

圖6 不同形態(tài)纖維集合體的各色度學(xué)指標(biāo)差異(a): 明度變化折線圖; (b): 飽和度變化折線圖; (c): 色相變化折線圖Fig.6 Differences in chromatic indexes of different morphological fiber aggregates(a): Lightness change line chart; (b): Saturation change line chart; (c): Hue change line chart

根據(jù)纖維的光反射理論, 纖維及其集合體表面反射光的強度主要受外反射光的影響, 即紡紗過程中纖維集合體結(jié)構(gòu)的重塑, 纖維順直度的改善、 尤其是纖維間隙的減小, 使單纖維的外反射光更多次在纖維間運動, 而難以離開紗線表面, 進而導(dǎo)致了紗線的顏色較條子顯示出明度的顯著下降。

2.2 基于光譜角的光譜形狀差異分析

將經(jīng)光譜角距離公式所得的36組條紗的光譜形狀差異帶入CSR公式, 量化紡紗工序前后纖維集合體反射率光譜形狀的變化情況, 將CSRSAD與CSREcmc數(shù)值的分布情況直觀表現(xiàn)為圖7所示。

圖7 紗條對應(yīng)dSAD與ΔEcmc的CSR值對比(a): 生條與熟條; (b): 熟條與紗線Fig.7 The strip &yarns corresponds to the CSR value of dSAD and ΔEcmc(a): Sliver &Drawn Sliver; (b) Drawn Sliver &Yarn

圖7(a)展示了生條與熟條間光譜形狀差異和顏色差異的可分辨性, 去除異常值后, 僅20組樣品對應(yīng)CSRSAD>1, 雖有半數(shù)樣品表現(xiàn)出可分辨的光譜形狀差異, 但其辨析力遠不如色差評價; 而圖7(b)中, 對熟條與紗線而言, 僅22組樣品對應(yīng)CSRSAD>1, 說明SAD公式對顏色差異的識別能力并沒有因紡紗工序而發(fā)生明顯改善。 進一步查看兩組數(shù)據(jù)的均值和方差發(fā)現(xiàn), CSRSAD在并條、 紡紗前后的均值分別為1.69、 1.60; 均小于CSREcmc的2.17、 9.65; 由此可以推斷, 盡管不同形態(tài)纖維集合體的光譜間展現(xiàn)了一定的形狀差異, 但該光譜特征并非是導(dǎo)致顏色變化的主要原因, 其次, 紡紗加工對纖維集合體形態(tài)的改變可能未曾使光譜形狀發(fā)生更大的變化。

為探究紡紗工序?qū)w維光譜形狀的影響力, 對36組試樣提取不同狀態(tài)纖維集合體間的dθ繪制箱線圖, 如圖8所示。

圖8 不同形態(tài)纖維集合體間的光譜形狀差異Fig.8 Spectral shape differences between fiber aggregates of different morphologies

由圖8中纖維集合體在各加工工序前后的光譜角距離大小的分布情況, 生熟條間dθ均值為0.025, 條紗間則為0.024, 發(fā)現(xiàn)dθ的取值范圍在紡紗工序前后沒有發(fā)生顯著變化, 即纖維集合體反射率光譜曲線的形狀未隨紡紗加工而改變。

自色度學(xué)角度來看, 由圖6(b)、 (c), 生條、 熟條、 紗線的飽和度呈減小趨勢, 但并未在氣流紡階段有顯著下降的折線, 而三者的色相連線呈水平態(tài), 即紡紗加工對纖維集合體形態(tài)的改變并沒有使色相發(fā)生改變。

進而由纖維的光反射理論, 光譜形狀是光質(zhì)的表征, 而反射光的成分主要受纖維內(nèi)反射光的影響, 由此得到, 紡紗加工對纖維排列狀態(tài)與聚集態(tài)的改變, 并沒有對其內(nèi)反射光產(chǎn)生顯著影響。

2.3 SAD-ED公式的適用性分析

盡管纖維集合體的光譜形狀差異并沒有因紡紗過程發(fā)生顯著變化, 但它作為光譜特征的一部分, 仍影響著纖維集合體的最終呈色, 所以本文提出的結(jié)合了SAD公式與ED公式的綜合性光譜評價方案, 在原理上仍具有可行性。

為測試SAD-ED公式對混色纖維集合體顏色變化的辨識能力, 本文以SAD-ED公式數(shù)據(jù)為試驗組, 以CMC(2∶1)色差公式、 ED公式、 SAD公式數(shù)據(jù)為對照組開展分析試驗, 對比四者在“類間差異”和“類內(nèi)差異”數(shù)值上的可分辨性。

將相關(guān)顏色評價參數(shù)分別導(dǎo)入判別公式, 計算生條、 熟條、 紗線間的CSR值, 分析比較兩評價系統(tǒng)在判別條紗顏色差異上的穩(wěn)定性, 并作圖9顯示數(shù)值的分布情況, 便于直觀分析。

圖9 紗條對應(yīng)DSAD-ED與dED、 dSAD、 ΔEcmc的CSR值對比(a): 生條與熟條; (b): 熟條與紗線Fig.9 The strip &yarns corresponds to the CSR value of DSAD-ED, dED, dSAD, and ΔEcmc(a): Sliver &Drawn Sliver; (b): Drawn Sliver &Yarn

據(jù)圖9(a)所示, 針對生條與熟條樣本的差異, 兩者有較為不同的表現(xiàn), 去除異常值后, CSRSAD-ED可分辨31組樣本, 在四個評價方案中對樣品顏色差異性識別最為敏感; 而圖9(b)中, 對不同比例色纖維混紡的紗條和紗線樣本, CSRED、 CSRSAD-ED及CSREcmc均大于1, 光譜評價和色差評價對氣流紡階段的顏色變化均表現(xiàn)出較好的辨別能力。

進一步比較二者對不同混配比樣本數(shù)據(jù)的均值和方差, 并條與紡紗前后, CSRSAD-ED的均值為2.82、 12.88, 方差為4.42、 42.91, 而CSREcmc則對應(yīng)均值2.17、 9.65, 方差分別為5.05、 62.56, 可以發(fā)現(xiàn), 在均值差異較小的情況下, CSREcmc的方差更大于CSRSAD-ED, 即后者數(shù)據(jù)分布較前者更集中, 對不同混色比的條紗間, 具有更穩(wěn)定的顏色差異性表征能力。 由此可見, 本文所采用的SAD-ED公式, 其針對顏色差異的敏感性與判別穩(wěn)定性要優(yōu)于傳統(tǒng)的色差公式。

3 結(jié) 論

(1)通過對光譜幅值、 形狀特征的分析發(fā)現(xiàn), 紡紗加工之于粘膠纖維集合體形態(tài)的改變, 即內(nèi)部纖維排列狀態(tài)和聚集態(tài)的變化, 主要影響了反射光量的減小, 而反射光成分未因纖維集合體形態(tài)的變化而變化。 進一步地, 依據(jù)纖維光反射理論, 紡紗過程主要導(dǎo)致了粘膠纖維外反射光的減少, 未發(fā)現(xiàn)該過程與內(nèi)反射光存在明顯聯(lián)系。

(2)根據(jù)光譜的二元特征, 利用CMC(2∶1)色差評價驗證了SAD-ED光譜評價方案對原液著色粘膠色紡紗的顏色差異表征的可行性, 且光譜評價較色差評價表現(xiàn)更敏感、 穩(wěn)定。

(3)通過研究紡紗過程中原液著色粘膠纖維集合體的顏色變化的光學(xué)機理, 為優(yōu)化色紡紗配色模型中配方之于紗線呈色的映射關(guān)系提供一定的基礎(chǔ)理論支撐, 同時對發(fā)掘紡紗過程中對原液著色粘膠產(chǎn)品質(zhì)量控制的優(yōu)化具有一定意義。