涂料行业深色配色仿真算法及系统研究与实现

涂料行业深色配色仿真算法及系统研究与实现

论文摘要

计算机配色仿真兴起于纺织行业,并逐步应用于很多涉及颜色的行业领域,而针对涂料行业的计算机配色仿真应用相对较晚。随着社会的不断发展,对涂料需求的不断增大,因而利用计算机实现涂料精准配色,具有广阔的发展前景。而涂料的深色配色是实际应用中不可或缺的重要部分,针对涂料行业实现计算机深色配色普遍存在色差较大的状况,本文针对涂料行业深色配色仿真的建库、仿真、修正等技术进行了研究。主要研究内容与创新包括:(1)针对涂料深色配色建库算法研究,从分析深色配色建库特点入手,针对性地采用了涂料相对颜色参数描述方法,提出了涂料深色配色多基底建库算法和相对厚度的思想,并对算法进行了实际验证,实验表明该算法简化了建库过程,较好地解决了传统算法中涂料颜色参数描述不准确的问题。(2)在涂料深色仿真配色算法研究方面,深入分析了深色配色仿真过程,针对深色涂料遮盖力不高的情况,提出了考虑基底的不完全遮盖的深色涂料仿真配色算法,并对算法进行了实验验证,实验表明该算法较好地解决了配色过程中因配方颜色受基底影响而出现色差较大的问题。(3)在涂料深色配色仿真修正算法研究上,针对相对参数描述和多基底建库算法特点,提出了多钛白混合配色算法,使建库和仿真算法更加完善、适用范围更广、建库过程更加简捷;同时提出了不完全遮盖的配色修正算法,解决了深色涂料因一次配方不准确对配方进行修正的问题,并验证了多钛白混合配色算法和不完全遮盖算法的有效性。(4)在算法研究的基础上,设计并实现了一个涂料行业配色仿真系统原型,经实验验证此原型系统是可用的,进一步证明了本文提出的涂料行业深色配色仿真的建库、仿真、修正算法的正确性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究背景及意义
  • 1.2 计算机配色的研究现状
  • 1.3 涂料行业深色配色的研究现状
  • 1.4 论文内容及结构
  • 第二章 涂料深色配色多基底建库算法
  • 2.1 深色配色建库分析
  • 2.2 算法描述
  • 2.2.1 考虑基底的R∞
  • 2.2.2 相对K、S描述
  • 2.2.3 黑混样思想
  • 2.2.4 相对K、S参数计算过程
  • 2.2.5 相对厚度描述
  • 2.2.6 建库流程
  • 2.3 实验验证
  • 2.3.1 实验条件
  • 2.3.2 实验过程
  • 2.3.3 实验结果分析
  • 2.4 算法优点
  • 2.5 小结
  • 第三章 不完全遮盖的深色涂料仿真配色算法
  • 3.1 深色涂料仿真配色算法分析
  • 3.2 色料混合公式
  • 3.2.1 基于Kubelka-Munk理论的色料混合理论
  • 3.2.2 混合色料相对厚度
  • 3.3 算法描述
  • 3.3.1 基准白混合配色算法思想
  • 3.3.2 色差最小配色算法思想
  • 3.3.3 考虑基底的仿真配色算法
  • 3.4 实验验证
  • 3.4.1 实验条件
  • 3.4.2 实验过程
  • 3.4.3 实验结果分析
  • 3.5 算法优点
  • 3.6 小结
  • 第四章 多钛白混合配色算法和不完全遮盖配方修正算法
  • 4.1 多钛白混合配色算法
  • 4.1.1 基准白混合配色算法局限性分析
  • 4.1.2 多钛白混合配色算法
  • 4.1.3 实验验证
  • 4.1.4 算法优点
  • 4.2 不完全遮盖配方修正算法
  • 4.2.1 算法描述
  • 4.2.2 配方修正算法流程
  • 4.2.3 实验验证
  • 4.3 小结
  • 第五章 仿真系统设计与实现
  • 5.1 软硬件环境
  • 5.1.1 硬件环境
  • 5.1.2 软件环境
  • 5.1.3 体系结构
  • 5.2 类模块
  • 5.3 系统设计
  • 5.3.1 总体设计
  • 5.3.2 数据库设计
  • 5.4 系统实现
  • 5.4.1 总体布局
  • 5.4.2 系统配置
  • 5.4.3 色浆库管理
  • 5.4.4 样卡管理
  • 5.4.5 配色计算
  • 5.4.6 误差评定
  • 5.4.7 配方修正
  • 5.4.8 配方管理
  • 第六章 总结
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士期间论文发表情况
  • 相关论文文献

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    • [7].欢迎邮购《上海涂料》历年合订本[J]. 上海涂料 2020(03)
    • [8].无塑涂料在纸杯纸生产中的应用探讨[J]. 中华纸业 2020(14)
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