基于神经网络模型的印染在线配色设备及方法

文档序号:9368635阅读:519来源:国知局
基于神经网络模型的印染在线配色设备及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于神经网络模型的印染在线配色 设备及方法。
【背景技术】
[0002] 在印染领域内,配色仪器的研制一直是研究的热点,但是由于条件限制,至今很多 的生产企业仍主要依靠目视判断和配色经验来完成印染的配色工艺。但是该种方法本身存 在着一定的人为误差风险,而且近年来印染工厂的配色熟练工数量正逐步减少,使得该工 作的人力成本提高,高强度的配色工作同时也使得人为的视觉误差处于较高的水平,一定 程度上影响了生产企业的印染产品质量和出货效率的进一步提升,存在诸多弊端。而且染 料的颜色与所使用原料以及当前染料池中的染料颜色都有一定的关系,但是没有精确数学 模型可以采用。

【发明内容】

[0003] 本发明所要解决的技术问题在于,提供一种基于神经网络模型的印染在线配色设 备及方法,提高了配色准确率,提高了印染产品质量和出货效率,节约了人力成本。
[0004] 为了解决上述技术问题,本发明提供了一种基于神经网络模型的印染在线配色设 备,包括:
[0005] 标准色卡采集模块,用于采集标准色卡图像;
[0006] 染料池图像采集模块,设置于待处理染料池四周,用于采集待处理染料池的实际 色彩图像;
[0007] 超声波液位测量仪,设置于待处理染料池上,用于测量待处理染料池的液位高度, 并根据所述高度计算得到待处理染料池内已有染料液体的体积;
[0008] 数据处理模块,分别与所述标准色卡采集模块、所述染料池色彩采集模块和所述 超声波液位测量仪连接,用于计算待处理染料池实际色彩图像与标准色卡图像的色差,并 根据所述色差和所述待处理染料池的体积基于神经网络模型确定各色染料所需流量值;
[0009] 流量电磁阀,与所述数据处理模块连接,用于根据所述数据处理模块确定的各色 染料所需流量值利用模糊控制技术控制染料流量实现染料在线分配,使得搅拌后待处理染 料池实际色彩满足标准色卡色彩要求。
[0010] 进一步的,所述标准色卡采集模块包括标准色卡采集卡槽和与所述标准色卡采集 卡槽连接的高分辨率工业摄像头;所述染料池色彩采集模块具体为高分辨率工业摄像头; 所述数据处理模块具体为计算机。
[0011] 本发明还提供了一种基于神经网络模型的印染在线配色方法,所述方法是基于上 述的配色设备,则所述方法包括步骤:
[0012] S101、根据实验室调色实验数据建立调色方案神经网络模型;
[0013] S102、将标准色卡插入采集卡槽,通过摄像头采集标准色卡色彩图像,并发送至计 算机进行预处理和RGB分析;
[0014] S103、待处理染料池四周的摄像头实时采集待处理染料池的实际色彩图像,发送 至计算机进行预处理和RGB分析;
[0015] S104、超声波液位测量仪测量待处理染料池中已有染料液体的液位高度,并根据 待处理染料池的面积计算待处理染料池内已有染料液体的体积;
[0016] S105、对步骤S102和S103处理后分别得到的标准色卡和待处理染料池的RGB值 进行差分处理;
[0017] S106、根据差分结果及待处理染料池内已有染料液体的体积,输入到步骤SlOl中 确定的调色方案神经网络模型,计算得到红、绿、蓝三种染料分别补充的单次调色所需流量 值;
[0018] S107、根据计算得到的红、绿、蓝三种染料分别补充的单次调色所需流量值,运用 模糊控制技术控制流量电磁阀实现给料,并控制搅拌机进行搅拌;
[0019] S108、搅拌完成后,重复步骤S102-S107,直至待处理染料池中染料颜色满足标准 色卡色彩要求。
[0020] 进一步的,所述SlOl具体包括步骤:
[0021] S1011、通过实验室的反复调色实验得到一组调色数据作为训练样本X = [X1, X2, · · ·,Xn]和 Y = Iiy1, y2, · · ·,yn],其中,η 表示样本的个数,Xi= [r D, gD, bD, V],i = 1,2, 3,…,n,rD、gD、bD表示RGB值的色度坐标,v为染料液体体积,y .j= [y rad, ygra;n,ybluJ,j =1,2, 3, ···,n,yrad、ygra;n、y-分别表示红、绿、蓝三色染料所需流量值;
[0022] S1012、根据公式 Xn= 2*(χ ?-η?ηχ^/Οι?ΒΧΧ?-η?ηχ^-Ι 对训练样本进行归一化处 理,初始化隐含层与输入层之间的权值、阈值,对具有正切S型激活函数的神经元产生对称 随机数;其中,maXXy minxi别为X ;的最大值和最小值,X η为映射后的数据;
[0023] S1013、以X为输入,Y为期望输出,设定偏差e = Ie 5,将训练参数初始化,采用快 速BP算法训练神经网络,训练得到神经网络中间三层的连接权值,确定该批次红、绿、蓝三 色染料的调色方案神经网络模型。
[0024] 进一步的,所述S102具体包括步骤:
[0025] S1021、将标准色卡插入采集卡槽,通过摄像头采集标准色卡色彩图像Ps,并发送 至计算机;
[0026] S1022、计算机采用中值滤波法,去除标准色卡色彩图像Ps的噪声,得到无噪声的 标准色卡图像;
[0027] S1023、计算 Ps,的高度 Hs;
[0028] S1024、依次从图像Ps'高度的
处从左到右扫描图像,其中η为正整数,is = 1,3, 5,…,2n-l ;
[0029] S1025、对搜索到的每个像素点进行RGB值分析后取平均值得到Is,Os,值, 以此作为标准色卡的RGB值。
[0030] 进一步的,所述S103具体包括步骤:
[0031] S1031、待处理染料池四周四个不同的工业摄像头实时采集待处理染料池实际色 彩图像,分别为PR1,PR2, PR3, PR4,并发送至计算机;
[0032] S1032、计算机采用中值滤波法,去除待处理的染料池的实际色彩图像的噪声,得 到无噪声的待处理的染料池的实际色彩图像P r/、PJ、PJ和Pr/ ;
[0033] S1033、依次从图像V、PJ、PJ和?"高度的_处从左到右扫描图像,其中 η 为正整数,iR= 1,3, 5,…,2n-l ;
[0034] S1034、对搜索到的每个像素点进行RGB值分析后取平均值,得到图像PR1'、P R2'、 Pr3'和心'的I,弓取、I值,其中,i = l,2,3,4;
[0035] S1035、根据公式:

计算得到待处理的染料池的实际色彩图像的RGB平均值
[0036] 进一步的,所述S105具体包括步骤:
[0037] S1051、将标准色卡图像Pj9RGB平均值ls,Gs, 与染料池实时色彩图像戸1? 的RGB平均值Is,,Sr进行差分处理,得到差值反。,διν,S b;:
[0038] S1052、求解艮V :Gd,各自在总量中的相对比例,将其用色 度坐标rD、gD、b D表示,色度坐标计算公式具体为:
[0040] 进一步的,所述S107具体包括步骤:
[0041] S1071、以红色染料流量电磁阀的控制为例,红色染料流量电磁阀的流量传感器模 块实时测量流经流量电磁阀的染料流量为F rad。
[0042] S1072、红色染料流量电磁阀的微控制器模块以染料的流量为控制对象,以目标流 量Vrad和实测流量F 的误差为偏差e输入量,偏差
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