一种3D纸基产品外貌亮度预测方法与流程

本发明属于检测方法，具体涉及一种3d纸基产品外貌亮度预测方法。
背景技术：
：现在对3d纸基产品的亮度预测采用的普遍方法是利用主观判断，因设备测量时固定于某一角度和某一网点面积，无法有效的实现角度变化和阶调变化时的亮度变化测量与预测。纸基产品摆放角度不同，主观观测和客观测量的亮度值会发生较大变化。对于同一摆放角度，纸基产品的外貌亮度是通过网点覆盖率即网点覆盖面积与总面积之比决定的。对于同一网点面积率，纸基产品的外貌亮度是通过其反射亮度值决定，即摆放角度决定。在控制了纸基产品的摆放角度和网点面积率，才能准确的测量、预测其外貌亮度。2d平面的同一色样亮度值，在放置角度不同时，其视觉观测亮度是不同的。当不同摆放角度的同一2d平面组合时，可模拟3d平面亮度变化情况。目前对于同一纸基产品在不同角度观测时，其表面亮度的测量依然采用2d平面测量方式，即采用传统的接触式测量方式，保证光线入射与反射方向的角度符合传统测量方式。无论怎么改变角度，其测量结果都是一样的，与非接触的视觉感知不符合。这种测量方式与3d纸基产品的空间观测效果完全不一致。技术实现要素：本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种3d纸基产品外貌亮度的预测方法。一种用于3d纸基产品外貌亮度预测方法，采用以下步骤来实现：a).设计网点阶调梯尺si，输出网点阶调梯尺si，并测量网点对应的亮度值lvi；b).设计纸基品摆放角度αj；c).建立每一设计角度下，亮度与网点面积之间的关系模型：lv(αj)＝a×si+b(1)其中i＝1、2、3……m，j＝1、2、3、……n,a，b为比例系数；d).根据c)中每一角度αj下，通过曲线拟合算法求出方程(1)中亮度与网点面积关系，求出比例系数ai，bi；e).求角度α与系数a和b的关系，对于由步骤d)求出的系数ai和bi，通过曲线拟合算法求出角度α与系数a，b的关系模型：a＝m×α+p(2)b＝n×α+q(3)其中，m，n，p，q为比例系数。f).测量出不同角度的外貌亮度值lvj，根据公式(1)、(2)和(3)，建立亮度lv与给定角度α和网点面积s的关系模型：lv＝a×s+b＝(m×α+p)×s+n×α+q＝m×α×s+n×α+p×s+q(4)其中m，n，p，q为比例系数。优选地，步骤a)中所述通过以下步骤来实现：a-1).设计测控条色块：设计与喷墨印刷机印刷色彩模式相对应的青色、品色、黄色和黑色四个原色阶调梯尺si，每个阶调间隔为10％，大小依次为10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％，80％，90％和100％，尺寸为3cm×3cm；a-2).测控条色块输出：将步骤a-1)中的各色阶调梯尺si打印在印刷品上，非接触测量印刷品上各色梯尺的亮度值lvi，并将各阶调裁切分开；a-3).归一化处理si和lvi。优选地，步骤b)中所述通过以下步骤来实现：b-1).设计纸基产品摆放角度：设计5°、10°、15°、20°、25°、30°、35°、40°、45°、50°、55°、60°、65°、70°、75°、80°和85°17个纸基品摆放角度αj，并归一化处理αi；b-2).将测控条色块置于b-1)设计角度下，非接触测量不同角度αj下色块亮度lvi(αj)，并归一化处理lvi(αj)。优选地，步骤c)中对于每一角度αj，拟合求出归一化后亮度与网点面积之间的关系模型：lv(αj)＝aj×s+bj其中j＝1，2，…，n。优选地，步骤d)中对于每一角度αj，求出系数矩阵a和b，如下：a＝[aj]b＝[bj]优选地，步骤e)中对每一角度αj的a和b，拟合求出a，b与αj关系模型：a＝m×α+pb＝n×α+q优选地，步骤f)中非接触测量的不同角度αj的外貌亮度值lvj，建立亮度lv与给定角度α和网点面积s的关系模型：lv＝a×s+b＝(m×α+p)×s+n×α+q＝m×α×s+n×α+p×s+q优选地，步骤a)，步骤f)中的亮度lv为多次测量求取的平均值，采用多组测量、求平均值的方法，可以有效的降低误差。优选地，本发明的用于3d纸基产品外貌亮度的预测方法，步骤f)中系数m，n，p，q的参考值为-0.5047，1.7792，-0.4091，0.2840。更优选地，上述3d纸基产品外貌亮度预测方法，具体的操作步骤为：a).设计网点面积为10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％，80％，90％和100％的网点阶调梯尺si，输出网点阶调梯尺si，并测量网点对应的亮度值lvi；b).设计5°、10°、15°、20°、25°、30°、35°、40°、45°、50°、55°、60°、65°、70°、75°、80°和85°17个纸基品摆放角度αj；c).建立每一设计角度下，亮度与网点面积之间的关系模型：lv(αj)＝a×si+b(1)其中，i＝1，2，…10，j＝1，2，…17,a，b为比例系数；d).根据c)中每一角度αj下，通过曲线拟合算法求出方程(1)中亮度与网点面积关系，求出比例系数ai，bi；e).求角度α与系数a和b的关系，对于由步骤d)求出的系数ai和bi，通过曲线拟合算法求出角度α与系数a，b的关系模型：a＝m×α+p(2)b＝n×α+q(3)其中，m，n，p，q为比例系数。f).测量出17个不同角度的外貌亮度值lvj，根据公式(1)、(2)和(3)，建立亮度lv与给定角度α和网点面积s的关系模型：lv＝a×s+b＝(m×α+p)×s+n×α+q＝m×α×s+n×α+p×s+q(4)其中m，n，p，q为比例系数，对于给定任意观测角度α，网点阶调，即可求出观测色样的亮度值。3d纸基产品的亮度预测，重点在于观察角度的控制和网点面积率的控制，观察角度的控制在于被测物体的摆放角度，网点面积率的控制在于阶调控制。3d纸基产品在观测过程中，因摆放角度、环境的变化(环境光和背景光)、印刷色阶调的变化、纸制品本身特性的变化，都会对亮度的预测产生影响。有益效果本发明的3d纸基产品外貌亮度预测方法，实现了3d纸基在不同观察角度时的颜色预测，改变了无法准确测量3d纸基产品表面亮度的弊端，依据网点面积率与亮度关系，建立了亮度与摆放角度和网点面积率之间的模型关系，实现任意摆放角度与网点阶调时的亮度预测，可以快速获取准确3d纸基产品的表面亮度值。附图说明图1为本发明中阶调梯尺色块的设计原理图；图2为本发明的3d纸基产品外貌亮度预测方法的流程图；图3为本发明的实施例中亮度与网点阶调色块的关系曲线；图4为本发明的实施例中同一网点阶调色块的亮度与不同角度的关系曲线；图5为本发明的实施例中系数a，b与不同角度α的关系曲线；图6为本发明的实施例中本方法实施预测值与实际测量值的关系。具体实施方式下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。实施例1本实施例1纸基特征参数为：如图2所示，给出了本发明的3d纸基产品外貌亮度预测方法的流程图，其通过以下步骤来实现：a).设计网点面积为10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％，80％，90％和100％的网点阶调梯尺si，利用数字印刷机输出网点阶调梯尺si，并测量网点对应的亮度值lvi；该步骤为网点阶调梯尺的设计与亮度测量，可通过以下步骤来实现：a-1).设计测控条色块，设计与喷墨印刷机cmyk印刷色彩模式相对应的青色、品色、黄色和黑色四个原色阶调梯尺si，每个阶调间隔为10％，大小依次为10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％，80％，90％和100％，尺寸为3cm×3cm。a-2).测控条色块输出，将步骤a-1)中的各色阶调梯尺打印在印刷品上，利用辐射度计非接触测量印刷品上各色梯尺的亮度值lvi，并将各阶调裁切分开。a-3).归一化处理si和lvi。如图3所示，以青原色为例，给出了测控条色块的示意图，青色阶调测控条均由10个方形色块组成，由左至右网点阶调大小依次为10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％和100％。利用辐射度计根据印刷测色方法测量阶调梯尺的亮度值。如表1所示。表1由表1可见，亮度随网点阶调增加而降低，与网点阶调基本成线性变化关系。b).设计纸基产品摆放角度，即设计5°、10°、15°、20°、25°、30°、35°、40°、45°、50°、55°、60°、65°、70°、75°、80°和85°17个纸基品摆放角度αj；该步骤为纸基产品摆放角度设计与亮度测量，可通过以下步骤来实现：b-1).设计纸基产品摆放角度，设计5°、10°、15°、20°、25°、30°、35°、40°、45°、50°、55°、60°、65°、70°、75°、80°和85°17个纸基品摆放角度αj，并归一化处理αi。b-2).将步骤a-2)中色块置于b-1)设计角度下，利用辐射度计非接触测量不同角度αj下色块亮度lvi(αj)，并归一化处理lvi(αj)。如图4所示，给出了每个纸基样品的摆放角度。利用辐射度计对每个角度下网点阶调进行测量，即可获取当前角度下色块的亮度测量值。如表2所示。表2序号角度(弧度)亮度(cad/m2)归一化角度归一化亮度10.087146.460020.175151.340.0630.03030.265166.490.1250.12540.349184.020.1880.23450.436208.560.250.38660.524307.20.313170.611262.150.3750.72080.698224.150.4380.48390.785220.770.500.462100.873224.830.5630.488110.960230.310.6250.522121.047240.930.6880.588131.134240.380.750.584141.222227.940.8130.507151.309210.790.8750.400161.396193.760.9380.294171.484164.9810.115由表2可见，观测角度不同引起的亮度视觉感知变化符合物体表面漫反射情况。c).建立每一设计角度下，亮度与网点面积之间的关系模型：lv(αj)＝a×s+b(1)其中，i＝1，2，…10，j＝1，2，…17,a，b为比例系数。根据表1和表2，可求出不同角度下，a和b的值，如表3所示。表3ab-0.40890.3661-0.42470.4018-0.47630.4600-0.51510.5228-0.56570.6199-0.53731.0011由表3可见，可拟合出a与角度α，b与角度α的关系。如图4所示，通过曲线拟合算法求出角度α与系数a，b的关系模型：a＝m×α+p(2)b＝n×α+q(3)其中，m，n，p，q为比例系数。测量出17个不同角度的外貌亮度值lvj，根据公式(1)、(2)和(3)，建立亮度lv与给定角度α和网点面积s的关系模型：lv＝a×s+b＝(m×α+p)×s+n×α+q＝m×α×s+n×α+p×s+q(4)其中，m,n,p,q为比例系数。对于给定任意观测角度α，网点阶调，即可求出观测色样的亮度值。d).求各系数值。利用步骤c)中比例系数a、b对应于不同观测角度求出公式(4)比例系数中比例系数m,n,p和q，本实施例中所求m,n,p,q的值分别是0.5047，1.7792，-0.4091,0.2840。如图5所示，基于表1中的测量数据的网点阶调和表2中的测量角度与亮度变化曲线，以及拟合后网点阶调与测量角度的关系曲线。如图6所示，拟合后的亮度变化曲线与实际测量得出的亮度曲线基本是一致的。这说明了由公式(4)所建立的亮度预测模型是可靠的、合理的，所求出的参数m,n,p和q是准确的。当前第1页12