一种纺织品颜可行性预测方法与流程

1.本发明涉及纺织品颜预测领域，具体涉及一种纺织品颜可行性预测方法。

背景技术：

2.颜作为纺织品的外观属性，是消费者的重要关注点和影响购买力的关键指标之一，因此是纺织品开发中非常重要的因素。国际流行委员会每年都会举行两次会议，确定未来1～3年的流行，然后各国根据自身实际情况采用、修改，发布本国的流行。在服饰、家纺等纺织品的下游行业中，品牌商通常会提前几个季度向面料生产商下单，以确保能在当季上架最新产品。常规的面料生产流程是，品牌商先提出面料的品质(材质、光源、颜、跳灯、牢度等)要求，面料商收到详细标准后，进行配、打样，然后在规定的照明和测试标准下，测试各项指标，若满足要求则进行大生产，若不满足则重复配、打样、测试的步骤，如此反复，直至达到客户满意效果。
3.近年来，随着人们生活水平的提高，生活节奏的加快，消费需求也越来越多样化，且快速多变。为满足市场需求，品牌商和面料商也在不断的做出变化，以达到缩短生产周期的目的。但是在上述的面料生产流程是一个反复试验、修正的过程，工厂在打样时通常需历经几轮，才能得到客户满意的效果，所需周期长；甚至也有可能出现反复打样，仍不能满足客户需求的情况，此时只能更换供应商或调整原有的品质要求，造成成品品质下降或交期延误等情形。若在面料商进行打样之前，能够有一种方法，可以在规定的面料、光源、差、牢度条件下，预测一种颜是否可实现，则可在很大程度上避免上述问题的出现。

技术实现要素：

4.以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
5.本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种纺织品颜可行性预测方法，根据产品要求，提前设置所需的颜品控指标，根据颜品控指标对待预测纺织品的颜可行性进行分析，从而获取到对应颜可行性预测结果。
6.本发明的技术方案为：
7.本发明提供一种纺织品颜可行性预测方法，包括以下步骤：
8.根据不同的浓度档次对空白布样进行染，获取基础样；
9.根据染料类型和染料性质将所有待评估染料划分为多个染料组合，构建染料组合库；
10.获取标准布样的彩数据指标，并基于彩数据指标遍历染料组合库，获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据，并根据染料的彩数据计算获取待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值；
11.获取标准布样的颜品控指标，并基于颜品控指标对待评估纺织品颜所需的染料的浓度值进行迭代修正并优化，获取目标浓度值；
12.基于目标浓度值对应的彩数据和品质数据获取对应的纺织品颜可行性预测结果。
13.根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述待评估染料包括多支染料，根据染料的产品种类和染料性质将多种染料划分为多个染料组合，通过遍历染料组合库获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据。
14.根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述彩数据包括布样种类、主、辅光源类型、预设波长范围内标准布样的颜反射率值，所述品质数据包括差值、跳灯值和牢度值，所述颜品控指标包括差阈值、跳灯值阈值以及牢度值阈值；其中，所述纺织品颜可行性预测方法根据标准布样的差阈值、跳灯值阈值以及牢度值阈值迭代修正待评估纺织品颜所需染料的浓度值并优化，获取目标浓度值。
15.根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法通过浓度值计算方法计算待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值，计算公式如下：
16.ci＝(m
p
vt)-1
*m
p
v[hs-ht]
[0017]
；其中，ci表示初始浓度值，
[0018]mp
表示主光源的光谱能量，
[0019]
v表示标准布样的颜反射率值随深度值变化的变化速率，
[0020]
t为待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，
[0021]
hs为标准布样颜的深度值，
[0022]
ht为空白布样的深度值。
[0023]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述反射率值变化速率的计算公式如下：
[0024][0025]
；其中，v表示反射率随深度值变化的速率；
[0026]
a表示反射率，
[0027]
k/s表示预设波长范围内颜的深度值。
[0028]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述预设波长范围为400-700nm，通过深度值计算公式计算空白布样和基础样在不同波长的主光源下的深度值，计算公式如下：
[0029][0030]
；其中，a表示主光源的反射率值，
[0031]
k/s表示深度值。
[0032]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法获取到初始浓度值后，通过单位浓度线性关系矩阵和单位浓度分段线性函数得到修
正单位浓度线性关系矩阵；其中，所述单位浓度线性关系矩阵表示待评估染料在波长范围400-700nm之间的单位浓度深度值，构建矩阵如下：
[0033][0034]
；其中，表示染料产品1在400nm处的单位浓度深度值，
[0035]
表示染料产品l在700nm处的单位浓度深度值。
[0036]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法通过单位浓度分段线性函数计算得到修正单位浓度线性关系矩阵中各点染料的单位浓度深度值；其中，所述单位浓度分段线性函数公式如下：
[0037][0038]
；其中，kj表示第j个点上染料的单位浓度深度值，
[0039]
xi表示染料在第i个点上的浓度值，
[0040]
x
i-1
表示染料在第i-1个点上的浓度值，
[0041]
yi表示染料在第i个点上的深度值减去空白布样的深度值后的单位浓度深度值；
[0042]yi-1
表示待评估染料在第i-1个点上的深度值减去空白布样的深度值后的单位浓度深度值。
[0043]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法计算得到待评估纺织品颜所需染料的修正单位浓度线性关系矩阵后，再通过浓度值计算公式计算得到修正浓度值，并重复迭代修正单位浓度线性关系矩阵和修正浓度值，直到获取完成迭代的修正浓度值。
[0044]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法中对修正浓度值进行迭代计算时，通过对比修正浓度值对应的差结果和差阈值来判断修正浓度值是否完成迭代；其中，
[0045]
若差结果小于等于差阈值，则判断停止迭代，并输出本次迭代的修正浓度值，完成迭代；
[0046]
若差结果大于差阈值，则判断本次迭代的差结果是否收敛；若是，则继续迭代；若否，则停止迭代，并输出本次迭代的修正浓度值，完成迭代。
[0047]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法采用差公式计算修正浓度值对应的差结果；其中，所述差结果的计算公式如下：
[0048][0049]
sc＝sh(tf+1-f)
[0050][0051][0052]
其中，分别为标准布样颜的明度值、饱和度值、相值，
[0053]
分别为标准布样颜和待修正浓度值对应颜的明度差、饱和度差、相差，
[0054]sl
、sc、sh分别表示明度差、饱和度差、相差的加权系数
[0055]
δe
cmc(2:1)
表示差。
[0056]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法获取到完成迭代的修正浓度值后，通过浓度优化公式对修正浓度值进行进一步优化，获取目标浓度值。
[0057]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法通过修正线性关系矩阵计算修正浓度值对应的深度值后，再通过反射率计算公式计算修正浓度值对应的反射率，最后结合浓度优化公式和修正浓度值对应的反射率对修正浓度值进行优化，获取目标浓度值。
[0058]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述修正浓度值对应的深度值计算公式如下：
[0059]hm
＝h
t
+t*c
t
[0060]
；其中，hm表示修正浓度值对应的深度值，
[0061]ht
表示空白布样的深度值，
[0062]
t表示待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，
[0063]ct
为修正浓度值。
[0064]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述反射率计算公式如下：
[0065]
[0066]
；其中，am表示修正浓度值对应的反射率值，
[0067]hm
表示修正浓度值对应的深度值。
[0068]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述修正浓度优化公式计算公式如下：
[0069]cf
＝(m
p
vt)-1
*m
p
[as-am]
[0070]
；其中，cf表示优化后的修正浓度值，
[0071]mp
表示主光源的光谱能量，
[0072]
v表示标准布样的颜反射率值随深度值的变化速率，
[0073]
t表示待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，
[0074]
as表示标准布样颜的反射率值；
[0075]am
表示修正浓度值对应的反射率值。
[0076]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述的纺织品颜可行性预测方法获取到目标浓度值后，根据目标浓度值计算获取颜可行性预测结果；其中，所述目标浓度值对应的颜为配布样颜，所述颜可行性预测结果值包括颜可行性结论、目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值以及牢度值。
[0077]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述跳灯值的计算公式如下：
[0078][0079]
；其中，mi表示目标浓度值对应的跳灯值，
[0080]
表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，
[0081]
表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，
[0082]
表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，
[0083]
表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，
[0084]
表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，
[0085]
表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值。
[0086]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述的纺织品颜可行性预测方法计算得到目标浓度值对应的跳灯值后，通过对比跳灯值和跳灯值阈值来判断目标浓度值是否符合跳灯值阈值要求；其中，
[0087]
若跳灯值小于等于跳灯值阈值，则当前目标浓度值满足要求，并利用当前目标浓
度值来计算对应的牢度值；
[0088]
若跳灯值大于跳灯值阈值，则重新遍历染料组合库计算目标浓度值，直到获取到符合跳灯值阈值要求的目标浓度值。
[0089]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法遍历所有染料组合后，若计算得到的目标浓度值均不符合跳灯值阈值要求，则将最小跳灯值对应的浓度值作为目标浓度值，通过目标浓度值计算对应的跳灯值以及牢度值，并将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜不可行结论作为颜可行性预测结果输出。
[0090]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法得到符合跳灯值阈值要求的目标浓度值后，采用浓度-牢度线性关系矩阵获取目标浓度值对应的牢度值；其中，所述浓度-牢度线性关系矩阵用于表示不同浓度分档的基础样和牢度类型对应的牢度值，构建矩阵如下：
[0091][0092]
；其中，m表示基础样的浓度分档数目，
[0093]
n表示牢度类型数目，
[0094]bmn
表示基础样在第m个浓度时对应的第n个牢度类型的牢度值。
[0095]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法采用牢度分段线性函数计算不同浓度分档和牢度类型对应的牢度值，从而构建浓度-牢度线性关系矩阵；其中，所述牢度分段线性函数计算公式如下：
[0096][0097]
；其中，bj表示第j个点上染料产品的牢度值；
[0098]
xi表示染料产品在第i个点上的浓度，
[0099]
x
i-1
表示染料产品在第i-1个点上的浓度，
[0100]yi-1
表示染料产品在第i-1个点上的牢度值，
[0101]
yi表示染料产品在第i个点上的牢度值。
[0102]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法通过浓度-牢度线性关系矩阵得到目标浓度值对应的牢度值后，通过牢度修正公式对牢度值进行修正，并将最小牢度值作为目标浓度值对应的牢度值；其中，牢度修正公式如下：
[0103][0104]
；其中，表示第i支染料修正后的牢度值，
[0105]
μi为第i支染料对应的修正系数，
[0106]bi
表示第i支染料的牢度值。
[0107]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法获取到修正后的牢度值后，基于标准布样的颜品控指标的牢度值阈值要求，通过对比目标浓度值对应牢度项目的牢度值和牢度阈值来判断目标浓度值是否符合牢度值阈值要求；其中，若所有牢度项目的牢度值大于等于牢度值阈值，则将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜可行结论作为颜可行性预测结果输出。
[0108]
根据本发明的纺织品颜可行性预测方法的一实施例，所述纺织品颜可行性预测方法遍历所有染料组合后，计算得到的所需牢度项目的牢度值不能全部符合牢度值阈值要求，则将满足牢度阈值要求的牢度项目个数最多的待评估纺织品颜所需染料对应的浓度作为目标浓度值，通过目标浓度值计算对应的跳灯值以及牢度值，并将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜不可行结论作为颜可行性预测结果输出。
[0109]
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明根据产品要求，提前设置所需的颜品控指标，根据颜品控指标对待评估纺织品的颜可行性进行分析，从而获取到对应颜可行性预测结果，减少重复配、打样、测试的步骤，缩短生产周期。此外，本发明将多支染料划分为多个染料组合，通过遍历染料组合库获取到待评估纺织品所需染料的彩数据和品质数据，然后对待评估纺织品颜所需染料的颜的浓度、跳灯值和牢度值不断迭代和修正，结合退出机制，提高预测结果的合理性、准确性以及运算效率，节约颜可行性预测时间。
附图说明
[0110]
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0111]
图1是示出本发明的纺织品颜可行性预测方法一实施例的流程图。
具体实施方式
[0112]
以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。
[0113]
在此公开一种纺织品颜可行性预测方法的一实施例，图1是示出本发明的纺织品颜可行性预测方法一实施例的流程图。请参照图1，以下是对纺织品颜可行性预测方法各步骤的详细描述。
[0114]
步骤s1：根据不同的浓度档次对空白布样进行染，获取基础样。
[0115]
本实施例中，染料的浓度范围为0-10％，将其按照预档次划分标准划分为10-20个浓度档次，根据不同的浓度档次将空白布样进行染，作为基础样。
[0116]
步骤s2：根据染料类型和染料性质将所有待评估染料划分为多个染料组合，构建染料组合库。
[0117]
本实施例中，待评估染料包括多支染料，根据染料类型和性质将所有待评估染料划分为多个染料组合，然后利用染料组合构建染料组合库。其中，染料类型包括活性染料、分散染料、酸性染料，根据染料类型和性质将所有待评估染料划分为多个染料组合，用于后续的计算和评估。
[0118]
具体地，本实施例中，同一支染料可以存在于不同染料组合内，但每支染料的单个浓度所染得的基础样在一个检测项目只需测试一次即可，不用重复测试。例如：待评估染料a、b、c、d、e、f、g、h，可以设置为以下多个染料组合：组合1：染料a、b、c、d；组合；2：染料a、b、d、e；组合3：染料f、g、h。其中，染料a、b虽然出现在两个组合里，但针对相同浓度、相同项目只需要测试一次即可。在后续根据标准布样的颜品控指标计算配方时，按照染料组合选择染料，先选择组合1中的染料进行计算，若没有满足条件，再选择组合2中的染料计算，以此类推。因此，其出方结果可以是染料a、b、c，但不可能是染料a、g、h，因为染料a、b、c同时在组合1中，而染料a、g、h不同时在任何组合中。
[0119]
步骤s3：获取标准布样的彩数据指标，并基于彩数据指标遍历染料组合库，获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据，并根据染料的彩数据计算获取待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值。
[0120]
本实施例中，标准布样的彩数据指标包括彩数据指标和品质数据指标，根据标准布样所需的彩数据指标和品质数据指标遍历染料组合库，从而获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据，用于后续的计算和评估。其中，彩数据包括布样种类、光源类型、预设波长范围内颜的反射率值，所述品质数据包括差值、跳灯值和牢度值，通过遍历染料组合库获取到待评估纺织品颜所需染料的彩数据和品质数据后，根据染料的彩数据可以计算得到待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值。
[0121]
步骤s4：获获取标准布样的颜品控指标，并基于颜品控指标对待评估纺织品颜所需的染料的浓度值进行迭代修正并优化，获取目标浓度值。
[0122]
本实施例中，通过遍历染料组合库获取到待评估纺织品所需的染料以及对应的彩数据和品质数据，并计算得到待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值后，根据输入的标准布样的颜品控指标对待评估纺织品颜所需染料的浓度值进行迭代修正并优化，从而获取目标浓度值。其中，颜品控指标包括布样种类、光源类型、预设波长范围内颜的差阈值、跳灯值(同异谱指数mi)阈值以及牢度值阈值，布样种类包括棉、棉氨、涤纶、涤氨、尼龙、锦氨、羊毛，利用差阈值、跳灯值阈值以及牢度值阈值迭代修正待评估纺织品颜所需染料的浓度值，从而获取符合颜品控指标的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值和牢度值。
[0123]
具体地，本实施例中，光源类型包括d65、cwf、a、tl84、u3000、ul35、tl83，将其分为主光源和辅光源。其中，预设波长范围内颜的反射率值为主光源在400-700nm范围内的反射率，通过浓度值计算公式计算待预测纺织品颜所需染料的初始浓度值，计算公式如下：
[0124]ci
＝(m
p
vt)-1
*m
p
v[hs-ht]。
[0125]
其中，ci表示初始浓度值，m
p
表示主光源的光谱能量，v表示标准布样颜的反射率值随深度值变化的变化速率，t为待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，hs为标准布样颜的深度值，ht为空白布样的深度值。其中，反射率值变化速率的计算公式如下：
[0126][0127]
其中，v表示反射率随深度值变化的速率；a表示反射率值，k/s则用于表示预设波长范围内颜的深度值。
[0128]
此外，本实施例中，上述的深度值k/s为空白布样和基础样的在不同波长的主光源下的单位浓度深度值，通过空白布样和基础样在400-700nm范围的反射率值at和ai来计算空白布样和基础样在不同波长的主光源下的深度值，计算公式如下：
[0129][0130]
其中，a表示主光源的反射率值。
[0131]
本实施例中，纺织品颜可行性预测方法获取到待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值以后，通过单位浓度线性关系矩阵和单位浓度分段线性函数得到修正单位浓度关系矩阵。其中，单位浓度线性关系矩阵表示待评估染料在波长范围400-700nm之间的单位浓度深度值，构建矩阵如下：
[0132][0133]
其中，表示染料产品1在400nm处的单位浓度深度值，表示染料产品l在700nm处的单位浓度深度值。此外，本实施例采用单位浓度分段线性函数计算得到修正单位浓度线性关系矩阵中各点染料的单位浓度深度值，计算公式如下：
[0134][0135]
其中，kj表示第j个点上染料的单位浓度深度值，xi表示染料在第i个点上的浓度值，x
i-1
表示染料在第i-1个点上的浓度值，yi表示染料在第i个点上的深度值减去空白布样的深度值后的单位浓度深度值，y
i-1
表示染料在第i-1个点上的深度值减去空白布样的深度值后的单位浓度深度值。
[0136]
此外，本实施例中，当纺织品颜可行性预测方法计算得到待评估纺织品颜所需染料的修正单位浓度线性关系矩阵后，再通过浓度值计算公式继续计算修正浓度值，如此重复迭代计算单位浓度线性关系矩阵和修正浓度值，直到获取完成迭代的修正浓度值。
[0137]
本实施例中，纺织品颜可行性预测方法获取修正浓度值后，采用差公式计算修正浓度值对应的差结果，通过对比差结果和输入的差阈值来判断修正浓度值是否完成迭代。其中，差公式如下：
[0138][0139][0140][0141][0142]
其中，分别为标准布样颜的明度值、饱和度值、相值，分别为为标准布样颜和修正浓度值对应颜的明度差、饱和度差、相差，s
l
、sc、sh分别表示明度差、饱和度差、相差的加权系数，δe
cmc(2:1)
表示差。若差结果小于等于差阈值，则判断停止迭代，并输出本次迭代的修正浓度值，完成迭代。若差结果大于差阈值，则判断本次迭代的差结果是否收敛；若是，则继续迭代，直达获取到完成迭代的修正浓度值；若否，则停止迭代，并输出本次迭代的修正浓度值ct，完成迭代。
[0143]
此外，本实施例中，当根据差阈值获取到符合要求的修正浓度值以后，通过浓度优化公式对修正浓度值c
t
进行进一步优化，获取目标浓度值。具体地，实施例中，纺织品颜可行性预测方法通过修正线性关系矩阵计算修正浓度值对应的深度值后，再通过反射率计算公式计算修正浓度值对应的反射率，最后结合浓度优化公式和修正浓度值对应的反射率对修正浓度值进行优化，获取目标浓度值。其中，修正浓度值对应的深度值计算公式如下：
[0144]hm
＝h
t
+t*c
t
。
[0145]
其中，hm表示修正浓度值对应的深度值，h
t
表示空白布样的深度值，t表示待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，c
t
为修正浓度值。通过上述公式计算得到修正浓度值对应的深度值后，将其带入下列公式计算得到修正浓度值对应的反射率am：
[0146][0147]
将该修正浓度值对应的反射率值am代入下列公式中，从而获取到修正后的目标浓度值：
[0148]cf
＝(m
p
vt)-1
*m
p
[as-am]。
[0149]
其中，cf表示优化后的修正浓度值，m
p
表示主光源的光谱能量，v表示标准布样的反射率值随深度值变化的变化速率，t表示待待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，as表示标准布样的反射率值；am表示修正浓度值对应的反射率值。
[0150]
步骤s5：基于目标浓度值对应的彩数据和品质数据获取对应的纺织品颜可行性预测结果。
[0151]
本实施例中，当纺织品颜可行性预测方法获取到目标浓度值后，根据目标浓度值来计算获取颜可行性预测结果。其中，目标浓度值对应的颜为配布样颜，颜可行性预测结果值包括颜可行性结论、目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值以及牢度值。跳灯值的计算公式如下：
[0152][0153]
其中，mi表示目标浓度值对应的跳灯值，表示主光源下标准布样颜和配布样颜在cie l*a*b*，即国际标准度体系下的度坐标差值，表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值。
[0154]
本实施例中，通过上述公式计算得到目标浓度值对应的跳灯值后，还要通过对比跳灯值和输入的跳灯值阈值来判断目标浓度值是否符合跳灯值阈值要求。其中，若跳灯值小于等于跳灯值阈值，则认为此目标浓度值满足要求，并利用此目标浓度值来计算对应的牢度值；若跳灯值大于跳灯值阈值，则重新遍历染料组合库，获取待评估染料中染料的彩数据和品质数据，然后重新初始浓度值，并进行迭代，重新计算目标浓度值，直到获取到符合跳灯值阈值要求的目标浓度值。
[0155]
此外，本实施例中，若遍历所有染料组合库后，计算得到的目标浓度值均不符合跳灯值阈值要求，则将最小跳灯值对应的浓度值c
min
作为目标浓度值，通过目标浓度值计算对应的跳灯值以及牢度值，并将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜不可行结论作为最接近要求是颜可行性预测结果进行输出。
[0156]
本实施例中，当纺织品颜可行性预测方法得到符合跳灯值阈值要求的跳灯值后，采用浓度-牢度线性关系矩阵获取目标浓度值对应的牢度值。其中，浓度-牢度线性关系矩阵用于表示基础样不同浓度分档和牢度类型对应的牢度值，构建矩阵如下：
[0157][0158]
其中，m表示基础样的浓度分档数目，n表示牢度项目数目，b
mn
表示基础样在第
m个浓度时对应的第n个牢度项目的牢度值，可用牢度分段线性函数计算不同浓度分档和牢度类型对应的牢度值，从而构建浓度-牢度线性关系矩阵。其中，所述牢度分段线性函数计算公式如下：
[0159][0160]
其中，bj表示第j个点上染料产品的牢度值；xi表示染料产品在第i个点上的浓度，x
i-1
表示染料产品在第i-1个点上的浓度y
i-1
表示染料产品在第i-1个点上的牢度值，y
i-1
表示染料产品在第i-1个点上的牢度值。
[0161]
本实施例中，当纺织品颜可行性预测方法通过浓度-牢度线性关系矩阵得到目标浓度值对应的牢度值后，还需要通过牢度修正公式对牢度值进行修正，然后将最小牢度值作为目标浓度值对应的牢度值，计算公式如下：
[0162][0163]
其中，表示第i支染料修正后的牢度值，μi为第i支染料对应的修正系数，bi表示第i支染料的牢度值。本实施例中，将品控指标中有牢度阈值要求的牢度类型作为牢度项目，对参与迭代的染料，通过上述公式获取到修正后的牢度值后，基于标准布样的颜品控指标的牢度值阈值要求，将牢度项目的牢度值与输入的牢度值阈值进行对比，来判断目标浓度值是否符合牢度值阈值要求。其中，若所有牢度项目的牢度值大于等于牢度值阈值，则将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜可行结论作为颜可行性预测结果输出。若所有牢度项目中任一项牢度值小于牢度值阈值，则重新遍历待预测染料组合计算目标浓度值，直到获取到符合牢度值阈值要求的目标浓度值。
[0164]
在一种实施方式中，假设对待预估染料所制得的基础样进行牢度检测时，检测的牢度项目有a、b、c、d这4个，则所有预估染料均有相应的a、b、c、d这4个牢度项目对应的品质数据。但当对纺织品颜可行性进行预测时，在利用颜品控指标进行计算迭代时，用户可根据自身需求选择其中的1个或几个牢度项目。例如用户只要求了a、c这2个牢度项目，那么在进行迭代计算时，可以只选择a、c参与计算，输出的结果中也只有这2个牢度项目。此时，待评估纺织品的所有牢度项目就是指a、c这2项。
[0165]
此外，本实施例中，当纺织品颜可行性预测方法遍历所有染料组合后，计算得到的牢度项目的牢度值不能全部符合牢度值阈值要求，则将满足牢度阈值的牢度项目个数最多的待评估纺织品颜所需染料(即配方)对应的浓度值作为目标浓度值，通过该目标浓度值计算对应的跳灯值以及牢度值，并将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜不可行结论作为最接近要求的颜可行性预测结果进行输出。
[0166]
具体地，在一种实施方式中，选择a、b、c这三个牢度项目进行迭代计算，牢度阈值均为4。在通过遍历染料组合进行迭代计算后，分别获取到三种配方，分别为配方1、配方2、配方3。其中，配方1对应的牢度项目：a的牢度值为3，b的牢度值为4，c的牢度值为4；配方2对应的牢度项目：a的牢度值为3-4，b的牢度值为4-5，c的牢度值为3-4；配方3对应的牢度项目a的牢度值为3，b的牢度值为3-4，c的牢度值为3-4。经过对比发现，配方1中满足牢度阈值要求的牢度项目数目最多，因此选择配方1中染料对应的浓度值作为目标浓度值。
[0167]
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公
开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。
[0168]
本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
[0169]
结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑板块、模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如dsp与微处理器的组合、多个微处理器、与dsp核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。
[0170]
结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、cd-rom、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
[0171]
在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(dsl)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、dsl、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(cd)、激光碟、光碟、数字多用碟(dvd)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。

技术特征：

1.一种纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，包括以下步骤；根据不同的浓度档次对空白布样进行染，获取基础样；根据染料类型和染料性质将所有待评估染料划分为多个染料组合，构建染料组合库；获取标准布样的彩数据指标，并基于彩数据指标遍历染料组合库，获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据，并根据染料的彩数据计算获取待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值；获取标准布样的颜品控指标，并基于颜品控指标对待评估纺织品颜所需的染料的浓度值进行迭代修正并优化，获取目标浓度值；基于目标浓度值对应的彩数据和品质数据获取对应的纺织品颜可行性预测结果。2.根据权利要求1所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述待评估染料包括多支染料，根据染料的产品种类和染料性质将多种染料划分为多个染料组合，通过遍历染料组合库获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据。3.根据权利要求1所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述彩数据包括布样种类、主、辅光源类型、预设波长范围内标准布样的颜反射率值，所述品质数据包括差值、跳灯值和牢度值，所述颜品控指标包括差阈值、跳灯值阈值以及牢度值阈值；其中，所述纺织品颜可行性预测方法根据标准布样的差阈值、跳灯值阈值以及牢度值阈值迭代修正待评估纺织品颜所需染料的浓度值并优化，获取目标浓度值。4.根据权利要求1所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法通过浓度值计算方法计算待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值，计算公式如下：c
i
＝(m
p
vt)-1
*m
p
v[hs-ht]；其中，c
i
表示初始浓度值，m
p
表示主光源的光谱能量，v表示标准布样的颜反射率值随深度值变化的变化速率，t为待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，hs为标准布样颜的深度值，ht为空白布样的深度值。5.根据权利要求4所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述反射率值变化速率的计算公式如下：；其中，v表示反射率随深度值变化的速率；a表示反射率，k/s表示预设波长范围内颜的深度值。6.根据权利要求5所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述预设波长范围为400-700nm，通过深度值计算公式计算空白布样和基础样在不同波长的主光源下的深度值，计算公式如下：
；其中，a表示主光源的反射率值，k/s表示深度值。7.根据权利要求4所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法获取到初始浓度值后，通过单位浓度线性关系矩阵和单位浓度分段线性函数得到修正单位浓度线性关系矩阵；其中，所述单位浓度线性关系矩阵表示待评估染料在波长范围400-700nm之间的单位浓度深度值，构建矩阵如下：；其中，表示染料产品1在400nm处的单位浓度深度值，表示染料产品l在700nm处的单位浓度深度值。8.根据权利要求7所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法通过单位浓度分段线性函数计算得到修正单位浓度线性关系矩阵中各点染料的单位浓度深度值；其中，所述单位浓度分段线性函数公式如下：；其中，k
j
表示第j个点上染料的单位浓度深度值，x
i
表示染料在第i个点上的浓度值，x
i-1
表示染料在第i-1个点上的浓度值，y
i
表示染料在第i个点上的深度值减去空白布样的深度值后的单位浓度深度值；y
i-1
表示待评估染料在第i-1个点上的深度值减去空白布样的深度值后的单位浓度深度值。9.根据权利要求7所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法计算得到待评估纺织品颜所需染料的修正单位浓度线性关系矩阵后，再通过浓度值计算公式计算得到修正浓度值，并重复迭代修正单位浓度线性关系矩阵和修正浓度值，直到获取完成迭代的修正浓度值。10.根据权利要求9所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法中对修正浓度值进行迭代计算时，通过对比修正浓度值对应的差结果和差阈值来判断修正浓度值是否完成迭代；其中，若差结果小于等于差阈值，则判断停止迭代，并输出本次迭代的修正浓度值，完成迭代；
若差结果大于差阈值，则判断本次迭代的差结果是否收敛；若是，则继续迭代；若否，则停止迭代，并输出本次迭代的修正浓度值，完成迭代。11.根据权利要求10所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法采用差公式计算修正浓度值对应的差结果；其中，所述差结果的计算公式如下：算公式如下：s
c
＝s
h
(tf+1-f)f)；其中，分别为标准布样颜的明度值、饱和度值、相值，分别为标准布样颜和修正浓度值对应颜的明度差、饱和度差、相差，s
l
、s
c
、s
h
分别表示明度差、饱和度差、相差的加权系数δe
cmc(2:1)
表示差。12.根据权利要求10所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法获取到完成迭代的修正浓度值后，通过浓度优化公式对修正浓度值进行进一步优化，获取目标浓度值。13.根据权利要求12所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法通过修正线性关系矩阵计算修正浓度值对应的深度值后，再通过反射率计算公式计算修正浓度值对应的反射率，最后结合浓度优化公式和修正浓度值对应的反射率对修正浓度值进行优化，获取目标浓度值。14.根据权利要求13所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述修正浓度值对应的深度值计算公式如下：h
m
＝h
t
+t*c
t
其中，h
m
表示修正浓度值对应的深度值，h
t
表示空白布样的深度值，t表示待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，c
t
为修正浓度值。15.根据权利要求14所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述反射率计算
公式如下：；其中，a
m
表示修正浓度值对应的反射率值，h
m
表示修正浓度值对应的深度值。16.根据权利要求14所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述修正浓度优化公式计算公式如下：c
f
＝(m
p
vt)-1
*m
p
[as-am]；其中，c
f
表示优化后的修正浓度值，m
p
表示主光源的光谱能量，v表示标准布样的颜反射率值随深度值的变化速率，t表示待评估纺织品颜所需染料的单位浓度深度值，as表示标准布样颜的反射率值；a
m
表示修正浓度值对应的反射率值。17.根据权利要求13所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述的纺织品颜可行性预测方法获取到目标浓度值后，根据目标浓度值计算获取颜可行性预测结果；其中，所述目标浓度值对应的颜为配布样颜，所述颜可行性预测结果值包括颜可行性结论、目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值以及牢度值。18.根据权利要求17所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述跳灯值的计算公式如下：；其中，mi表示目标浓度值对应的跳灯值，表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示主光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值，表示辅光源下标准布样颜和配布样颜在国际标准度体系下的度坐标差值。19.根据权利要求18所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述的纺织品颜可行性预测方法计算得到目标浓度值对应的跳灯值后，通过对比跳灯值和跳灯值阈值来
判断目标浓度值是否符合跳灯值阈值要求；其中，若跳灯值小于等于跳灯值阈值，则当前目标浓度值满足要求，并利用当前目标浓度值来计算对应的牢度值；若跳灯值大于跳灯值阈值，则重新遍历染料组合库计算目标浓度值，直到获取到符合跳灯值阈值要求的目标浓度值。20.根据权利要求19所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法遍历所有染料组合后，若计算得到的目标浓度值均不符合跳灯值阈值要求，则将最小跳灯值对应的浓度值作为目标浓度值，通过目标浓度值计算对应的跳灯值以及牢度值，并将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜不可行结论作为颜可行性预测结果输出。21.根据权利要求19所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法得到符合跳灯值阈值要求的目标浓度值后，采用浓度-牢度线性关系矩阵获取目标浓度值对应的牢度值；其中，所述浓度-牢度线性关系矩阵用于表示不同浓度分档的基础样和牢度类型对应的牢度值，构建矩阵如下：；其中，m表示基础样的浓度分档数目，n表示牢度类型数目，b
mn
表示基础样在第m个浓度时对应的第n个牢度类型的牢度值。22.根据权利要21所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法采用牢度分段线性函数计算不同浓度分档和牢度类型对应的牢度值，从而构建浓度-牢度线性关系矩阵；其中，所述牢度分段线性函数计算公式如下：；其中，b
j
表示第j个点上染料产品的牢度值；x
i
表示染料产品在第i个点上的浓度，x
i-1
表示染料产品在第i-1个点上的浓度，y
i-1
表示染料产品在第i-1个点上的牢度值，y
i
表示染料产品在第i个点上的牢度值。23.根据权利要19所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法通过浓度-牢度线性关系矩阵得到目标浓度值对应的牢度值后，通过牢度修正公式对牢度值进行修正，并将最小牢度值作为目标浓度值对应的牢度值；其中，牢度修正公式如下：
；其中，表示第i支染料修正后的牢度值，μ
i
为第i支染料对应的修正系数，b
i
表示第i支染料的牢度值。24.根据权利要求23所述的纺织品可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法获取到修正后的牢度值后，基于标准布样的颜品控指标的牢度值阈值要求，通过对比目标浓度值对应牢度项目的牢度值和牢度阈值来判断目标浓度值是否符合牢度值阈值要求；其中，若所有牢度项目的牢度值大于等于牢度值阈值，则将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜可行结论作为颜可行性预测结果输出。25.根据权利要求24所述的纺织品颜可行性预测方法，其特征在于，所述纺织品颜可行性预测方法遍历所有染料组合后，计算得到的所需牢度项目的牢度值不能全部符合牢度值阈值要求，则将满足牢度阈值要求的牢度项目个数最多的待评估纺织品颜所需染料对应的浓度作为目标浓度值，通过目标浓度值计算对应的跳灯值以及牢度值，并将当前的目标浓度值、目标浓度值对应的差结果、跳灯值、牢度值以及颜不可行结论作为颜可行性预测结果输出。

技术总结

本发明公开了一种纺织品颜可行性预测方法，根据纺织品要求提前设置所需的颜品控指标，根据颜品控指标对待预测纺织品的颜可行性进行分析，从而获取到对应颜可行性预测结果，包括以下步骤：根据不同的浓度档次对空白布样进行染，获取基础样；根据染料类型和染料性质将所有待评估染料划分为多个染料组合，构建染料组合库；获取标准布样的彩数据指标，并基于彩数据指标遍历染料组合库，获取待评估纺织品颜所需的染料以及对应的彩数据和品质数据，并根据染料的彩数据计算获取待评估纺织品颜所需染料的初始浓度值；获取标准布样的颜品控指标，并基于颜品控指标对待评估纺织品颜所需的染料的浓度值进行迭代修正并优化，获取目标浓度值；基于目标浓度值对应的彩数据和品质数据获取对应的纺织品颜可行性预测结果。取对应的纺织品颜可行性预测结果。取对应的纺织品颜可行性预测结果。