彩纤六维混色空间网格模型与网格点阵列色谱构建及应用
成果类型:: 实用新型专利
发布时间: 2022-07-01 10:40:39
本发明涉及彩纤六维混色空间网格模型与网格点阵列色谱构建及应用,针对指定六基色纤维,引入坐标数字量化过程,将六基色纤维分别对应于六维坐标系的各坐标轴,以基色纤维参与混合的质量作为坐标轴数据,由六维坐标系空间的各个网格点获得六基色纤维的混合纱线对象,由此结合各基色纤维的混合比,以及各基色纤维的RGB颜色,实现对混合纱线对象的RGB颜色建模,即构成六维混色网格混色空间网格点阵列模型,并由此进一步实现线阵列模型、面阵列模型、体阵列模型的构建,针对六基色纤维混合下的RGB混色空间实现了数字量化,能够在实际应用中任意调用各组模型实现颜色的可视化,有效提高了颜色分析、选择的效率①
本发明设计了一种针对彩色纤维六维混色空间网格模型及其网格点阵列颜色矩阵构建方法的应用,将所述六维混色网格混色空间所对应基于六基色纤维α、β、γ、δ、ε、θ预设最大质量的立方体空间中任意点的颜色值,存储于数据库中,按如下方式,用于实现对目标颜色的分析;
首选采用检色仪检测获得目标颜色所对应的RGB颜色检测数据,并在数据库中查找该RGB颜色检测数据所对应的网格点;然后在以该网格点为原点、周围预设半径范围,通过比对的方式,获得目标颜色所对应的网格点;最后由该网格点所对应的RGB颜色数据,构成目标颜色所对应的RGB颜色数据。
通过对纺织纤维材料的染色、原液着色、生物转基因、结构生色等技术手段可获取具有不同色彩效应的彩色纤维,将六种不同色彩的纤维按照某种比例进行混色纺纱可得到具有某种色彩的色纺纱,理论上混纺纤维的基色、混和比例、混和方式、成型纱线的结构等因素对色纺纱色相、明度及饱和度都有较大影响,但在实际生产过程中,通常以某种混色方式和成纱结构为基础,重点考虑彩色纤维基色的选择及其混色比例的选择。利用多元基色的染色纤维或者原液着色纤维混色纺制色纺纱,并通过变动基色纤维的比例调控色纺纱的色相、明度及饱和度,是设计并实现色纺纱的必要手段。
生产色纺纱或彩色纱的核心技术是优选彩色纱的配色方案,无论是基于现有色系进行纱线色彩创新,还是基于设计师个人喜好选定色系进行纱线色彩创新,或是基于来样进行色彩复制,都需要熟悉色彩色相、明度及饱和度的变化规律,敏感察觉色彩之间的微妙差异,掌握彩色纱线的配色技巧。
当前,配色方案的设计主要依靠设计师个人的经验和直觉进行,配色过程的完成主要依靠手工制样、手工染色、手工配色,配色结果的评价主要依靠在现场对实物样的观察,依托主观感受进行评价。彩色纤维的混色过程是色料混色过程,属于色彩的空间并置混色。
现有色彩体系中的颜色可通过混色空间中的R、G、B值进行标定,因此任一颜色都可用混色空间的某个向量表示。当于混色空间中求向量之和的运算。既然色彩及色彩的混色均可数字化表达,所以也可对彩色纤维的混色过程进行数字化表达。基于上述分析,我们认为传统配色方法主要存在以下问题:
1、彩色纤维的混色过程是色料混色过程,传统配色方法未建立数字化的物理模型对彩色纤维的混色过程进行表达,需要构建物理模型并对彩色纤维的混色过程进行数字化表达;
2、彩色纤维的混配色过程,就是选择几种彩色纤维作为基础颜色,通过变化混纺比得到系列化的色谱。传统配色方法通过手工打样制作混色样品,未建立基于基色颜色值以及混色比例变化求取混色体颜色值的数字化方法,需要构建彩色纤维离散混色模型及其混色色谱的可视化算法,实现彩色纱线的数字化虚拟配色;
3、通过彩色纤维的配色过程可以得到系列化色谱。传统配色方法采用手工打样获取,获取配色色谱效率低、耗时长、不便于远程传输。需要构建红、绿、蓝、青、蓝、品红、黑、白等八基色纤维组合混配的标准混色色谱,为彩色纱线的配色提供参考依据;
江南大学是教育部直属、国家“211工程”重点建设高校和“双一流”建设高校。学校具有悠久的办学历史、厚重的文化积淀,源起1902年创建的三江师范学堂,历经国立中央大学、南京大学等发展时期;1958年南京工学院食品工业系整建制东迁无锡独立建校,成立无锡轻工业学院;1962年无锡纺织工学院并入无锡轻工业学院;1995年更名为无锡轻工大学;2001年无锡轻工大学、江南学院、无锡教育学院合并组建江南大学;2003年东华大学无锡校区并入江南大学。
本发明所设计彩纤六维混色空间网格模型与网格点阵列色谱构建及应用,针对指定六基色纤维,引入坐标数字量化过程,将六基色纤维分别对应于六维坐标系的各坐标轴,以基色纤维参与混合的质量作为坐标轴数据,由六维坐标系空间的各个网格点获得六基色纤维的混合纱线对象,由此结合各基色纤维的混合比,以及各基色纤维的RGB颜色,实现对混合纱线对象的RGB颜色建模,即构成六维混色网格混色空间网格点阵列模型,并由此进一步实现线阵列模型、面阵列模型、体阵列模型的构建,针对六基色纤维混合下的RGB混色空间实现了数字量化,能够在实际应用中任意调用各组模型实现颜色的可视化,有效提高了颜色分析、选择的效率。
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