基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的印染在線配色設(shè)備及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的印染在線配色 設(shè)備及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在印染領(lǐng)域內(nèi)，配色儀器的研制一直是研究的熱點，但是由于條件限制，至今很多 的生產(chǎn)企業(yè)仍主要依靠目視判斷和配色經(jīng)驗來完成印染的配色工藝。但是該種方法本身存 在著一定的人為誤差風險，而且近年來印染工廠的配色熟練工數(shù)量正逐步減少，使得該工 作的人力成本提高，高強度的配色工作同時也使得人為的視覺誤差處于較高的水平，一定 程度上影響了生產(chǎn)企業(yè)的印染產(chǎn)品質(zhì)量和出貨效率的進一步提升，存在諸多弊端。而且染 料的顏色與所使用原料以及當前染料池中的染料顏色都有一定的關(guān)系，但是沒有精確數(shù)學 模型可以采用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的印染在線配色設(shè) 備及方法，提高了配色準確率，提高了印染產(chǎn)品質(zhì)量和出貨效率，節(jié)約了人力成本。
[0004] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的印染在線配色設(shè) 備，包括：
[0005] 標準色卡采集模塊，用于采集標準色卡圖像；
[0006] 染料池圖像采集模塊，設(shè)置于待處理染料池四周，用于采集待處理染料池的實際 色彩圖像；
[0007] 超聲波液位測量儀，設(shè)置于待處理染料池上，用于測量待處理染料池的液位高度， 并根據(jù)所述高度計算得到待處理染料池內(nèi)已有染料液體的體積；
[0008] 數(shù)據(jù)處理模塊，分別與所述標準色卡采集模塊、所述染料池色彩采集模塊和所述 超聲波液位測量儀連接，用于計算待處理染料池實際色彩圖像與標準色卡圖像的色差，并 根據(jù)所述色差和所述待處理染料池的體積基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定各色染料所需流量值；
[0009] 流量電磁閥，與所述數(shù)據(jù)處理模塊連接，用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)處理模塊確定的各色 染料所需流量值利用模糊控制技術(shù)控制染料流量實現(xiàn)染料在線分配，使得攪拌后待處理染 料池實際色彩滿足標準色卡色彩要求。
[0010] 進一步的，所述標準色卡采集模塊包括標準色卡采集卡槽和與所述標準色卡采集 卡槽連接的高分辨率工業(yè)攝像頭；所述染料池色彩采集模塊具體為高分辨率工業(yè)攝像頭； 所述數(shù)據(jù)處理模塊具體為計算機。
[0011] 本發(fā)明還提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的印染在線配色方法，所述方法是基于上 述的配色設(shè)備，則所述方法包括步驟：
[0012] S101、根據(jù)實驗室調(diào)色實驗數(shù)據(jù)建立調(diào)色方案神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
[0013] S102、將標準色卡插入采集卡槽，通過攝像頭采集標準色卡色彩圖像，并發(fā)送至計 算機進行預處理和RGB分析；
[0014] S103、待處理染料池四周的攝像頭實時采集待處理染料池的實際色彩圖像，發(fā)送 至計算機進行預處理和RGB分析；
[0015] S104、超聲波液位測量儀測量待處理染料池中已有染料液體的液位高度，并根據(jù) 待處理染料池的面積計算待處理染料池內(nèi)已有染料液體的體積；
[0016] S105、對步驟S102和S103處理后分別得到的標準色卡和待處理染料池的RGB值 進行差分處理；
[0017] S106、根據(jù)差分結(jié)果及待處理染料池內(nèi)已有染料液體的體積，輸入到步驟SlOl中 確定的調(diào)色方案神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計算得到紅、綠、藍三種染料分別補充的單次調(diào)色所需流量 值；
[0018] S107、根據(jù)計算得到的紅、綠、藍三種染料分別補充的單次調(diào)色所需流量值，運用 模糊控制技術(shù)控制流量電磁閥實現(xiàn)給料，并控制攪拌機進行攪拌；
[0019] S108、攪拌完成后，重復步驟S102-S107,直至待處理染料池中染料顏色滿足標準 色卡色彩要求。
[0020] 進一步的，所述SlOl具體包括步驟：
[0021] S1011、通過實驗室的反復調(diào)色實驗得到一組調(diào)色數(shù)據(jù)作為訓練樣本X = [X1, X2, · · ·，Xn]和 Y = Iiy1, y2, · · ·，yn]，其中，η 表示樣本的個數(shù)，Xi= [r D, gD, bD, V]，i = 1，2, 3,…，n，rD、gD、bD表示RGB值的色度坐標，v為染料液體體積，y .j= [y rad, ygra;n，ybluJ，j =1，2, 3, ···，n，yrad、ygra;n、y-分別表示紅、綠、藍三色染料所需流量值；
[0022] S1012、根據(jù)公式 Xn= 2*(χ ?-η?ηχ^/Οι?ΒΧΧ?-η?ηχ^-Ι 對訓練樣本進行歸一化處 理，初始化隱含層與輸入層之間的權(quán)值、閾值，對具有正切S型激活函數(shù)的神經(jīng)元產(chǎn)生對稱 隨機數(shù)；其中，maXXy minxi別為X ;的最大值和最小值，X η為映射后的數(shù)據(jù)；
[0023] S1013、以X為輸入，Y為期望輸出，設(shè)定偏差e = Ie 5,將訓練參數(shù)初始化，采用快 速BP算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間三層的連接權(quán)值，確定該批次紅、綠、藍三 色染料的調(diào)色方案神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
[0024] 進一步的，所述S102具體包括步驟：
[0025] S1021、將標準色卡插入采集卡槽，通過攝像頭采集標準色卡色彩圖像Ps，并發(fā)送 至計算機；
[0026] S1022、計算機采用中值濾波法，去除標準色卡色彩圖像Ps的噪聲，得到無噪聲的 標準色卡圖像;
[0027] S1023、計算 Ps，的高度 Hs;
[0028] S1024、依次從圖像Ps'高度的
處從左到右掃描圖像，其中η為正整數(shù)，is = 1，3, 5,…，2n-l ;
[0029] S1025、對搜索到的每個像素點進行RGB值分析后取平均值得到Is，Os，值， 以此作為標準色卡的RGB值。
[0030] 進一步的，所述S103具體包括步驟：
[0031] S1031、待處理染料池四周四個不同的工業(yè)攝像頭實時采集待處理染料池實際色 彩圖像，分別為PR1，PR2, PR3, PR4，并發(fā)送至計算機；
[0032] S1032、計算機采用中值濾波法，去除待處理的染料池的實際色彩圖像的噪聲，得 到無噪聲的待處理的染料池的實際色彩圖像P r/、PJ、PJ和Pr/ ;
[0033] S1033、依次從圖像V、PJ、PJ和？"高度的_處從左到右掃描圖像，其中 η 為正整數(shù)，iR= 1，3, 5,…，2n-l ;
[0034] S1034、對搜索到的每個像素點進行RGB值分析后取平均值，得到圖像PR1'、P R2'、 Pr3'和心'的I，弓取、I值，其中，i = l，2,3,4;
[0035] S1035、根據(jù)公式：

計算得到待處理的染料池的實際色彩圖像的RGB平均值
[0036] 進一步的，所述S105具體包括步驟：
[0037] S1051、將標準色卡圖像Pj9RGB平均值ls，Gs, 與染料池實時色彩圖像戸1? 的RGB平均值Is，，Sr進行差分處理，得到差值反。，διν，S b;:
[0038] S1052、求解艮V :Gd，各自在總量中的相對比例，將其用色 度坐標rD、gD、b D表示，色度坐標計算公式具體為：
[0040] 進一步的，所述S107具體包括步驟：
[0041] S1071、以紅色染料流量電磁閥的控制為例，紅色染料流量電磁閥的流量傳感器模 塊實時測量流經(jīng)流量電磁閥的染料流量為F rad。
[0042] S1072、紅色染料流量電磁閥的微控制器模塊以染料的流量為控制對象，以目標流 量Vrad和實測流量F 的誤差為偏差e輸入量，偏差