[go: up one dir, main page]

CN114808074A - 一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用 - Google Patents

一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用 Download PDF

Info

Publication number
CN114808074A
CN114808074A CN202210529948.0A CN202210529948A CN114808074A CN 114808074 A CN114808074 A CN 114808074A CN 202210529948 A CN202210529948 A CN 202210529948A CN 114808074 A CN114808074 A CN 114808074A
Authority
CN
China
Prior art keywords
dye
spectral reflectance
reflectance curve
different
anodic oxidation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210529948.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114808074B (zh
Inventor
尹萌萌
杨新煌
徐斌
殷石见
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Rishan Computer Accessories Jiashan Co Ltd
Original Assignee
Rishan Computer Accessories Jiashan Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rishan Computer Accessories Jiashan Co Ltd filed Critical Rishan Computer Accessories Jiashan Co Ltd
Priority to CN202210529948.0A priority Critical patent/CN114808074B/zh
Publication of CN114808074A publication Critical patent/CN114808074A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114808074B publication Critical patent/CN114808074B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C25—ELECTROLYTIC OR ELECTROPHORETIC PROCESSES; APPARATUS THEREFOR
    • C25D—PROCESSES FOR THE ELECTROLYTIC OR ELECTROPHORETIC PRODUCTION OF COATINGS; ELECTROFORMING; APPARATUS THEREFOR
    • C25D11/00—Electrolytic coating by surface reaction, i.e. forming conversion layers
    • C25D11/02—Anodisation
    • C25D11/04—Anodisation of aluminium or alloys based thereon
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2455—Query execution
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Metallurgy (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用，S10，建立光谱反射数据库；S20，量测输入目标板光谱反射率曲线；S30，自动检索染料主剂和辅剂。本发明极大改善人工选色、调色过程中的依赖个人经验因素，改变原有人工目视比对选择染料，多轮测试确认染料的作业模式，使颜色开发过程具备更高的效率及稳定性；本发明可最终解决阳极颜色打样过程的目标板与复刻板间同值不同色问题。

Description

一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用
技术领域
本发明属于自动筛选匹配染料技术领域，涉及一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用。
背景技术
随着社会发展科学进步，铝合金材料得到越来越多的应用，现有技术常采用阳极氧化工艺，以提高铝合金成品的耐用性和装饰性。其中着色工艺直接关系到最终成品质量，而染色工艺成功的关键在于染料主剂&辅剂的选择及配比搭配。目前氧化后染色工艺，多采用人工经验选色、经验调色、目视比色作业等，染色过程极大依赖工程师经验水平，使打样速度、目标板&复刻板匹配度、同值不同色问题等存在极大不确定性。针对染色工艺中染料选择、调色工艺，急需研究更加科学可靠不依赖经验主义的新工艺、新方法。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，包括以下步骤：
S10，建立光谱反射数据库；
S20，量测输入目标板光谱反射率曲线；
S30，自动检索染料主剂和辅剂。
优选地，所述S10，建立光谱反射数据库，具体为用不同染料、不同浓度、不同L值的染料色卡建立染料光谱反射率曲线数据库。
优选地，所述不同染料包括不同染料厂商的染料或同一厂商的不同型号染料。
优选地，所述不同浓度具体为同一染料的浓度在上下各扩两个档次，定义为不同浓度。
优选地，所述不同L值具体为同一染料同一浓度下，将L值从0～100划分6个档，L值为在CIE标准下，Lab色彩空间中，表征颜色明暗的数值。
优选地，所述S30，自动检索染料主剂和辅剂，具体包括以下步骤：
S31，线性拟合匹配，计算线性相关系数，保留相关系数R2≥85％的染料型号，相关系数R2是指线性拟合时，对拟合优度的描述量，值越大表征两曲线越具有线性相关性；
S32，视觉匹配。
优选地，所述S32视觉匹配具体为计算
Figure BDA0003645789110000021
Figure BDA0003645789110000022
取D＝Dmin即为主剂，取Dmin后相邻一个型号染料为辅剂，其中，λi是指光谱反射曲线中横轴波长，
Figure BDA0003645789110000023
Figure BDA0003645789110000024
为CIE标准观察者三刺激值曲线，K为比例系数，Rmix(λi)指不同型号染料对应波长λi下光谱反射曲线，Rstd(λi)指目标板对应波长λi下光谱反射曲线。
优选地，所述S32视觉匹配具体为计算
Figure BDA0003645789110000025
Figure BDA0003645789110000026
取D＝Dmin即为主剂，取Dmin后相邻两个型号染料为辅剂1和辅剂2，其中，λi是指光谱反射曲线中横轴波长，
Figure BDA0003645789110000027
Figure BDA0003645789110000028
为CIE标准观察者三刺激值曲线，K为比例系数，Rmix(λi)指不同型号染料对应波长λi下光谱反射曲线，Rstd(λi)指目标板对应波长λi下光谱反射曲线。
基于上述目的，本发明还提供了一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的应用，在阳极氧化后未染色封孔铝材的染料选择时，采用上述方法。
优选地，还在电解着色和/或微弧氧化中采用上述方法。
本发明有益效果至少包括：
1、可应用于铝合金阳极氧化后染色过程中的染色主剂&辅剂选择、调色自动检索配比确认；
2、本发明可极大改善人工选色、调色过程中的依赖个人经验因素，改变原有人工目视比对选择染料，多轮测试确认染料的作业模式，使颜色开发过程具备更高的效率及稳定性；
3、本发明的工艺可最终解决阳极颜色打样过程的目标板与复刻板间同值不同色问题。
附图说明
图1为本发明基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的步骤流程图；
图2为本发明基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的结果示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
参见图1，为本发明实施例的本发明的技术方案为基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的示意图，包括以下步骤：
S10，建立光谱反射数据库；
S20，量测输入目标板光谱反射率曲线；
S30，自动检索染料主剂和辅剂。
S10，建立光谱反射数据库，具体为用不同染料、不同浓度、不同L值的染料色卡建立染料光谱反射率曲线数据库。不同染料包括不同染料厂商的染料或同一厂商的不同型号染料；不同浓度具体为同一染料的浓度在上下各扩两个档次，定义为不同浓度；不同L值具体为同一染料同一浓度下，将L值从0～100划分6个档，L值为在CIE标准下，Lab色彩空间中，表征颜色明暗的数值。不同型号(条件)染料光谱反射曲线是指，对不同染料做相同条件色板，收集其光谱反射曲线。具体实施例中数据库已建立的光谱反射曲线有600种以上，可覆盖生产过程中，不同颜色需要。数据库建立后在应用过程中，不断补充染料的光谱反射率曲线，对数据库进行不间断地详实。
光谱反射率曲线是指被物体反射的光通量与入射到物体的光通量之比，即光反射比与波长之间的关系曲线，每种不同的颜色均有不同的光谱反射曲线。
所有阳极氧化后未染色封孔铝材，表面光谱反射率曲线均为起伏平缓的高反射率曲线。
可用不同染料、不同浓度、不同L值的染料色卡建立染料光谱反射率曲线数据库，继而与目标板的反射率曲线比对匹配，从而确定最佳主剂染料+辅剂染料，达到匹配目标板目的。
在S30中数据库与目标板比对匹配是指通过本发明的筛选匹配算法，从而确定下最佳主剂染料+辅剂染料。具体包括以下步骤：
S31，线性拟合匹配，计算线性相关系数，保留相关系数R2≥85％的染料型号，相关系数R2是指线性拟合时，对拟合优度的描述量，值越大表征两曲线越具有线性相关性；
S32，视觉匹配。
S32视觉匹配具体为计算
Figure BDA0003645789110000041
D值是描述不同型号染料与目标颜色匹配性能的度量值，D值愈小，该染料染色后产品颜色愈接近目标色，D愈大，该染料与目标色直间差异越大。故，取D＝Dmin即为主剂，取Dmin后相邻一个或两个型号染料为辅剂1或辅剂1和辅剂2，其中，λi是指光谱反射曲线中横轴波长，
Figure BDA0003645789110000042
Figure BDA0003645789110000043
为CIE标准观察者三刺激值曲线，K为比例系数，Rmix(λi)指不同型号染料对应波长λi下光谱反射曲线，Rstd(λi)指目标板对应波长λi下光谱反射曲线。
基于上述目的，本发明还提供了一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的应用，在阳极氧化后未染色封孔铝材的染料选择时，采用上述方法；还可以在电解着色和/或微弧氧化中采用上述方法。
参见图2，为采用本发明方法的结果示意图，染料光谱反射率曲线数据库是指：包含大量不同染料、同一染料不同浓度和同一染料同一浓度下不同L值深浅的染料色板对应的光谱反射率曲线汇总。
该染料光谱反射率曲线数据库是指研究所、单位、工厂等，依据自身所使用染料厂商、型号的不同，建设的专属数据库。
相关系数R2是指线性拟合时，对拟合优度的描述量，值越大表征两曲线越具有线性相关性。
图2中右上部显示了光谱反射率曲线及L值、a值、b值，L值、a值、b值分别指：在CIE标准下，Lab色彩空间中，表征颜色明暗的数值、红绿、黄蓝的树值。右下部为输出的结果，筛选匹配得到最佳方案一和方案二，得到染料主剂、辅剂1和辅剂2，可见主剂的相关系数R2均为99.20％，D值为最小值19.881(方案一)、19.905(方案二)。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10，建立光谱反射数据库；
S20，量测输入目标板光谱反射率曲线；
S30，自动检索染料主剂和辅剂。
2.根据权利要求1所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述S10，建立光谱反射数据库，具体为用不同染料、不同浓度、不同L值的染料色卡建立染料光谱反射率曲线数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述不同染料包括不同染料厂商的染料或同一厂商的不同型号染料。
4.根据权利要求2所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述不同浓度具体为同一染料的浓度在上下各扩两个档次，定义为不同浓度。
5.根据权利要求2所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述不同L值具体为同一染料同一浓度下，将L值从0～100划分6个档，L值为在CIE标准下，Lab色彩空间中，表征颜色明暗的数值。
6.根据权利要求1所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述S30，自动检索染料主剂和辅剂，具体包括以下步骤：
S31，线性拟合匹配，计算线性相关系数，保留相关系数R2≥85％的染料型号，相关系数R2是指线性拟合时，对拟合优度的描述量，值越大表征两曲线越具有线性相关性；
S32，视觉匹配。
7.根据权利要求6所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述S32视觉匹配具体为计算
Figure FDA0003645789100000011
Figure FDA0003645789100000021
取D＝Dmin即为主剂，取Dmin后相邻一个型号染料为辅剂，其中，λi是指光谱反射曲线中横轴波长，
Figure FDA0003645789100000022
Figure FDA0003645789100000023
为CIE标准观察者三刺激值曲线，K为比例系数，Rmix(λi)指不同型号染料对应波长λi下光谱反射曲线，Rstd(λi)指目标板对应波长λi下光谱反射曲线。
8.根据权利要求6所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法，其特征在于，所述S32视觉匹配具体为计算
Figure FDA0003645789100000024
Figure FDA0003645789100000025
取D＝Dmin即为主剂，取Dmin后相邻两个型号染料为辅剂1和辅剂2，其中，λi是指光谱反射曲线中横轴波长，
Figure FDA0003645789100000026
Figure FDA0003645789100000027
为CIE标准观察者三刺激值曲线，K为比例系数，Rmix(λi)指不同型号染料对应波长λi下光谱反射曲线，Rstd(λi)指目标板对应波长λi下光谱反射曲线。
9.一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的应用，其特征在于，在阳极氧化后未染色封孔铝材的染料选择时，采用权利要求1-8之一所述的方法。
10.根据权利要求9所述的一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法的应用，其特征在于，还在电解着色和/或微弧氧化中采用权利要求1-8之一所述的方法。
CN202210529948.0A 2022-05-16 2022-05-16 一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用 Active CN114808074B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210529948.0A CN114808074B (zh) 2022-05-16 2022-05-16 一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210529948.0A CN114808074B (zh) 2022-05-16 2022-05-16 一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114808074A true CN114808074A (zh) 2022-07-29
CN114808074B CN114808074B (zh) 2023-08-18

Family

ID=82515475

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210529948.0A Active CN114808074B (zh) 2022-05-16 2022-05-16 一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114808074B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116926641A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 深圳市欣茂鑫实业有限公司 电解用降低氧化层反射率的加工方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1422306A (zh) * 2000-04-13 2003-06-04 J&P涂层有限公司 制备染料混合物以获得确定的目标色
CN1784592A (zh) * 2003-05-07 2006-06-07 纳幕尔杜邦公司 制备匹配涂料组合物的方法和用于该方法的装置
CN105818518A (zh) * 2016-03-17 2016-08-03 江南大学 一种用于热转印技术的凹印四色油墨配色方法
CN109523600A (zh) * 2018-11-09 2019-03-26 广东省博物馆 一种文物保护修复补配色方法
CN110110127A (zh) * 2019-05-05 2019-08-09 深圳劲嘉集团股份有限公司 一种识别专色混合油墨的基色油墨的方法以及电子设备
CN110377806A (zh) * 2019-07-22 2019-10-25 广东溢达纺织有限公司 染色配方获取方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2020188964A1 (ja) * 2019-03-18 2020-09-24 関西ペイント株式会社 塗色検索装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1422306A (zh) * 2000-04-13 2003-06-04 J&P涂层有限公司 制备染料混合物以获得确定的目标色
CN1784592A (zh) * 2003-05-07 2006-06-07 纳幕尔杜邦公司 制备匹配涂料组合物的方法和用于该方法的装置
CN105818518A (zh) * 2016-03-17 2016-08-03 江南大学 一种用于热转印技术的凹印四色油墨配色方法
CN109523600A (zh) * 2018-11-09 2019-03-26 广东省博物馆 一种文物保护修复补配色方法
WO2020188964A1 (ja) * 2019-03-18 2020-09-24 関西ペイント株式会社 塗色検索装置
CN110110127A (zh) * 2019-05-05 2019-08-09 深圳劲嘉集团股份有限公司 一种识别专色混合油墨的基色油墨的方法以及电子设备
CN110377806A (zh) * 2019-07-22 2019-10-25 广东溢达纺织有限公司 染色配方获取方法、装置、计算机设备和存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116926641A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 深圳市欣茂鑫实业有限公司 电解用降低氧化层反射率的加工方法及系统
CN116926641B (zh) * 2023-09-15 2023-11-21 深圳市欣茂鑫实业有限公司 电解用降低氧化层反射率的加工方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN114808074B (zh) 2023-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3809378A1 (en) Gridding model of eight-element primary color wide-gamut hsb color space and discrete color spectrum construction method therefor
US5472788A (en) Colored anodized aluminum and electrolytic method for the manufacture of same
CN114808074A (zh) 一种基于光谱反射曲线的阳极氧化染料选择方法及应用
Martínez-Verdú et al. Computation and visualization of the MacAdam limits for any lightness, hue angle, and light source
CN109523600B (zh) 一种文物保护修复补配色方法
CN113673389A (zh) 光源光谱功率分布相关的绘画照明视觉评价方法
EP0757822A1 (en) Method and apparatus for simulating colored material
EP0128633A2 (en) Method of measuring color difference between a sample and a standard dyestuff
CN105510246A (zh) 一种通过色素标准比色卡判别酱油色泽级别的方法
CN109671113B (zh) 一种基于图像技术的色纺面料的测配色方法
KR100708000B1 (ko) 임의의 타깃 컬러를 생성하기 위한 염료 혼합물의 제조
EP0144113B1 (en) Method of measuring color difference of dyestuffs
Collishaw et al. Controlled coloration: a success strategy for the dyeing of cellulosic fibres with reactive dyes
CN115471015A (zh) 一种优化纺织品染色配方的方法和系统
CN109856133A (zh) 一种利用多种光照强度、多种色彩照明的试纸检测方法
CN100468416C (zh) 变换色的生成以及显示方法和装置
Bradbury et al. Reactive Dye Selection and Process Development for Exhaust Dyeing of Cellulose.
US3042476A (en) Method for duplicating the dye of an original on a dye carrier
CN113989403A (zh) 一种突出主体色的led背光源实现方法
WO2004046670A1 (en) Method for the production of a digital colour catalogue
Gardam Study of the Dyeing of Anodized Aluminium Using Colour Measurements
CN115982792A (zh) 一种用于混纺织物的计算机配色方法
CN116883518A (zh) 一种白色塑胶样品快速配色方法
JPH08105798A (ja) 演色性評価方法及び装置並びに演色性を考慮した染色レサイプを選定する方法及び装置
CN217973695U (zh) 一种染缸数字化显示全自动调节染料及对色系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant