【摘要】：為了使工業(yè)技術與信息化時代的發(fā)展步調一致,印刷行業(yè)的改革勢在必行,同時配色作為印刷環(huán)節(jié)的核心步驟也成為主要研究的對象。傳統(tǒng)印刷工藝在配色時經常依靠人工經驗調整油墨比例,由此帶來的主觀影響和材料浪費已成為印刷行業(yè)首要改革的環(huán)節(jié),由于智能化的配色系統(tǒng)在效率、質量方面都有所提高,目前已成為各行業(yè)首選配色方式。本文針對BP神經網絡的局限性提出了結合Stearns-Noechel與BBO(生物地理海洋)優(yōu)化算法的油墨配色模型。首先采集了顏色樣本的光譜反射率和CMYK四色網點面積率,利用Stearns-Noechel模型找出不同波長與光譜反射率之間的函數關系,并將其作為參數值用于對該算法中光譜反射率的修正,然后將修正后的光譜反射率和CMYK四色網點面積率分別作為BP神經網絡的輸入值和輸出值,結合BBO算法中生物適應生存環(huán)境的特點優(yōu)化BP神經網絡的拓撲結構(在該算法中使用了精英保留策略以提高整個環(huán)境的適應性),最終找到最優(yōu)權值和閾值達到全局尋優(yōu)的目的。實驗數據總共有6422組數據,其中5600組數據訓練配色模型性能,822組數據用來測試。結果顯示未經Stearms-Noechel與BBO優(yōu)化的BP神經網絡模型的平均誤差為7.9%,而經過改進的模型平均誤差為3.2%。即經Stearns-Noechel與BBO優(yōu)化的油墨配色模型預測精度有了大幅度提高,對印刷企業(yè)油墨配色有很好的應用價值。
【圖文】：

西安理工大學碩士學術論文及環(huán)境中使用 X-Rite eXact，在 M1、D50、2°視場條件下測量色網點面積率。的色譜顏色樣本作為訓練數據和檢驗數據，色譜由膠印油墨（2-3、2-4 示出 CMYK 四種單色油墨的光譜反射率，每幅圖的曲線代表了不同百分比（在 0~100%之間）油墨所對應的墨百分比依次減小。為保證色譜測量的精確度，每個色塊的平均值作為樣品的最終光譜值與四色網點面積率。

的平均值作為樣品的最終光譜值與四色網點面積率。圖 2-1 青色油墨的光譜反射率Fig. 2-1 Spectral reflectance of C青墨反射率波長
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TS802.3

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本文編號：2705923