结合Stearns-Noechel与BBO优化算法的油墨配色研究

发布时间：2020-06-10 06:36

【摘要】：为了使工业技术与信息化时代的发展步调一致,印刷行业的改革势在必行,同时配色作为印刷环节的核心步骤也成为主要研究的对象。传统印刷工艺在配色时经常依靠人工经验调整油墨比例,由此带来的主观影响和材料浪费已成为印刷行业首要改革的环节,由于智能化的配色系统在效率、质量方面都有所提高,目前已成为各行业首选配色方式。本文针对BP神经网络的局限性提出了结合Stearns-Noechel与BBO(生物地理海洋)优化算法的油墨配色模型。首先采集了颜色样本的光谱反射率和CMYK四色网点面积率,利用Stearns-Noechel模型找出不同波长与光谱反射率之间的函数关系,并将其作为参数值用于对该算法中光谱反射率的修正,然后将修正后的光谱反射率和CMYK四色网点面积率分别作为BP神经网络的输入值和输出值,结合BBO算法中生物适应生存环境的特点优化BP神经网络的拓扑结构(在该算法中使用了精英保留策略以提高整个环境的适应性),最终找到最优权值和阈值达到全局寻优的目的。实验数据总共有6422组数据,其中5600组数据训练配色模型性能,822组数据用来测试。结果显示未经Stearms-Noechel与BBO优化的BP神经网络模型的平均误差为7.9%,而经过改进的模型平均误差为3.2%。即经Stearns-Noechel与BBO优化的油墨配色模型预测精度有了大幅度提高,对印刷企业油墨配色有很好的应用价值。
【图文】：

西安理工大学硕士学术论文及环境中使用 X-Rite eXact，在 M1、D50、2°视场条件下测量色网点面积率。的色谱颜色样本作为训练数据和检验数据，色谱由胶印油墨（2-3、2-4 示出 CMYK 四种单色油墨的光谱反射率，每幅图的曲线代表了不同百分比（在 0~100%之间）油墨所对应的墨百分比依次减小。为保证色谱测量的精确度，每个色块的平均值作为样品的最终光谱值与四色网点面积率。

的平均值作为样品的最终光谱值与四色网点面积率。图 2-1 青色油墨的光谱反射率Fig. 2-1 Spectral reflectance of C青墨反射率波长
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TS802.3

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本文编号：2705923