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色牢度评估体系开发及讨论

色牢度评估体系开发及讨论

本文作者:宋丛珊作者单位:湖北工业大学机械工程学院

色牢度评定分析系统的工作原理

按照国际标准ISO105/A03-1993《评定沾色、变色灰色样卡》以及GB252-1995《判定沾色用灰色样卡》,GB250-1995《评定变色用灰色样卡》和GB6151-1997《纺织品色牢度试验通则》等对纺织品色牢度质量测试所规定的功能要求,基于色牢度评定分析系统的总体结构如图1所示。测试系统由3个部分组成:一是色牢度测试参数化初始选型部分;二是显示图像处理结果部分;三是实际色牢度评级参数需求输出部分。色牢度测试系统由两大流程组成:一部分是色牢度选型功能和参数化描述,实现的主要的方法是通过用户之间交互式的参与操作以及数据的交换接口模块;另一部分是沾色、变色、标准光照等程序的执行,包括图形文字的显示和格式转换过程。系统的工作方式为:(1)当将信息传递到系统的时候,经过数据交换接口模块,用参数化来描述相关色牢度的选型;(2)进行分析产品的功能特点,根据分析来设定参数,与沾色、变色、色牢度规格标记等进行信息匹配,从而确定产品的各关键参数;(3)通过调用相关色牢度标准配置库的基本原始信息,连接后经运行可绘制或显示色牢度初始图[3]。显示色牢度图像处理的主要功能是提取依据从色牢度参数化选型的初始化部分的相关参数,结合图像处理的局部灰度调整技术和自定义函数库,从而确定色牢度的对应级别[4]。色牢度的评级结果输出部分的主要功能是提取主要功能模块的负荷率参数,参数是根据从色牢度选型校核,结合相应产品所对应的数据库,通过匹配和计算生成色牢度的评级结果。模块设计、数据库设计、编码设计、程序设计等是计算机辅助色牢度测试设计系统的主要部分[5]。根据产品色牢度检测系统应具备的功能来划分模块。其中,系统的核心是图形图像处理及其控制;面向用户需要的功能模块是色牢度初选型号的拟定及功能化描述;高质量的数据输出依靠色值及色差等级判定和输出。

色牢度评定的工作流程

样品→扫描仪→数字图像→计算机处理图像→计算色值→计算色差→色差等级判定→输出结果(1)制备样品,按原样和试后样分别制作。(2)把制备好的样品放入扫描仪中,并启动本系统的测试软件。(3)启动扫描仪,激活扫描程序,根据不同样品设定扫描参数,然后把扫描得到的图像存入本系统。(4)分别进入“原样色差评定”和“沾色色差评定”分析评定界面。(5)图像采集后进入色牢度评定分析软件,经预处理、样品纹理滤除、图像分割、灰度特征参数提取和色牢度等级评定,得出色差等级,并输出结果。

色牢度评定分析系统的验证

(1)人与人评级对比。验证试验共采用了100个纺织品样本,进行人与人之间评定的测试。其中这两名评定人员都具备多年的评级经验,而且多次对标准试样进行评定无偏差。两名人员评定极差直方图如下:从以上100组数据可看出:其中45组评级结果是一致的;50组评级结果相差半级;4组评级结果相差1级,还有1组评级结果相差1.5级。而纺织品色牢度试验通则所规定评定结果允许有半级之差,所以共有95组评级结果是有效的。色牢度的评定是属于一种感官检验,评定人员通过对试样色泽变化的目测,再同标准灰卡进行比较,大脑获得信息后,经过综合分析之后得出评定结果。通常根据样品颜色选择一定的评级顺序,一般先评浅色,后评深色,再评橘色,最后评红色,避免眼睛因受到色光的刺激而产生评定误差。(2)人与仪器评级对比。我们搜集了大量有代表性的样品,统一用专用相机来拍摄,进行图像采集,然后用我们研发的色牢度评定系统进行评级。该系统试验采用了100个纺织品样本进行了测试。人工评定与仪器评定级差图如下:从以上100组数据可看出:其中39组评级结果是一致的;42组评级结果相差半级;14组评级结果相差1级,还有5组评级结果相差1.5级。而纺织品色牢度试验通则所规定评定结果允许有半级之差,所以共有81组评级结果是有效的。根据以上数据,做了极差直方图。总体来讲,用仪器评定的结果与目测评定还存在着差异,我们对这100组数据又进行了更深一步的分析后发现:81组有效评级结果所对应的样品大部分是单色织物、涂层织物等,而19组无效数据对应的是花色较多且无规律的样品。(3)进一步验证。我们又针对6个种类的单色和多花色织物分别进行了对比研究,测试结果见表1。通过人工仪器评级对比的数据进一步证明:对于纯色面料,我们所研制的仪器评级结果和目测评级结果比较接近。但对于多花色面料、条纹形、颜色分布不均匀(牛仔布)等面料,仪器评级结果和目测评级结果相差较大。因为人工目测评级时一般评价贴衬物上染色最严重的部位,而仪器在这方面的准确度稍差。

数据分析

针对以上评级数据,数据分析如下:(1)人与人比对评定结果比较接近。目测评定一直是检测机构沿用的方法,但是这种感官检验给出的是一个相对接近正确值的综合性结论,容易受到客观和主观因素的影响,导致评定结果产生误差。(2)仪器与人比对评定结果存在差异,其中单色织物的准确度很高,但是多花色、条格等特殊织物仪器评定偏差较大。①由于计算机获取的图像是经被测样品的反射而形成的,织物上微小的疵点与褶皱都会被计算机摄取,但人眼对细微的现象反应不明显,评定时往往将其忽略。②试样和贴衬织物的含水率差异、试样对光(光致变色现象)或热(热致变色现象)的敏感度、试样尺寸过小等,都将影响仪器的测色结果。③图像分割时对于特殊织物没分割优化好。④在分割后的图像上提取灰度等特征参数,然后对这些特征参数作归一化处理并计算其与色牢度等级间的相关性系数,没选取相关性好的特征参数作为评估色牢度等级的特征指标。(3)对于提花织物、烂花织物、轧花织物等,则表面凹凸不平;其它还有表面透光的织物,如松结构、轻薄织物;颜色分布不均匀织物,如牛仔布及多色织物;色块很小的织物,如印花织物、条格织物等。目测评定可根据自身的经验来对其进行修正,仪器评定在理论上是可行的,但目前由于研发时间有限,这方面暂时还存在一些问题。

结语

综上所述,通过数据分析,对于纯色面料,我们所研制的仪器评级结果与目测评级结果比较接近,有的试样只有半级之差,这是标准可允许的,这说明我们研制的色牢度评定分析系统还是比较成功的。但对于多花色面料或条纹形面料等特殊面料,人工目测评级时一般评贴衬物上染色最严重的部位,而在这方面评级的准确度稍差,所以色牢度评定分析系统还需进一步的研发。当然,采用仪器评定是今后的发展趋势,可以减少人为评定的离散波动,提高结果的准确性和稳定性。相信随着时代的进步,科学技术的不断发展,色牢度仪器研发系统的不断改善,色差计算公式的不断演变和提高,仪器评定能完全替代目测评价。

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