一种彩印油墨计算机配色方法技术

本发明专利技术在于提供一种彩印油墨计算机配色方法，按照来样的色差要求进行色差值设定，当色差大于1.5时，采用Kubelka-Munk配色方法，当色差小于等于1.5时，采用神经网络配色方法，所述的Kubelka-Munk配色方法可以使用以Kubelka-Munk理论为基础的光谱视觉匹配方法、计算机反射光谱法配色、电脑配色逼近算法中的一种，所述的神经网络配色方法可采用基于BP神经网络的计算机配色方法，使得彩印作业可根据不同的实际情况自动选择有利的配色方法，且因为采用神经网络技术，具有优秀的鲁棒性和容错性。

【技术实现步骤摘要】
一种彩印油墨计算机配色方法
本专利技术涉及彩印
，尤其涉及一种彩印油墨计算机配色方法。
技术介绍
配色是指按照原稿颜色的要求，以尽可能少的彩色油墨品种和辅助剂，按照比例调配出具有某种特定颜色和性能的油墨的操作过程。随着生活水平的提高，人们对印刷品，尤其是彩色印刷品的色彩要求越来越高。另外，因为计算机技术的日新月异，已经出现许多的计算机油墨配色系统，但是仍然没有一种能较好适应各个印刷企业以及各类油墨原料的配色系统。在印刷配色中，首先是油墨配色系统的建立复杂，计算机配色系统包括了复杂的分析仪器、计算存储硬件等；建立了成熟的配色方案后如果更换该方案使用的油墨则原先建立的方案无法再使用，或者无法达到原来的效果；由于各个厂商生产的油墨即使颜色差异很细微其配方也具有明显差异，现有配色方案无法解决不同厂商的通用性问题。行业内已经有人着手这方面的研究，例如中国专利公开了一种复频谱油墨配色方法和系统，申请号：200910080925.0，申请日：2009-03-26，其特征在于，包括基本色油墨和油墨核心数据库，其中，所述的基本色油墨包括至少三种不同的油墨，且该三种油墨中任意两种的色相在复频谱空间的所成的角度小于180°；所述油墨核心数据库包括间色数据库、亮度模板和白度模板；其中，所述间色数据库存储所述基本色油墨以及所述基本色油墨中任意两种油墨以及各种不同比例调配的各个间色的颜色参数，所述颜色参数包括色相、亮度和白度；所述亮度模板存储将油墨亮度调整△L所需的亮度调整墨，其中△L为亮度值变化量；所述白度模板存储所述各个间色与白度调整墨配比后的色相——白度变化关系。该专利解决了CIE理论基于“标准色度观察者XYZ三刺激值”，存在颜色平衡、色差计算等问题，但是这个技术方案采用单一的配色理论，缺乏鲁棒性和容错性（即使出现错误参数或者数据丢失也不会使系统崩溃），应用性方面则在各种实际任务的处理上不存在灵活运用的可能。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术在于提供一种彩印的油墨配色方法和系统。为实现上述目的，本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种彩印油墨计算机配色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，按照来样的色差要求进行色差值设定，当色差大于1.5时，采用Kubelka-Munk配色方法，当色差小于等于1.5时，采用神经网络配色方法，所述的Kubelka-Munk配色方法可以使用以Kubelka-Munk理论为基础的光谱视觉匹配方法、计算机反射光谱法配色、电脑配色逼近算法中的一种，所述的神经网络配色方法可采用基于BP神经网络的计算机配色方法；印刷时油墨叠加效果时必须考虑光与颜料颗粒的相互作用及油墨的物理性质，在实际应用中，应该说K-M理论中包含两个双常数，分别为吸收系数K和散射系数S，油墨对光的散射能力与基质的散射能力相比可以忽略，因而油墨的呈色原理主要是油墨对光的选择性吸收，而油墨对入射光的吸收能力受油墨层厚度及油墨浓度的影响，K-M理论是以不透明介质为前提提出来的，而印刷中使用的油墨是透明性或半透明性的，因此，K-M理论可能导致精度不足，故在系统中引入神经网络配色方法；步骤二，采集基础数据；步骤三，校正误差。具体地，所述的采集基础数据具体操作为，使用电子天平称量未印刷油墨的胶版纸和铜版纸的重量，并记下编号和重量；将青、品红、黄色油墨分别单独在胶版纸和铜版纸上印刷出若干张样条，并从胶版纸和铜版纸分别取五个样条作为专色标样；将挑选出的样条再次分别放在电子天平上称重，并记下此时的重量，计算出单位面积的油墨量；使用分光光度计分别在五个铜版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；使用分光光度计分别在五个胶版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；将本步骤所述的各组平均值和单位油墨量作为基础参数输入步骤一所选择的配色方法中。具体地，所述的校正误差为，使用电子天平称量未印刷油墨的胶版纸和铜版纸的重量，并记下编号和重量；将青、品红、黄色油墨按照任意比例混合均匀，然后分别在胶版纸和铜版纸上印刷出若干张样条，并从胶版纸和铜版纸分别取五个样条作为专色标样；将挑选出的样条再次分别放在电子天平上称重，并记下此时的重量，计算出单位面积的油墨量；使用分光光度计分别在五个铜版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；使用分光光度计分别在五个胶版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值，将本步骤所述的各组平均值以及单位油墨量输入步骤一所选择的配色法中计算出青、品红、黄色油墨的配比；将本步骤所述的青、品红、黄色油墨混合的比例与配色法计算出来的青、品红、黄色油墨的配比进行比对并人工校正误差后即可使用。本专利技术的有益效果为：本专利技术使得彩印作业可根据不同的实际情况自动选择有利的配色方法，且因为采用神经网络技术，具有优秀的鲁棒性和容错性。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步详细地描述。实施例1一种彩印油墨计算机配色方法，包括以下步骤：步骤一，按照来样的色差要求进行色差值设定，当色差大于1.5时，采用Kubelka-Munk配色方法，当色差小于等于1.5时，采用神经网络配色方法，所述的Kubelka-Munk配色方法以使用以Kubelka-Munk理论为基础的计算机反射光谱法配色（所述的计算机反射光谱法，以及计算机反射光谱法配色、电脑配色逼近算法、基于BP神经网络的计算机配色方法均为现有的常规手段，故实施例中不再赘述），所述的神经网络配色方法采用基于BP神经网络的计算机配色方法；步骤二，使用电子天平称量未印刷油墨的胶版纸和铜版纸的重量，并记下编号和重量；将青、品红、黄色油墨分别单独在胶版纸和铜版纸上印刷出若干张样条，并从胶版纸和铜版纸分别取五个样条作为专色标样；将挑选出的样条再次分别放在电子天平上称重，并记下此时的重量，计算出单位面积的油墨量；使用分光光度计分别在五个铜版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；使用分光光度计分别在五个胶版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；将本步骤所述的各组平均值和单位油墨量作为基础参数输入步骤一所选择的配色方法中；步骤三，使用电子天平称量未印刷油墨的胶版纸和铜版纸的重量，并记下编号和重量；将青、品红、黄色油墨按照任意比例混合均匀，然后分别在胶版纸和铜版纸上印刷出若干张样条，并从胶版纸和铜版纸分别取五个样条作为专色标样；将挑选出的样条再次分别放在电子天平上称重，并记下此时的重量，计算出单位面积的油墨量；使用分光光度计分别在五个铜版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；使用分光光度计分别在五个胶版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值，将本步骤所述的各组平均值以及单位油墨量输入步骤一所选择的配色法中计算出青、品红、黄色油墨的配比；将本步骤所述的青、品红、黄色油墨混合的比例与配色法计算出来的青、品红、黄色油墨的配比进行比对并人工校正误差后即可使用。使用方法为：使用分光光度计在客户提供的样条上分别取十个不同点本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种彩印油墨计算机配色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，按照来样的色差要求进行色差值设定，当色差大于1.5时，采用Kubelka‑Munk配色方法，当色差小于等于1.5时，采用神经网络配色方法，所述的配色方法可以使用以Kubelka‑Munk理论为基础的光谱视觉匹配方法、计算机反射光谱法配色、电脑配色逼近算法中的一种，所述的神经网络配色方法可采用基于BP神经网络的计算机配色方法； 步骤二，采集基础数据；   步骤三，校正误差。

【技术特征摘要】
1.一种彩印油墨计算机配色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，按照来样的色差要求进行色差值设定，当色差大于1.5时，采用Kubelka-Munk配色方法，当色差小于等于1.5时，采用神经网络配色方法，所述的Kubelka-Munk配色方法可以使用以Kubelka-Munk理论为基础的光谱视觉匹配方法、计算机反射光谱法配色、电脑配色逼近算法中的一种，所述的神经网络配色方法可采用基于BP神经网络的计算机配色方法；步骤二，采集基础数据，所述的采集基础数据具体操作为，使用电子天平称量未印刷油墨的胶版纸和铜版纸的重量，并记下编号和重量；将青、品红、黄色油墨分别单独在胶版纸和铜版纸上印刷出若干张样条，并从胶版纸和铜版纸分别取五个样条作为专色标样；将挑选出的样条再次分别放在电子天平上称重，并记下此时的重量，计算出单位面积的油墨量；使用分光光度计分别在五个铜版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反射率数值，并分别计算平均值；使用分光光度计分别在五个胶版纸样条上分别取十个不同点进行测量，分别得到十组分光反...

【专利技术属性】
技术研发人员：古云海，
申请(专利权)人：广东理想彩色印务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44