【摘 要】
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染色是整个纺织品生产链中的重要环节,直接影响织物的染色牢度、色泽和商品质量。而染色工艺涉及染液浓度、温度、染色时间、PH值等诸多因素。其中,最关键的因素是拼染过程中多组分的染液浓度检测。但传统的混合染液浓度检测方法对仪器要求较高,操作繁琐,导致染液浓度检测准确率偏低,并且不能实现实时在线检测。所以,纺织行业迫切寻求新的浓度检测方法,实现混合染液浓度方便快捷准确的检测。本文分析了RGB检测方法的优势
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染色是整个纺织品生产链中的重要环节,直接影响织物的染色牢度、色泽和商品质量。而染色工艺涉及染液浓度、温度、染色时间、PH值等诸多因素。其中,最关键的因素是拼染过程中多组分的染液浓度检测。但传统的混合染液浓度检测方法对仪器要求较高,操作繁琐,导致染液浓度检测准确率偏低,并且不能实现实时在线检测。所以,纺织行业迫切寻求新的浓度检测方法,实现混合染液浓度方便快捷准确的检测。本文分析了RGB检测方法的优势,提出了基于机器学习的混合染液浓度检测方法。提升了检测的准确率和效率,为染液浓度实现快速在线检测提供了新路线。具体研究内容如下:（1）针对传统染液浓度检测方法复杂繁琐、检测周期长等问题,本文提出利用相机获取染液图像的RGB值,通过RGB值和浓度之间的关系实现染液浓度检测。针对双组分染液浓度检测,本文提出一种基于LS-BP（Least Square-Back Propagation,LS-BP）的混合建模方法,能有效避免单一建模方法的局限性。首先,利用皮尔逊相关系数进行特征选择。其次,建立浓度和特征之间的回归模型,用最小二乘法求解模型。然后,将回归模型的预测结果作为新特征加入数据集,再用反向传播神经网络进行训练。最终得到基于LS-BP混合建模的预测模型。实验表明,浓度和颜色值之间是负相关,用三次方程建立回归方程拟合效果最好。在相同的光照条件下,染液各组分浓度的预测准确度不同。蓝色光照下,3RF（INTRACRON YELLOW 3RF,3RF）染料浓度预测准确度高。红色光照下,2GF（INTRACRON BLUE 2GF,2GF）染料浓度预测准确度高。（2）针对三组分混合染液,本文提出一种基于模型融合的染液浓度检测方法。在两组分实验的基础上,利用反向传播神经网络和极端梯度提升算法设计了一个融合模型。首先,根据颜色值的分布特点,对数据集中的异常点进行检测,并对异常点的颜色值进行校正。其次,对数据预处理方法进行优化组合。然后,用两种算法为每种染液训练出两种最优子模型。最后,用一个三层神经网络融合两个子模型的预测结果,得到用于三组分染液浓度检测的模型。实验表明,融合模型拥有更高的预测精度,能用于浓度预测。预测三种组分时,平均相对误差分别为6.9%、3.58%和2.69%,满足误差限度8%的要求,而且,能在秒级时间内完成浓度预测。（3）搭建混合染液浓度检测系统。在前面研究内容的基础上,设计并开发了用于活性染料的双组分、三组分混合染液浓度检测系统。系统具有信息管理、浓度预测等主要功能,实现了混合染液浓度检测的可视化,可以直观的展示出染液浓度检测结果。
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