一種新型木材仿珍染色的計算機配色方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種新型木材仿珍染色的計算機配色方法，屬于木材染色技術(shù)類。
【背景技術(shù)】
[0002]木材顏色是決定消費者印象的重要因素之一，為了提高木制品的裝飾作用和產(chǎn)品價值，實現(xiàn)人工林木材的高效利用，需要通過染色技術(shù)改良劣質(zhì)材。木材染色中的一個重要環(huán)節(jié)就是配色。
[0003]采用人工配色，其對配色人員的素質(zhì)要求高，既費時又難以適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的要求，且成本高、準確性差。在確定工藝的情況下，將計算機智能配色的方法用于木材染色配色過程中，可以加快染料配方生成的速度，極大地提高工作效率，節(jié)約成本。
[0004]計算機配色技術(shù)發(fā)展大都是為了紡織業(yè)的配色而研制的，現(xiàn)有的計算機染色依據(jù)模型很難從根本上解決木材染色的配色問題。且由于木材的各項異性的特點，也給工業(yè)的利用造成障礙，顯然，對于常規(guī)的計算機染色技術(shù)是無法有效應(yīng)用到木材中的。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]首先確定了影響針葉材木材染色效果的主要解剖因子一管胞比量、木射線比量、樹脂道比量和晚材管胞長度等因子；影響闊葉材木材染色效果的主要解剖因子一木材的早材導(dǎo)管直徑、早材纖維長度、導(dǎo)管比量、木纖維比量和木射線比量。
[0006]利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了配方預(yù)測模型，并用一種基于隱層節(jié)點的方法改進了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，此模型的改進有效的解決了原來模型熟練速度較慢的問題，速度幾乎可以達到在線訓(xùn)練的標準。最后將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到預(yù)測模型，并根據(jù)木材特點提出了一種改進的隸屬度函數(shù)，建立了基于改進隸屬度函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。
[0007]此模型運行速度快，且參數(shù)設(shè)置容易，不需要過多的設(shè)置條件，大大節(jié)省了時間，并且計算誤差小，最大誤差也只有1.25%，說明模型具有較高的范化能力。
[0008]本發(fā)明技術(shù)特點:
[0009](I)本發(fā)明運用工藝摸索的先驗知識，利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊算法等智能算法，建立木材仿珍貴材染色智能配色模型，側(cè)重利用數(shù)據(jù)融合手段對原有算法進行改進。并利用多模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)將上述模型進行融合，結(jié)合多模型信息，建立最終的木材專有配色模型，以期使木材染色配方輸出在模型的指導(dǎo)下更快速、準確率更高、智能化更強大。
[0010](2)從木材特征角度和染色配方特性分析木材染色效果變化規(guī)律，利用變化規(guī)律模型和原有模型的結(jié)合，使配色系統(tǒng)具有智能預(yù)測功能。
[0011]本發(fā)明的研究對于木材染色效率的提高、染色工業(yè)化進程的加快、科技木試驗周期的縮短都具有重要的現(xiàn)實意義。
【具體實施方式】
[0012](I)從木材特征角度建立木材染色智能配色模型。
[0013]首先確定影響針葉材木材染色效果的主要解剖因子一管胞比量、木射線比量、樹脂道比量和晚材管胞長度等因子；影響闊葉材木材染色效果的主要解剖因子一木材的早材導(dǎo)管直徑、早材纖維長度、導(dǎo)管比量、木纖維比量和木射線比量，之后利用模糊一神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立智能配色模型。
[0014](2)改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
[0015]運用基于隱層改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對參數(shù)的確定方面進行改進。
[0016](3)改進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬度函數(shù)
[0017]根據(jù)木材的特點，運用改進隸屬度函數(shù)，建立基于改進隸屬度函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。
【主權(quán)項】
1.一種新型木材仿珍染色的計算機配色方法，首先確定了影響針葉材木材和闊葉材木材染色效果的主要解剖因子，并將其作為計算機配色參考影響數(shù)據(jù)。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了配方預(yù)測模型，并用一種基于隱層節(jié)點的方法改進了 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最后將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到預(yù)測模型，并根據(jù)木材特點提出了一種改進的隸屬度函數(shù)，建立了基于改進隸屬度函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新型木材仿珍染色的計算機配色方法，其特征在于計算機配色技術(shù)的設(shè)計和改進: (1)將智能算法引入木材染色顏色配方預(yù)測。 (2)從木材解剖結(jié)構(gòu)特征角度建立木材染色智能配色模型。 (3)采用一種基于隱層的方式改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并就參數(shù)的確定方面，進行了改進。 (4)改進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬度函數(shù)，建立了基于改進隸屬度函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。
【專利摘要】本發(fā)明是一種新型木材仿珍染色的計算機配色方法，首先確定了影響針葉材木材和闊葉材木材染色效果的主要解剖因子，并將其作為計算機配色參考影響數(shù)據(jù)。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了配方預(yù)測模型，并用一種基于隱層節(jié)點的方法改進了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，此模型的改進有效的解決了原來模型熟練速度較慢的問題，速度幾乎可以達到在線訓(xùn)練的標準。最后將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到預(yù)測模型，并根據(jù)木材特點提出了一種改進的隸屬度函數(shù)，建立了基于改進隸屬度函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。此模型運行速度快，且參數(shù)設(shè)置容易，不需要過多的設(shè)置條件，大大節(jié)省了時間，并且計算誤差小，最大誤差也只有1.25％，說明模型具有較高的范化能力。
【IPC分類】G05B13/04
【公開號】CN105629724
【申請?zhí)枴緾N201410583072
【發(fā)明人】李濱, 郭明輝
【申請人】東北林業(yè)大學(xué)
【公開日】2016年6月1日
【申請日】2014年10月27日