基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究

摘要：

为了提高计算机智能配色技术在木材染色配方预测中的精度与效率,研究运用Stearns-Noechel模型建立木材染色配方预测模型,并采用粒子群算法对建立的模型进行参数优化,不断修正配比量系数?c与参数M,获取色差最小时的配比量c值与最佳的参数M值.最后获取拟合光谱反射率曲线与标准反射率曲线,计算拟合色差值?E并输出相应参数值作为预测配方.结果表明:以水曲柳为染色基材时,对参数M采用循环赋值法得到的最佳配方其平均相对偏差为0.643％,平均拟合色差为0.720.基于粒子群改进的Stearns-Noechel模型对染色木材的配色效果有明显提高,在木材染色配色行业具有一定使用价值.

关键词：Stearns-Noechel算法、粒子群算法、配色算法、反射率曲线、拟合色差

所属期刊栏目：59

分类号：TS652(木材加工工业、家具制造工业)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校项目;黑龙江省自然科学基金联合引导项目

在线出版日期：2022-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：20-26