[發明專利]一種基于光譜反射率倒數的油墨組份比例預測方法及設備有效
| 申請號: | 201810747072.0 | 申請日: | 2018-07-09 |
| 公開(公告)號: | CN108872156B | 公開(公告)日: | 2021-06-04 |
| 發明(設計)人: | 李嬋;王一格 | 申請(專利權)人: | 深圳勁嘉集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/552 | 分類號: | G01N21/552 |
| 代理公司: | 廣東良馬律師事務所 44395 | 代理人: | 李良 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 光譜 反射率 倒數 油墨 比例 預測 方法 設備 | ||
1.一種基于光譜反射率倒數的油墨組份比例預測方法,其特征在于,包括步驟:
根據混合油墨的光譜反射率的倒數與各基墨組份比例的線性關系,建立混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數、各基墨的組份比例以及非線性項的數學模型;
獲取混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數,根據建立的數學模型預測各基墨的組份比例;
所述數學模型如下:式中,Pt(λ)表示混合油墨光譜反射率的倒數,Pc,i(λ)表示各基墨的光譜反射率的倒數,Ci表示各基墨的組份比例,ε(λ)表示非線性項,n表示基墨數量;
在根據混合油墨的光譜反射率的倒數與各基墨組份比例的線性關系,建立混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數、各基墨的組份比例以及非線性項的數學模型之前包括:確定建模樣本的光譜反射率倒數與建模樣本的組份比例線性相關程度最佳的波段。
2.根據權利要求1所述基于光譜反射率倒數的油墨組份比例預測方法,其特征在于,所述確定建模樣本的光譜反射率倒數與建模樣本的組份比例線性相關程度最佳的兩個波段的步驟具體包括:
建立多個建模樣本,并記錄各個建模樣本的基墨組份比例;
計算所述建模樣本在400nm-700nm波長范圍的光譜反射率的倒數;
以波長為橫坐標,建模樣本的光譜反射率的倒數為縱坐標,建立平面直角坐標系,并從中選取最佳的波段。
3.根據權利要求1所述基于光譜反射率倒數的油墨組份比例預測方法,其特征在于,定義非線性項、各基墨的光譜反射率的倒數以及各基墨的組份比例三者之間的關系如下:式中,ε(λ)表示非線性項,C1、C2、C3…和Cn表示各基墨的組份比例,PC,1、PC,2、PC,3…和PC,n表示各基墨的光譜反射率的倒數,n表示基墨數量,m表示系數。
4.根據權利要求3所述基于光譜反射率倒數的油墨組份比例預測方法,其特征在于,所述獲取混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數,根據建立的數學模型預測各基墨的組份比例的步驟之后包括:
根據所預測得到的組份比例計算混合油墨在各采樣波長處的光譜反射率倒數,并對光譜反射率倒數進行求倒獲得混合油墨的光譜反射率;
將獲得的光譜反射率與混合油墨實際的光譜反射率進行比較,并根據比較結果得到最佳的m值;
根據最佳的m值計算出混合油墨中各基墨的組份比例并輸出。
5.根據權利要求4所述基于光譜反射率倒數的油墨組份比例預測方法,其特征在于,利用三次樣條插值方法得到各采樣波長處的光譜反射率倒數。
6.一種電子設備,其特征在于,包括:
處理器,適于實現各指令,以及
存儲設備,適于存儲多條指令,所述指令適于由處理器加載并執行:
根據混合油墨的光譜反射率的倒數與各基墨組份比例的線性關系,建立混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數、各基墨的組份比例以及非線性項的數學模型;
獲取混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數,根據建立的數學模型預測各基墨的組份比例。
7.根據權利要求6所述電子設備,其特征在于,所述數學模型如下:式中,Pt(λ)表示混合油墨光譜反射率的倒數,Pc,i(λ)表示各基墨的光譜反射率的倒數,Ci表示各基墨的組份比例,ε(λ)表示非線性項,n表示基墨數量。
8.根據權利要求6所述電子設備,其特征在于,在根據混合油墨的光譜反射率的倒數與各基墨組份比例的線性關系,建立混合油墨的光譜反射率的倒數、各基墨的光譜反射率的倒數、各基墨的組份比例以及非線性項的數學模型之前包括:
確定建模樣本的光譜反射率倒數與建模樣本的組份比例線性相關程度最佳的波段。
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