基于Kubelka-Munk理论的专色印刷效果分析

随着对印刷精度的要求的不断提高, 专色印刷越来越重要。本文以涂料纸印刷为基础, 在假设没有油墨渗透的情况下, 且油墨与纸张均为均匀分布, 利用Kubelka-Munk模型来研究专色印刷的光谱反射规律。印刷中色彩的再现不仅与印刷的油墨有关, 也与印刷的纸张有关, 是纸张与油墨共同作用的结果, 本文分析了对专色印刷呈色效果的各种影响因素, 可以为专色油墨的配制提供理论依据。     

油墨组分比例预测模型与方法

因光学特性(吸收系数与散射吸收)与组分比例不呈严格的线性关系,基于K-M理论的配色模型无法保证比例预测精度,针对上述问题,建立了油墨组分比例预测模型与方法。首先利用与组分比例具有强线性相关性的特征波长处的光谱反射率倒数值替换K-M配色理论中的吸收系数与散射系数,引入非线性项,构建油墨混合呈色模型;然后在此基础上建立油墨组分比例预测模型。以两组二元基色油墨混合样本为例,对提出的油墨组分比例预测模型及方法进行验证。实验结果表明,文中方法可预测获得与真实结果较为接近的组分比例,两组实验样本的预测平均偏差分别为1.57%和3.6%,可为目标样油墨组分比例预测提供一种新的方法。     

基于高光谱的苹果花氮素含量预测模型研究

苹果花氮素含量是反映其质量高低的重要因素,利用高光谱技术对苹果花氮素含量进行定量化反演,可为苹果信息化管理提供理论依据。在室内条件下,利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪,测定了120个盛花期苹果花样品的高光谱反射率,并化验了其氮素含量。在分析苹果花原始光谱和一阶导数光谱特征的基础上,与其氮素含量进行相关分析,确定敏感波段,构建特征光谱参数,建立氮素含量预测模型,对模型进行了优选和检验。结果表明,苹果花氮素含量与原始光谱反射率在374～696,1 340～1 890,2 052～2 433 nm波段呈极显著负相关,在736～913 nm呈极显著正相关;与一阶导数光谱反射率在637～675 nm呈极显著负相关,在676～746 nm呈极显著正相关。构建的6个特征光谱参数与苹果花氮素含量均呈极显著相关。通过进一步比较和筛选,确定了基于640 nm和676 nm原始光谱反射率的2个苹果花氮素含量最佳预测模型。经检验,模型决定系数R2分别为0.825 8和0.893 6,平均预测精度达92.9%和94%。研究成果为快速预测苹果花氮素含量及苹果的实时营养诊断提供了理论依据和技术支撑。     

彩色珍珠致色成分的拉曼光谱研究

对多种彩色珍珠样品进行了可见光光谱和拉曼光谱测试,研究了珍珠致色成分的种类及其与颜色的关系。研究结果表明：(1) 彩色淡水珍珠和海水珍珠样品均会在1 121～1 132和1 506～1 524 cm-1范围出现强峰,该特征峰归属于多烯化合物的C—C和CC伸缩振动;(2) 随着珍珠颜色的加深,样品位于1 117～1 132,1 502～1 524和2 000～3 500 cm-1范围的峰逐渐增强,特征峰所代表的有机质与珍珠颜色有关;(3) 深紫色淡水珍珠和深橘红色海水珍珠样品在1 475～1 575 cm-1范围的包络峰可分成8～10个次级峰,计算可知多烯化合物CC双键数目分别为N=9～27和N=7～27。珍珠中不同种类和含量的多烯化合物,可能是彩色珍珠的致色原因。     

土壤漏油含量光谱预测实验研究与分析

针对土壤漏油污染的检测、分析和含量预测等实际问题,用关中平原常见普通土壤、柴油、机油及油土混合物为研究对象,设计被不同油种污染以及不同污染程度的土壤光谱特征实验。采用光谱分析的方法来获取光谱指数,测量并分析渗漏相同含量两个油种的油土混合物以及渗漏不同含量同一油种的油土混合物的光谱特征及其差异,根据分析结果建立一个基于反射特征的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型。研究表明：(1)渗漏相同含量不同油种时,渗漏柴油的土壤的反射率低于渗漏机油的土壤;渗漏柴油和机油的土壤均在1 740和2 328 nm附近出现双吸收谷特征,且在每一个吸收谷点处渗漏柴油的土壤的光谱吸收深度和光谱吸收指数均低于渗漏相同含量机油的土壤。(2)建立的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型相关系数r的值达到0.854,说明模型具有较强的稳定性;评价模型预测能力的均方根误差RMSE值为0.016证明该模型具有较好预测能力,可以对土壤柴油渗漏含量进行有效的预测。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

基于密度泛函理论的莫西沙星振动光谱研究

莫西沙星作为第四代氟喹诺酮类抗生素被大量的使用,在人体以及家畜体内会有药物残留,危害每个人的生命健康。为了避免人体二次摄入,能够快速检测肉制品中是否含有莫西沙星残留的方法尤为重要。为此,采用振动光谱技术结合密度泛函理论方法为莫西沙星的振动光谱检测与鉴定提供基础数据,为其在药品检测领域的应用提供参考。具体研究内容和结果如下：第一步以密度泛函理论为基础（DFT）,构建莫西沙星分子空间结构,利用B3LYP/6-311+G(d)基组优化结构并计算其理论拉曼光谱与红外光谱。理论计算结果发现莫西沙星分子在3 700~2 800与1 800~400 cm-1范围内具有明显的拉曼与红外活性,前者主要是官能团上键的振动,后者为指纹区上键的振动。由于两种光谱信息互补的优越性,首先通过对比理论拉曼光谱与红外光谱,标记出同时具有两种或只具有一种振动活性的振动峰频率,结合Gaussian view显示莫西沙星分子中每个键对应的振动频率进行全面的归属,同时给出莫西沙星分子的键长、键角和二面角等空间结构参数。第二步通过实验测量了莫西沙星（Moxifloxacin,MXF）的自然拉曼光谱（NRS）与红外光谱（IR）。理论计算结果误差由频率校正因子0.973修正,再与实验数据相比较,峰值波数相差大多在0~10 cm-1范围内,计算结果与实验数据基本一致,该结果为莫西沙星的振动光谱检测与鉴定提供基础数据,为其在药品检测领域的应用提供参考。     

基于密度泛函的伪麻黄碱拉曼光谱性质研究

研究伪麻黄碱的拉曼光谱和吸附在纳米银基底上的表面增强拉曼光谱(SERS),利用密度泛函理论B3LYP/6-311G++(d, p)方法对伪麻黄碱分子进行了计算,得到了分子构型信息和理论拉曼光谱,用Gaussview软件对分子振动模式进行了全面的归属,在伪麻黄碱的表面增强拉曼光谱中,采用了自组装方法获得了团簇银纳米表面增强基底,实现了很好的增强效应.实验结果表明：伪麻黄碱的拉曼光谱计算结果和实验结果基本一致,理论计算为伪麻黄碱分子振动峰位的归属提供了重要的依据,伪麻黄碱分子与银纳米表面化学吸附,苯环垂直于纳米基底表面,研究结果为伪麻黄碱的拉曼光谱检验分析提供了理论依据,也为苯丙胺类毒品的光谱分析研究提供了参考.     

基于墨量限制样本的打印机光谱特性化模型修正方法

打印机色彩特性化是打印色彩管理技术的关键。打印机特性化模型修正,是指针对因打印介质及墨盒更换等原因而造成的特性化模型精度下降问题,借助特定修正样本实现原始模型精度校正的过程。为进一步提高此类修正方法的建模精度与效率,提出了一种基于墨量限制样本的打印机光谱特性化修正方法,该方法充分利用新介质墨量限制过程所制备的墨量限制样本,在无需额外修正样本的条件下,实现了原始特性化模型的有效修正。研究以三类不同类型打印介质为例,以现有典型特性化模型修正方法为对照,通过实验对本文方法的有效性进行了验证。结果显示,该方法相较现有方法展现出更为优异的修正效果,在无需额外修正样本的条件下,其光谱修正精度可提升15%～20%,色度修正精度可提升10%～20%,实现了修正精度与效率的同步优化。     

用于计算机配色的反射光谱数据质量评估方法研究

基础色样的反射光谱数据质量是影响计算机配色结果的重要因素之一。目前评价配色反射光谱数据质量的方法有反射光谱检测法和K/S检测法,但这两种方法需检测每种基础色样和各个波长的反射率与K/S值,检测过程过于复杂,故不适用于光谱数据质量的快速直观检测。本文使用45°/0°和d/8°几何条件的分光光度计测量以铜版纸和银卡纸为基材的胶印油墨基础色样反射光谱数据,基于光谱检测法优化获取基础色样反射光谱数据的几何条件,提出了一种明度色度对比检测法;并对比分析了反射光谱检测法,K/S检测法和明度色度对比检测法。结果表明,45°/0°和 d/8°几何条件均可用于铜版纸基础色样反射光谱数据的测量,但45°/0°几何条件不符合银卡纸基础色样反射光谱数据的测量要求;而对于d/8°分光光度计,在包含镜面反射时,银卡纸为基材的透明白反射率小于各基色墨反射率,且青墨与品红墨反射率分别在浓度为60%开始出现异常交叉,从而导致高浓度区域光谱质量较差;而在明度色度对比检测图中,青墨与品红墨样条与参考铜版纸基础数据偏离更加明显。故须选择大于或等于各基色墨反射率的透明白,基础色样中需约束青墨与品红墨的最大浓度;以漫反射特性较好的铜版纸作为配色基材时,明度色度对比检测法检测效果较现有两种检测法更为直观。     

双面半色调图像的光谱反射率色彩精确预测模型

为了准确地预测双面半色调图像的光谱反射率,并考虑光在纸张内的散射和油墨在纸基上的扩展渗透,建立了一个统一的双面半色调图像光谱反射率精确色彩预测模型.在油墨是非散射介质,纸张为强散射体以及油墨和纸张具有相同的折射率的条件下,引入Williams-Clapper模型中光在油墨中斜程传播的思想,考虑进入纸基层的光线横向传播和油墨扩展导致的网点扩大效应以及光在纸基和印刷品-空气界面间的多重内反射,利用多重内反射的网状结构分析法和最小二乘曲线拟合方法,确定了各种不同叠印条件下的理论网点面积率和有效网点面积率的函数关系,得出彩色双面图像的光谱反射色彩精确预测模型.新模型的预测值和测量值达到了较好的匹配,同时这也为彩色双面图像的呈色规律分析和印刷品质量检测系统的研制与开发提供了理论依据.     

彩色扫描仪的光谱反射率估计方法

为从扫描仪获取精确的、设备无关的颜色描述,必须对扫描仪进行颜色表征(Characterization)。考虑到实际扫描仪的成像过程往往偏离线性反射模型,并且训练样本在颜色空间中的不同分布对颜色估计的精度有较大影响,提出了一种基于有限样本加权训练的彩色扫描仪光谱表征方法,从而可以从低维的RGB颜色值计算得到精确的光谱反射率。 实验结果表明,该方法在色度及反射率精度方面均明显优于先前的方法。     

基于光谱密度的差分吸收光谱法气体测量系统的校准研究

差分吸收光谱法(DOAS)是基于朗伯比尔定律的光谱法测量气体的重要方法,按此原理建立的测量系统是测量痕量气体的主要方法。用于测量痕量气体的DOAS系统的关键是其检出限的校准,传统的方法是使用标准气体进行校准。但是由于标准气体自身的量值确定问题,在ppb甚至ppt级的不确定度大于10%,而一般的ppt级的DOAS测量系统本身的不确定度也会高于标准气体,导致传统方法失效。提出一种基于光谱密度的DOAS系统校准方法,利用朗伯比尔定律将DOAS系统的检出限和光谱密度建立关系。由于光谱密度作为光学量值可以测量到10-6甚至更高,所以通过该方法可以实现DOAS系统在ppb乃至ppt级的校准。本方法需要根据待校准的测量系统光学结构的基本参数计算其总的标准光学密度值,然后把标准光学密度片放入测量系统光程中,测得其光学密度值,根据前后两次光学密度计算测量系统的测量偏差,进而分析计算测量系统的标准不确定度和标定的扩展不确定度,所得到的标定的扩展不确定度即为测量系统的检出限。该方法完全基于光学测量,不需引入标准气体评估,基于光学密度的精密测量和测量系统光学结构的装调误差,实现测量系统在较小不确定度水平上的标定,提高检出限标定的精度。本方法在开放光程式的DOAS系统上进行了实验验证。     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

基于吸光度的PET薄膜专色配方预测方法

基于吸光度与物质浓度的相关关系建立了一种PET薄膜印刷的混合油墨组分预测模型。该方法首先依据光的传播理论和光在墨层与承印材料中的多重内反射原理,利用基色和混合专色薄膜印品在黑白两色基底上的反射光谱,建立具有高透低反特性薄膜印品透射光谱的获取方法,并利用透射光谱求解吸收光谱;然后对专色吸光度与基色浓度进行回归分析,确定吸光度与基色浓度线性相关度高的特征波段,再根据郎伯比尔定律,利用特征波长处的专色样本吸光度与基色样本吸光度建立组分预测模型,求解专色样本的配方比例;最后,分析预测配方与预设浓度的偏差,并按照预测配方浓度重新打样,采用色差与光谱均方根误差对计算配方色与目标专色的匹配程度进行分析,验证模型精度。以凹印PET薄膜双基色混合样品为实验对象,对提出的方法进行测试。光谱分析表明,基色样本和专色样本光谱反射率曲线在黑白两种基底上有明显差异,但都随基色油墨浓度变化具有相同的变化规律,专色样本的光谱透射曲线随着基色浓度的变化接近浓度比例大的基色曲线,在400～580 nm区间,专色的吸收光谱随着基色油墨A浓度降低而升高,在580～700 nm区间随着基色油墨A浓度降低而降低。除570～590 nm吸收曲线相交区间以外,在可见光范围内专色油墨吸光度与基色油墨浓度之间的判定系数R2均大于0.95,平均值为0.990 0,两者具有强线性相关关系。分别选取基色A和B波长为520 nm(R2为0.994 2)和700 nm(R2为0.998 5)处的吸光度代入配色模型,并利用最小二乘法求解目标专色的配方比例。实验结果表明,六组预测浓度与预设浓度相比较,配方平均偏差为2.5%,无显著偏差。配方色样本与专色样本色差最大值为1.98,最小值为0.30,平均值为0.85,均满足GMI对专色复制的要求,其中5组专色色差小于1.5,符合专色忠实复制的要求;6组专色的光谱均方根误差最大值为2.93%,最小值为0.49%,平均值为1.40%,基本实现了同色同谱的高精度颜色复制。验证了该方法对于提高专色油墨配色精度和改善PET薄膜印刷质量具有显著效果,可为PET薄膜专色配方预测提供科学方法。     

基于同色异谱黑理论的非线性复合模型光谱重建研究

同色异谱现象是光谱反射率重建与颜色再现中的一个重要问题。采用三基色CCD相机采集CIE标准光源D65下的颜色样品信号,建立非线性复合模型,使用主成分分析结合神经网络的方法(PCA-NET)改进基于同色异谱黑理论的R矩阵算法,对标准Munsell色卡光谱重建进行研究。在保证给定照明条件下的色度精度同时,对光谱重建的结果进行了实验评价和讨论。实验结果表明,在给定的照明条件下,PCA-NET算法能够准确的拟合相机输出信号与主成分系数之间的非线性关系, 将其代替线性算法应用于R矩阵算法中时,测试集的平均均方根值是未改进R矩阵算法的0.76,平均标准差是R矩阵算法的0.85,可有效提高光谱反射率的重建精度。改进后的R矩阵算法具有精度较高、操作简单易实现的特点, 可用于对重建色度精度及光谱精度均要求较高的领域。     

基于彩色扫描仪的图像光谱重构

针对彩色扫描仪的特点,采用主元分析法(PCA)和反向传播(BP)人工神经网络(ANN)相结合的方法对图像光谱重构进行研究。选择IT8.7/2标准色卡作为训练样本,将该色卡中的另一组色靶作为检验样本以讨论不同网络结构以及不同主元数和训练样本数对光谱重构的影响,再以自然色系统(NCS)色卡为检验样本来分析不同种类的训练和检验样本与光谱重构性能的关系。实验结果表明,采用3-14-6网络结构和6个主元数是最佳选择,训练样本和扫描目标之间的一致性是基于彩色扫描仪图像光谱重构的关键所在。