白墨不同阶调的浅灰色原色不同比例混合各种不同色相的复色两原色等比例混合标准间色两原色黑色油墨各种不同色相的间色任意颜色黑色油墨颜色色相变暗任意颜色颜色饱和度相对降低专色油墨可用色油墨提前配色,不是必须用原色油墨,有些专色是超出色域的色彩,比如金色荧光色银色并不能由色墨配制。正是因为每种专色固有色相,所以才能保证颜色的准确性。多数专色油墨是非透明的,具有覆盖性质的油墨,并不是绝对都是这样,也有透明性的专色油墨,例如漆色与纯色就是透明性的。印刷过程中专色油墨都有其固有的色版。专色配色原理与方法配色,是指根据印刷工艺要求和原稿颜色需要,尽量少用彩色油墨加上辅助剂,按照对应的比例配制出满足需求的专用色。其基本原理是用色料调和的方式以颜色混合理论为基础,得到同色异谱色效果,。根据颜色混合理论可知,采用原色以特定比例可以混合出任意颜色,专色油墨主要指浅色油墨和深色油墨,用种原色油墨调配出所要的深色油墨不需要加入冲淡剂向深色油墨中加入冲淡剂即可制的淡色哈尔滨商业大学毕业设计论文油墨,即可获得原稿标准色样的同色异谱色。深色油墨的调配程序首先对专色油墨的样品进行分析,对照色谱找出与它最贴近的颜色,根据色谱上的贴近的颜色来调配比例来大致判断出需要多少辅色墨少与主色墨多首先要少量的调配,然后在主色墨中逐量加入辅色墨,每次的调配比例要记住,调配均匀后在进行对比,按照差别来进行调配,直到调配的专色与样品专色的色相致油墨量的大小要根据印品量的多少来确定。大量进行专色油墨调配的时候要记录清楚主色墨和辅色墨的比例大小调墨油和其他助剂的比例生产油墨厂家油墨的型号数量等。调配出的深色油墨色相偏向于比例大的油墨,而明度和饱和度取决于比例小的油墨用量和黑墨用量。浅色油墨的调配程序只要是需加入白色油墨或者冲淡剂进行的专色油墨调配统称为浅色油墨调配。浅色油墨的调配程序为调配人根据所配的浅色墨的样品与色谱上相近的色样进行比较和分析,按照色标上类似的色样的原色墨和冲淡剂的百分比,大致确定所需的原色墨的大小在冲淡剂渐渐加入原色墨,每次加入时都要和样品对比,同时要记住加入的原色墨和冲淡剂的数量当配制墨样和所需的致时,就可以大量的配制了。调配结束后要记录原色墨与冲淡剂的比例助剂用量油墨型号等。与深色油墨的调配方法致。但在调配时,要在深色油墨中加入冲淡剂顺序不能改变,因为原色墨在冲淡剂中显色能力较强,而各原色墨的着色力不同,会浪费原色墨和色相不准。专色自动配墨系统由电脑配色软件分光光度计分析天平匀墨仪展墨仪组成。用这个系统将公司使用的油墨参数编写进数据库中,应用配色软件对客户提供的专色进行分析利用分光光度计测量其值密度值色差,从中确定最佳配方颜色最接近用墨品种最少,再运用电脑操作系统自动配色,可以实现专色自动配墨的数据化管理。配色方法根据配色技术的历史发展,配色方法可分为经验配色法在测色仪器不能够大量使用的情况下,色彩没有个专色的测量标准,调配师只能根据经验或印刷色谱十种基本色进行配色操作,配色是否成功也是仅仅依靠配色师的经验来判断。这种靠主观意识的得到的结论往往会给带来很大的误差,经常会因为配色比例不准确导致。根据色谱来配色也是可行的,但是因为印刷色谱要在定的复制条件下产生,如果条件变化,在根据色谱进行配色时,就会得到的数据。所以,这种依靠经验积累的目测的配色技术,在正确程度时间成本等都不能确哈尔滨商业大学毕业设计论文保,并且技术的交流与传播也是有定的难度。仪器配色法在科技日益进步的今天,油墨的配色工作也有了可供使用的仪器,使配色工作在定程度上有了准确性,同时减少了改正次数提高配色速度。仪器配色主要是依靠各类仪器对配色结果进行精密的测定,然后找出配色的规律,根据这些规律制出系列的曲线图表来作为配色的参考。仪器配色包括测色和配料调配刮墨比较评定等过程。使用色彩分析仪分光光度计色差计等仪器,对待测专色进行分析比较,测得其颜色参数,颜色参数可用或表示。根据色彩的特征,大致确定辅助材料和各原色的成分比,再搅拌机械的帮助下把各原色墨及辅料均匀混合。评定时,要用色彩仪或色差计将原稿和调配好的专色油墨的颜色分别进行定量的测试,计算色差或其他,有不合适的继续修改直到符合要求。计算机配色法随着测色仪器和计算机的发展,配色软件也在同步发展。计算机配色比仪器配色法和经验配色法,更加有效,快捷,准确。目前这项技术在国外己经得到广泛的应用在国内,只有少数的大型印刷企业才有能力采用这种配色技术,主要是因为计算机配色技术资金较高。哈尔滨商业大学毕业设计论文神经网络模型神经网络神经网络的起源和发展神经网络的发展历经曲折,大致可分为个阶段产生时期高潮时期低潮时期蓬勃发展时期。年,美国生物学家出版了生物学,研究了基于神经元模型几个基本元件互相连接的功能,为神经计算或神经建模奠定了基础。年,第次引入了感知器概念,而且提出了构造感知器的结构,把神经网络研究从纯理论探讨发展到工程实现。引发了神经网络的热潮。年出版了,得出了不理想的结论。由于在学术界的地位,他的观点使许多神经网络研究者丧失了信心,因此神经网络的研究走向低潮。年等人提出了并行分布处理理论,理论将神经网络归结为具有个基本特性结构神经元的输入输出变化函数及学习算法,同时提出了多层网络的误差反向传播学习算法,简称算法。算法从实践证明了神经网络的运算能力很强,成为了目前最常用最普通的网络。近年来人工神经网络受到国内外许多学者的关注,并且已经成为个极其活跃的研究领域,并已被成功地应用到工业农业以及军事等各领域,并在智能控制模式识别信号处理语音识别及机器人等方面取得了令人鼓舞的进展。鉴于上述特点,近年来有许多学者都在探索将人工神经网络应用于金融预测领域,取得了定的效果。国外的电脑配色技术相对发达,大部分是以理论为基础提出了桑德森修正递归次逼近及优化算法混合整形逼近算法等各种精确的模型和算法。并且开发出大量的配色软件,如以及。其中最为代表,主要是利用辐射传输方程,用来确保准确性取得良好的效果。我国的计算机配色系统的研究时间短,主要采用理论蒙版方程和纽介堡方程等理论,同时也研究了些配色软件,目前,计算机专色配色软件在国内包装印刷和油墨生产企业的应用越来越多,如赵晨飞提出颜色光谱分析进行计算机配色,陈翠琴等基于单常数方程进行专色油墨刺激匹配的计算机配色,骆光林等基于双常数的理论,建立了套针对塑料凹印专色油墨的配色算法等,哈尔滨商业大学毕业设计论文实际应用却不是很多。通过以上分析,神经网络在测配色方面的应用给我们提供了帮助。我们可以得知,专色系油墨的配色问题就是求解印刷品的颜色与配色工艺中油墨浓度的问题。而基于神经网络可以在有限的时间内以任意精度逼近任何函数这特性,我们可以把神经网络引入到了专色油墨的配色领域中。电脑配色系统是具有测色仪计算机和配色软件体系的设备。计算机配色的作用将配色所用油墨的颜色数据先储存在计算机里,利用计算机算出用这些油墨配得样品颜色的混合比例,能够提前预定出配方。计算机配色的好处提高配色速度,节约成本,大大提高效率避免浪费时间出现问题时改正方法能很快算出对于以前配色过的油墨可以做个详细的记录,用到时就能直接利用数据简单易懂,方便运作。修正颜色和色差的方法计算机可以就可以显示,配色数据也可以储存于电脑中。可以连接其他功能系统。可以在印刷品上安装印品质量监视系统,出现异常时就可以立即停止运作,避免了不必要的浪费。传统专色油墨配色方法传统专色油墨配色方法主要是靠配色人员的感觉和人为经验,通过肉眼来观察分析比对的方法来配色,这种方法只适用于对色彩要求不高的印刷厂。但这种方法在实际应用过程中,即便方法没错,印品与原稿依然存在很大的差距,残次品数量过高,是不能用于生产的。除此之外,传统配色方法对纸张也有很高的要求。纸张的材质也会影响最终的显色,在比对原稿和样品的颜色时,要确保纸质样。计算机专色油墨配色方法对色彩有较高要求的印刷厂般就要采用计算机专色油墨印刷的方式。首先分光光度计来对产品测色,再用配色软件处理,用数据的形式具体介绍颜色的各种信息。然后运用数据库中的数据颜色进行配色,通过计算获得接近目标色色相的配方。当样品和所配置颜色因材料等原因的导致色差较大时,该系统就会自动修改配方,直到色差达到允许范围内的误差。为使专色色彩更准确提高效率,就要对计算机的配色技术进行优化,应该注意的是哈尔滨商业大学毕业设计论文样品基色选择不能有误差,否则会导致配色效果出现。所以,基色标准的建立要在排除外界干扰的情况下做到严密精确。确保油墨稳定转移。经过大量实验总结用打墨机打出的色样,墨层的厚度和均匀程度都不能达到较高要求的大型包装厂,这是由于油墨过稠流动性差,造成油墨转移性降低,色差较大,进而影响基色采样的准确性。常用的计算机配色方法神经网络可以用于色彩管理,有以下个原因在样本不出现误差的情况得到的神经网络是可以储存有关数据权值和偏移量和结构网络的构成信息,也就是可以从给出的样本正确信息来建立网络。神经网络的这个特点可以用于建立非线性模型进行匹配色彩。神经网络具有的容错和自学习与自适应能力,也