基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究

管雪梅; 黄靖一; 许宝成; 王荣

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基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究

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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Δc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ΔE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。

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来源
《林产工业》 |2022年第5期|20-26|共7页
作者
管雪梅; 黄靖一; 许宝成; 王荣;
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作者单位

东北林业大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类制材加工;
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;

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