一种胶印专色余墨再配色方法、装置、系统及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种胶印专色余墨再配色方法、装置、系统及介质。其中配色方法包括：根据基础油墨的预设浓度梯度制作基墨样品，并构建基础油墨及基材数据库；之后，采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样，并构建余墨数据库；之后，根据目标专色筛选与目标专色色差最小的余墨、相应的基墨和基材构建配色数据库，并以极小化光谱误差为目标函数，迭代计算求解谱差最小的初始配方；再利用初始配方打样，并计算初始配方样品与目标专色的色差，以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方。本发明专利技术的配色方法减弱了现有技术中专色油墨配色谱差与色差的不一致性，在较大程度地避免胶印专色配色产生同色异谱现象的同时，实现了余墨的快速建库与再配色。余墨的快速建库与再配色。余墨的快速建库与再配色。

【技术实现步骤摘要】
一种胶印专色余墨再配色方法、装置、系统及介质


[0001]本专利技术涉及印刷
，特别涉及一种胶印专色余墨再配色方法、装置、系统及介质。

技术介绍

[0002]在印刷行业中，由于传统基础油墨的黄、品红、青、黑四色(实际使用时，部分企业也称黄、红、蓝、墨四色)印刷的色域有限，不能满足人们对颜色效果的需求。为使印刷品获得特殊的表面颜色效果，印刷行业早已使用专色印刷来拓宽色域，以使印刷呈现更多的颜色。
[0003]所谓专色是指用传统四原色墨网点叠合呈现不出的颜色，即超出传统四色印刷色域的颜色。对于专色墨调配一般包括传统人工经验配色、计算机配色两大类，目前计算机配色应用不成熟且数据库建立难度高，根据计算机配色印刷的产品颜色差异大，因此大多数印刷企业调配专色油墨仍以人工经验配色为主。而人工经验配色准确性及效率受主观因素影响较大，且经常出现调配量过剩或调配作废的现象，因此，大多数印刷企业库存大量专色余墨。
[0004]当前，主要通过余墨再配色进行专色余墨的消化，可以根据专色余墨与待配目标色组分及色相的相似性，在该专色余墨的基础上混合一定量合适的基础油墨，以得到目标专色墨。专色余墨再配色方法可大致分为两类：视为基础配方再配色和视为基础油墨再配色。
[0005]将专色余墨视为基础配方再配色，需先通过配色软件及基墨库计算出待配目标专色的配方，然后筛选出与目标色配方的配比误差(即两个配方的欧氏距离)最小的余墨，进行配方相同或相近的目标色配色。但该方法仅适用于已知准确配方的专色余墨的情况，具有很大的局限性。r/>[0006]将专色余墨视为基础油墨再配色，通常需要先将其与冲淡剂进行设定的浓度比例混合并打样，然后通过最小二乘法、粒子群法、遗传算法或梯度下降法等对浓度梯度样条求解该专色余墨的光学参数，最后筛选数据库中与目标色接近的余墨及其他基础油墨一并进行待配目标专色的配方求解。虽然该方法对有无配方的余墨都适用，但使用该方法进行专色余墨再配色前，需将其与冲淡剂混合进行一系列浓度梯度打样建库，整体过程较为繁琐且耗时耗力。
[0007]因而现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

[0008]鉴于上述现有技术的不足之处，本专利技术的目的在于提供一种胶印专色余墨再配色方法、装置、系统及介质，可适应于有无配方的专色余墨再配色。
[0009]为解决以上技术问题，本专利技术采取了以下技术方案：
[0010]一种胶印专色余墨再配色方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0011]根据基础油墨的预设浓度梯度制作基墨样品，并构建基础油墨及基材数据库；
[0012]采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样，并构建余墨数据库；
[0013]根据目标专色筛选与目标专色色差最小的余墨、相应的基墨和基材构建配色数据库，并以极小化光谱误差为目标函数，迭代计算求解谱差最小的初始配方；
[0014]利用初始配方打样，并计算初始配方样品与目标专色的色差，以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方。
[0015]所述的胶印专色余墨再配色方法中，所述根据基础油墨的预设浓度梯度制作基墨样品，并构建基础油墨及基材数据库的步骤包括：
[0016]选定用于配色的基础油墨，根据不同浓度梯度的基础油墨模拟胶印打样；
[0017]测量基础油墨浓度梯度样条与打样基材的可见光光谱反射率；
[0018]根据K
‑
M理论获取各浓度梯度基墨样条与基材的吸收散射比；
[0019]将各基础油墨浓度梯度样条的吸收散射比与基材吸收散射比的差值通过线性最小二乘法求解，获得基础油墨的单位吸收散射比，并构建墨数据库。
[0020]所述的胶印专色余墨再配色方法中，所述采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样，并构建余墨数据库的步骤包括：
[0021]采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样；
[0022]测量余墨样条的可见光光谱反射率；
[0023]根据K
‑
M理论获取余墨的吸收散射比，并构建余墨数据库。
[0024]所述的胶印专色余墨再配色方法中，所述根据目标专色筛选与目标专色色差最小的余墨、相应的基墨和基材构建配色数据库，并以极小化光谱误差为目标函数，迭代计算求解谱差最小的初始配方的步骤包括：
[0025]测量目标专色样品的可见光光谱反射率，并计算出目标专色的吸收散射比；
[0026]从余墨数据库和基础油墨及基材数据库中筛选与目标专色色差最小的余墨、合适的基础油墨以及与目标专色相同或相近的基材构建配色数据库；
[0027]基于K
‑
M理论的光谱预测算法以极小化光谱误差为目标函数，进行迭代计算求解谱差最小的初始配方。
[0028]所述的胶印专色余墨再配色方法中，所述利用初始配方打样，并计算初始配方样品与目标专色的色差，以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方的步骤包括：
[0029]将初始配方样条与目标专色的颜色三刺激值差值delta XYZ对目标专色三刺激值进行补偿，并以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方；
[0030]根据修正配方调墨、打样，并测量其与目标专色的色差，若不符合要求，则继续进行补偿修正，直至最终配方样条与目标专色的Delta E色差及目视色差均符合要求。
[0031]所述的胶印专色余墨再配色方法中，基墨样条、基材的吸收散射比通过以下公式获得：
[0032]K/S＝(1
‑
ρ)2/(2ρ)
[0033]其中，ρ为基础油墨样条或基材的可见光光谱反射率。
[0034]所述的胶印专色余墨再配色方法中，在迭代计算求解谱差最小的初始配方时通过以下公式获得：
[0035][0036]其中，(K/S)
λ
为油墨混合印刷样的吸收散射比，(K/S)
p,λ
为基材的吸收散射比，(K/S)
i,λ
为各组分基础油墨的单位吸收散射比，C
i
为第i个组分基础油墨的浓度，且需满足且C
i
≥0，且∑
i
C
i
＝1。
[0037]一种胶印专色余墨再配色装置，其包括：
[0038]第一构建模块，用于根据基础油墨的预设浓度梯度制作基墨样品，并构建基础油墨及基材数据库；
[0039]第二构建模块，用于采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样，并构建余墨数据库；
[0040]第三构建模块，用于根据目标专色筛选与目标专色色差最小的余墨、相应的基墨和基材作为初始配方，并构建配色数据库；
[0041]初始配方计算模块，用于以极小化光谱误差为目标函数，迭代计算求解谱差最小的初始配方；
[0042]配方修正模块，用于利用初始配方打样，并计算初始配方样品与目标专色的色差，以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方。
[0043]一种胶印专色余本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胶印专色余墨再配色方法，其特征在于，包括以下步骤：根据基础油墨的预设浓度梯度制作基墨样品，并构建基础油墨及基材数据库；采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样，并构建余墨数据库；根据目标专色筛选与目标专色色差最小的余墨、相应的基墨和基材构建配色数据库，并以极小化光谱误差为目标函数，迭代计算求解谱差最小的初始配方；利用初始配方打样，并计算初始配方样品与目标专色的色差，以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方。2.根据权利要求1所述的胶印专色余墨再配色方法，其特征在于，所述根据基础油墨的预设浓度梯度制作基墨样品，并构建基础油墨及基材数据库的步骤包括：选定用于配色的基础油墨，根据不同浓度梯度的基础油墨模拟胶印打样；测量基础油墨浓度梯度样条与打样基材的可见光光谱反射率；根据K
‑
M理论获取各浓度梯度基墨样条与基材的吸收散射比；将各基础油墨浓度梯度样条的吸收散射比与基材吸收散射比的差值通过线性最小二乘法求解，获得基础油墨的单位吸收散射比，并构建墨数据库。3.根据权利要求1所述的胶印专色余墨再配色方法，其特征在于，所述采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样，并构建余墨数据库的步骤包括：采用100％浓度的专色余墨模拟胶印打样；测量余墨样条的可见光光谱反射率；根据K
‑
M理论获取余墨的吸收散射比，并构建余墨数据库。4.根据权利要求1所述的胶印专色余墨再配色方法，其特征在于，所述根据目标专色筛选与目标专色色差最小的余墨、相应的基墨和基材构建配色数据库，并以极小化光谱误差为目标函数，迭代计算求解谱差最小的初始配方的步骤包括：测量目标专色样品的可见光光谱反射率，并计算出目标专色的吸收散射比；从余墨数据库和基础油墨及基材数据库中筛选与目标专色色差最小的余墨、合适的基础油墨以及与目标专色相同或相近的基材构建配色数据库；基于K
‑
M理论的光谱预测算法以极小化光谱误差为目标函数，进行迭代计算求解谱差最小的初始配方。5.根据权利要求1所述的胶印专色余墨再配色方法，其特征在于，所述利用初始配方打样，并计算初始配方样品与目标专色的色差，以极小化色差为目标函数，迭代计算求解色差最小的修正配方的步骤包括：将初始配方样条与目标专色的颜色三刺激值差值delta XYZ对目标专色三刺激值进行补偿，并以极小化色差为目标函数，迭代计算求解...

【专利技术属性】
技术研发人员：史太川，贾圆圆，李静，吕伟，
申请(专利权)人：深圳劲嘉集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：