【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及面料的色彩分析，尤其涉及一种高导湿面料的色变特征分析方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的发展，高导湿面料在多个领域得到广泛应用，如运动服装、户外装备等。由于高导湿面料在不同的湿度状况可能会产生不同的色彩变化效应，则需要一种系统而全面的色变特征分析方法。通过色度学和光谱学的综合运用，能够准确测定面料在不同湿度环境下的色彩变化，并揭示其光学响应规律，为生产制造提供科学指导。这种分析方法可以优化产品设计，提高产品的湿度适应性和舒适性，还为高导湿面料的应用场景的提供有用的信息，推动高导湿面料在不同领域的广泛应用。然而，传统的高导湿面料的色变特征分析方法对于高导湿面料的色彩变化的分析往往通过单一的湿度差异或者光照差异进行分析，使得分析效果较差以及适用的应用场景过于单一，并且不能综合考虑高导湿面料在不同湿度以及光照的状况下对色彩变化稳定性进行精准的分析。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种高导湿面料的色变特征分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种高导湿面料的色变特征分析方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：根据高导湿面料样本进行基准可见光谱数据采集，以生成基准可见光谱数据；
4、步骤s2：对高导湿面料样本进行样本湿度调节处理，以获得湿度调节的高导湿面料样本；对湿度调节的高导湿面料样本进行目标区域定位，以获得湿度调节的高导湿面料样本的目标区域；
5、步骤s3：根据湿度调节的高导湿面料样本的目标
6、步骤s4：根据基准可见光谱数据对可见光谱数据矩阵进行不同湿度下的面料色彩变化分析，生成面料色彩变化矩阵；基于决策树-回归算法以及可见光谱数据矩阵建立优化色彩变化分析模型；
7、步骤s5：将预设的湿度数据测试区间以及预设的照射光谱波长测试区间传输至优化色彩变化分析模型进行色彩变化趋势分析，生成三维色彩变化趋势图；对三维色彩变化趋势图进行特征提取，生成色彩变化特征数据；根据色彩变化特征数据进行色变稳定性计算，生成色变稳定性数据。
8、本专利技术通过获取基准可见光谱数据，能够建立面料在未受湿度调节的正常状态下的光学特性参考点。这一基准数据提供了面料在干燥环境中的光学特性的准确描述，为后续湿度调节处理和色彩变化分析奠定了基础。通过对基准可见光谱数据的采集，能够捕捉高导湿面料在不同波长下的光反射、透射和吸收情况，为后续比对和分析提供了丰富而可靠的数据依据，有助于确保后续分析的准确性和可靠性。通过调整样本湿度，模拟了实际使用中可能遇到的不同湿度环境，为后续分析提供了更真实和贴近实际应用场景的条件，湿度调节的高导湿面料样本反映了其在潮湿环境下的性能响应，为全面理解面料在湿度变化下的色变特征提供了必要的基础。同时，在对湿度调节的高导湿面料样本进行目标区域定位的过程中，能够精确定位感兴趣的区域，如可能受潮最为显著的部分，从而有助于提高分析的精确性，使得后续的可见光谱数据采集和色彩变化分析更具有实际应用的可操作性和指导性。通过专注于高导湿面料在不同湿度下目标区域的数据收集，能够更准确地捕捉面料在湿度调节状态下的光学特性变化，使得建立的可见光谱数据矩阵更为精确和贴切于所关注的湿度变化下的面料特性，能够更全面地了解高导湿面料在潮湿条件下的光学响应，为后续的色彩变化分析提供更为可靠的数据基础，有助于确保实验结果的准确性和可重复性，为深入研究高导湿面料的湿度敏感性提供了可靠的基础。通过可见光谱数据矩阵中不同湿度下的光谱数据与基准可见光谱数据的对比，能够量化地分析高导湿面料在不同湿度条件下的色彩变化，生成面料色彩变化矩阵，揭示了面料在湿度变化下的光学特性差异。基于决策树-回归算法和可见光谱数据矩阵，建立优化色彩变化分析模型，能够更好地理解湿度对高导湿面料色彩变化的影响机制，提高模型的预测能力和泛化能力。通过结合决策树-回归算法，能够更精细地刻画不同湿度条件下的色彩变化趋势，使模型更为灵活和适应性强，为后续的实际应用提供更为准确的指导。将预设的湿度数据测试区间和预设的照射光谱波长测试区间传输至优化色彩变化分析模型，能够实现对高导湿面料色彩变化的更为全面的量化分析，传输预设的湿度数据测试区间和照射光谱波长测试区间至模型，使得模型能够在设定的范围内进行全面的测试和分析，涵盖多种湿度条件和不同波长的光照情况。通过模型进行色彩变化趋势分析，生成三维色彩变化趋势图，能够直观地观察高导湿面料在不同湿度和光照条件下的整体色彩变化规律，对这一图形进行特征提取，生成色彩变化特征数据，有助于进一步分析不同湿度和光照条件下的面料色彩响应的关键特性。最终，根据色彩变化特征数据进行色变稳定性计算，生成色变稳定性数据，不仅提供了直观的面料在不同湿度以及光照下的色彩变化数据可视化，还为评估高导湿面料在实际使用中的色变稳定性提供了数值支持。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、根据预设的照射光谱波长对光源设备进行光源调节，以获得调节光源设备；
11、利用调节光源设备照射高导湿面料样本，并通过光谱仪对高导湿面料样本形成的反射光谱进行基准可见光谱数据采集，以生成基准可见光谱数据，其中所述基准可见光谱数据包括：根据照射光谱波长为索引对应的可见光谱数据。
12、本专利技术通过根据预设的照射光谱波长对光源设备进行光源调节，成功获得了调节光源设备，为后续实验提供了稳定的光照条件，从而增加了实验结果的可靠性和可重复性。利用调节光源设备对高导湿面料样本进行照射，通过光谱仪对样本形成的反射光谱进行可见光谱数据采集，生成了基准可见光谱数据，精准记录高导湿面料在不同波长下的光学响应，为后续的比对和分析提供了准确而全面的基准数据，确保了基准可见光谱数据的高质量获取，为整个色变特征分析方法的准确性打下了坚实的基础。
13、优选地，步骤s2包括以下步骤：
14、步骤s21：对高导湿面料样本进行样本湿度调节处理，以获得湿度调节的高导湿面料样本；
15、步骤s22：利用监控设备对湿度调节的高导湿面料样本进行图像数据采集，生成面料图像数据；
16、步骤s23：利用边缘检测算法对面料图像数据进行图像边缘检测，生成边缘面料图像；
17、步骤s24：根据边缘面料图像对面料图像数据进行图像色彩核心区域分割，得到核心面料图像数据；
18、步骤s25：根据核心面料图像数据对湿度调节的高导湿面料样本进行目标区域定位，以获得湿度调节的高导湿面料样本的目标区域。
19、本专利技术对高导湿面料样本进行样本湿度调节处理，以获得湿度调节的高导湿面料样本，通过模拟不同湿度条件下的实际使用环境，使得面料处于更贴近实际应用场景的状态，为后续的色变特征分析提供了更真实和有针对性的数据。利用监控设备对湿度调节的高导湿面料样本进行图像数据采集，生成面料图像数据，通过图像数据采集，能够全面捕捉湿度调节后高导湿面料的视觉信息，为后续的图像处理和分析本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤S444包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤S55中的色变稳定性计算公式如下所示：
8.一种高导湿面料的色变特征分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1至7任意一项所述的高导湿面料的色变特征分析方法，该高导湿面料的色变特征分析系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的高导湿面料的色变特征分析方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的高导湿面料的色变特征分析方...
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