多通道转杯纺混色纱的Friele配色模型

2019-03-25杨瑞华徐亚亚韩瑞叶高卫东

纺织学报 2019年3期

杨瑞华，徐亚亚，韩瑞叶，薛元，高卫东

(生态纺织教育部重点实验室(江南大学)，江苏无锡 214122)

混色纺纱线可将不同颜色的纤维丰富地呈现在纱线表面，用它做成的面料色彩饱满、色光柔和，具有特定的外观色彩风格，提高了产品的附加值[1-3]。多通道转杯色纺纱利用转杯纺特殊的成纱机制将混色与成纱同步进行，缩短了色纱生产的工艺流程[4-6]。为快速地适应市场需求，生产出工厂所需的纱线颜色，采用计算机智能配色，需要合适的理论模型对有色纤维进行混色配色预测研究[7]。

纤维混色原理既不符合加法原理，也不符合减法原理，类似于空间混色范畴，目前用于纤维混色的配色模型有K-M双常数理论模型、Stearns-Noechel模型以及Friele模型。K-M双常数理论模型是根据光学理论推导出的相对简单理论，最开始应用于染料配方的计算，随后有研究者将其应用于纤维的混色效果预测[8]；Stearns-Noechel模型是在大量的纤维混色实验基础上，根据实验数据推导得出的经验公式[9]；Friele模型是在光学理论基础上针对有色纤维混合色彩的显现特征，结合实验数据推导出来的理论模型[10]，在纤维混配色方面更有优势。Philips等[11]利用Friele模型对棉纤维混色进行了研究，取得较好的结果；沈加加等[12]根据Friele模型分别利用棉、毛纤维对色纺纱进行了光谱配色研究。本文利用Friele模型对多通道转杯纺多元基色混色纱的混配色效果进行研究，分析判断用Friele模型预测多通道转杯纺混色纱的颜色准确性。

1 数码转杯纺纱原理

数码转杯纺是对传统转杯纺纱机的喂入部分和控制系统进行改进的纺纱方式，图1为多通道喂入部分示意图。数码转杯纺纱机的喂入机构含有3个组合式给棉罗拉4、5、6，3个给棉罗拉绕同一轴心转动，但每个给棉罗拉都有独立的伺服电动机驱动，可单独控制每个给棉罗拉的喂给速度，改变喂入粗纱1、2、3的喂入量，可改变混纺纤维的混纺比。喂入的不同颜色的纤维经过分梳辊的开松、梳理作用，分梳成单纤维状并在输棉通道得到均匀混合，在转杯的高速运转下，不同颜色的纤维得到再一次均匀混合。利用异步喂入及转杯纺成纱特性，可以纺制出任意比例的转杯混色纱[4-6]。

1、2、3—喂入粗纱；4、5、6—组合式给棉罗拉。图1 转杯纺纱机多通道喂入部分示意图Fig.1 Drawing of multi-feeding part of rotor spun machine

2 样品制备

选用浙江省常山纺织有限公司生产的红、黄、蓝3种颜色的棉粗纱作为实验原料，以不同的比例分别纺制二组分及三组分多通道转杯纺混色纱，具体颜色配比如表1所示。其中粗纱定量为4 g/(10 m)，转杯转速为20 000 r/min，分梳辊转速为5 000 r/min。

表1 样本颜色配比Tab.1 Color ratio of samples

注：m红∶m黄∶m蓝为不同颜色粗纱质量比。

将纺制成的混色纱用HC21K染色试验编织机织成线圈密度为120个/cm2的纬平针织物，并保持布面平整。用Datacolor650测色仪测量在各波长下有色织物的光谱反射率R。样本测色过程为：将待测样折叠4层使样本不透光，测试条件为D65光源、10°视场，测量孔径为30mm，在样本的不同位置进行测量至平均色差小于0.2个CIELAB色差单位，并将测量均值作为测量结果。测量波长范围为360～700nm，选取波长间隔为10nm。

3 Friele模型参数及样本预测

3.1 Friele模型

混色织物的反射率与单色纤维的反射率及单色纤维在混色织物中所占质量比之间存在一定的加和关系[7-8]：

式中：Rblend(λ)表示波长为λ时混色织物的反射率；xi表示混色织物中第i组分单色纤维所占的质量比；Ri(λ)表示波长为λ时单色纤维的反射率。

1952年Friele在加和公式的基础上提出了Friele模型，它是在光学理论基础上通过数学计算推导得到的，可对有色纤维混色进行颜色预测，其表达式[8]如下：

f[R(λ)]=e-σ[1-R(λ)]2/2R(λ)

式中σ为模型参数。

Friele模型表达式中模型参数σ需要通过实验来确定，一般在0～1范围内。有关研究人员利用Friele模型对棉纤维混色的σ值进行了研究，其中Philips推荐的棉纤维模型参数为0.245[11]，文献[12]推荐的色纺纱模型参数为0.128。

3.2 赋值法的模型参数

本文实验利用二组分和三组分数码转杯棉纺纱混色织物，根据Friele模型在0～1范围内以0.001的增量变化对σ进行赋值，预测各波长下每个σ值的样本的光谱反射率，并计算样本在所有波长下的预测光谱反射率与实际光谱反射率差的绝对值之和∑ΔR。∑ΔR越小，则表示在该σ值下模型预测效果越好。计算得到的各σ值下二组分与三组分样本的∑ΔR如图2所示。

图2 σ值与∑ΔR值的关系Fig.2 Relationship between σ values and ∑ΔR. (a) ∑ΔR of two component sample σ value；(b) ∑ΔR of three component sample σ value

由图2可知：所有样本的σ值在0～1范围内取值时，随着σ值的增大，∑ΔR值先增大后减小。当σ取值在0.2附近时，∑ΔR值较小，当σ值分别为0.175和0.178时，二组分和三组分样本的∑ΔR最小，即在该模型参数下，Friele模型对多通道转杯纺多元基色混色纱的预测效果最好。

3.3 波长与模型参数关系

为研究数码转杯纱的Friele模型参数与波长间关系，确定波长对Friele模型预测能力的影响程度，根据以上计算过程，在每个波长取点处确定1个最佳的模型参数σ，结果如图3所示。

图3 各波长下的模型参数σFig.3 Model parameters σ at each wavelength

由图3可知，随着波长的改变，二组分和三组分样本的最佳模型参数σ值的变化。在450～580 nm之间，随着波长的增大，模型参数先增大后逐渐减小，受波长因素的影响较大。

3.4 色差计算及预测结果分析

采用不同方法求得的Friele模型参数预测样品颜色，并与前人推荐的模型参数进行色差对比，比较各参数的预测效果。

3.4.1色差计算

将计算得到的Friele模型参数代入Friele模型，求得预测的光谱反射率，计算样本预测值与实际测量值之间的色差，评价Friele模型对多通道转杯纺多元基色混色纱的颜色预测效果。本文采用的色差式为CMC(l:c)色差式[13]：

式中：ΔECMC为样本预测值与实际值之间的色差；ΔL、ΔC、ΔH分别为明度差、饱和度差、色相差；SL、SC、SH分别为ΔL、ΔC、ΔH的加权系数；l、c在进行样品间色差可接受性判断时分别取2、1。

3.4.2结果分析

本文共计算得出Friele模型的4种参数。当不考虑波长因素时，取二组分混色纱的模型参数为σ1=0.175、三组分混色纱的模型参数为σ2=0.178；当考虑波长因素时，取各波长下二组分混色纱的模型参数为σ3、三组分混色纱的模型参数为σ4(见图3)。将这几种模型参数分别代入Friele模型，预测样本反射率。并将其他研究者的模型参数σ5=0.245及σ6=0.128[9-10]也用来预测本文实验样本的反射率，比较以上模型参数的预测效果。不同参数下样本预测值与实际测量值之间的色差见表2～3。

表2 二组分样本实际与预测样本之间的色差Tab.2 Color difference between actual and predicted two-component sample

表3 三组分样本实际与预测样本之间的色差Tab.3 Color difference between actual and predicted three-component sample

由表2、3可知：模型参数分别为σ1、σ2的二组分样本和三组分样本的色差均值分别为1.37和1.52；色差小于3的样本合格率分别为93%和97%；色差小于1的样本合格率分别为37%和22%；当容差要求范围较小时，符合样本的个数较少，模型的预测效果不是很理想。

模型参数分别为σ3、σ4的二组分样本和三组分样本的色差均值分别为0.95和1.04，与σ1、σ2相比，色差均值分别降低了0.42和0.48；当容差范围为3时，二组分样本的合格率达到100%，三组分样本的合格率为97%，当容差范围小至1时，样本合格率比σ1、σ2分别提高了33%和50%。

综上可见，在不同波长下分别求得的模型参数σ3、σ4的预测能力更强；且无论是色差均值还是不同容差范围合格率，二组分样本的预测结果均比三组分样本的预测结果要好，说明Friele模型对不同组分的样本的预测能力不同，样本组分越少，模型的预测能力越强。σ5、σ6分别为其他研究者的模型参数，无论是应用于二组分还是三组分样本，其样本色差均值均小于本文实验中计算所得的模型参数的色差均值，容差范围较小时，样本的合格率较小，预测效果不理想，说明传统色纺纱的混色规律与多通道转杯混色纺纱的混色规律不同，Friele模型参数的适用性也不同。