專利名稱：：基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法
技術領域：
：本發明屬于印刷或造紙領域，尤其是一種基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，主要應用于對高光彩噴紙(高光澤彩色噴墨打印紙)的質量評價。
背景技術：
：造紙產品主要用作生產資料，其中一半以上用于印刷材料。彩色噴墨打印紙就是紙張深加工的產物，它是在普通印刷用紙的表面進行特殊涂布處理，以改善了原紙的表面質量，使紙張具備良好的吸墨性和固墨性，從而完整地保持原有的色彩和清晰度以獲得滿意的打印效果。一般來講，彩色噴墨打印紙主要分為無光澤彩色噴墨打印紙和高光澤彩色噴墨打印紙，高光彩噴紙打印出來的圖像顏色鮮艷飽滿、清晰亮麗、光澤度高，在室內陳設有良好的耐光性和色牢度，特別適合照片影像輸出和廣告展示板制作。近幾年隨著噴墨打印技術的不斷發展，照片打印機越來越廣泛地走向家庭。照片打印紙的需求及質量要求相應地也在增長。當然，人們注重的紙張質量也就是紙張的打印質量，色彩是不是夠艷麗，光澤度是不是夠高等等。紙張的打印性能必然與其物理性能有著千絲萬縷的關系，從印刷技術的角度來講，紙張打印質量的評價一直是眾多學者專家研究的問題。通過對紙張打印性能的分析，一方面可以對彩噴紙的綜合質量等級做出準確界定，另一方面可以由表及里地找出導致紙張某種特征表現的原因，這樣才能夠不斷改進生產方法，提高紙張的整體質量。目前對于紙張打印質量的評價，只是通過一系列的儀器檢測，得到幾類指標的數據，而最終哪種紙的整體打印性能好，還是要靠人的主觀認識來模糊評判。這樣一來，人們對紙張所表現出來的打印性能都不能定量分析評價，從而無法追溯影響紙張質量的內在原因。在過去的幾十年中，造紙商和紙廠的供應商都在努力提高彩噴紙的質量等級以便滿足用戶對高光彩噴紙質量的要求，如何科學準確地評價紙張的打印質量是人們越來越關注的問題。比較傳統的方法是用肉眼或借助放大鏡和顯微鏡，觀察和判斷打印圖像或文字的清晰程度，這是一種以習慣技術和審美觀點對圖像質量評定的極為主觀的方法，其結果因人而異；還有利用測控條、面積儀和密度計等進行測定的方法，但都不夠迅速、準確和客觀。從20世紀90年代開始，世界上許多著名的研究機構和公司相繼開發了用于紙張噴墨打印質量的分析系統，新技術的涌現涉及眾多交叉學科。就目前而言，紙張噴墨打印質量的分析系統主要有如下3種計算機圖像分析法、計算機光學分析法和放射線成像分析法。基于MTF的計算機光學分析法和利用波長分散X-射線光譜分析法雖然可以直觀、迅速和準確測量噴墨打印紙的質量，但仍存在設備高昂及需要使用者具備大量的光學知識等問題；計算機圖像分析法是一種很優秀的質量評估方法，已廣泛應用到印刷質量檢測中，如膠版印刷、數字印刷等。在紙張性能檢測過程中，圖像分析法對打印質量進行評價也是一種有效的工具。然而，目前人們運用這些方法檢測噴墨打印紙打印質量還是停留在檢測某些性能指標的階段，得到的結果往往只是一些離散的指標數據值，只能對紙張某一方面的打印性能有所界定，最終人們還是通過主觀意識評判哪種噴墨紙總體的打印質量比較好，還是無法得3到一個科學準確的綜合評價結果(
發明內容本發明的目的是克服現有技術的不足，提供一種基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，該系統根據灰評估模型對彩噴紙打印質量進行綜合評價，科學準確地對紙張的眾多打印性能評測指標進行分析，進而可以計算出每種紙樣打印性能的關聯度，最終能夠對實驗中的每種高光彩噴紙的打印質量做出綜合評價結果。本發明的目的是通過以下技術方案實現的一種基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，步驟是(1)選擇需要評價的的若干種高光彩噴紙，測量紙張的基本物理性能；(2)選定一臺專業照片級打印機依次在紙樣上打印專業測試版、色標及圖像；(3)利用儀器測量打印圖像的表征打印性能；(4)根據灰色評估的數學模型計算每種紙樣的關聯度單層次(目標B》灰色評估的數學模型如下式所示炒復=1，2，式中Rk=(rkl…，m)表示第水;，rkm)為m個評估對象的評估結果(關聯度)矩陣；rki(i評估對象的評估結果(關聯度)iRk=WXEk，其中W二(Wl，w2，，Wn)為指標權重矩陣，Ak為指標(系數)矩陣，Ek為關聯系數矩陣；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中akij表示在目標Bk下第i個評估對象的第j個指標的指標值，lki(j)表示在目標Bk下第i個評估對象第j個指標與最優對象中第j個最優指標的關聯系數；a.確定最優對象S。，其元素分別為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中D工為收益性指標下標的集合，D2為成本性指標下標的集合，最優對象S。的各元素是諸評估對象對應指標中的最優值；b.原始數據規范化處理a財c.關聯度計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>rkii為評估對象Si對最優對象S。的關聯度，rki越大，表明St與最優對象接近的程度越好，從而得到綜合評估結果。而且，所述紙張基本物理性能為紙張的光學性能，包括白度、粗糙度、不透明度、光澤度。而且，所述打印圖像表征打印性能包括色密度、階調復制曲線、色差、色域、墨點、線條。本發明的優點和積極效果是1、本評價方法將一種新的方法(模型)——灰技術應用于彩噴紙質量的評價之中，得出了一種定性定量的評價結果，解決了印刷領域內難以對彩噴紙的整體質量做出科學準確評價的難題，可以對紙張質量做出科學的、數值化的綜合評價結果，不必再靠人的主觀意識來評判，更加科學準確，對于彩噴紙噴墨打印質量標準的建立有一定參考作用。2、本評價方法通過基于灰技術的紙張質量系統的優勢因素分析可以進一步分析紙張打印性能與紙張表面性能的關系，找出紙張質量的外部表征與內部結構或成分之間的規律，從而對紙張的生產和涂布有一定的指導作用，開創了利用系統學方法論分析紙張打印性能與表面性能之間關系的新思維角度。3、本評價方法可以對紙張的諸多光學性能進行優勢因素分析，進一步將紙張質量這一多因素影響的復雜體系理清，促進了對紙張打印性能的準確評價。圖1為本發明的打印CMYKRGB實地色塊；圖2為本發明的打印CMYKRGB10%_100%梯尺；圖3為本發明的打印it8.7-3色標；圖4為本發明的打印墨點及線條。具體實施例方式下面結合實施例，對本發明進一步說明，下述實施例是說明性的，不是限定性的，不能以下述實施例來限定本發明的保護范圍。—種基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，步驟是1.選擇實驗用的若干種高光彩噴紙，測量紙張的基本物理性能，主要是光學性能，包括白度、粗糙度、不透明度、光澤度。2.選定一臺專業照片級打印機依次在紙樣上打印專業測試版、色標及圖像。3.利用儀器測量打印圖像的色密度、階調復制曲線、色差、色域、墨點、線條等能夠表征打印性能的指標。4.根據灰評估模型計算每種紙樣的關聯度，關聯度越高說明其整體打印質量越好，從而可得出綜合評價結果。單層次(目標Bk)灰色評估的數學模型如下式所示尺式中Rk=(rkl，rk2，…，rkm)為m個評估對象的評估結果(關聯度)矩陣；r=1，2，…，m)表示第i個評估對象的評估結果(關聯度)iRk=WXEk，其中W二(ww2，…，wn)為指標權重矩陣，Ak為指標(系數)矩陣，Ek為關聯系數矩陣。5(〗<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中akij表示在目標Bk下第i個評估對象的第j個指標的指標值，Iki(j)表示在目標Bk下第i個評估對象第j個指標與最優對象中第j個最優指標的關聯系數。(1)確定最優對象S。，其元素分別為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中d工為收益性指標下標的集合，d2為成本性指標下標的集合。實際上，最優對象S。的各元素是諸評估對象對應指標中的最優值。(2)規范化處理為了便于比較和分析，保證各評判指標具有等效性和同序性，必須對原始數據進行規范化處理，使之無量綱化和歸一化。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>(3)關聯度計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>rki為評估對象Si對最優對象S。的關聯度，rki越大，表明St與最優對象接近的程度越好，從而得到綜合評估結果。下面通過具體實例來進一步印證本發明的創新效果1.本次實驗選擇五種市面常見的高光彩噴紙，所有紙樣均為A4幅面，具體參數見表1-1。表1-1<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>2.打印CMYKRGB實地色塊，見圖1;并測量色密度值。3.打印CMYKRGB10%_100%梯尺，見圖2;并計算階調曲線斜率及色差。4.打印it8.7-3色標，見圖3;并計算色域面積。5.打印墨點線條，見圖4;并計算墨點圓度、線寬和線條粗糙度。6.根據上述測量數據與灰評估模型計算5種紙樣的關聯度。<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>結論根據關聯度的大小得出綜合評價結果5#紙樣的總體打印性能最好，而4#紙樣的打印質量最不理想。質量排名情況5#>2#>3#>1#>4#。權利要求一種基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，其特征在于評價方法的步驟是(1)選擇需要評價的的若干種高光彩噴紙，測量紙張的基本物理性能；(2)選定一臺專業照片級打印機依次在紙樣上打印專業測試版、色標及圖像；(3)利用儀器測量打印圖像的表征打印性能；(4)根據灰色評估的數學模型計算每種紙樣的關聯度單層次(目標Bk)灰色評估的數學模型如下式所示式中Rk＝(rk1，rk2，…，rkm)為m個評估對象的評估結果(關聯度)矩陣；rki(i＝1，2，…，m)表示第i個評估對象的評估結果(關聯度)且Rk＝W×Ek，其中W＝(w1，w2，…，wn)為指標權重矩陣，Ak為指標(系數)矩陣，Ek為關聯系數矩陣；<mrow><msub><mi>E</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><msup><mfencedopen='('close=')'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>ξ</mi><mrow><mi>k</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><msub><mi>ξ</mi><mrow><mi>k</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo></mtd><mtd><msub><mi>ξ</mi><mrow><mi>k</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>ξ</mi><mrow><mi>k</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><msub><mi>ξ</mi><mrow><mi>k</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo></mtd><mtd><msub><mi>ξ</mi><mrow><mi>k</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>ξ</mi><mi>km</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><msub><mi>ξ</mi><mi>km</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo></mtd><mtd><msub><mi>ξ</mi><mi>km</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mi>T</mi></msup></mrow>其中akij表示在目標Bk下第i個評估對象的第j個指標的指標值，ξki(j)表示在目標Bk下第i個評估對象第j個指標與最優對象中第j個最優指標的關聯系數；a.確定最優對象S0，其元素分別為ak01，ak02，…，ak0n<mrow><msub><mi>a</mi><mrow><mi>k</mi><mn>0</mn><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><munder><mi>max</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>∈</mo><msub><mi>D</mi><mn>1</mn></msub><mo>;</mo></mrow><mrow><msub><mi>a</mi><mrow><mi>k</mi><mn>0</mn><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><munder><mi>min</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>∈</mo><msub><mi>D</mi><mn>2</mn></msub></mrow>其中D1為收益性指標下標的集合，D2為成本性指標下標的集合，最優對象S0的各元素是諸評估對象對應指標中的最優值；b.原始數據規范化處理<mrow><msub><msup><mi>a</mi><mo>′</mo></msup><mi>kij</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub><mo>-</mo><munder><mi>min</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub></mrow><mrow><munder><mi>max</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub><mo>-</mo><munder><mi>min</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub></mrow></mfrac><mo>,</mo></mrow><mrow><msub><msup><mi>a</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mi>k</mi><msub><mn>0</mn><mi>j</mi></msub></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>a</mi><mrow><mi>k</mi><msub><mn>0</mn><mi>j</mi></msub></mrow></msub><mo>-</mo><munder><mi>min</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub></mrow><mrow><munder><mi>max</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub><mo>-</mo><munder><mi>min</mi><mi>i</mi></munder><msub><mi>a</mi><mi>kij</mi></msub></mrow></mfrac></mrow>c.關聯度計算其中Δkij＝|a′k0j-a′kij|公式2-3rki為評估對象Si對最優對象S0的關聯度，rki越大，表明Si與最優對象接近的程度越好，從而得到綜合評估結果。2.根據權利要求1所述的基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，其特征在于所述紙張的基本物理性能為紙張的光學性能，包括白度、粗糙度、不透明度、光澤度。3.根據權利要求1所述的基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，其特征在于所述打印圖像的表征打印性能包括色密度、階調復制曲線、色差、色域、墨點、線條。全文摘要本發明涉及一種基于灰技術的高光彩噴紙質量綜合評價方法，步驟是(1)選擇需要評價的的若干種高光彩噴紙，測量紙張的基本物理性能；(2)選定一臺專業照片級打印機依次在紙樣上打印專業測試版、色標及圖像；(3)利用儀器測量打印圖像的表征打印性能；(4)根據灰評估模型計算每種紙樣的關聯度。本發明將一種新方法(模型)——灰技術應用于彩噴紙質量的評價之中，得出了一種定性定量的評價結果，解決了印刷領域內難以對彩噴紙的整體質量做出科學準確評價的難題，可對紙張質量做出科學的、數值化的綜合評價結果，不必再靠人的主觀意識來評判，更加科學準確，對于彩噴紙噴墨打印質量標準的建立有一定的參考作用。文檔編號G01N33/34GK101696969SQ200910071079公開日2010年4月21日申請日期2009年11月2日優先權日2009年11月2日發明者李雪申請人:李雪;