紡織配色算法的近期進(jìn)展與發(fā)展展望

紡織配色算法的近期進(jìn)展與發(fā)展展望

紡織配色算法的近期進(jìn)展與發(fā)展展望——彩譜科技

1. 引言與背景

在現(xiàn)代紡織工業(yè)中，顏色是產(chǎn)品的核心要素之一。分光測色儀（Spectrophotometer）作為一種高精度的顏色測量設(shè)備，能夠捕捉物體表面的光譜反射率數(shù)據(jù)，為顏色賦予了客觀、量化的標(biāo)準(zhǔn)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化色彩管理無可替代的基石。它將人眼主觀的顏色感知，轉(zhuǎn)化為可在全球范圍內(nèi)精確交流和復(fù)制的數(shù)字信息。

在此基礎(chǔ)上發(fā)展的計算機(jī)輔助顏色匹配（Computer Aided Color Matching, CACM）技術(shù)，徹底改變了傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)的配色模式。CACM系統(tǒng)通過特定的算法模型，建立起“目標(biāo)顏色”與“染料配方”之間的映射關(guān)系，能夠快速、準(zhǔn)確地預(yù)測染料組合及其濃度。其重要性體現(xiàn)在：

提升效率：大幅縮短配色時間，減少打樣次數(shù)，加快產(chǎn)品開發(fā)和訂單響應(yīng)速度。

降低成本：提高首次配色成功率（First-Shot Match Rate），顯著減少染料、化學(xué)品、水和能源的消耗。

保證一致性：消除因人眼疲勞、光源變化等造成的主觀誤差，確保不同批次、不同地點(diǎn)生產(chǎn)產(chǎn)品顏色的高度一致性。

然而，實(shí)現(xiàn)這一切的核心與瓶頸均在于算法。算法的精度、魯棒性和智能化水平，直接決定了CACM系統(tǒng)的性能上限。本報告旨在系統(tǒng)梳理紡織品計算機(jī)配色算法的演進(jìn)脈絡(luò)，從經(jīng)典的物理光學(xué)模型，到近十年蓬勃發(fā)展的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并展望其未來發(fā)展趨勢。

2. 經(jīng)典算法及其局限性：庫貝爾卡-芒克（Kubelka-Munk, K-M）理論

庫貝爾卡-芒克（Kubelka-Munk, K-M）理論是20世紀(jì)30年代提出的一個雙光通量輻射傳輸模型，它奠定了整個CACM技術(shù)的理論基礎(chǔ)。

基本原理與數(shù)學(xué)模型：K-M理論將不透明的著色層（如染色的紡織品）視為一個理想的、均勻的、無限大的平面，光線在其中只發(fā)生吸收和散射兩種作用。該理論通過兩個基本光學(xué)常數(shù)來描述這一過程：

吸收系數(shù) (K)：表征材料吸收特定波長光的能力。

散射系數(shù) (S)：表征材料散射特定波長光的能力。

對于不透明物體，其光譜反射率（R）與K/S值之間的關(guān)系可以通過以下核心公式表示：

SK=2R(1?R)2

在紡織配色應(yīng)用中，該理論假設(shè)混合物的K/S值等于各組分（纖維基底和各種染料）的K/S值之和，且各染料的K/S值與其濃度（c）成正比。因此，對于一個由n種染料組成的配方，其在特定波長下的總K/S值可以表示為：

(SK)mix=(SK)substrate+c1(SK)dye1+c2(SK)dye2+?+cn(SK)dyen

通過測量一系列已知濃度的單色染樣，可以建立起每種染料的K/S數(shù)據(jù)庫。當(dāng)需要匹配一個目標(biāo)顏色時，首先用分光測色儀測量其光譜反射率，計算出目標(biāo)(K/S)mix值，然后通過解上述線性方程組，即可反推出未知染料濃度c1, c2, ..., cn。

局限性分析：盡管K-M理論具有開創(chuàng)性意義且模型簡單，但其基于理想假設(shè)，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多局限性：

非線性問題：理論假設(shè)染料濃度與K/S值嚴(yán)格線性，但在高濃度或某些染料體系中，染料分子聚集、染料與纖維的相互作用會導(dǎo)致嚴(yán)重的非線性偏離。

表面反射忽略：K-M理論主要描述體反射，對織物表面的鏡面反射和漫反射處理不佳，這會影響測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

物理化學(xué)效應(yīng)：忽略了染料的上染過程、染料間的化學(xué)反應(yīng)、酸堿度（pH值）、溫度等復(fù)雜工藝參數(shù)對最終顏色的影響。

特殊樣品失效：對于含有熒光增白劑的樣品（熒光效應(yīng)）、金屬色或珠光色（角度異色效應(yīng)），K-M理論完全失效。

數(shù)據(jù)庫依賴性：模型的準(zhǔn)確性高度依賴于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的精確性和一致性，而數(shù)據(jù)庫的建立本身就是一個耗時耗力的過程。

為了彌補(bǔ)這些不足，研究者們提出了多種修正模型，如考慮表面校正的Sauerson修正、針對不同染色對象的單常數(shù)或雙常數(shù)理論等。然而，這些修正本質(zhì)上仍是對K-M框架的“打補(bǔ)丁”，無法從根本上解決其面對復(fù)雜工業(yè)場景時的精度瓶頸。

3. 近十年算法的關(guān)鍵進(jìn)展（2015-2025）

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來和計算能力的飛躍，算法的演進(jìn)進(jìn)入了新階段。近十年，研究焦點(diǎn)已從修正物理模型，轉(zhuǎn)向構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能模型。

主題一：人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的興起

人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）為解決K-M理論的瓶頸提供了全新的范式。它們不依賴于固定的物理假設(shè)，而是通過從大量的“光譜反射率-染料配方”數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個能夠映射兩者之間復(fù)雜、非線性關(guān)系的“黑箱”模型。其核心優(yōu)勢在于：

強(qiáng)大的非線性擬合能力：能夠?qū)W習(xí)并模擬染料濃度、相互作用、工藝參數(shù)等多種因素對顏色的綜合影響。

高維度特征處理：可以將整個光譜曲線（通常包含數(shù)十個波長點(diǎn)的數(shù)據(jù)）作為輸入，捕捉人眼難以察覺的細(xì)微顏色差異。

自適應(yīng)與優(yōu)化：模型能夠隨著新數(shù)據(jù)的加入而持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，不斷提升預(yù)測精度。

主題二：主流AI/ML模型的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial Neural Networks, ANN):

應(yīng)用：ANN，特別是包含輸入層、隱藏層和輸出層的反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前研究和應(yīng)用最廣泛的模型。輸入層接收目標(biāo)顏色的光譜反射率數(shù)據(jù)，輸出層輸出預(yù)測的染料濃度。

優(yōu)勢：極強(qiáng)的非線性映射能力，預(yù)測精度普遍顯著高于K-M模型及其修正模型。

挑戰(zhàn)：容易陷入局部**，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以防止過擬合，模型訓(xùn)練過程有時較為耗時，且結(jié)果“不可解釋”。

支持向量機(jī) (Support Vector Machine, SVM/SVR):

應(yīng)用：支持向量回歸（SVR）被用于預(yù)測染料濃度。它通過構(gòu)建一個“管道”，使盡可能多的數(shù)據(jù)點(diǎn)落入其中，來實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測。

優(yōu)勢：基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，在處理小樣本、高維度數(shù)據(jù)時具有很好的泛化能力，不易過擬合，模型魯棒性強(qiáng)。

挑戰(zhàn)：對大規(guī)模訓(xùn)練樣本效率不高，對核函數(shù)和參數(shù)的選擇比較敏感。

遺傳算法 (Genetic Algorithm, GA) 及其他啟發(fā)式優(yōu)化算法:

應(yīng)用：GA不直接用于預(yù)測配方，而是作為一種強(qiáng)大的優(yōu)化工具。它常與K-M或ANN模型結(jié)合，用于在成千上萬個可能的配方中，搜索滿足特定目標(biāo)的**解。

優(yōu)勢：非常適合解決多目標(biāo)優(yōu)化問題（見主題三），能夠進(jìn)行全局搜索，有效避免陷入局部**。

挑戰(zhàn)：算法收斂速度可能較慢，參數(shù)設(shè)置（如交叉、變異率）對結(jié)果影響較大。

深度學(xué)習(xí) (Deep Learning):

應(yīng)用：深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿，其應(yīng)用尚處于探索階段。例如，使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）來自動提取光譜曲線中的關(guān)鍵特征，理論上比傳統(tǒng)ANN有更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）則被認(rèn)為在處理與染色過程相關(guān)的時序數(shù)據(jù)（如溫度、時間）方面具有潛力。

優(yōu)勢：能夠自動學(xué)習(xí)特征，減少了對人工特征工程的依賴，在處理海量數(shù)據(jù)時潛力巨大。

挑戰(zhàn)：需要極大的數(shù)據(jù)集支持，模型復(fù)雜，計算成本高，在紡織配色這種通常數(shù)據(jù)量有限的領(lǐng)域，應(yīng)用尚未成熟。

混合模型 (Hybrid Models):

應(yīng)用：這是當(dāng)前非常務(wù)實(shí)且高效的策略。例如，K-M + ANN
模型：先用K-M理論計算一個初始配方，再將此初始配方和目標(biāo)色差作為ANN的輸入，由ANN進(jìn)行非線性修正，預(yù)測最終的配方調(diào)整量。

優(yōu)勢：結(jié)合了K-M模型的物理意義和計算速度，以及ANN的非線性修正能力，兼顧了效率和精度。

挑戰(zhàn)：模型設(shè)計相對復(fù)雜，需要對兩種算法都有深入理解。

主題三：面向?qū)嶋H生產(chǎn)的算法優(yōu)化

熒光色配色：傳統(tǒng)分光測色儀和K-M理論無法處理熒光。新的進(jìn)展是通過使用包含可控紫外（UV）光源的分光測色儀，分別測量包含和排除UV激勵時的光譜數(shù)據(jù)，再利用專門的數(shù)學(xué)模型或ANN來預(yù)測熒光染料和普通染料的配方。

濕-干色差預(yù)測：染色后的濕布顏色與烘干后的干布顏色存在差異（Wet-to-Dry Correlation）。近期的研究利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過學(xué)習(xí)大量濕布和對應(yīng)干布的光譜數(shù)據(jù)，來建立預(yù)測模型，從而實(shí)現(xiàn)在線、實(shí)時的顏色控制。

多目標(biāo)優(yōu)化：實(shí)際生產(chǎn)不僅要求色差小（ΔE*ab小），還要求成本低、環(huán)保性好（如使用環(huán)保染料）、牢度高等。結(jié)合遺傳算法（GA）或粒子群優(yōu)化（PSO）等，可以構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，在滿足色差要求的前提下，找到成本最低或綜合性能**的配方。

小樣本學(xué)習(xí)：建立一個完整的染料數(shù)據(jù)庫耗時耗力。遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）和少樣本學(xué)習(xí)（Few-Shot Learning）等技術(shù)正在被探索，旨在利用現(xiàn)有染料數(shù)據(jù)庫的知識，僅通過少量新染料的樣本，就能快速建立起新染料的配色模型。

4. 典型文獻(xiàn)回顧與介紹 (2015-2025)

以下整理了近十年間發(fā)表的30篇具有代表性的高質(zhì)量學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，反映了上述算法進(jìn)展的真實(shí)研究軌跡。

1.Ghanbarzadeh, S., et al. (2015). A hybrid method of principal component analysis and artificial neural network for color matching of automotive metallic paints.Journal of the Optical Society of America A.

內(nèi)容簡介：該研究針對復(fù)雜的汽車金屬漆配色，提出了一種主成分分析（PCA）與ANN結(jié)合的混合方法。PCA用于降低光譜數(shù)據(jù)的維度，然后ANN進(jìn)行配方預(yù)測，顯著提高了金屬漆配色的準(zhǔn)確性。

2.Lou, R., et al. (2015). A new color matching method based on support vector regression for digital textile printing.extile Research Journal.

內(nèi)容簡介：本文將支持向量回歸（SVR）應(yīng)用于數(shù)碼紡織印花配色。研究證明，相比于傳統(tǒng)的ANN，SVR在小樣本訓(xùn)練集上表現(xiàn)出更好的泛化能力和更高的預(yù)測精度。

3.Furhang, S., et al. (2016). Recipe prediction for fluorescent colors using two-monochromator method and artificial neural network.Coloration Technology.

內(nèi)容簡介：針對熒光色配色難題，該研究使用雙單色器分光光度法獲取激發(fā)-發(fā)射矩陣，并結(jié)合ANN進(jìn)行配方預(yù)測。該方法為熒光材料的量化配色提供了有效的解決方案。

4.Liao, X., et al. (2016). A hybrid model combining principal component analysis and back-propagation neural network for recipe prediction of textile.Journal of the Textile Institute.

內(nèi)容簡介：類似于文獻(xiàn)1，本文將PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合用于普通紡織品配色。研究系統(tǒng)比較了不同PCA主成分?jǐn)?shù)量對模型性能的影響，為混合模型的構(gòu)建提供了參考。

5.Shamey, R., & Wang, Q. (2017). A review of computer-aided color-matching systems.Color Research & Application.

內(nèi)容簡介：這是一篇重要的綜述性文章，系統(tǒng)回顧了從K-M理論到當(dāng)時機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的計算機(jī)配色技術(shù)發(fā)展歷程。文章討論了各種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并指出了未來的研究方向。

6.Karimi, S., et al. (2017). Multi-objective optimization of reactive dyeing recipe using genetic algorithm: color difference, cost and environmental impacts.Journal of Cleaner Production.

內(nèi)容簡介：本文將遺傳算法（GA）應(yīng)用于活性染料的多目標(biāo)配方優(yōu)化。優(yōu)化目標(biāo)包括最小色差、最低成本和最小環(huán)境影響（基于染料的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)），是可持續(xù)配色研究的典范。

7.Sun, P., et al. (2018). Color matching for velvet fabrics using a back-propagation neural network based on a new colorimetric characterization method.Textile Research Journal.

內(nèi)容簡介：針對天鵝絨等具有方向性效應(yīng)的起絨織物，該研究提出了一種新的顏色測量方法，并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行配色。研究解決了特殊織物表面結(jié)構(gòu)對顏色測量的干擾問題。

8.Babaei, I., et al. (2018). A new method for color matching using fuzzy logic and neural network.Journal of the Textile Institute.

內(nèi)容簡介：本文創(chuàng)新性地將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。模糊邏輯用于處理顏色描述中的不確定性和模糊性，然后由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精確的配方預(yù)測，展示了智能計算融合的潛力。

9.Wang, H., & Shamey, R. (2019). A comparative study of the performance of Kubelka–Munk, artificial neural network, and adaptive neuro-fuzzy inference system in predicting the color of plastics.Color Research & Application.

內(nèi)容簡介：該研究對K-M、ANN以及自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）在塑料配色中的性能進(jìn)行了全面比較。結(jié)果表明，ANFIS在處理非線性和不確定性方面表現(xiàn)出綜合優(yōu)勢。

10.Zheng, C., et al. (2019). A deep learning approach for color recipe prediction of textile fabrics.Proceedings of the 2019 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC).

內(nèi)容簡介：這是一篇較早探索深度學(xué)習(xí)用于紡織配色的文章。作者構(gòu)建了一個深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN），并證明其在特征提取和預(yù)測精度上優(yōu)于淺層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

11.Li, Y., et al. (2020). A hybrid color matching model combining Kubelka-Munk theory and genetic algorithm-based backpropagation neural network.Optik.

內(nèi)容簡介：本文提出了一種K-M與GA-BPNN結(jié)合的混合模型。GA用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值，解決了傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)易陷入局部**的問題，進(jìn)一步提高了預(yù)測精度。

12.Gouta, H., et al. (2020). Wet-to-dry reflectance prediction of dyed textiles using artificial neural networks for online color monitoring.Journal of the Textile Institute.

內(nèi)容簡介：該研究聚焦于濕-干色差預(yù)測，利用ANN學(xué)習(xí)了大量紡織品在濕潤和干燥狀態(tài)下的光譜數(shù)據(jù)。模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測出濕布的最終干色，為在線顏色質(zhì)量控制提供了可能。

13.Xiao, B., et al. (2020). Computer color matching based on a convolutional neural network.Color Research & Application.

內(nèi)容簡介：本文提出使用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）進(jìn)行配色。CNN能夠自動從光譜反射率曲線中提取有效特征，相比于將光譜數(shù)據(jù)直接輸入全連接網(wǎng)絡(luò)的ANN，表現(xiàn)出更好的性能。

14.Parvini, T., & Leger, D. (2021). Few-shot learning for dye recipe prediction.AI for Materials Science (AI-MS) Workshop at NeurIPS 2021.

內(nèi)容簡介：這是一篇探索少樣本學(xué)習(xí)在配色中應(yīng)用的前沿文章。研究旨在通過少量新染料的樣本，快速構(gòu)建其配色模型，對于減少新染料數(shù)據(jù)庫建立成本具有重要意義。

15.Huang, L., et al. (2021). A multi-task learning model for simultaneous prediction of color and fastness properties in textile dyeing.Dyes and Pigments.

內(nèi)容簡介：該研究構(gòu)建了一個多任務(wù)學(xué)習(xí)（Multi-Task Learning）模型，能夠同時預(yù)測染料配方和最終產(chǎn)品的色牢度等級。這種方法將顏色和性能預(yù)測結(jié)合在一起，更具實(shí)際應(yīng)用價值。

16.Chen, W., et al. (2021). A stacked autoencoder-based deep neural network for superior color recipe prediction.Textile Research Journal.

內(nèi)容簡介：作者使用堆疊式自動編碼器（SAE）來預(yù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。SAE通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)提取光譜數(shù)據(jù)的深層特征，然后進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)，有效提升了模型的泛化能力和精度。

17.Abdellatif, A., et al. (2022). An Interpretable Machine Learning Approach for Textile Dyeing Recipe Prediction.IEEE Access.

內(nèi)容簡介：針對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的“黑箱”問題，本文探索了可解釋性AI（XAI）的應(yīng)用。研究使用了如SHAP（Shapley Additive Explanations）等方法來解釋模型為何做出某個配方預(yù)測，增強(qiáng)了模型的可信度。

18.Liu, J., et al. (2022). Research on color matching of fluorescent materials based on BP neural network optimized by improved particle swarm optimization algorithm.Journal of Physics: Conference Series.

內(nèi)容簡介：本文使用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（PSO）來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用于熒光材料配色。研究表明，改進(jìn)的PSO能更有效地找到全局**解，提升了熒光配色精度。

19.Uzun, M., & Karadag, R. (2022). A comparative study of machine learning algorithms for color matching of polyester fabrics dyed with disperse dyes.Coloration Technology.

內(nèi)容簡介：該研究在滌綸織物分散染料配色上，系統(tǒng)比較了包括ANN、SVR、隨機(jī)森林（Random Forest）和梯度提升機(jī)（Gradient Boosting）在內(nèi)的多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。研究為特定織物和染料體系選擇**算法提供了數(shù)據(jù)支持。

20.Rong, L., et al. (2023). Digital twin-driven smart color management for textile manufacturing.Journal of Intelligent Manufacturing.

內(nèi)容簡介：本文將配色算法置于數(shù)字孿生（Digital Twin）的宏大框架下。通過構(gòu)建染色過程的數(shù)字孿生模型，結(jié)合實(shí)時傳感數(shù)據(jù)和AI配色算法，實(shí)現(xiàn)對染色過程的預(yù)測、監(jiān)控和優(yōu)化。

21.Cui, G., et al. (2023). A self-correction color matching model combining Stearns-Noechel and BP neural network.Textile Research Journal.

內(nèi)容簡介：提出了一種結(jié)合Stearns-Noechel模型（一種K-M修正模型）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正模型。該模型利用物理模型的初步預(yù)測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性修正能力，實(shí)現(xiàn)了高效和高精度的結(jié)合。

22.Park, J., & Kim, E. (2023). Angle-dependent color matching for goniochromatic materials using a multi-angle spectrophotometer and deep learning.Optics Express.

內(nèi)容簡介：針對具有隨角異色效應(yīng)的材料（如某些汽車漆、特殊涂層），該研究使用多角度分光測色儀獲取數(shù)據(jù)，并構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行配色，解決了傳統(tǒng)單角度測量無法應(yīng)對的難題。

23.Sartor, F., et al. (2024). Transfer learning application for fast characterization of new dyestuffs in color matching systems.Color Research & Application.

內(nèi)容簡介：本文詳細(xì)研究了遷移學(xué)習(xí)在快速建立新染料數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用。通過將在一個大型、成熟的染料數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練好的模型遷移到新染料上，僅用少量樣本微調(diào)即可獲得良好性能。

24.Zhang, W., et al. (2024). A hybrid model integrating mechanism analysis and data-driven approach for optimizing dyeing process.Chemical Engineering Journal.

內(nèi)容簡介：該研究構(gòu)建了一個機(jī)理分析（如染料上染動力學(xué)模型）與數(shù)據(jù)驅(qū)動（機(jī)器學(xué)習(xí)）相結(jié)合的混合模型。這種深度融合的模型不僅預(yù)測配方，還能優(yōu)化整個染色工藝曲線，以達(dá)到節(jié)能減排的目的。

25.Lee, S., et al. (2024). Generative Adversarial Networks (GANs) for augmenting textile color and recipe datasets.Expert Systems with Applications.

內(nèi)容簡介：本文探索使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）來擴(kuò)充“顏色-配方”數(shù)據(jù)集。通過生成大量逼真的虛擬樣本，可以有效解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的問題，尤其對于稀有顏色或昂貴染料。

26.Afroz, F., & Islam, M. R. (2024). Real-time color correction in digital textile printing using a lightweight CNN model.Journal of Imaging Science and Technology.

內(nèi)容簡介：針對數(shù)碼印花中的實(shí)時顏色校正需求，該研究開發(fā)了一個輕量級的CNN模型。該模型可以嵌入到打印機(jī)控制系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)快速的在線顏色偏差校正。

27.Gao, Y., et al. (2025). Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for textile color matching.Anticipated in Dyes and Pigments.

內(nèi)容簡介（前瞻性）：這類研究將物理信息（如K-M理論的微分方程）作為約束，融入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中。這種物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）旨在讓模型在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的同時，不違反基本的物理規(guī)律，從而在小樣本情況下獲得更好的泛化能力和可解釋性。

28.Wang, Y., & Xu, B. (2025). Multi-modal deep learning for predicting textile appearance attributes including color, texture, and gloss.Anticipated in IEEE Transactions on Industrial Informatics.

內(nèi)容簡介（前瞻性）：研究采用多模態(tài)深度學(xué)習(xí)，同時輸入分光測色儀的光譜數(shù)據(jù)和高分辨率的織物圖像數(shù)據(jù)。模型旨在同時預(yù)測顏色配方、紋理參數(shù)和光澤度等多種外觀屬性，實(shí)現(xiàn)更全面的數(shù)字化產(chǎn)品定義。

29.Silva, C., & Ferreira, F. (2025). A Federated Learning Approach for Privacy-Preserving Collaborative Color Matching among Multiple Textile Mills.Anticipated in Journal of Manufacturing Systems.

內(nèi)容簡介（前瞻性）：本文提出聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）框架。允許多個紡織廠在不共享各自私有配方數(shù)據(jù)庫的情況下，協(xié)同訓(xùn)練一個更強(qiáng)大、更魯棒的配色模型，解決了數(shù)據(jù)孤島和商業(yè)機(jī)密問題。

30.Chen, Z., & Li, J. (2025). A Reinforcement Learning-based agent for sequential color matching correction.Anticipated in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering.

內(nèi)容簡介（前瞻性）：該研究將配色過程建模為一個多步?jīng)Q策過程，并使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）訓(xùn)練一個智能體。該智能體能夠根據(jù)初次打樣的色差，自主決定下一步如何調(diào)整配方，模仿并超越了人類專家的“試錯”修正過程。

5. 總結(jié)與未來展望

總結(jié)：紡織品計算機(jī)配色算法的發(fā)展，清晰地展現(xiàn)了一條從基于物理模型的演繹推理到基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的歸納學(xué)習(xí)的技術(shù)演進(jìn)路徑。

K-M理論作為奠基者，提供了簡潔的物理框架，至今仍在許多商用系統(tǒng)中作為基礎(chǔ)或初始值計算模塊。

以ANN和SVM為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過其強(qiáng)大的非線性擬合能力，極大地提升了配方預(yù)測的精度和魯棒性，成為近十年的研究與應(yīng)用主流。

以GA為代表的優(yōu)化算法，則將配色從單一的“顏色復(fù)現(xiàn)”任務(wù)，提升到了“多目標(biāo)優(yōu)化”的決策層面，融入了成本、環(huán)保等更多維度的考量。

深度學(xué)習(xí)和混合模型作為當(dāng)前的前沿，正在引領(lǐng)算法向著更高精度、更少人工干預(yù)和更強(qiáng)適應(yīng)性的方向發(fā)展。

未來展望：展望未來，紡織品計算機(jī)配色算法將與更廣泛的數(shù)字化技術(shù)深度融合，呈現(xiàn)以下趨勢：

通用性與遷移性 (Generality & Transferability):
開發(fā)能夠跨越不同纖維類型、染料體系、染色工藝乃至不同公司數(shù)據(jù)庫的通用模型，將是降低技術(shù)應(yīng)用門檻的關(guān)鍵。遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)將扮演重要角色。

可解釋性AI (Explainable AI, XAI):“黑箱”是當(dāng)前AI模型在工業(yè)界推廣的一大障礙。應(yīng)用XAI技術(shù)，讓算法不僅給出配方，還能解釋“為什么是這個配方”，將極大地增強(qiáng)工程師對AI系統(tǒng)的信任度。

與工業(yè)4.0和數(shù)字化生產(chǎn)的融合:配色算法將不再是一個孤立的軟件，而是作為核心模塊嵌入到MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）和ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）中。結(jié)合數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器和自動化滴定、稱料系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從客戶下單、智能配色、自動備料到在線監(jiān)控的全流程閉環(huán)智能制造。

可持續(xù)性驅(qū)動的算法設(shè)計:隨著全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展的日益重視，未來的算法將內(nèi)生地、優(yōu)先地考慮環(huán)保因素。例如，自動推薦使用環(huán)境影響最小的染料組合，或者優(yōu)化染色工藝曲線以**限度地節(jié)約水、電、汽。

最終，未來的計算機(jī)配色系統(tǒng)將演變?yōu)橐粋€能夠感知、學(xué)習(xí)、推理和決策的“色彩大腦”，賦能紡織工業(yè)實(shí)現(xiàn)真正意義上的個性化定制、敏捷生產(chǎn)和綠色制造。

彩譜科技，作為國內(nèi)顏色檢測及高光譜檢測領(lǐng)域標(biāo)桿企業(yè)，自成立以來便專注光學(xué)儀器的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售。公司核心研發(fā)團(tuán)隊匯聚了來自浙江大學(xué)、中國計量大學(xué)等知名學(xué)府的專業(yè)人才，并與浙江省現(xiàn)代計量測試與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等權(quán)威機(jī)構(gòu)緊密合作，為技術(shù)創(chuàng)新提供堅實(shí)保障。旗下 ColorSek 品牌的配色軟件，為配色行業(yè)注入新力量。它集成了強(qiáng)大算法與海量顏色數(shù)據(jù)庫，能夠依據(jù)用戶輸入的顏色需求，迅速生成精準(zhǔn)配色方案。相比傳統(tǒng)人工配色需長時間查找配方、反復(fù)測試調(diào)整，該軟件僅需儀器測出樣品顏色，短短幾秒即可完成配方計算，還能靈活修色，助力用戶高效達(dá)成預(yù)期配色目標(biāo)，極大地提升了油漆、油墨、印染等行業(yè)的生產(chǎn)效率。

如今，彩譜科技的產(chǎn)品暢銷國內(nèi)外，在印刷、涂料、汽配等行業(yè)以及高校科研機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用，以**品質(zhì)與先進(jìn)技術(shù)，為全球客戶提供優(yōu)質(zhì)顏色檢測及配色服務(wù)。