基于近红外光谱分析技术的液态水性油墨印刷品颜色预测模型

彭 楠 黄新国, 白永利 张姗姗 钟云飞, 瞿小阳 谢小春

1.湖南工业大学 包装与材料工程学院 湖南 株洲 412007

2.湖南福瑞印刷有限公司 湖南 长沙 410100

印刷品颜色是产品质量评定的重要指标，进而提高印刷品质量的关键是印刷品颜色的准确预测。如何准确地预测印刷色彩成为印刷领域中的重要研究课题。目前，印刷色彩预测模型大多是以Kubelka-Munk理论为基础，利用粒子的光散射系数S和光吸收系数K描述光的反射或透射进行色彩预测[1-2]。施国运等[3]以Kubelka-Munk四能流理论为基础，利用整体反射率与透射率建立色彩预测模型。该模型能够对双面印刷品进行准确色彩预测。葛惊寰等[4]以光能的辐射传递理论为基础，引入荧光激发函数，建立了一种新的印刷品光谱反射预测模型。该模型预测精度高于经典Kubelka-Munk模型。这些预测模型都需要经过大量的测量计算得到参数值，只适合用于油墨配色，无法用于印刷品色彩预测，且所用数据都是通过离线检测得到，无法及时反映生产过程中出现的问题。

目前，印刷品颜色检测主要是通过印后产品的光谱分析得到。管力明等[5]用印刷品的近红外光谱及其Lab值建立定量分析模型。该模型能够对印刷品L值进行准确检测。此类方法的缺陷是不能在印制前预测印刷品颜色，检测结果存在滞后性。在线近红外光谱分析技术可以解决此问题。其具有实时在线测量、响应速度快、预测精度高、使用维护方便和维护成本低等优点[6]。本文提出基于近红外光谱分析技术的液态水性油墨印刷品颜色预测模型。先对印刷前液态水性油墨进行光谱检测，再用光谱检测结果预测印刷品色彩，以提高印刷质量，降低印刷次品率。

1 实验部分

1.1 材料和设备

液态水性油墨（WZ01系列）、红调色剂（PR48系列），均购于珠海市乐通化工有限公司。

光纤光谱分析仪，USB6500-Pro型；卤素灯光源，JY-L2000 型，波长范围为300～2500 nm，输入功率为100 W，均购于广州景颐光电科技有限公司。分光密度仪，exact系列，购于爱色丽（上海）色彩仪器商贸有限公司。

1.2 样品制备

1.2.1 水性油墨

将红调色剂的质量分数从2%至30%（按2%递增），分别添加至水性油墨中，再将油墨装入10 mm光程的比色皿中，室温25 ℃下静置2 h，待水性油墨稳定。共制得15组油墨样本用于后续近红外光谱检测。

1.2.2 印刷品

将液态水性油墨通过凹版打样机均匀印制于镀铝纸上。每次打样前清洁橡皮滚筒和凹版网纹辊压印，并保持滚轴位置一致。打样机参数如下：滚筒与印版滚筒之间的压力为0.4 MPa，印刷速度为30 r/min，印刷时间为2 s。

1.3 数据采集

1.3.1 光谱数据

用光纤光谱分析仪采集水性油墨样本的近红外光谱数据。数据采集前，将光纤光谱分析仪与卤素灯预热30 min，使用标准反射白板进行光谱校准。对同一目标连续采集10条光谱，取均值作为样本的原始光谱数据。光谱获取范围为131.7～1023.1 nm。因光谱两端存在部分噪声，故截取495～905 nm 波段的光谱数据用于分析。

1.3.2 Lab数据

使用分光密度仪采集网格深度为30 μm的印刷品色块Lab值。为避免采样部位不同导致的误差，选择印刷品色块中心的3个点进行测量，取均值作为样品Lab值。

1.4 光谱预处理

近红外光谱属于弱信号。在测量过程中，仪器、样本状态和测量环境会给光谱带来较大噪声，若直接将测得的光谱用于模型中，模型的可靠性和准确性则很难满足实际需求。因此，需对测得的光谱进行预处理，用以消除基线或者噪声干扰。常用的光谱预处理方法有光谱增强算法（标准化、均值中心化等）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、平滑算法、导数算法等[7-9]。本文分别采用多元散射校正、标准正态变换（standard normal variate，SNV）和卷积平滑滤波器（savitzkygolay filter，SG）对液态水性油墨的原始近红外光谱进行预处理。卷积平滑滤波器采用二次多项式，窗口尺寸为13×13，步长为2。

1.5 模型建立与评价

常用的校正方法有：多元线性回归法（multiple linear regression，MLR）、主成分分析法（principal component analysis，PCA）、偏最小二乘回归（partial least square regression，PLSR）等。MLR要求波长数小于样本数，然而在实际光谱分析中，光谱的波长数一般远大于样本数，这会造成病态矩阵。所以本文分别采用偏最小二乘回归和主成分回归法（principal component regression，PCR）建立预测模型。偏最小二乘回归对测量参数进行分解的同时，对响应参数进行正交分解，并在 2个参数间建立定量关系，利用测量值预测响应值[10-11]。主成分回归法则是对数据进行降维，从数据中抽取少数的主成分进行分析。利用主成分与相应参数进行建模，能够简化计算[12-13]。

决定系数（R2）和均方根误差（root mean square error，RMSE）可以评价模型性能。决定系数反映预测值和实际值之间的相关程度。R2越接近1，说明模型预测值和实际值之间的相关程度越好。均方根误差是数据集样品中预测值与实际值之间的偏差。RMSE值越小，说明模型对未知样本的预测能力越强[14]。

2 结果与分析

2.1 样本校正集与测试集划分

构建光谱多元校正模型之前要进行样本校正集与测试集的划分。校正集用于构建光谱模型，测试集则用于验证模型的光谱预测性能。校正集数据需要有较好的代表性，其直接影响校正模型的准确性。得到的Lab值与其对应的光谱数据共15组，按照2∶1的比例划分，校正集有10组数据，测试集有5组数据（见表1）。由表1可知，校正集样本的Lab值分布范围较宽，涵盖了测试集样本的Lab值，这有利于构建稳定可靠的预测模型。

表1 校正集和测试集中印刷样本Lab值划分Table 1 Lab value division of printed samples in training set and test set

2.2 光谱预处理

为了消除高频噪声、基线漂移、光散射等对光谱数据的影响，本文采用MSC、SNV和SG对原始光谱数据进行预处理。SG主要消除光谱噪声，提高光谱信号信噪比；MSC和SNV主要用来消除由于样本表面散射、样本颗粒大小及光程对光谱的影响。图1为采用不同光谱预处理后495～905 nm波段的近红外光谱图。

图1 经不同预处理的近红外反射光谱图Fig. 1 Near infrared reflectance spectra with different pretreatment

由图1可知，经MSC和SNV预处理的光谱图相似，且与原始光谱图相比，光谱基线漂移有所改善。经SG预处理后，光谱噪声减少，光谱曲线变得更加平滑。

2.3 最优模型选择

为比较不同预处理方法的去噪效果以及模型性能，将原始光谱数据和预处理后的光谱数据分别与印刷品Lab值建立PLSR和PCR预测模型，几种模型的R2和RSME值如表2所示。由表2可知，有预处理的水性油墨印刷品颜色预测模型性能比无预处理的好；基于MSC和SNV预处理的水性油墨印刷品颜色预测模型性能接近，均优于基于SG预处理的，这说明样本本身对光谱的影响大于测量中随机误差所造成的影响。对比MSC和SNV两种预处理方法，发现基于MSC预处理的PLSR预测模型对L、a、b三者的预测效果更好，R2分别达到了0.9885, 0.9879,0.9938，RSME分别为0.1692, 0.2445, 0.1190。

表2 PCR和PLSR模型对Lab值的预测性能Table 2 Prediction performance of PCR and PLSR models for lab values

2.4 预测值与测量值色差

利用基于MSC预处理的PLSR预测模型对测试集样本的Lab值进行预测，并用CLE1976 Lab色差公式计算预测值与测量值（测量值由分光密度仪测得）之间的色差ΔE，结果见表3。按国家标准GB/T 7707—2008《凹版装潢印刷品》中规定，当L≤50时，ΔE≤4即符合同批同色色差的要求。由表3可知，样本预测值与测量值的色差在0.4～1.2之间，说明此印刷品颜色预测模型具有较高的精度，预测颜色的色差符合印刷行业标准。

表3 印刷品预测值和测量值色差Table 3 Color difference between predicted value and true value of printed material

3 结论

本文提出液态水性油墨的近红外光谱预测印刷品Lab值的方法。先用不同预处理方法即多元散射校正、标准正态变换和卷积平滑滤波器对原始光谱进行处理，再分别构建PLSR和PCR模型。结果表明，基于MSC预处理的PLSR预测模型对于印刷品Lab值的预测精度均好于其他模型。利用该模型预测预测集样本的Lab值，并计算其色差。预测集样本的预测值与测量值色差的最大值为1.2024，最小值为0.4791，说明近红外光谱分析技术可以准确预测印刷品的颜色参数，通过油墨光谱在线预测印刷品颜色是一种有效方法。