摘要
本发明涉及色彩建模技术领域,具体为一种基于奥氏色立体网格化模型的色彩调配方法及系统。本发明通过将颜色样本转化为三维坐标,结合RGB信息和色彩空间转换公式,实现三维色彩网格精准定位,为色彩配比和工艺优化提供可靠数据;本发明通过多任务学习模型对实验数据进行建模,同时优化色差和色牢度,从而实现色彩调配的精准控制,同时引入联合损失函数和动态权重分配机制,进一步提升了模型的性能与适应性,使得优化过程更加高效且稳定。此外,本发明采用粒子群优化算法对工艺参数组合进行优化,通过动态更新粒子的个体最优和全局最优位置,确保在多次迭代中快速收敛至最优参数组合,最终实现更精准的色彩调配和更高效的工艺效率。
技术关键词
多任务学习模型
色彩
网格
样本
粒子群优化算法
多项式
坐标
调配系统
权重分配机制
立体
联合损失函数
参数
数据
分光光度计
颜色
色差
位置更新
误差
速度
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