This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.
This paper concerned about a imputed color printed material image in camera to decrease noise and distortion by processing median filtering with input image to identical condition. Also this paper proposed the way of compares a normal printed material with an abnormal printed material color tone with trained a learning of the error back-propagation to block classification by extracting five place from identical block(3${\times}$3) of color printed material R, G, B value. As a representative algorithm of multi-layer perceptron the error Back-propagation technique used to solve complex problems. However, the Error Back-propagation is algorithm which basically used a gradient descent method which can be converged to local minimum and the Back Propagation train include problems, and that may converge in a local minimum rather than get a global minimum. The network structure appropriate for a given problem. In this paper, a good result is obtained by improve initial condition and adjust th number of hidden layer to solve the problem of real time process, learning and train.
This purpose of this study to analyze effect material properties have on change in QR code recognition rate according to change of materials by comparing recognition rate of color QR code. QR code applied to textile materials has the advantage of being washable and being applicable to lost child prevention goods or clothes or a person with dementia through record of information relating to the material or input of additional information, differently from QR code printed on the conventional paper. An effective method of entering QR code in textile materials is Digital Textile Printing(DTP), that facilitates printing by rapidly applying diverse information, and small quantity production. It is possible to tailor various QR codes according to use. Regarding samples to use, cotton material used in clothing products and Tyvek material recently applied to clothing and related products were selected. Reactive dyes were used for cotton, pigment was used for Tyvek, and QR code was printed with an inkjet printer by direct printing method. Printing methods and surface textures are different between cotton and Tyvek. It was revealed that consequent print results and results of recognition rate were different. Regarding color to be printed, 2015 S/S - 2017 S/S color presented by Pantone was used. Color combination affected recognition rate of color QR code. Understanding color combination, material properties and print characteristics may be helpful in increasing recognition rate of color QR code, and may contribute to usability of color QR code applied to textile materials in the future.
It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.
It is very important to inspect color of printed texture in the textile process. To distinguish the color of the printed texture, RGB color values obtained from a scanner must be transformed to the standard colorimetric system used in the textile industry. It is XYZ color system that is defined by CIE(Commission Internationale do 1Eclairage). The mapping from RGB to XYZ color values is not simple and the scanner has even a positional deviation of RGB colors. In this paper an automatic color inspection method using a general scanning machine is presented. We used a U(neural network) model to map RGB to XYZ and compensate the positional error. In the real experiments, this inspection system shows to get very exact XYZ values from the traditional scanner regardless of the measuring position.
This study analyzed the recognition rate of QR codes printed by digital transfer textile printing for mobile application. The purpose was to identify conditions that increase recognition rates of QR codes printed on textile, in order to increase utility of QR codes in the textile and fashion industries. The study focused on differences in the color of the QR codes and denier, which is a unit of textile fineness measurement, of the textile on which the QR codes were printed. And the recognition rates of QR codes according to the color and denier were analyzed. According to the result of this study, the colors of QR codes had an effect on the recognition of the codes by mobile applications. Specifically, strong contrast, i.e., bright background and relatively dark module, increased the recognition rate of the QR codes. Digital transfer textile printing tend to change the hue of red and yellow and increase brightness, and change in the printed colors also had an effect on the recognition rate of QR codes. There was a clear difference in the color and recognition rate of the printed QR code according to the denier of the textile, and this suggests denier has an effect on the recognition rate. The findings in this study can provide basic data for future research on QR codes digital printed on textile.
PURPOSE. The purpose of this in vitro study was to investigate the fracture resistance, surface hardness, and color stain of 3D printed, CAD-CAM milled, and conventional interim materials. MATERIALS AND METHODS. A total of 80 specimens were fabricated from auto polymerizing polymethyl methacrylate (PMMA), bis-acryl composite resin, CAD-CAM polymethyl methacrylate resin (milled), and 3D printed composite resin (printed) (n = 20). Forty of them were crown-shaped, on which fracture strength test was performed (n = 10). The others were disc-shaped specimens (10 mm × 2 mm) and divided into two groups for surface hardness and color stainability tests before and after thermal cycling in coffee solution (n = 10). Color parameters were measured with a spectrophotometer before and after each storage period, and color differences (CIEDE2000 [DE00]) were calculated. The distribution of variables was measured with the Kolmogorov Smirnov test, and one-way analysis of variance (ANOVA), Tukey HSD, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney U tests were used in the analysis of quantitative independent data. Paired sample t-test was used in the analysis of dependent quantitative data (P < .05). RESULTS. The highest crown fracture resistance values were determined for the 3D printed composite resin (P < .05), and the lowest were observed in the bis-acryl composite resin (P < .05). Before and after thermal cycling, increase in mean hardness values were observed only in 3D printed composite resin (P < .05) and the highest ΔE00 value were observed in PMMA resin for all materials (P < .05). CONCLUSION. 3D printing and CAD-CAM milled interim materials showed better fracture strength. After the coffee thermal cycle, the highest surface hardness value was again found in 3D printing and CAD-CAM milled interim samples and the color change of the bis-acryl resin-based samples and the additive production technique was higher than the PMMA resin and CAD-CAM milled resin samples.
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.380-383
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2007
In this research, we present color filter which is patterned by screen printing method. Analysis of screen printing process, screen printing system, experiment for uniform printing in large area, characteristics of screen printed CF are investigated .In spite of limitation of precision, screen printed color filter is very cost- effective in respect of manufacturing facility and ink usage.
This study aims to confirm the possibility of Ultra-Violet (UV)-printed 3D printing materials using thermal polyurethane (TPU) with CMYK colors by applying an eco-friendly UV digital printing process. A UV-printed 3D printing TPU material was prepared with cycles of UV printing and CMYK colors. Dyeability of the 3D TPU samples with cycles of UV printing and CMYK were analyzed for thickness, weight, surface roughness, reflectance, colorimetry, and K/S values. The thickness and weight of 3D-printed TPU samples with cycles of UV printing are increased with overprints from 1 to 5. The surface roughness of 3D-printed TPU samples with increasing UV prints were decreased, meaning that the surface of TPU samples becomes gradually smoother. The reflectance spectra of CMYK UV-printed TPU samples showed the surface reflectance within each characteristic wavelength of CMYK. The 3D-printed TPU samples, subjected to UV printing twice or more, showed low surface reflectance. After examining the L*a*b* of the 3D-printed TPU samples by the cycles of UV printing, the study found that the more UV got printed more than 2 times, the closer the color to each CMYK.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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