| Journal: | Nova scientia |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000430123 |
| ISSN: | 2007-0705 |
| Authors: | Zavala Ortiz, Laura Delia de Jesús1 Vázquez López, José Antonio2 Gutiérrez Rosas, Paloma Teresita1 Tapia Esquivas, Moisés1 |
| Institutions: | 1Tecnológico Nacional de México en Celaya, Departamento de Ingeniería Industrial, Celaya, Guanajuato. México 2Tecnológico Nacional de México, Subdirección Académica, Celaya, Guanajuato. México |
| Year: | 2018 |
| Season: | Nov |
| Volumen: | 10 |
| Number: | 21 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | El color es una característica indispensable en la calidad de diversos productos, para lograr una apropiada coloración es necesario determinar la proporción de colorantes requeridos para conseguir una exacta coincidencia del color que se desea. En la industria textil, el desarrollo de una apropiada coloración es un estándar de calidad indispensable, ya que genera un impacto directo en el nivel de agrado de un producto. Actualmente en la industria textil, el desarrollo de la formulación de color depende de un maestro colorista, por lo que este proceso es altamente subjetivo, pues depende de la experiencia del colorista para lograr una coincidencia de color en función de su apreciación. A su vez, la evaluación visual del color depende de factores ambientales como: tipo de iluminación, la incidencia de la luz y el color de fondo empleado. Debido a la subjetividad y poca estandarización de la formulación del color en la industria textil, es necesario el desarrollo de nuevas técnicas que permitan generar formulaciones de color más exactas. Las redes neuronales artificiales (RNA) son herramientas inteligentes que pueden ser entrenadas para imitar la forma de trabajo de los coloristas, permitiendo así la minimización del error entre el color a desarrollar y un color objetivo. Con una RNA es posible generar recetas de color óptimas, de una manera más rápida y continua dentro de un proceso de fabricación. Para eliminar la subjetividad de la evaluación visual del color, la RNA puede ser alimentada con datos colorimétricos precisos del objeto bajo estudio. En el presente trabajo se presenta el uso de una RNA de retro propagación de 3 capas, que genera formulaciones de color para productos textiles a partir de coordenadas de color L, a*, b* proporcionadas por un colorímetro. El coeficiente de determinación R total obtenido por la RNA propuesta fue de 0.99776 obteniendo un medio cuadrado |
| English abstract | Color is an essential characteristic in quality for many products; to obtain the appropriate color is necessary to determine the colorants proportions required to get an exact coincidence of the color desired. In the textile industry, the development of an appropriate coloration is an essential quality standard, since it generates a direct impact in a product’s level of attraction. Currently in the textile industry, the color’s formulation development depends on a colorist master. That is why this process is highly subjective, since it depends from the colorist’s experience to get a coincidence of color in function of his appreciation. At the same time, the color’s visual evaluation depends on environmental factors such as: kind of illumination, light incidence, and the background color applied. Due to the subjectiveness and the low standardization of the color’s formulation in the textile industry, it is necessary the development of new techniques that allow to generate more exact color formulations. Artificial neural networks (ANN) are intelligent tools, which can be trained to imitate the colorists’ way of work, allowing the error minimization between the color to develop and a targeted color. With an ANN is possible to create efficient color recipes, in a faster and continuous way within a manufacturing process. To eliminate the color’s visual subjectivity evaluation, the ANN can be fed with precise colorimetric data from the object under study. In the present work the use of a 3-layer back propagation of an ANN is presented, which generates color formulations for textiles products from color coordinates L, a*, b* delivered from a colorimeter. The total measurement coefficient R obtained by the proposed ANN was 0.99776 having an error margin of 0.0016 and 0.0019 in milliliters for the applied colorants |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería industrial, Industria textil, Color, Redes neuronales artificiales |
| Keyword: | Industrial engineering, Textile industry, Color, Artificial neural networks |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
