автореферат диссертации по технологии материалов и изделия текстильной и легкой промышленности, 05.19.08, диссертация на тему:Градация цветового различия и идентификация фарфора методами многомерного шкалирования

На правах рукописи

Сорокин Дмитрий Александрович

ГРАДАЦИЯ ЦВЕТОВОГО РАЗЛИЧИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФАРФОРА МЕТОДАМИ МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ

Специальность 05.19.08. - Товароведение промышленных товаров и сырья легкой промышленности

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О ДЕК 2009

Москва 2009

003487931

Работа выполнена на кафедре товароведения и товарной экспертизы ГОУ ВПО «Российская экономическая академия имени Г.В.Плеханова»

Научный руководитель: Платов Юрий Тихонович,

доктор технических наук

Официальные оппоненты: Масленникова Галина Николаевна,

заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор,

Ведущая организация: Российский химико-технологический университет им. Д.И.Менделеева

Защита состоится 24 декабря 2009 г. в часов на заседании Диссертационного совета Д 212.196.07 Российской экономической академии им. Г.В.Плеханова по адресу: 117997, г. Москва, Стремянный пер., 36., корп. 2, ауд. 128, тел.: (495)237-94-97

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова.

Автореферат разослан 23 ноября 2009 г.

Ильин Сергей Николаевич,

заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.196.07

д.т.н., проф. Елисеева Л.Г.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Белизна фарфора является важнейшей характеристикой качества фарфоровых изделий. Вполне удовлетворительного метода ее оценки пока не найдено, хотя существуют две системы оценки белизны, одна из которых основана на спектрофотометрическом, а другая - на колориметрическом методе. Сложность оценки белизны фарфора заключается в том, что необходимо анализировать и объединять два блока информации, первый из которых, многомерные колориметрические характеристики фарфоровых изделий, а второй - качественные описания цветоразличения или цветового предпочтения фарфоровых изделий потребителями или экспертами.

В связи с этим, на базе математических методов распознавания образцов и многомерного шкалирования актуально разработать технологии построения многомерной градации цветовых различий или других субъективных характеристик, а также математические системы поддержки принятия решений по идентификации продукции.

Цель работы: разработка экспертной системы колориметрической идентификации фарфора и градация цветового различия фарфоровых изделий по предпочтению и уровням цветового различия.

Достижение указанной цели требует решения следующих задач:

- теоретическое обоснование и сравнение двух систем оценки белизны фарфора, одна из которых основана на спектрофотометрическом, а другая - на колориметрическом методе;

- сформировать базу данных, которая состоит из описания образцов фарфора и их показателей, характеризующих цветовую область твердого и костяного фарфора;

- разработать технологию построения экспертной системы, используемой для колориметрической идентификации фарфора по виду материала;

- провести экспериментальные исследования в области психометрии цвета с разным адресом: цветовое предпочтение потребителей и оценка уровня цветоразличения, белых образцов фарфора, которые актуализируют разные механизмы цветового восприятия;

- сравнить математические модели спектроколориметрических характеристик и природу твердого и костяного фарфора;

- построить модели «предпочтительно белого» фарфора методами распознавания образов и многомерного шкалирования;

- провести градацию цветовых различий и цветоразличения между образцами фарфора методами неметрического и метрического многомерного шкалирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- проведено сравнение и анализ двух систем оценки белизны фарфора в колориметрическом пространстве МКО Ь*а*Ь* методами многомерного шкалирования;

- разработана технология построения экспертных систем на основе математических методов распознавания образов, впервые использованная для построения экспертной системы колориметрической идентификации фарфора по виду материала;

- выдвинута гипотеза, полученная на основании экспериментальных данных и подтвержденная математической моделью, объясняющая цветовые различия между твердым и костяным фарфором;

- разработана и обоснована градация образцов фарфора по цветовому предпочтению математическими методами распознавания образов и многомерного шкалирования, что позволило выделить область «предпочтительно белого» фарфора;

- определены критерии и уровни цветоразличия между образцами белого фарфора на основе сопоставления двух независимых моделей. Выделено три уровня цветоразличения между образцами фарфора в единицах цветового различия ДЕ (Ь*а*Ь*).

Основные положения, выносимые на защиту:

- колориметрические характеристики фарфоровых изделий, различающихся по виду материала, предприятиям-производителям и стране происхождения;

экспертная система колориметрической идентификации белых фарфоровых изделий по виду материала;

- алгоритм и технология построения градации цветовых различий по цветовому предпочтению и уровням цветоразличения потребителями методами многомерного шкалирования;

- критерии и уровни цветоразличия между образцами белого фарфора.

Практическая значимость работы. Использование полученных в

диссертации колориметрических моделей и алгоритм построения экспертной системы позволяет разрабатывать экспертные системы идентификации продукции, что обеспечит существенное повышение эффективности работы товароведов-экспертов и защиту отечественного рынка от фальсифицированной продукции.

Разработанная градация шкалы белизны \Viso реализована и используется для оценки уровня качества фарфоровых изделий, выпускаемых заводами Российской Федерации, по сравнению с зарубежньми аналогами. Основные теоретические положения, методы и алгоритмы построения экспертных систем включены в состав учебных дисциплин: «Теоретические основы товароведения» и «Товароведение и экспертиза силикатных товаров».

Достоверность и обоснование результатов исследования обеспечивается репрезентативностью выборки объектов исследования - совокупность образцов фарфора, различающихся по виду материала, стране происхождения и предпреятиям-производителям, спектрофотометрическая информация которых анализировалась в динамике 2003-2009 гг. с применением математических методов и моделей, интерпретацией результатов исследования, единством теоретического и практического в исследовании, адекватностью получаемых теоретических результатов на практике.

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на конференциях: «Стратегия качества, безопасность и конкурентоспособность товаров и услуг на потребительском рынке», Орел, май 2003; на XVI, XVII и XIX Международных Плехановских чтениях, Москва, РЭА им. Г.ВЛлеханова (2003, 2004,2006 гг.); Международной научно-технической конференции «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности», Иваново, май 2003; Межрегиональной научно-практической конференции «Теория и практика функционирования региональных предприятий», Орел, ГОУВПО «Орловский государственный институт

экономики и торговли», май 2004; на конференции «М1жнароднсн науково-практично! конференцп», Кшв, 2009; на V научно-практической конференции «Перспективы развития керамической промышленности в России», Москва, 2008; на II семинаре-совещании ученых, преподавателей, ведущих специалистов и молодых исследователей «Керамика и огнеупоры: перспектива решения и нанотехнологии», Белгород, БГТУ, 2009.

Публикации. По теме исследования опубликовано 12 работ, в том числе в 2-х журналах, включенных в перечень, утвержденный ВАК РФ, и 2-х зарубежных журналах. Подана заявка на патент «Способ идентификации фарфора по виду материала» // МПК 8 G 01 N 33/38 от 09.07.09 г.

Структура и объем работы. Диссертация написана на 137 страницах машинописного текста, состоит из введения, пяти глав, выводов, списка использованной литературы (133 наименований), содержит 54 рисунка, 46 таблиц и приложение.

Содержание работы

Во введении обоснован выбор темы, ее актуальность, сформулированы цели и задачи исследования, показана научная новизна и практическая значимость выполненного исследования.

В первой главе «Формирование цветовых характеристик фарфора и методы их определения» дан обзор литературы по вопросам классификации фарфора по виду материала, описаны методы измерения и оценки белизны фарфора, природа цвета фарфора и математические методы обработки данных.

В настоящее время контроль белизны фарфора ведется по ГОСТ 24768-2000 (Wr), в соответствии с которым за меру белизны принимается интегральный спектрофотометрический показатель, на основании величины которого проводят сортировку фарфоровых изделий. Показано, что должны быть разработаны как метод инструментального контроля его белизны для сортировки продукции, так и метод колориметрической оценки, позволяющий идентифицировать керамические материалы по показателям цвета и измерять цветовые различия между выпускаемой продукцией и контрольным образцом.

Во второй главе «Объекты и методы исследования» в качестве объектов были выбраны образцы фарфоровых изделий в виде блюдец и мелких тарелок с ровной гладкой поверхностью диаметром более 20 мм, различающиеся по виду фарфора (твердый и костяной) и стране происхождения (Россия, Япония, Германия, Чехия, Китай, Англия, Украина, Белоруссия, Турция, Польша, Венгрия, Шри-Ланка).

Для исследования микроструктуры образцов твердого и костяного фарфора были отобраны образцы разных предприятий-производителей. Измерения проводили с помощью сканирующего электронного микроскопа Versamet (Japan).

Измерения колористических характеристик образцов проводили спектрофотометрическим и колориметрическим методами. Цвет образцов был измерен на спектроколориметре «Пульсар» с геометрией оптических измерений d/8 при источнике света «С» и положении наблюдателя МКО 1931 г., равным 2°, без учета и с учетом зеркальной составляющей.

Использованы следующие координаты цвета: L* (светлота (Lightness)) -субъективный признак, характеризующий ощущения объективной величины

яркости цвета; а* - характеризует величину красной/зеленой составляющей; Ь* -характеризует величину желтой/синей составляющей; G (ASTM D 1925) -желтизна, определяет степень желтизны материалов; WIS0 - белизна фарфора принятая МКО в 1982 г. и включенная в стандарт ISO 105-J02.

Для колориметрической оценки фарфора использованы стандартные методы, рекомендованные МКО.

Математические методы, применяемые для построения экспертной системы. Для принятия решения при анализе информации привлечены математические методы теории распознавания образов и многомерного шкалирования. В ходе экспериментальных исследований показатели свойств фарфора измерены по разным шкалам: качественным, применяемые при неметрических методах и количественным, применяемые при метрических методах.

Построение экспертной системы сведено к трем этапам:

а) самообучающиеся системы, когда количество априорной информации достаточно только для определения словаря показателей, но нет информации о числе групп, подгрупп и о принадлежности объектов к одной из групп (алфавит групп). На этом этапе использованы следующие математические методы: иерархический агломеративный кластерный анализ на основе следующих правил объединения: одиночной связи, полных связей, не взвешенного и взвешенного попарного среднего, и меры расстояния: евклидово и манхеттоновское («расстояние городских кварталов»); метод главных компонент с варимакс-вращением: метод получения ортогонального решения, который сводится к упрощению факторной структуры; неметрическое многомерное шкалирование использовано для анализа качественных шкал (ранги, баллы и др.) и дает решение на уровне порядка в многомерном пространстве. В качестве меры соответствия порядку использовано отклонение, которое называют стресс и коэффициентом отчуждения.

б) обучающиеся системы, которые предусматривают обучающуюся выборку («учитель»), содержащие априорно выделенные объекты различных групп, и процедуры обучения. В процессе процедуры обучения вырабатывается описание групп (алфавит групп) системой математических функций по словарю показателей. Обучающая выборка корректируется до тех пор, пока оценка качества распознавания не повысится до требуемого уровня. На этом этапе расчетов использован дискриминантный анализ.

в) система без обучения, которая включает полную априорную информацию о перечне показателей объектов (словарь признаков) и числе групп объектов (алфавит групп), чтобы идентифицировать все множество новых объектов на группы.

Заключительным этапом построения экспертной системы является использование системы классификационных функций и логической модели принятия решения.

Структурная схема методики проведения эксперимента и проведения экспертной системы представлена на рисунке 1.

Сбор образцов фарфора 1

образцы твердого фарфора

Подготовка образцов фарфора для измерения

образцы костяного фарфора

Измерение белизны и цветовых характеристик образцов фарфора

Идентификация вида фарфоровых изделий

I ~

Определение факторов различения образцов фарфоровых изделий по видам

Разделение образцов фарфора по видам

математико-статистическими

методами

* ~

Группировка твердого фарфора по значению ДЕ математико-статистическими методами

Разделение образцов фарфора на определенные

группы по цветовым характеристикам методом иерархического кластерного анализа

Проверка разделения образцов фарфора на определенные группы по

цветовым характеристикам методом дискриминантного анализа

Разделение образцов фарфора на определенные группы по цветовым характеристикам методом многомерного шкалирования

Разделение образцов

на определенные группы по цветовым характеристикам

методом иерархического кластерного анализа

Сравнительный анализ полученных данных разделения образцов фарфора на группы

Определение границ цветоразличения малых цветовых различии фарфоровых изделий

Расчет значений

малых цветовых различий в единицах ДЕ

образцов фарфоровых изделий

Определение цветовых различий образцов фарфоровых изделий методом попарного сопоставления

Определение уровней цветоразличения образцов фарфоровых изделий в единицах ДЕ

Выявление критериев «предпочтительно

белого фарфора»

1 г <

Разделение образцов фарфора на определенные группы по

цветовым характеристикам методом многомерного шкалирования

Разаеление

фарфора ва определенные группы по цветовым характеристикам методом иерархического кластерного анализа

Группировка образцов фарфоровых изделий по предпочтению

посредством экспертных оценок

Разделение образцов

фарфора на определенные группы по цветовым характеристикам

методом иерархического кластерного анализа

>

Сравнительный анализ полученных данных

Анализ полученной математической модели идентификации цвета образцов фарфора

Рисунок 1 — Объекты исследования, структурная схема методики проведения эксперимента

В третьей главе «Измерение белизны и колористических характеристик фарфора» рассмотрены колористические характеристики и белизна образцов фарфора, проведено колориметрическое сравнение и анализ систем оценки белизны фарфора, проведена идентификация областей соответствующего вида фарфора в колориметрическом пространстве МКО Ь'а'Ь' и построены колориметрические модели образцов твердого и костяного фарфора методом главных компонент. Проведено сравнение колориметрических характеристик фарфоровых изделий отечественных и зарубежных производителей.

В п. 3.1 приведены исследования по определению координат цвета образцов фарфоровых изделий в системе МКО Ь*а*Ь*; а также значения их белизны WIso и желтизны в на основе измерения спектра отражения с учетом и без учета зеркальной составляющей (рис. 2).

-6г 1 - Yokko Hissan gold decoration fine porcelain Japan

-О- 2-DDR

-О- 3 - MZ (Czsch republic)

-*- 4 - Porceian of England (Royal Crown)

5-Alfeld Porcelan

-*- 6 - Богдановт

2,00 3.00 4,00

Желтизна (Ь")

Рисунок 2 - Изменение значений координат светлоты Ь* и желтизны Ь* от режима измерения образцов фарфора:

1 - измерение без зеркальной составляющей;

2 - измерение с учетом зеркальной составляющей

Поскольку белизна Wiso есть функция значений координат светлоты и цветности, ее значение или повышается (образцы 1,6) или снижается (образец 4), либо остается практически на том же уровне. Учитывая, что зеркальная составляющая при отражении света от фарфора зависит главным образом от состояния поверхности глазури, которое определяется множеством факторов, целесообразно оценку цвета фарфора в дальнейшем проводить без учета зеркальной составляющей.

В п. 3.2 проведено сравнение двух систем оценки белизны Wr и Wiso в колориметрическом пространстве МКО L*a*b*. Показано, что доминирующим показателем в повышении белизны Wr является светлота (рис. За), а для Wiso ~ желтизна Ь* (рис. 36).

Далее было проведено моделирование цветовых различий между центроидами образцов фарфора, имеющие равные значения белизны Wr, методом неметрического многомерного шкалирования. Цветовые различия

^9)

У№(68)

♦ 7)

«ММ

♦ ^•(00)

ЖМпомаДО

а

№110(72) ♦ \М*о(70)

УИ»(65)

уиюрз)

№ю(Т2) ПифО)

♦ \ЛЛм(05)

♦ \Мво(б1) \М«К4в) #™»о(<8)

# ,N5*0(61)

^^ ♦«•0(57) Зд|в(44)

М*0(54)

\м»{50)

♦ Л1»(53)

2,0 5.0

Желтил« (Ь*)

Рисунок 3 - Расположение центроидов образцов фарфора, имеющих равные значения белизны Шг, в координатах Ь*- Ь* колориметрического пространства МКО Ь*а*Ь*

между центроидами образцов фарфора, можно описать в виде двухмерной конфигурации (рис. 4). Цри интерпретации осей пространства посредством колориметрических характеристик установлено, что по оси х («Измерение 1») образцы центроидов белизны Wг располагаются преимущественно по значениям светлоты Ь* (\Уг(58) имеет светлоту 83,5; \Уг(74) - Ь*~90); а по оси у («Измерение 2») - по показателям желтизны Ь*. Центроиды образцов фарфора в плоскости двух измерений можно разделить на три области. Для проверки правильности этого разделения был проведен иерархический агломеративный кластерный анализ значений беяизны центроидов объектов групп фарфора (рис. 5), имеющих равные значения белизны, в пределах от 58% до 74%, которые по ГОСТ 28390-89 соответствуют I и II сорту. Если сопоставить

-П

аш

Рисунок 4 - Расположение центроидов образцов фарфора'йгг(58)...\Уг(74) в координатах пространства цветового различия АЕ (Ь*а*Ь*)

Рисунок 5 - Дендрограмма иерархического агломерагавяого объединения координат цвета Ь*а*Ь* цешроидов образцов фарфора имеющих равные значения белизны '№г(58)... Wг(74)

белизну "й^г трех групп с ее градацией по ГОСТ 28390-89, то видно, что образцы 1 и 2 групп имеют белизну '^г, соответствующую I сорту, а образцы 3 группы - II сорту.

Согласно проведенному сравнению колористических характеристик образцов фарфора в единицах цветового различия ДЕ (Ь*а*Ь*) установлено, что между образцами 1 и 2 1руппы (I сорт, соответственно) цветовое различие находится в пределах значений от «малоразличимы» до «различимы». Между 1 и 2 группами в сопоставлении с 3 группой - в пределах значений от «различимы» до «значимо различимы». Таким образом, измерения белизна образцов по ГОСТ 24768-2000 можно использовать для сортировки изделий, но нельзя использовать для оценки цветового различия.

В п. 3.3 показано, что координаты цвета фарфора располагаются в компактной области колориметрического пространства МКО Ь*а*Ь* в виде эллипсоида, вытянутого вдоль координаты Ь* преимущественно в желто(Ь*) -зеленой (-а*) зоне цветности: V - от 76 до 96, Ь* - от 0 до 7 (рис. 6). Аналогично в компактной области располагаются образцы фарфора и по значениям

Желтизна (Ь") Желтизна (г),%

Рисунок б - Расположение значений координат Рисунок 7 - Расположение значений

цвета образцов фарфора (светлоты Ь* и координат белизны \Viso и желтизны в

желтизны Ь*) в плоскости колориметрического образцов фарфора в плоскости колориметри-

пространства МКО Ь*а*Ь* ческого пространства МКО Ь*а*Ь*

• - образцы твердого фарфора; • - образцы твердого'фарфора;

■ - образцы костяного фарфора ■ - образцы костяного фарфора

Установлено, что белизна WIso твердого и костяного фарфора (от 41 до 76 и от 60 до 69, соответственно), как и желтизна О (от 0,1% до 11,3% и от 5,8% до 7,0%, соответственно) в отдельности не могут быть показателями цветоразличения фарфора по виду материала. Но в плоскости координат Ь -Ь (светлота-желтизна) образцы твердого и костяного фарфора визуально легко различаются на два вида (рис. 6,7).

В п. 3.4 приведены результаты обработки двух матриц Х=||Ху||, где М.т (т - координаты цвета ¿*, а*, Ь*) .) - 1,п (п - образцы твердого или костяного фарфора) методом главных компонент (ГК). В качестве меры значимости ГК использована доля их вариабельности. Доля дисперсии, объяснимой двумя ГК, составляет для твердого фарфора 78%, а для костяного — 97%. Следовательно, двумерное пространство хорошо описывает цветовое различие твердого и костяного фарфора.

С помощью ГК удалось выявить ряд новых качественных закономерностей и объяснить формирование цвета твердого и костяного фарфора, показатели которых отличаются вариабельностью колористических характеристик. Так, для твердого фарфора по первой ГК характерно основное цветовое различие по светлоте 1Д которая находится в обратной зависимости от желтизны Ь*, а по второй ГК - краснота а* обратна светлоте 1А Этот механизм изменения координат цвета твердого фарфора подробно описан (Ю.Т. Платов, 1995 г.). Для костяного фарфора иная факторная структура цветового различия между образцами по первой ГК. Установлено, что наибольшее цветовое различие по цветности: желтизна Ь* обратна по знаку красноте а*, которые по второй ГК, в свою очередь, ортогональны светлоте Ь*.

После проведенных теоретических и экспериментальных исследований выдвинуто предположение, согласно которому повышение светлоты Ь* костяного фарфора по сравнению с твердым фарфором обусловлено двумя механизмами:

- во-первых, посредством увеличения светорассеивающей способности стеклокристаллической матрицы фарфора как за счет ликвации стеклофазы, так и за счет кристаллических новообразований;

- во-вторых, аналогично эффекту повышения светлоты фаянсовых изделий (Ь* ~ 90-94 для фаянсовых изделий против Ь* ~ 84-90 для твердого фарфора) за счет микропористой структуры.

В разделе п. 3.5 проведено сравнение колориметрических характеристик образцов фарфоровых изделий отечественных производителей (ПК «Дулевский фарфор», ОАО «Императорским фарфоровым заводом» (ИФЗ) и др.) и зарубежных (Чехия, Япония, Англия и др.). Показано, что костяной фарфор выпускаемый ИФЗ не уступает зарубежным аналогам, а твердый фарфор отечественного производителя не соответствует лучшим зарубежным аналогам как по светлоте Ь*, так и по желтизне Ь*.

В четвертой главе «Колориметрическая идентификация фарфора по виду материала» разработан алгоритм и рассмотрена технология построения экспертной системы для цветоразличения образцов белого фарфора по виду материала и проведена ее проверка.

Под колориметрической идентификацией образцов фарфора по виду материала понимается разбиение множества образцов на группы (процедура классификации) и процедура принятия решения о принадлежности новых образцов к одной из групп. Критерий принадлежности цвета образца к виду фарфора по материалу определяют решающим правилом, в качестве

которого служит классификационная функция. Решающее правило строится с использованием трех систем (глава 2).

При идентификации керамических изделий цвет используется двояко: во-первых, цвет является субъективным критерием при органолептической оценке для определения вида керамических материалов, а во-вторых, используется инструментальный метод оценки белизны фарфора.

В главе 3 было показано, что белизна Wiso и желтизна G не могут по отдельности служить критерием цветоразличения фарфора по виду материала на твердый и костяной, а показатели цвета в колориметрической системе МКО Lab являются более точным инструментом оценки цвета, чем словесное описание цветовых представлений при органолептической оценке фарфоровых изделий.

Для решения проблемы колориметрической идентификации фарфора по виду материала необходимо решить две задачи:

- сформировать базу данных, состоящую из описания объектов и их показателей, характеризующую цветовую область твердого и костяного фарфора;

- построить экспертную систему в виде системы статистических функций, на основании которых будет «синтезироваться, отклик» на неизвестные координаты цвета неизвестного образца и приниматься решение об отнесении его к одному из видов фарфора по материалу.

В табл. 1 приведен диапазон значений координат цвета L', a*, b\ желтизны G и белизны Wiso твердого и костяного фарфора, которые были получены на основании обработанных. данных, приведенных в главе 3 - расположение образцов фарфора в плоскости координат светлота L*- желтизна Ь*.

Таблица 1 - Диапазон значений колористических характеристик образцов твердого и костяного фарфора____

Вид фарфора Координаты цвета G, % WIS0

L* а* Ь*

Твердый 77,0... 90,9 -2,9 ...1,7 0,2... 6,8 0,1 ... 13,7 26,9... 76,4

Костяной 91,9... 94,7 -1,6 ...-0,3 4,1 6,0 7,0... 10,5 49,6... 69,3

После формирования базы данных проводится классификация образцов фарфора по колористическим характеристикам основанная на трех процедурах: измерении, выборе алгоритма кластерного анализа и оценке качества классификации.

Под измерением понимают шкалирование и способ определения близости объектов, а под процедурой измерения свойства подразумевается приписывание числовых значений отдельным уровням показателя этого свойства в определенных единицах. Для характеристики цветоразличения образцов фарфора по виду материала используется два типа шкал: качественная - шкала наименований (твердый фарфор, костяной фарфор); количественная -относительная шкала (координаты цвета в системе МКО L aV).

Процедура кластерного анализа заключается в нахождении групп схожих объектов в выборке данных по множеству признаков.

Наиболее приемлемым методом обработки данных в кластерном анализе является измерение близости объектов через евклидово расстояние (рис. 8). Из рисунка видно, что образцы фарфора по виду материала объединяются в разные кластеры: образцы костяного фарфора - в один кластер, а твердого -в два. Первый кластер объединяет образцы костяного фарфора, второй -твердого, а третий - образцы твердого фарфора с белизной Wiso < 40, что по градации ГОСТ Р ИСО 105-J02-99 не относится к белому цвету.

*7 21 93 ИЗ 17 53 2 б* 62 *3 ЕШ ***33£ЭЕЙ5В«1Эб5в:е 7 52 16 23 37 Б 1* Т*ШВ*32 9« =0 Ш 57 76 ВЭ 36 71 1

Образцы фарфора

Рисунок 8 - Дендрограмма иерархического агломеративного объединения образцов фарфора по координатам цвета МКО Ь*а*Ь*. Ось абсцисс - номера образцов фарфора;

ось ординат - расстояние объединения; 1,2,3 - номер кластера образцов фарфора

Важным этапом колориметрической идентификации фарфора по виду материала является проверка качества классификации фарфора по виду материала с использованием колористических характеристик, которая проводилась на той же матрице образцов методом дискриминантного анализа.

На этом этапе в матрицу данных добавляли дополнительный показатель, обозначающий номер группы (качественная шкала), т.е. показатель, принимающий значение 1, 2, 3 соответствующий виду фарфора по материалу или белизне WIso■

Статистическую значимость и дискриминирующую способность основных функций определяли посредством измерения остаточной дискриминации с помощью статистики Уилкса и Р-статистики.

Было установлено, что максимальное число дискриминантных функций (ДФ) равно 2. По собственным значениям первой и второй функций установлено, что основное цветовое различие происходит по первой функции и менее значимо - по второй.

Согласно полученным значениям стандартизованных коэффициентов первой и второй ДФ, наибольшее цветоразличение по 1ДФ осуществляет светлота Ь* (£ (Ь*)=0,98) совместно с желтизной Ь* (ДЪ*)=0,48), а по 2ДФ -желтизна Ь* (Г(Ь*)=0,90), светлота Ь* -0,32). Из рис. 9 видно, что если

образцы костяного фарфора (первая группа) незначительно разбросаны относительно 1ДФ и 2ДФ, то образцы твердого фарфора (вторая группа) -значительно, что объясняется большим диапазоном изменений значений светлоты Ь* (от 80,0 до 89,5) и желтизны Ь* (от 0,5 до 6,0) твердого фарфора.

I '

• •• • <i' s ■ ■ ■

......i........ ■ ■ ■ *

Ш ...........1 . Ш.

..........:........... .......v., ....

о 1ДФ

1 G 1:1

• G_2:2

♦ G_3:3

Рисунок 9 - Расположение точек, соответствующих образцам фарфора 1,2 и 3 групп, в координатах осей 1 и 2 дискриминирующих функций, где ■ - 1 группа; • - 2 группа; ♦ - 3 группа 1 ДФ - первая дискриминирующая функция; 2ДФ - вторая дискриминирующая функция

Таким образом, использование дискриминантного анализа позволяет сформировать содержательную гипотезу о цветовом различии образцов твердого и костяного фарфора.

В приведенном случае классификация помогает установить, что указанный тот или иной образец принадлежит к одной из групп фарфора, различающиеся по виду материала. Такое решение следует принимать на основе информации, содержащейся в классификационных функциях.

Классификационная функция имеет вид:

hk= Ько+bid L'j + Ьк a j + Ькз b j, где hk— классификационная функция фарфора к - группы (к = 1,2,3);

Ько - константа классификационной функции к - группы, определяемая по координатам цвета образцов фарфора;

Ькъ Ьк2> Ькз - коэффициенты координат цвета Ь*,а*,Ь' классификационной функции к - группы, определяемые по координатам цвета образцов фарфора;

Ь j ,а j,b j - координаты цвета идентифицируемых образцов фарфора (]=1,___

N - число идентифицируемых образцов фарфора.

Эти функции можно использовать для предсказания принадлежности нового образца к одной из групп, применив их к новым первичным данным, можно получить три значения Ь^. В этом случае образец относится к группе с максимальным значением Ьк.

Таким образом, идентификация фарфоровых изделий по виду материала сведена к нахождению классификационных функций, полученных на матрице данных и связывающих координаты цвета с видом фарфора по материалу. На данном этапе, можно считать законченным этап построения экспертной системы идентификации фарфоровых изделий по виду материала колориметрическим методом.

Экспертная система позволяет объективно, достоверно и точно различать виды фарфоровой продукции, что неоднократно было проверено нами на экспериментальных образцах.

В пятой главе «Построение моделей цветового предпочтения и уровня цветоразличения фарфора» рассмотрены вопросы многомерной колориметрической градации образцов фарфора и построены модели: цветового различия между образцами фарфора, цветового предпочтения и идентификации области «предпочтительно белого» фарфора, цветоразличения и идентификации уровней цветоразличения фарфора.

Одной из основных проблем, решаемой в практике сортировки и оценки фарфоровых изделий по их колористическим характеристикам - это применение метода разделения множества изделий на качественно однородные группы с учетом цветовых различий потребителей. В качестве объектов использованы образцы фарфоровых изделий, а в качестве субъектов -профессиональные эксперты. Было выдвинуто предположение, что в основе градации объектов по цвету лежит различие между объектами, которое объясняется расхождением по небольшому числу колористических характеристик. Субъект, вынося свои суждения о цветоразличии, неявно учитывает эти признаки.

В колориметрическом пространстве, например в системе координат МКО Ь*а*Ь*, можно найти область, соответствующую значениям координат цвета множества образцов белого фарфора, и разделить ее на подобласти, соответствующие подмножествам образцов, со значениями координат цвета мало различимы или неразличимы между собой для субъектов.

Для решения этих проблем была предпринята попытка разработки метода многомерной колориметрической градации образцов фарфора, интервалы которой сопоставимы с цветоразличением потребителей.

При построении многомерной градации выполняется несколько обязательных процедур: подбор обучающей выборки и способ шкалирования различий; выбор метода многомерной градации, ранжирование показателей и построение многомерного пространства; установление числа групп и

интервалы значений для групп объектов в многомерном пространстве; определение системы классификационных функций.

В качестве объектов исследования (обучающей выборки) отобраны методом кластерного анализа 21 образец фарфора из множества образцов фарфора, различающиеся по значениям координат цвета в системе Ь*а*Ь*, белизне \Vjso и желтизне в.

По результатам измерения цвета образцов фарфора построены две матрицы данных: первая матрица МхЫ, где М=3 (координаты цвета); N=21 (множество образцов фарфора); вторая матрица NxN представлена в форме таблицы, которая содержит в каждой клетке таблицы значения цветовых различий ДЕ(Ь*а*Ь*) между парой N образцов фарфора в общем множестве N(N-0/2=210 пар.

Дополнительно проведено два экспериментальных исследования в области психометрии цвета с разным адресом: цветопредпочтение и оценка уровня цветоразличия белых образцов фарфора, которые актуализируют разные механизмы цветового восприятия. Основным результатом этого явилось построение двух матриц данных: Р*№К, где Р - ранг образца по предпочтению (Р=21 - ранг наиболее предпочтительного образца; Р=1 -наименее предпочтительного); N - множество образцов; К - множество экспертов (К=26). Эта матрица была представлена в виде таблицы №К, где в каждой клетке стоит число, соответствующее рангу объекта для каждого субъекта. По результатам второго эксперимента (по оценке уровня цветоразличия между той или иной пары образцов фарфора) той же группой экспертов, методом попарного сопоставления, построена многомерная матрица данных .^хК, где I - оценка уровня цветоразличия (1=1 - «не различимы»; 1=2 - «мало различимы»; 1=3 - «различимы»; .Г=4 - «сильно различимы»); К -количество экспертов; М - множество образцов. После усреднения оценок по К экспертам, информацию можно записать в виде таблицы МхИ, в которой каждая клетка таблицы заполняется числом, соответствующим средней оценке уровня цветоразличия между парами образцов фарфора.

Для решения задачи многомерной колориметрической градации образцов фарфора исходная матрица МхИ была обработана методами иерархического агломеративного кластерного анализа (дистационная модель) и главных компонент с варимакс вращением (векторная модель). В результате была построена дендрограмма объединения 21 образца (рис. 10) из которой видно, что все множество образцов разделяется на 4 группы.

Проверку правильности цветоразличия образцов фарфора на четыре группы проводили посредством дискриминантного анализа. Выявлено, что при цветоразличии образцов фарфора на группы координаты светлоты Ь* и желтизны Ь* статистически значимы, а краснота а* не значима.

Проведя необходимые статистические расчеты, было выявлено, что 1ДФ и 2ДФ являются статистически значимыми в целом как система для цветоразличения образцов фарфора по четырем группам, и дополнительно мера значимости ДФ осуществлена через их собственные значения и коэффициенты канонической корреляции, которые являются мерой связи с

группами. При изучении расположения индексов, соответствующих номерам групп образцов фарфора, видно, что образцы от 1 до 4 групп располагаются последовательно вдоль 1ДФ с небольшим разбросом вдоль 2ДФ (рис. И). При этом интервалы значений групп по 1 ДФ не пересекаются между собой.

п гп 2 ГП Л

18 21 10 20 13 13 12 6 7 4 Э 10 5 17 2 Н 6 15 11 9 1

Образцы

Рисунок 10 - Дендрограмма иерархического агломеративного объединения 21 образца фарфора по координатам цвета МКО Ь*а*Ь*. Ось абсцисс - номера образцов фарфора; ось ординат - расстояние объединения; 1,2,3,4 - номера групп

-12 -10 -8-6-4-2 0

1ДФ

Рисунок 11 - Расположение точек соответствующих образцам фарфора, в координатах двух осей дискриминирующих функций. Индексы групп: • - 1 группа; ■ - 2 группа; ♦ - 3 группа; А- 4 группа 1ДФ - первая дискриминирующая функция; 2ДФ - вторая дискриминирующая функция

По результатам дискриминационного анализа можно сделать вывод, что:

- во-первых, по мере уменьшения желтизны Ь* (от 1 до 4 группы) увеличивается светлота Ь* и соответственно повышается белизна (табл. 2);

- во-вторых, учитывая куммулятивную долю собственного значения 1ДФ (96,6%) можно с утверждать, что для различения образцов фарфора по координатам цвета достаточно одномерной шкапы при незначительной потере информации (3,4%), которая представляет линейную комбинацию значений координат цвета образцов фарфора. Такой обобщенной мерой оценки цвета фарфора могут служить также показатели белизны '^о-

Таблица 2 - Колористические характеристики центроидов групп образцов фарфора

Номер Колористические характеристики 0,%

группы Ь* а* Ь*

84,88 -0,77 3,81 7,65 46,47

02:2 84,46 -1,48 2,02 3,32 54,67

о_з-.з 85,90 -1,67 1,11 1,22 62,25

й_4:4 89,06 -1,66 0,45 0,30 72,16

Следующей задачей являлось построение многомерной модели цветового различия между образцами фарфора.

По результатам анализа методом многомерного шкалирования матриц цветового различия ДЕ (Ь*а*Ь*) и цветоразличения при попарном сопоставлении получены две графические зависимости объектов, располагающиеся в двумерном пространстве (рис. 12, 13). Видно, во-первых, что: объекты располагаются в форме конфигурации II с отклонением от линии конфигурации и образованием групп объектов, имеющих незначительные цветовые различия между объектами внутри групп; во-вторых, значения белизны \Viso и координаты цвета Ь*а*Ь* изменяются в зависимости расположения по форме конфигурации и: от объектов правого края с белизной начиная от 44-48, до центра, со значениями 53-60, и далее до верхнего левого края конфигурации и с белизной ^ко. равной 72-76.

Так как значения белизны \Vrso зависят, в первую очередь, от желтизны Ь* образцов фарфора, поэтому по линии конфигурации и изменяются и значения желтизны: от 4,6 до 0,22.

Для решения следующей задачи, построения многомерной модели цветового предпочтения и идентификации области «предпочтительно белого» фарфора, были рассчитаны средние значения рангов образцов фарфора по цветовому предпочтению (табл.3). Однако они, не позволяют выделить интервалы и сформировать группы по цветовому предпочтению, хотя можно выделить наиболее предпочтительный образец, которым является образец 18 (\Viso = 76) и наименее предпочтительный - образец 15 (\УК0 = 44).

Рисунок 12 - Расположение точек, соответствующих образцам фарфора, в двумерном пространстве цветового различия ДЕ(Ь*а*Ь*); 1...21-номераобразцов

-1.2 -1.0 -0.3 -с,в -0,4 -02 0.0 0.2 0.4 О,в 0,8 1.0 и 1,4 1.Р Измвр«ни* 1

Рисунок 13 - Расположение точек, соответствующих образцам фарфора, в двумерном пространстве цветоразличения попарного сопоставления; 1.. .21 - номера образцов

Таблица 3 - Ранжирование образцов фарфора по шкале цветового предпочтения

Номер образца

15 б 1 14 11 2 17 10 5 12 7 9 4 3 8 21 16 20 19 13 18

Ранг по предпочтению

2,9 зд 4,0 4,8 4,9 6,2 7, 9,0 9,2 9,7 10,6 10, 12,1 13,9 14,2 14,6 17,6 18,2 18,3 19,8 20,3

Белизна \Viso

44 46 48 45 49 57 60 53 54 61 61 48 63 65 62 65 70 72 72 70 76

Результаты обработки матрицы данных ЫхК методом многомерного шкалирования приведены на рис. 14.

0,6 0,4 0.2

см

I 0,0 8

I -0,2

п 3

■0,4 -0,3 -0,8

10

♦ '

{ * } 1 и

18 га 8 ♦ 15

♦ У * А2 5 1 ♦

21 * 14 ' 6

13 16 ♦ ♦ ♦ ♦

* ♦

17

♦

-2,0

-1,8

-1,0

-0,5 0,0 Измерение 1

0,5

1,0

1,5

Рисунок 14-Расположение точек, соответствующих образцам фарфора в двумерной плоскости цветового предпочтения; 1...21 - номера образцов

Можно предположить, что цветовые предпочтения монотонно зависят от расстояния между точками объектов в этом пространстве. Поэтому, все объекты (рис. 14) в координатах двумерного пространства цветового предпочтения объектов можно визуально разделить на три группы: первая группа объединяет объекты с низким значением белизны (от 44 до 57 -образцы справа), вторая - со средними (от 48 до 65 - образцы в центре), третья - с высокими (от 69 до 76 - группа образцов: 13,16,20,19,18).

Интервалы 1 и 2 группы по цветовому предпочтению пересекаются по значениям белизны Wi$o, что можно объяснить малым цветоразличением между ними. Группа 3 имеет высокие значения белизны, значимо выделена в двумерном пространстве цветового предпочтения и в эту группу включена «идеальная точка» белого фарфора. Поэтому, эту область пространства можно определить как область «предпочтительно белую». Зная колористические характеристики образцов фарфора этой области, можно выделить «предпочтительно белую» область в колориметрическом пространстве МКО L*a*b*: L* > 88, b* < 0,5.

Таким образом, создана дистанционная модель цветового предпочтения фарфора субъектами. Согласно этой модели объекты могут быть охарактеризованы набором параметров, значениями которых являются точки пространства цветового предпочтения. В модели предполагается, что эксперт (субъект) формирует свою оценку предпочтения путем сравнения координат объекта с координатами своей идеальной точки. Объекты, расположенные в пространстве дальше всего от идеальной точки, менее предпочтительны по сравнению с ней.

Завершающей задачей являлось построение многомерной модели цветоразли-чения и определение уровней цветоразличения фарфора. При построении модели цветоразличения использованы методы многомерного шкалирования. При использовании этих методов нет необходимости строить априорные предположения о параметрах субъективного пространства цветоразличения образцов фарфора, так как эти параметры можно выявить из математической модели.

В первой серии эксперимента образцы фарфора (далее объекты) представлялись экспертам (субъекты) попарно и результаты сводились в матрицу попарных сравнений, которую анализировали методом неметрического многомерного шкалирования. Согласно критерию Кэттела была выбрана двухмерная конфигурация.

Конфигурация точек в пространстве показывает цветоразличение субъектов между объектами (рис. 13). Шкалирование субъективных цветовых различий между объектами может быть интерпретировано на основе значений колористических характеристик групп объектов.

Если сопоставить значения желтизны Ь* и светлоты L* объектов с их расположением относительно их значений по первой и второй осям пространства цветоразличения, то первую ось можно интерпретировать как оппонентную хроматическую систему, определяемую через желтизну Ь* объектов по оси «синий (-Ь*) - желтый (+Ь*) колориметрической оси МКО L*a*b*, а вторую ось - как соотношение вкладов светлоты L* и желтизны Ь* в цветоразличение объектов.

Для определения уровня цветоразличения объектов субъектами использованы матрицы попарных сопоставлений объектов по шкале цветоразличения и цветовых различий ДЕ (Ь*а*Ь*) МКО между объектами.

После статистической обработки цветовых различий 210 пар объектов получены следующие интервалы и границы шкалы цветоразличения объектов (табл.4).

Анализируя полученные результаты можно сказать, что субъекты в качестве критериев оценки цветоразличения между объектами за основополагающий фактор использовали желтизну Ь* объектов как фактор «первовидения», а светлоту Ь* - как фактор «второвидения». Это означает, что при цветоразличении объектов отклонения по желтизне более значимы, чем по светлоте. Но это справедливо только для области цвета в колориметрическом пространстве МКО Ь*а*Ь*, которую занимают образцы твердого фарфора.

Таблица 4 - Шкала интервалов цветоразличения для белого фарфора

Номер интервала Наименование интервала цветоразличения Значения интервала ДЕ (1*а*Ъ*)

1 От «неразличимы» до «мало различимы» 0-1,4

2 «Мало различимы» 1,5-2,0

3 От «мало различимы» до «различимы» 2,1-2,5

4 «Различимы» 2,6-3,0

5 От «различимы» до «значимо различимы» 3,1-4,0

6 «Значимо различимы» 4,0 и более

Интервалы шкалы цветоразличения в единицах цветового различия ДЕ (Ь*а*Ь*) показывают, что субъекты начинают различать объекты со значения 2,0 и уже точно определить различия могут от значения 3,0 и более.

Выводы

1. Проведено сравнение и анализ методов оценки белизны фарфора (спектрофотометрического (\Уг) и колориметрического (\Viso)) в пространстве МКО Ь*а*Ь* методами многомерного шкалирования. Установлено, что при изменении белизны \Уг доминирующим показателем является светлота 1Д а при изменении белизны \Vjso - желтизна Ь*.

2. Разработан комплекс математических моделей, включающей в себя: модель цветовых различий между центроидами образцов фарфора, имеющие равные значения белизны по \Viso и колориметрические модели твердого и костяного фарфора; систему колориметрических моделей цветового различия твердого и костяного фарфора; модель многомерной колориметрической градации образцов фарфора; модель многомерной 1радации фарфора по цветовому предпочтению потребителей; модель многомерной градации фарфора по уровню цветоразличения потребителей.

3. Предложена экспертная система колориметрической идентификации фарфора по виду материала на базе математических методов теории распознавания образов. Экспертная система включает несколько вариантов

идентификации: по виду фарфора, костяной или твердый; градацию по шкале «белый - не белый» в соответствии с требованиями МКО и ИСО; по априорной информации посредством присвоения кода и по результатам измерения координат цвета по системе классификационных функций принимается решение о принадлежности образцов к одной из групп.

4. Предложена модель цветового предпочтения фарфора потребителями. По цветовому предпочтению образцы фарфора разделены на три группы по шкале белизны W1So и по областям в колориметрическом пространстве МКО L* а* Ь*. Выделена область «предпочтительно белый» фарфор в колориметрическом пространстве МКО L* a* b*: L* > 88; Ь* < 0,5; с белизной по шкале Wiso> 69.

5. Построена модель цветоразличения фарфора и представлена в форме двумерного пространства. Установлено, что наибольший вклад в цветоразличение имеют показатели цветности образцов фарфора, определенные по оси «синий(-Ь*) - желтый(+Ь*); меньший - светлота L*. По уровню цветоразличения образцов фарфора разделены на три интервала в единицах цветового различия ДЕ(Ь*а*Ь*): «мало различимы» и «не различимы» - до 2,0; «различимы» - 2,6-3,0; «значимо различимы» - 4,0 и более.

6. Выдвинута гипотеза, построенная на экспериментальных данных и подтвержденная математической моделью, объясняющая цветовые различия между твердым и костяным фарфором: костяной фарфор обладает более высокими значениями светлоты L* и желтизны b*.

7. Проведено сравнение колориметрических характеристик образцов фарфора российских и зарубежных производителей и показано, что костяной фарфор выпускаемый «Императорским фарфоровым заводом» (ИФЗ) не уступает зарубежным аналогам, в то время как твердый фарфор отечественного производителя не соответствует лучшим зарубежным аналогам как по светлоте L*, так и по желтизне Ь*, поэтому не имеет конкурентных преимуществ.

8. Разработаны математические основы экспертной системы по многомерной градации цветовых различий и идентификации фарфора по виду материала. На основе данной системы успешно решаются другие задачи, включая оценку вклада параметров обжига в формирование цвета фарфора и оценку конкурентоспособности фарфоровых изделий по колористическим характеристикам.

Список основных публикаций по теме диссертации

1. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т., Платова Р.А. Оценка белизны фарфора // Стекло и керамика. - №8. - 2008. - С.23-27.

2. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т., Платова Р.А. Колориметрическая идентификация фарфора по виду материала И Стекло и керамика. - №4. - 2009. -С.10-13.

3. Sorokin D.A., Platov Yu.T., Platova R.A. Evaluation ofporcelain whiteness // Glass and Ceramics. - Vol. 65. -N.7-8. - 2008. - P. 272-277.

4. Sorokin D.A., Platov Yu.T., Platova R.A. Colorimetric identification of porcelain by material type // Glass and Ceramics. - Vol. 66. - N.3-4. 2009. - P.125-128.

5. Сорокин Д.А., Глазков O.B. Проблемы конкурентоспособности фарфоровых изделий российских производителей // Стратегия качества, безопасность и конкурентоспособность товаров и услуг на потребительском рынке: мат-лы Междунар. науч.-практич. конф. - Орел: Изд-во Орловского коммерческого института, 2003. - С.51-53.

6. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т. Построение модели цветоразличия фарфора // Тез. докл. конф. на XVI Междунар. Плехановские чтения. - М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова, 2003. - С.296-297.

7. Сорокин Д.А., Глазков О.В. Использование компьютерных технологий в решении задач идентификации цветовых различий // Сб. матер.1 Междунар. науч.-техн. конф.: «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности». - Иваново: Изд-во ИГТА, 2003. -С. 215-216.

8. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т. Использование кластерного анализа для идентификации вида фарфора // Тез. докл. конф. на XVII Междунар. Плехановские чтения. - М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова, 2004. - С.348-349.

9. Сорокин Д.А., Глазков О.В. Применение современных технологий для повышения качества фарфоровых изделий // Мат-лы Межрегион. науч.-практич. конф. «Теория и практика функционирования региональных предприятий». - Орел: Изд-во ГОУВПО «Орловский государственный институт экономики и торговли», 2004. - С. 164-165.

10. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т. Цветовая область бытовых фарфоровых изделий, их цветовые различия и допуски // Тез. докл. конф. на XIX Междунар. Плехановские чтения. - М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова, 2006. - С. 398-399.

11. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т., Платова P.A. Построение экспертной системы идентификации продукции // Тез. докл. конф. на «М1жнародшм науково-практичнсп конференцй». - Кшв: Изд-во Кшевський нацюнальний торговельно-економшний ушверситет, 2009. - С.95-96.

12. Сорокин Д.А., Платов Ю.Т., Платова P.A. Оценка цвета и идентификация фарфора по виду материала // Керамика и огнеупоры: перспективы решения и нанотехнологии, Материалы II семинара-совещания ученых и преподавателей. - Белгород: Изд-во Бел БГТУ, 2009. - С.170-172.

Напечатано в типографии ГОУ ВПО «Российской экономической академии имени Г. В. Плеханова». Тираж 110 экз. Заказ № 134

ВВЕДЕНИЕ.

1 ФОРМИРОВАНИЕ ЦВЕТОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ФАРФОРА И МЕТОДЫ ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ.

1.1 Классификация хозяйственно-бытовой керамики.

1.2 Цвет фарфора: природа и факторы его определяющие.

1.2.1 Влияние глазури на цвет фарфора.

1.2.2 Влияние микроструктуры на светлоту фарфора.

1.2.3 Влияние красящих примесей на цветность фарфора.

1.2.4 Поглощение и отражение света.

1.3. Оценка цвета фарфора.

1.3.1 Основные стандарты в колориметрии.

1.3.2 Колориметрические системы МКО.

1.3.3 Методы измерения белизны и желтизны фарфора.

1.3.4 Методы измерения малых цветовых различий.

1.4 Математические методы обработки данных.

2 ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ

ЭКСПЕРИМЕНТА.

2.1 Объекты исследования.

2.2 Методика проведения эксперимента.

2.3 Методы исследования.

2.4 Процесс принятия решения при идентификации и градации характеристик фарфора математическими методами.

2.4.1 Методы многомерной классификации самообучающиеся (компонентный и кластерный).

2.4.2 Метод многомерной классификации с обучением (дискриминантный анализ).

2.4.3 Многомерное шкалирование на уровне порядка.

3 ИЗМЕРЕНИЕ БЕЛИЗНЫ И КОЛОРИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ОБРАЗЦОВ ФАРФОРА.

3.1 Колориметрические характеристики и белизна образцов фарфора в зависимости от режима измерения.

3.2 Колориметрическое сравнение и анализ систем оценки белизны фарфора методами многомерного шкалирования.

3.3 Идентификация области, соответствующей твердому и костяному фарфору в колориметрическом пространстве МКО Lab

3.4 Группировка образцов твердого и костяного фарфора методом главных компонент.

3.5 Сравнение колориметрических характеристик фарфоровых изделий отечественных и зарубежных производителей.

4 КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФАРФОРА

ПО ВИДУ МАТЕРИАЛА.

4.1 Построение экспертной системы идентификации фарфора.

4.2 Проверка экспертной системы идентификации фарфора.

5 МНОГОМЕРНАЯ КОЛОРИМЕТРИЧЕСКАЯ ГРАДАЦИЯ ФАРФОРА.

5.1 Проблемы и их решения при колориметрической градации образцов фарфора.

5.1.1 Подбор обучающей выборки и способ шкалирования цветовых различий.

5.1.2 Выбор метода и установления границы классов в многомерном пространстве.

5.2 Многомерная колориметрическая градация фарфора.

5.3 Многомерная модель цветового различия между образцами фарфора.

5.4 Многомерная модель цветового предпочтения и идентификации области «предпочтительно белого» фарфора.

5.5 Многомерная модель цветоразличения и идентификации уровней цветоразличия фарфора.

ВЫВОДЫ.

В настоящие время все более актуальным становится вопрос улучшения качества фарфоровых изделий. Качество фарфоровых изделий характеризует комплекс показателей, таких как, прочность, долговечность, удобство в эксплуатации, форма и рисунок. Эти показатели должны соответствовать современным требованиям, в соответствии с которыми изделия обязаны отличаться белизной и просвечиваемостью в тонких слоях, глазурь быть гладкой, блестящей и термостойкой, рисунок художественно выполнен, т.е быть четким, стойким к растворам кислот и щелочей, применяемых в быту.

Белизна является важнейшей характеристикой качества фарфоровых изделий и определяет их конкурентоспособность. Она является психологическим свойством цветового стимула. Белый цветовой стимул воспринимается свободным от какого-либо цветового оттенка и серости. Охват белых и близких к белым цветов в пространстве цветового восприятия зависит от условий наблюдения, однако обычно он очень мал по сравнению со всем охватом воспринимаемых цветов.

В качестве рабочего определения белизну можно характеризовать таким свойством рассеивающей поверхности, которое указывает на ее сходство по цвету с некоторым стандартным белым цветом или предпочтительным белым цветом.

Вполне удовлетворительного метода количественной оценки этой характеристики пока не найдено. Известно много методов измерения белизны материалов. Эти методы существенно между собой различаются, что свидетельствует о сложности вопроса.

Оценка белизны фарфора с использованием одномерной шкалы, как комбинации величин оппонентных процессов цветового восприятия (черно-белого, красно-зеленого и сине-желтого) не всегда объясняет расхождения по цвету образцов, имеющих одинаковые значения белизны.

Существует понятие «предпочтительного белого цвета», который часто оказывает существенное влияние на оценку белизны. Это понятие трудно представить количественно. Ощущение предпочтительного белого цвета определяется вкусом и привычкой человека, видом профессии и типом выпускаемых изделий, что приводит к значительным расхождениям от одного контролера к другому.

Для производства высококачественных изделий из фарфора наиболее актуально является соответствие их белизны требованиям потребителей. При рассмотрении этой проблемы следует учитывать, что оценка белизны с потребительской точки зрения происходит посредством восприятия цветовых характеристик фарфоровых изделий. Поэтому, нахождения цветовых характеристик «предпочтительно белого фарфора» недостаточно только измерения белизны. Необходимо знать какими колориметрическими характеристиками должен обладать этот вид фарфора.

Однако множество измеренных колориметрических характеристик не дают представления о распределении фарфоровых изделий по цветовым характеристикам. Поэтому необходим новый подход к решению этих задач, который заключается в разработке математико-статистических методов обработки данных посредством программных комплексов обработки данных.

Актуальность темы диссертации. Белизна фарфора является важнейшей характеристикой качества фарфоровых изделий. Однако вполне удовлетворительного метода ее оценки пока не найдено, хотя существуют две системы оценки белизны, одна из которых основана на спектрофотометрическом, а другая - колориметричеs ском методе.

Цвета, которые воспринимаются белыми, имеют высокую светлоту и низкую насыщенность и поэтому занимают очень малую подобласть цветового пространства. Хотя белый цвет, как и другие цвета, занимают трехмерную область цветового пространства, белый цвет, как правило, в отличие от других цветов, оценивают путем использования одномерной шкалы визуально или инструментально, с помощью формулы, дающих результат в виде одного числа. Белый цвет не всегда попадает на линию, которая может быть проведена во всех трех измерениях пространства, предназначенной для одномерной оценки белизны одним числом. К сожалению, линии, на которые попадает белый цвет разной продукции, также не совпадают. В настоящее время разработано много способов оценки белизны, различающихся по направлению их цветовых предпочтений, по относительному нормированию влияния каждой из трех переменных цвета (светлота, цветность, насыщенность) и по градации шкал. Поэтому, пока не будут учтены все три характеристики цвета, ни одна из формул не может адекватно оценивать белизну фарфора.

В этой связи актуальна проблема обоснования метода оценки белизны фарфора, с помощью которого, во-первых, можно проводить сортировку и оценку с учетом мнения потребителей с учетом международных требований к фарфоровым изделиям, во-вторых, использовать эти оценки для идентификации фарфоровых изделий по видам материала, т.е. различать твердый костяной фарфор.

Сложность проблемы обоснования метода оценки белизны фарфора заключается в том, что при ее решении необходимо анализировать и объединять два блока информации: первый - это многомерные колориметрические характеристики фарфоровых изделий; второй — качественные описания цветоразличения или цветового предпочтения фарфоровых изделий потребителями или экспертами, которые определяют большим числом субъективных характеристик. Все эти методические проблемы можно снять, если при разработке метода оценки белизны и колориметрической идентификации фарфоровых изделий по виду материала использовать математические методы распознавания образцов и многомерного шкалирования.

В связи с этим, на базе математических методов распознавания образцов и многомерного шкалирования актуально разработать технологии построения многомерной градации цветовых различий или других субъективных характеристик, а также математические системы поддержки принятия решений по идентификации продукции.

Цель работы, разработка экспертной системы колориметрической идентификации фарфора и градация цветового различия фарфоровых изделий по предпочтению и уровням цветового различия.

Достижение указанной цели требует решения следующих задач:

- теоретическое обоснование и сравнение двух систем оценки белизны фарфора, одна из которых основана на спектрофотометрическом, а другая - на колориметрическом методе;

- сформировать базу данных, которая состоит из описания образцов фарфора и их показателей, характеризующих цветовую область твердого и костяного фарфора;

- разработать технологию построения экспертной системы, используемой для колориметрической идентификации фарфора по виду материала;

- провести экспериментальные исследования в области психометрии цвета с разным адресом: цветовое предпочтение потребителей и оценка уровня цветоразли-чения, белых образцов фарфора, которые актуализируют разные механизмы цветового восприятия;

- сравнить математические модели спектроколориметрических характеристик и природу твердого и костяного фарфора;

- построить модели «предпочтительно белого» фарфора методами распознавания образов и многомерного шкалирования;

- провести градацию цветовых различий и цветоразличения между образцами фарфора методами неметрического и метрического многомерного шкалирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- проведено сравнение и анализ двух систем оценки белизны фарфора в колориметрическом пространстве МКО L*a*b* методами многомерного шкалирования;

- разработана технология построения экспертных систем на основе математических методов распознавания образов, впервые использованная для построения экспертной системы колориметрической идентификации фарфора по виду материала;

- выдвинута гипотеза, полученная на основании экспериментальных данных и подтвержденная математической моделью, объясняющая цветовые различия между твердым и костяным фарфором;

- разработана и обоснована градация образцов фарфора по цветовому предпочтению математическими методами распознавания образов и многомерного шкалирования, что позволило выделить область «предпочтительно белого» фарфора;

- определены критерии и уровни цветоразличия между образцами белого фарфора на основе сопоставления двух независимых моделей. Выделено три уровня цветоразличения между образцами фарфора в единицах цветового различия ДЕ (L*a*b*).

Основные положения, выносимые на защиту:

- колориметрические характеристики фарфоровых изделий, различающихся по виду материала, предприятиям-производителям и стране происхождения;

- экспертная система колориметрической идентификации белых фарфоровых изделий по виду материала;

- алгоритм и технология построения градации цветовых различий по цветовому предпочтению и уровням цветоразличения потребителями методами многомерного шкалирования;

- критерии и уровни цветоразличия между образцами белого фарфора.

Практическая значимость работы. Использование полученных в диссертации колориметрических моделей и алгоритм построения экспертной системы позволяет разрабатывать экспертные системы идентификации продукции, что обеспечит существенное повышение эффективности работы товароведов-экспертов и защиту отечественного рынка от фальсифицированной продукции.

Разработанная градация шкалы белизны Wiso реализована и используется для оценки уровня качества фарфоровых изделий, выпускаемых заводами Российской Федерации, по сравнению с зарубежными аналогами. Основные теоретические положения, методы и алгоритмы построения экспертных систем включены в состав учебных дисциплин: «Теоретические основы товароведения» и «Товароведение и экспертиза силикатных товаров».

Достоверность и обоснование результатов исследования обеспечивается репрезентативностью выборки объектов исследования — совокупность образцов фарфора, различающихся по виду материала, стране происхождения и предпреятиям-производителям, спектрофотометрическая информация которых анализировалась в динамике 2003-2009 гг. с применением математических методов и моделей, интерпретацией результатов исследования, единством теоретического и практического в исследовании, адекватностью получаемых теоретических результатов на практике.

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на конференциях: «Стратегия качества, безопасность и конкурентоспособность товаров и услуг на потребительском рынке», Орел, май 2003; на XVI, XVII и XIX Международных Плехановских чтениях, Москва, РЭА им. Г.В.Плеханова (2003, 2004, 2006 гг.); Международной научно-технической конференции «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности», Иваново, май 2003; Межрегиональной научно-практической конференции «Теория и практика функционирования региональных предприятий», Орел, ГОУВПО «Орловский государственный институт экономики и торговли», май 2004; на конференции «М1жнародно1 науково-практично1 конференцп», Кшв, 2009; на V научно-практической конференции «Перспективы развития керамической промышленности в России», Москва, 2008; на II семинаре-совещании ученых, преподавателей, ведущих специалистов и молодых исследователей «Керамика и огнеупоры: перспектива решения и нанотехнологии», Белгород, БГТУ, 2009.

Публикации. По теме исследования опубликовано 12 работ, в том числе в 2-х журналах, включенных в перечень, утвержденный ВАК РФ, и 2-х зарубежных журналах. Подана заявка на патент «Способ идентификации фарфора по виду материала» // МПК 8 G 01 N 33/38 от 09.07.09 г.

выводы

1. На основе результатов измерения белизны фарфора, используя спектрофото-метрический метод установлено, что этот метод пригоден для сортировки фарфоровых изделий, но не эффективен как для идентификации фарфора по виду материала, так и для контроля цветовых различий. Например, когда в условиях производства в зависимости от технологических факторов: температура обжига, окислительно-восстановительные условия, имеются цветовые различия в одной партии продукции.

2. В качестве одного из способов решения этой проблемы на базе теоретических обобщений в области колориметрии и методов математической теории распознавания образов и многомерного шкалирования, предложена технология построения экспертных систем по идентификации продукции и многомерной градации информации измерений по количественным и качественным шкалам.

3. Разработан комплекс математических моделей, включающей в себя:

- модель цветовых различий между центроидами образцов фарфора имеющие равные значения белизны по W|so и Wr;

- колориметрические модели твердого и костяного фарфора;

- систему колориметрических моделей цветового различия твердого и костяного фарфора;

- модель многомерной колориметрической градации образцов фарфора;

- модель многомерной градации фарфора по цветовому предпочтению потребителей;

- модель многомерной градации фарфора по уровню цветоразличения потребителей.

4. Построена экспертная система колориметрической идентификации фарфора по виду материала на базе математических методов теории распознавании образов. Экспертная система включает несколько вариантов идентификации: первой - это градация по шкале «белый-не белый» в соответствии с требованиями МКО и ИСО; второй - наименование вида фарфора: костяной или твердый, по априорной информации посредством присвоения кода и по результатам измерения координат цвета по системе классификационных функций принимается решение о принадлежности образцов к одной из групп.

5. Предложена дистанционная модель цветового предпочтения фарфора потребителями. По цветовому предпочтению образцы фарфора разделены на три группы по шкале белизны WjSO и по областям в колориметрическом пространстве МКО L* а* Ь*.

Выделена область «предпочтительно белый» фарфор в колориметрическом пространстве МКО L* a* b*: L*> 88; b*<0,5; с белизной по шкале WiS0> 69.

6. Построена модель цветоразличения фарфора и представлена в форме двумерного пространства. Показано, что наибольший вклад в цветоразличение имеют показатели цветности образцов фарфора, определенные по оси «синий (-Ь*) - желтый (+Ь*); меньший - светлота L*. По мере уменьшения желтизны Ь* - фактор пер-вовидения и при учете соотношении «светлота L* - желтизна Ь*» - фактор второ-видения, происходит цветоразличение фактора потребителями и оценка цветового предпочтения. По уровню цветоразличения образцов фарфора в единицах цветового различия получено три интервала: мало различимы и не различимы - до 2,0; различимы - 2,6-3,0; значимо различимы - 4,0 и более.

Таким образом, разработаны математические основы экспертной системы по многомерной градации цветовых различий и идентификации фарфора по виду материала, На основе данной системы успешно решаются другие задачи, включая оценку вклада параметров обжига в формирование цвета фарфора и оценку конкурентоспособности фарфоровых изделий по колористическим характеристикам.

1. Августиник А.И., Керамика. JI.: Стройиздат, 1975. - 592 с.

2. Августиник А.И., Коробкина В.В. Влияние различных форм соединений железа в каолине на белизну и оттеночность фарфора // Сб. науч. тр. ин-та ГИКИ. Вып. 1. Л., 1974. - С. 66-77.

3. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. — М.: Мир, 1988.

4. Афонин В.В., Соловьев В.А. Критерии установления допусков на цвет готовой продукции // Лакокрасочные материалы и их применение. — 1987. №5. - С. 59-60.

5. Ахъян A.M. Технология фарфоровых изделий бытового назначения. М.: Легкая индустрия, 1971. - 312 с.

6. Бадрин К.В. Проблема порогов чувствительности и психофизические методы.-М.: Наука, 1976.

7. Бальхаузен К. Введение в теорию поля лигандов. М.: Мир, 1964. - 327 с.

8. Беленький Л.И. Колориметрия и научная колористка текстильных материалов. -М.: Легкая индустрия, 1979.

9. Беленький Л.И. Состояние и перспективы развития колориметрии в текстильной промышленности // Измерительная техника. 1985. - №6. - С. 21-22.

10. Берсукер И.Б. Строение и свойства координационных соединений. Л.: Химия, 1971.-С.28.

11. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Филинъ, 1998. - 608 с.

12. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001.

13. Браунли К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. — М.: Наука, 1977.

14. Будников ГШ., Геворкян Х.О. Обжиг фарфора. М., 1972. - 112 с.

15. Букия О. Б. Современные требования к керамической посуде // Партнеры и конкуренты. 2005. -№12. - С. 4-6.

16. Булатов М.И., Калинкин И.П. Практическое руководство по фотоколориметрическим и спектрофотометрическим методам анализа. М.: Химия, 1972. - 408 с.

17. Водяницкий Ю.Н. Образование оксидов железа в почве. М.: Россельхоза-кадемия, 1992.-260 с.

18. Глазков О.В. Исследование цветовых характеристик глиносодержащих материалов и фарфора на их основе. Автореферат дис., к.т.н. — М.: 2005. 24 с.

19. Горбачева М.М., Ефанкина А.Н. и др. Нормирование цветового различия с применением инструментальных и визуальных оценок // Лакокрасочные материалы и их применение. 1987. - №3. - С.36-38.

20. Горицкий Е.И., Войшилло Н.А. О новом спектрофотометрическом методе оценки белизны // Измерительная техника. 1988. - №4. - С. 28-29.

21. Горицкий Е.И., Нюнин Г.И. К вопросу об измерении белизны фарфора / Сб. науч. трудов ВНИИФ. -М., 1980. 17 с.

22. Горицкий Ю.А. Практикум по статистике с пакетами Statgraphics, Statistica, SPSS: Учеб. пособие по курсу «Мат. статистика» / Ю.А.Горицкий, Е.Е.Перцов. -М.: Изд-во МЭИ, 1997.

23. Горшкова Т.Б. Обеспечение единства измерений цветовых характеристик в лакокрасочной, пищевой, текстильной и других отрослях промышленности // Измерительная техника. 2006. - № 9. - С. 38-39.

24. ГОСТ 13088-67 Колориметрия. Термины, буквенные обозначения. М.: Изд-во стандартов, 1989.

25. ГОСТ 24768-2000. Посуда фарфоровая. Метод определения белизны. М.: Изд-во стандартов, 2000.

26. ГОСТ 24768-81 Посуда фарфоровая. Метод определения белизны. М.: Изд-во стандартов, 1981.

27. ГОСТ 28390-89 Изделия фарфоровые. Технические условия. — М.: Изд-во стандартов, 1989.

28. ГОСТ 7721-89. Источники света для измерения цвета. Типы. Технические требования. Маркировка. — М.: Изд-во стандартов, 1989.

29. ГОСТ 8.205-90. ГСИ. Государственная поверочная схема для средств измерения координат цвета и координат цветности. -М.: Изд-во стандартов, 1990.

30. ГОСТ Р 51293-99 Идентификация продукции. Общие положения. -М.: Изд-во стандартов, 1999.

31. ГОСТ Р 52489-2005 (ИСО 7724-1:1984) Колориметрия. Часть 1. Основные положения. — М.: Изд-во стандартов, 2005.

32. ГОСТ Р 52490-2005 (ИСО 7724-3:1984) Колориметрия. Часть 3. Расчет цветовых различий. — М.: Изд-во стандартов, 2005.

33. ГОСТ Р 52662-2006 (ИСО 7724-2:1984) Колориметрия. Часть 2. Измерение цвета. -М.: Изд-во стандартов, 2006.

34. ГОСТ Р ИСО 105-J01-99 Материалы текстильные. Определение устойчивости окраски. Часть J01. Общие требования к инструментальному методу измерения цвета поверхности. -М.: Изд-во стандартов, 1999.

35. ГОСТ Р ИСО 105-J02-99. Материалы текстильные. Определение устойчивости окраски. Часть J02. Инструментальный метод оценки относительной белизны. -М.: Изд-во стандартов, 1999.

36. Грум-Гржимайло О.С. Муллит в керамических материалах // Совершенствование технологии и расширение ассортимента производства керамических изделий // Науч. тр. НИИСтройке рамики. Вып. 40-41. -М., 1975. С. 79-117.

37. Гульян Ю.А. Физико-химические основы технологии спектра: Учебн. по-соб. Владимир: Транзит-ИКС, 2008. - 736 с.

38. Гуревич М.М. Фотометрия (теория, методы и приборы). Д.: Энергоатом-издат, 1983.-272 с.

39. Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике. М.: Мир, 1978. - 592 с.

40. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник М.: Финансы и статистика, 2003. - 352 с.

41. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 1982. - 216 с.

42. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных / Пер. с англ. В.С.Каменского. -М.: Финансы и статистика, 1988. — 254 с.

43. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА. М: Финансы и статистика, 1986. - 232 с.

44. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия / Пер. с фр. М.: Финансы и статистика, 1988. - 342 с.

45. Зальманг Г. Физико-химические основы керамики. М.: Госстройиздат, 1959.-396 с.

46. Искусственный интеллект: применение в химии / Пер. с. англ. / Под ред. Т.Пирса. — М.: 1988.-430 с.

47. Канала В.В. Основы теории систем и системного анализа: Учеб. пособ. для вузов. М.: Горячая линия — Телеком, 2007. - 216 с.

48. Каримова А.З. Инструментальные методы контроля качества органических пигментов // Измерительная техника. 1985. - №6. - С. 22-23.

49. Кенэл М. Ранговые корреляции. -М.: Статистика, 1975. -214 с.

50. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1976.

51. Керамические материалы / Под ред., Г.Н.Масленниковой. М.: Стройиздат, 1991.-320 с.

52. Ким Д.О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.-215 с.

53. Кингери У.Д., Введение в керамику. Л.: Стройиздат, 1967. - 500 с.

54. Кириллов Е.А. Цветоведение. Учеб.пособ.для вузов. М.: Легпромбыт-издат, 1987.- 128 с.

55. Кондрукевич А.А. Твердый фарфор с добавкой оксида неодима. Автореферат дис., к.т.н. -М.: 2008. 19 с.

56. Кривошеев М.М., Кустарев А.К. Цветовые измерения. М.: Энергоиздат, 1990.-С.25.

57. Куколев Г.В., Абрамович Д.М. Исследование зависимости белизны фарфора от количества красящих окислов в массах // Стекло и керамика. 1970. Кб. - С. 28-31.

58. Куколев Г.В., Абрамович Д.М. Исследования зависимости белизны фарфора от его фазового состава // Стекло и керамика. 1979 — №9. — С. 24.

59. Лукин Г.А., Бычковская М.В. Повышение белизны каолина обработкой гидросульфитом натрия // В кн. Поверхностные явления в дисперсных системах / Реферативная информация. Вып. 2. Киев.: НауковаДумка, 1973. - С. 112-113.

60. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. 1988. - 176 с.

61. Манк В.Н., Овчаренко Ф.Д., Сонкин Л.С. Изучение состояния железа в каолинах методом ЭПР // Докл. АН СССР. 1977. - Т. 233. - N4. - С. 675-678.

62. Масленникова Г.Н., Платов Ю.Т. Повышение белизны фарфора // Техника и технология силикатов. 1994. - Т. 7. - Вып. 2. - С. 30-36.

63. Масленникова Г.Н., Кувшинова К.А., Якубовская Н.Ю., Платов Ю.Т. Хали-луллова Р.А. Влияние соединений железа в каолиновом сырье на белизну фарфора // Керамическая промышленность. Вып. 2. -М.: ВНИИЭСМ, 1993. С. 14-15.

64. Масленникова Г-Н. Физико-химические процессы образования структуры фарфора // Химия и технология силикатных и тугоплавких неметал, материалов. Л., 1989.-С. 202-215.

65. Матвеев И. К., Басин Е.В. Определение белизны фарфора и фаянса фотоэлектрическим методом // Науч. тр. ГИКИ. Вып. 23. 1950. - С. 46-50.

66. Матвеев М.Г. Модели и методы искусственного измерения. Применение в экономике: Учеб. пособ. / М.Г.Матвеев, А.С.Свиридов, Н.А.Алейникова. М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М., 2008. - 448 с.

67. Методика изучения и оценка качества фарфора с помощью автоматических анализаторов изображения // Н.С.Ютай, В.М.Логинов, Т.Л.Неклюдова. М.: ВИМС им Н.М.Федоровского, 1993. - 15 с.

68. Методы минералогических исследований: Справочник / Под ред. А.И.Гинзбурга. М.: Недра, 1985. - 480 с.

69. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Лисс Б.Б. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросете-вом логическом базисе. М.: Горячая линия - Телеком, 2003. - 204 с.

70. Мовшович Н.М,, Кабаченко В.В. и др. Применение методов объективной колориметрии для инструментальной оценки качества красителей // Измерительная техника. 1985. - №6. - С. 24-25.

71. Мороз И.Х., Балеев Х.С., Миронова А.Ф. Электронно-микроскопическоеизучение структуры электротехнического фарфора // Электротехнические материалы. 1978.-Вып. 3 (92).-С. 12-14.

72. Мороз И.И. Фарфор, фаянс, майолика. Киев: Техника, 1975. - 352 с.

73. Мороз И.И., Комская М.М. и др. Справочник по фарфорофаянсовой промышленности. М.: Легкая индустрия, 1976. — Т.1. — 296 с.

74. Ниворожкина Л.И., Арженовский С.В. Многомерные статистические методы в экономике: Учеб. М.: ИТК «Дашков и К0, Ростов на Дону: Наука-Спектр, 2009. - 224 с.

75. Обогащение глинистых материалов для производства фарфора // Обзор ин-форм. Сер.: Пр-во фарфоровой и фаянсовой посуды. Л.: ЦНИИТЭИЛегпрОМ. -1984. Вып. 4.-27 с.

76. Обработка нечеткой информации в системе принятия решения // А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, Г.В.Меркирьев и др. -М.: Радио и связь, 1989. -304 с.

77. Осипов Ю.Б. Магнетизм глинистых грунтов. — М.: Недра, 1978. 200 с.

78. Пищ И.В., Масленникова Г.Н. Керамические пигменты. М.: Высшая школа, 1987.- 132 с.

79. Платов Ю.Т. Белизна фарфора: природа, оценка и способы повышения: Ав-тореф. дис. д-ра техн. наук. М., 1995. - 44 с.

80. Платов Ю.Т., Халилуллова Р.А., Масленникова Г.Н. Улучшение свето-рассеивающей способности фарфора // Керамическая пром-сть / ВНИИЭСМ. М., 1993.-Вып. 4-5.-С. 9-14.

81. Платов Ю.Т., Исаев С.М. Цвет, мотив, выбор: многомерные методы в анализе потребительских предпочтений. Владивосток: Изд-во ДВГУ, 1990. - 176 с.

82. Платов Ю.Т., Платова Р.А, Сорокин ДА. Оценка белизны фарфора // Стекло и керамика. №8. - 2008. - С.23-27.

83. Платов Ю.Т., Платова Р.А., Сорокин Д.А. Колориметрическая идентификация фарфора по виду материала // Стекло и керамика. №4. - 2009. - С. 10-13.

84. Платов Ю.Т., Платова Р.А., Сорокин Д.А. Построение экспертной системы идентификации продукции // Тез. докл. конф. на «М1жнародно1 науково-практично1конференцй». — Кшв: Изд-во Кшевський нацюнальний торговельно-економшний ушверситет, 2009. С.95-96.

85. Платов Ю.Т., Сорокин Д.А. Построение модели цветоразличия фарфора // Тез. докл. конф. на XVI Междунар. Плехановские чтениях. М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова, 2003. - С. 296-297.

86. Платов Ю.Т., Сорокин Д.А. Цветовая область бытовых фарфоровых изделий, их цветовые различия и допуски // Тез. докл. конф. на XIX Междунар. Плехановские чтениях. М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова, 2006. - С. 398-399.

87. Пономарева JI. К. Методические разработки по колориметрическим методам анализа. Минск, 1970.

88. Проблемы цвета в психологии / Отв.ред. Н.Н.Корш, А.А.Митькин. М.: Наука, 1993.-207 с.

89. Пэдхэм Ч., Соидерс Дж. Восприятие света и цвета. М.: Мир, 1978. - 256 с.

90. Распознавание образов: состояние и перспективы / Пер. с англ. / К.Верхаген, Р.Дёйн, Ф.Грун и др. -М.: Радио и связь, 1985. 104 с.

91. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. -М.: Медиа Сфера, 2003.

92. Романова Т.А. Повышение белизны и просвечиваемости фарфора // Обзор информ. Сер.: Производство посуды из фарфора, фаянса и майолики. JI.: ЦНШТЭИЛегпром, 1979. - Вып. 1. - 28 с.

93. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. -М.: Финансы и статистика, 1982.

94. Свиридов Д.Т., Свиридова Р.К. и др. Оптические спектры ионов переходных металлов в кристаллах. М.: Наука, 1976. - 266 с.

95. Системный анализ процессов химической технологии: Экспертные системы для совершенствования промышленных процессов гетерогенного катализа / И.Н.Дорохов, В.В. Кафоров. -М.: Наука, 1989. 376 с.

96. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты / А.Л.Горелик, И.Б.Гуревич, В.А.Скрипник. -М.: Радио и связь, 1985. 160 с.

97. Сорокин ДА., Платов Ю.Т. Использование кластерного анализа для идентификации вида фарфора // Тез. докл. конф. на XVII Междунар. Плехановские чтениях. -М.: Изд-во РЭА им. Г.В.Плеханова, 2004. С. 348-349.

98. Сулла С., Шишкин М. И. Практика измерения цвета // Мир измерений. — 2003. -№8. -С 27-34.

99. ЮЗ.Терёхина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. -М.: Наука, 1986.-168 с.

100. Технологическая оценка минерального сырья: Справочник / Под ред. П.Е.Остапенко. -М.: Недра, 1990.-272 с.

101. Технология анализа данных: Data Mining, Visiaal Mining, Text Mining, OLAP / А.А.Барсесян, М.С.Куприянов, В.В.Степаненко, И.И.Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2008.-384 с.

102. Токарев П.Я., Малышев Н.И. и др. Зависимость белизны каолина от характера распределения красящих минеральных примесей по фракциям // Сб. науч. трудов. ВНИИ Строит, мат-лов и гидромеханизации. 1974. - Вып. 38. - С. 87-96.

103. Тютин Ю.Н., Макаров А.А., Анализ данных на компьютере: Учеб. пособ. — М.: ИД «Форум», 2008. 368 с.

104. Фор А. Восприятие и распознавание образов / Под ред. Г.П.Катыса. М.: Машиностроение, 1989. - 272 с.

105. Фрумкина P.M. Цвет, смысл, сходство: Аспекты психологического анализа. М.: Наука, 1984. - 176 с.

106. Халафян A.A. Statistica 6. Статистический анализ данных: Учеб. М.: Бином-Пресс, 2008. - 512 с.

107. Халилуллова Р.А. Повышение белизны фарфора с использованием комплексной обработки минерального сырья: Авто-реф. дис. . канд. техн. наук. М., 1994.-24 с.

108. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. —М.: Мир, 1983.

109. Холодок Н.И., Матусов И.А. Исследование влияния полевых шпатов на условия фарфорообразования // Исследования технологических процессов, свойств сырья, керамических масс и материалов в фарфорофаянсовой промышленности. М., 1982.-С. 16-21.

110. Цвет в промышленности / Под. ред. Р.Мак-Дональда. М.: Логос, 2002. -596 с.

111. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решения. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-416 с.

112. Шашлов А., Чуркин А. Метрология цвета // Computerra, 1999.

113. Шашлов Б.А. Цвет и цветовоспроизведение. —М.: Мир книги, 1995. — 268 с.

114. Штейнберг Ю.Г. Стекловидные покрытия для керамики. JL: Стройиздат, 1979.-200 с.

115. Штейнберг Ю.Г., Тюрн Э.Ю. Точность микроструктуры и свойства жидкой поливы для майолики // Стекло и керамика. -М. 1971. - № 3. - С. 44-46.

116. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Пер. с англ. / Под ред. Р.Форсайта. -М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

117. Электронный учебник по статистике. Statsoft. Inc., 1999. web: http ://www/ statsoft.ru

118. Юстова E.H. Вопросы измерения и стандартизации цвета: Автореф. дис. д.т.н. JI.: ВНИИМ, 1985.

119. Юстова Е.Н. Цветовые измерения (Колориметрия). СПб.: Изд-во СПб. Ун-та, 2000.-397 с.

120. Юстова Е.Н. Цветовые измерения в НПО «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева» // Измерительная техника. 1985. - №6. - С. 20-21.

121. Юстова Е.Н., Сумин Л.М., Казиев И.А. Белизна это не яркость, а цвет. — СПб.: Политехника, 2005. - 36 с.

122. Berger I. Veranderungeri im Phasenhes t t.and bei der Sinterung von Porcellan und Kaolin // Silikat. technik. 1979. - N30. - P. 364-366.

123. Cooley W.W., Lohnes P.R. Multivariate data analysis. New York: Wiley, 1971.

124. Hogg C.S., Noble F.R. A Kubelka-Munk analysis of theinfluence jf iron and titanium oxides on the optical properties of hard porcelain // Scv. Ceram. Proc. 10 th Ynt. Conf. Berchtesgaden 1-4 Sept., 1979.

125. Kim J.O., Mueller C.W. Factor analysis: Statistical methods and practical issues. Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1978a.

126. Kim, J.O., Mueller C.W. Introduction to factor analysis: What it is and how to do it. Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1978b.

127. Lawley D.N. Maxwell A.E. Factor analysis as a statistical method. New York: American Elsevier, 1971.-P.73.

128. Stevens J. Applied multivariate statistics for the social sciences. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1986.-P.69.

129. Tryon R. C. Cluster Analysis. Ann Arbor, MI: Edwards Brothers, 1939. -P.75.