基于BP神经网络的真网点喷墨打样

目的 真网点打样使用调频网点来模拟印刷调幅网点，能在数码打样上获得与印刷调幅加网相同的参考效果。方法 利用BP神经网络获得数码打样与印刷输出的CMYK-CMYK网点面积率的非线性映射来实现真网点喷墨打样。结果 基于BP神经网络的真网点喷墨打样，识别率稳定在95%左右，训练100次左右就能达到收敛。真网点形态变形小，色域映射准确，与标准胶印印张的色差均值为2.24，色差标准差为1.47，色差方差为2.16，色差熵为3.12。结论 基于BP神经网络的真网点数码打样和标准胶印印张的网点面积率转换不需要精确的数学模型，具有原理简单、转换迅速和适应性强等优点。无论在网点外观、色域和色差各方面，都比传统数码打样具有更多的优势