CN101535787A - 涂料颜色的质感图及其生成方法、生成程序、生成系统和数据结构 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及涂料颜色的质感图，其中配置多种涂料颜色以能够识别它们的质感；以及该质感图的生成方法、生成程序、生成系统和数据结构。本发明的涂料颜色质感图的生成方法是生成涂料颜色质感图的方法，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，该方法包括：对于多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量(S1至S3)；将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用该特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分(S4)；对于所述多种涂料颜色，计算第一主成分和第二主成分的值；以及在具有第一主成分和第二主成分作为两参数并具有第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置涂料颜色(S5)。
Description
技术领域
本发明涉及涂料颜色的质感图，其中多种涂料颜色按照其质感被配置在平面上；以及该质感图的生成方法、生成程序、生成系统和数据结构。涂料颜色的质感图是其中多种涂料颜色被配置在平面上的彩色图。该图可以是在彩色显示装置上显示的图像形式，或在纸或树脂膜上印刷的图像形式。
背景技术
当改善工业产品的可销售性时，外观设计与产品的基本性能和功能同样重要。颜色是外观设计的重要组成部分。此外，为了保护或改善外观的目的，涂覆工业产品是常规实践。因此，设计者的任务是考虑工业产品的功能和特性、消费者的需求等来确定涂料颜色。
顾客(例如，生产商的设计者)对工业产品的颜色质感提出各种要求。此外，顾客通常对产品颜色提出抽象要求，例如“金属感、透明感和硬质”。涂料公司的设计者基于他们的知识和对顾客需求的经验来选择涂料颜色。然而，这样的抽象要求能够被不同的设计者不同地理解。因此，生产商的设计者的颜色质感要求通常被实际设计涂料颜色的涂料公司的设计者误解。这导致难以设计工业产品的涂料颜色。应注意，在本说明书中，“质感”表示涂料颜色的印象。
存在定义涂料颜色的方式；具体地，存在使用多种色卡、色名或色空间中的刺激值来客观地指定涂料颜色的方式。然而，该方法仍然不能定义涂料颜色和其质感之间的关系。此外，在涂料颜色中，由于其外观随观察角度的变化而变化，因此难以通过简单的定义来定义金属色。
“金属色”是外观随观察角度的变化而变化的涂料颜色的总称，而外观不随观察角度的变化而变化的涂料颜色称为“纯色”。金属色的实例包括诸如涂覆二氧化钛的云母颜料等的包含珠光颜料的珠光涂料颜色，其显示干涉色；以及包含引起色移(色貌随观察角度的变化而变化)的特殊效应颜料的多色或双色涂料颜色。
因此，例如，通常涂饰成金属色的汽车的制造要求多个工业步骤来使汽车公司的设计者的图像与涂料公司的设计者的图像匹配。这在汽车生产过程中花费了大量时间。
当汽车公司的设计者说明外观色彩的概念时，设计者通常使用包括杂志剪辑和/或照片的图像板来帮助解释抽象要求。当参考图像板时，涂料公司的设计者从已经设计出的或以前使用的颜色库中找到最佳颜色，或设计新的颜色，以获得外观与所说明的颜色图像的外观匹配的涂料颜色。该过程取决于涂料公司的设计者的技能。
如果将涂料颜色根据质感分类并配置于二维图上，那么找到与抽象颜色图像要求最佳匹配的涂料颜色的这种颜色选择过程就变得更容易。此外，包含以二维方式配置的多种涂料颜色的这样的图能够用于把握涂料颜色的质感。
例如，专利文献1公开了分类和整理金属涂料颜色的方法，其包括计算典型金属涂料颜色的色相-色调值，以及在已知的色相-色调图中分类并配置金属涂料颜色。
此外，专利文献2公开了基于使用特定函数，由涂料颜色的色度值获得的评判值来定量金属涂料颜色的诸如金属感或明晰度等质感的方法。
专利文献1：特开平11-211569号公报
专利文献2：特开2003-279413号公报
发明内容
发明所要解决的问题
然而，虽然专利文献1中公开的方法能够精确地分类颜色的外观，却不能显示涂料颜色和其质感之间的相互关系。
此外，虽然专利文献2中公开的方法能够通过使用评判值来定量金属涂料颜色的特定质感从而比较金属涂料颜色，却不能根据质感分类和整理多种涂料颜色。
在开发涂料颜色的领域中，使用如金属感、深度感、透明感、闪烁感、明晰度、致密感等术语来表达涂料颜色质感。此外，已经进行了多种尝试使用各种轴来评价涂料颜色。除了“金属感”等以外，人们已经使用了大量词语来表达颜色质感的图像，例如轻感、重感、纯色感、高级感、奢华感、华丽感、专业感、女性化等。这样的文字表达是无限的并不断增加。因此，越来越需要根据质感分类和整理颜色。
因此，本发明的目的在于提供涂料颜色质感图，在所述质感图中配置多种颜色以根据其质感容易地将其分类；及其生成方法、生成程序、生成系统和数据结构。
解决问题的方法
本发明的涂料颜色质感图生成方法(1)是生成涂料颜色质感图的方法，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，所述方法包括：第一步骤，对于多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量；第二步骤，将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用所述特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；第三步骤，对于多种涂料颜色，计算第一主成分和第二主成分的值；以及第四步骤，在具有第一主成分和第二主成分作为两参数并具有第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置涂料颜色。
本发明的涂料颜色质感图生成方法(2)是根据方法(1)生成涂料颜色质感图的方法，其中所述两参数是表示涂料颜色的阴影感的参数和表示涂料颜色的重量感的参数。
本发明的涂料颜色质感图生成方法(3)是根据方法(1)或(2)生成涂料颜色质感图的方法，其中所述在多个光接收角下测量所获得的光谱反射率是在相对于每一涂膜面为45度的光照射下，从形成相对于镜面反射光为15度、25度、45度、75度和110度的偏角的方向中选择的至少两方向来测量。
本发明的涂料颜色质感图生成方法(4)是根据方法(1)生成涂料颜色质感图的方法，其中所述特征量选自IV值、SV值、FF值、cFF值、金属感指数、深度感指数和清晰度。
本发明的涂料颜色质感图生成方法(5)是根据方法(4)生成涂料颜色质感图的方法，其中：所述IV值是由在偏角为15度下测量的光谱反射率确定的XYZ色空间的Y值；所述SV值是由在偏角为45度下测量的光谱反射率确定的XYZ色空间的Y值；所述FF值由2×(Y15-Y45)/(Y15+Y45)确定，其中由在偏角为15度下测量的光谱反射率确定的XYZ色空间的Y值为Y15，以及由在偏角为45度下测量的光谱反射率确定的XYZ色空间的Y值为Y45；所述cFF值由2×(c* 15-c* 45)/(c* 15+c* 45)确定，其中由在偏角为15度下测量的光谱反射率确定的L*c*h色空间的c*值为c* 15，以及由在偏角为45度下测量的光谱反射率确定的L*c*h色空间的c*值为c* 45；金属感指数使用Y15和FF由Y15×FF2来确定；深度感指数由c* R/L* R确定，其中由典型角度的光谱反射率确定的L*c*h色空间的L*值和c*值分别为L* R和c* R；以及清晰度使用L* R和c* R由(L* R 2+c* R 2)的平方根来确定。
本发明的涂料颜色质感图生成方法(6)是根据方法(1)生成涂料颜色质感图的方法，其中所述二维平面是纸或树脂膜的表面，以及所述多种涂料颜色通过印刷或绘制被配置在所述表面上。
本发明的涂料颜色质感图是其中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上的涂料颜色质感图，其中所述两参数是通过将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析来确定的第一主成分和第二主成分，以及所述特征量基于通过在多个光接收角下测量多种涂料颜色中的每一颜色而获得的多个光谱反射率来确定。
本发明的涂料颜色质感图生成程序是用于生成涂料颜色质感图的程序，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，所述程序使计算机执行：第一功能，对于多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量，并记录在记录装置中；第二功能，将包括所述至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用所述特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；第三功能，对于多种涂料颜色中的每一颜色，计算第一主成分和第二主成分的值；以及第四功能，在具有第一主成分和第二主成分作为两参数并具有第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上绘制涂料颜色，以产生质感图的图像数据。
本发明的涂料颜色质感图生成系统是用于生成涂料颜色质感图的系统，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，所述系统包括：运算单元；多角度分光光度计，其中：对于多种涂料颜色中的每一颜色，所述多角度分光光度计测量在多个光接收角下的光谱反射率，然后将该光谱反射率传输到运算单元；对于多种涂料颜色中的每一颜色，运算单元使用多个光谱反射率来确定至少三个特征量；运算单元将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；对于多种涂料颜色，运算单元计算第一主成分和第二主成分的值；以及运算单元在具有第一主成分和第二主成分作为两参数并具有第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置涂料颜色，以产生涂料颜色质感图。
本发明的涂料颜色质感图的数据结构是用于生成涂料颜色质感图的数据结构，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，其中：将表示二维平面上的坐标的两参数的值与表明涂料颜色的数据相关，并且两参数的值是第一主成分和第二主成分的值，其通过如下确定：对于多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个接收角下测定的光谱反射率来确定至少三个特征量；将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；以及对于多种涂料颜色中的每一颜色，计算第一主成分和第二主成分的值。
发明的效果
本发明能够通过在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的平面上配置多种涂料颜色(不仅包括纯色还包括金属色)来分类和整理涂料颜色。
本发明的这种涂料颜色质感图能够使以抽象词语描述的颜色印象可视化。更具体地，本发明的质感图使涂料公司的设计者即使在顾客抽象地描述颜色时也能够容易地指定颜色。因此，本发明的涂料颜色质感图使颜色设计中涉及的人之间的交流变得容易。
本发明的涂料颜色质感图可以被存储在计算机可读的记录介质(CD-ROM、IC存储器、硬盘驱动器等)中作为电子数据(CG数据、颜色图像数据等)。这样的形式是非常有用的，因为颜色能够在显示装置上显示或被印刷。此外，通过在纸或树脂膜的表面上印刷本发明的涂料颜色质感图可以获得质感图(被印刷的材料)的便携式硬拷贝，使得在任何地方都能够容易地参照该质感图。这确保了进一步的有效性。
已经考虑基于汽车类型和区域的汽车外观色彩进行了市场调查。本发明的涂料颜色质感图由于以涂料颜色分布的形式有利地显示了特征，因而能够用作评价这样的市场调查结果的有效参考。
附图的简要说明
图1是示出根据本发明的一实施方案的涂料颜色质感图生成系统的概略结构的方框图。
图2是示出根据本发明的一实施方案的涂料颜色质感图生成系统的操作的流程图。
图3是基于根据汽车颜色2004的涂料颜色，使用本发明生成的涂料颜色质感图的亮度图像。
图4是基于根据汽车颜色2004的涂料颜色，使用本发明生成的涂料颜色质感图的亮度图像。
图5是基于用于2004年日本汽车公司生产的汽车的颜色，使用本发明生成的涂料颜色质感图的亮度图像。
图6是基于已经用于欧洲汽车公司生产的汽车的颜色，使用本发明生成的涂料颜色质感图的亮度图像。
图7是使用纵坐标和横坐标来标示表1所示的等级的图。
图8是使用纵坐标和横坐标来标示表2所示的等级的图。
附图标记说明
1 运算单元
2 分光光度计
3 图像显示装置
4 测量目标
11 CPU
12 存储器
13 记录单元
14 操作单元
15 接口单元(I/F单元)
16 总线
发明的最佳实施方式
下面将参照附图描述本发明的一实施方案。图1是示出根据本发明的一实施方案的涂料颜色质感图生成系统的概略结构的方框图。质感图生成系统包括运算单元1、分光光度计2和图像显示装置3。
运算单元1包括：CPU 11，其被配置为控制系统的部件单元并执行下述的预定步骤；存储器12；记录单元13；操作单元14，用于接收外部操作；接口单元(下文称为I/F单元)15，用作操作单元14与外部装置之间的接口；以及数据总线16，用于进行部件单元之间的数据传输。运算单元1经由I/F单元15获得由分光光度计2测量的光谱反射率。图1还示出具有被印刷的表面的测量目标(也称为涂膜)4，通过分光光度计2对其进行测量。图像显示装置3可以为能够全彩色显示的显示装置或能够全彩色印刷的印刷机。如下所述，CPU 11生成质感图，并经由I/F单元15将所述质感图传输到图像显示装置3，使其显示所述质感图的彩色图像(例如彩色显示、彩色印刷等)。
图2是示出图1所示的质感图生成系统的操作的流程图。下面将参照图2的流程图来说明质感图生成系统的操作。
除非另外指明，通过CPU 11进行如下步骤。CPU 11在用作工作区的存储器12中暂时存储所有需要的数据项目(设定值、处理中的数据等)。CPU 11还在记录单元13中存储需要保留一段时间的数据项目，例如计算结果。在记录单元13中预先存储用于指定颜色的颜色代码和用作颜色数据的相应的RGB数据。应注意，图像显示装置13是彩色显示装置。
在步骤S1中，使用者制备涂膜。该涂膜可以通过用预定涂料涂覆板来制备；然而，本实施方案使用常规颜色样本卡。
在步骤S2中，分光光度计2测量在步骤S1中制备的每一涂膜的光谱反射率。如上所述，金属涂料颜色外观随观察角度的变化而变化；因此，在本实施方案中，在不同角度下测量光谱反射率。具体地，用来自相对于涂膜表面45度(在与涂膜表面垂直的平面内的角度)方向的光照射每一涂膜，并在基于镜面反射光方向为15度、25度、45度、75度和110度的偏角(在与涂膜表面垂直的平面内的角度)的五个观察角度(也被称为光接收角)下测量光谱反射率。分光光度计是例如多角度分光光度计MA68II(由X-Rite，Inc.制造)等。
将光谱反射率的测量数据经由I/F单元15传输到运算单元1，并存储在记录单元13中。当被存储时，每一组测量数据均与相应的涂料颜色的ID数据和表示测量时的偏角的数据相关。在使用常规颜色样本卡的本实施方案中，从操作单元14等输入涂料颜色的ID数据作为颜色代码。表示偏角的数据可以被存储为角度值或用于识别五个角度的代码。在本实施方案中，纯色和金属色以相同的方式处理。
在步骤S3中，如下所述，使用在S2中获得的光谱反射率计算每一涂料颜色的特征量。当计算结果存储在记录单元13中时，其与涂料颜色的ID数据相关。
首先，基于在15度下的光谱反射率来计算XYZ色空间的Y值(下文中，亮度：Y15)作为特征量IV。此外，基于在45度下的光谱反射率来计算XYZ色空间的Y值(下文中，Y45)作为特征量SV。然后，根据2×(Y15-Y45)/(Y15+Y45)，用这些值Y15和Y45来计算特征量FF。FF是示出金属色随观察方向的变化亮度变化程度的指数。此外，还根据Y15×FF2来计算特征量金属(也可以被称为金属感指数)。
其次，基于在15度下的光谱反射率来计算L*c*h色空间的c*值(彩度)作为c* 15。此外，基于在45度下的光谱反射率来计算L*c*h色空间的c*值作为c* 45。然后，根据2×(c* 15-c* 45)/(c* 15+c* 45)确定特征量cFF。cFF是示出由上述亮度转换得到的彩度的指数；换言之，cFF是示出随观察方向的变化彩度变化程度的指数。
再次，确定与金属涂料颜色的典型颜色相对应的典型角度D。如上所述，金属涂料颜色的外观随观察角度的变化而变化；因此，已知的方法建议选择一种颜色作为金属涂料颜色的典型色，并使用色度值确定作为观察颜色的角度的典型角度D(参照特开平11-211569)。在本实施方案中，根据下述式1，使用由步骤S2中在25度和45度下的光谱反射率所获得的L*值和c*值来确定典型角度D。
D＝0.061×sqrt(L* 25 2+c* 25 2)+0.253×sqrt(L* 45 2+c* 45 2)+15.105...(式1)，
其中sqrt表示平方根。
应注意，由于确定典型角度D的方法在特开平10-10045号中公开，因此在本文中省略对其的说明。
如上所述，光谱反射率仅在五个角度(15度、25度、45度、75度和110度)下测量；因此，如果典型角度D不是上述五个角度中的任何一个，则如下确定典型角度D的光谱反射率R(参照特开平10-10045)。
10≦D<25:R＝exp(a1×D+b1)
25≦D<75:R＝exp(a2×D2+b2×D+c2)
75≦D≦110:R＝a3×D+b3
其中，系数a1至a3，b1至b3和c2是回归系数，其通过每一颜色的最小二乘法来确定。
基于由此确定的典型角度D的光谱反射率R来计算L*c*h色空间中的L*值和c*值。根据c* R/L* R，用所得的L* R和c* R来确定特征量深度(也可以被称为深度感的指数)。根据(L* R 2+c* R 2)的平方根来确定特征量Senmei(也可以被称为清晰度)。
以这样的方式确定每一涂料颜色的七个特征量IV、SV、FF、cFF、金属、深度和Senmei。当特征量的七个值被存储在记录单元13中时，其与涂料颜色的ID数据(颜色代码)相关。
在步骤S4中，相对于由在步骤S3中确定的每一涂料颜色的七个特征量组成的数据组来进行主成分分析，以确定第一主成分和第二主成分的公式。在该步骤中，从光谱反射率获得的上述特征量以不同量级的单位表示；因此，在进行主成分分析之前，使特征量的每一数据标准化。
zij＝(pij-mj)/sj
其中，下标“j”表示特征量的类型；“pij”表示标准化前特征量“j”的第i个数据；“zij”表示标准化后特征量“j”的第i个数据；以及“mj”和“sj”分别表示特征量“j”的平均值和标准偏差。由于主成分分析是已知的技术，因此显示结果的实例而省略对它的说明。
从由日本涂料工业协会出版的汽车颜色样本“Auto Colors(汽车颜色)”和关西涂料株式会社自1996年以来开发的汽车颜色样本卡中选择共3,400种颜色作为涂料颜色的样本。对于3,400种颜色中的每一颜色，使用多角度分光光度计(MA68II：由X-Rite，Inc.制造)测量光谱反射率，并使用计算出的特征量进行主成分分析。结果，如式2和式3所示确定第一主成分A1和第二主成分A2。
A1＝-0.803+0.267×IV+0.253×SV-0.084×FF-0.145×cFF+0.188×金属-0.197×深度+0.26×Senmei...(式2)
A2＝-0.947+0.204×IV-0.189×SV+0.415×FF+0.256×cFF+0.321×金属-0.168×深度+0.128×Senmei...(式3)
第一主成分和第二主成分的累计贡献率为67.1％。因此，第一主成分和第二主成分能够用于分类和整理在质感上变化较大的金属涂料颜色。
将用于第一主成分和第二主成分的公式(式2、式3)看作由特征向量、主成分公式的系数等表示质感的关系式。如下所述，第一主成分A1表示重量感，其中负值表示重感，正值表示轻感。第二主成分A2表示阴影感，其中负值表示纯色感，正值表示金属感。
在步骤S5中，在以由步骤S4确定的第一主成分和第二主成分为坐标轴的平面(也称为制图平面)上绘制涂料颜色的计算机图形图像(下文称为CG图像)。更具体地，通过使用涂料颜色的七个特征量的数据来计算第一主成分和第二主成分的值，来确定每一涂料颜色在制图平面上的位置(坐标)。然后，通过使用涂料颜色的颜色代码进行搜索以便从预先存储在记录单元13中的颜色代码组和相关的RGB数据组找到相应的RGB数据。用所得的RGB数据生成CG数据，使在彩色显示装置中特定位置出现预定尺寸的图形。
以这样的方式生成并在彩色显示装置上显示质感图的CG数据，在所述质感图中多种涂料颜色被配置在以重量感和阴影感为坐标轴的平面上。图像显示装置3不限于显示装置，可以是诸如印刷机的印刷装置。
图3和图4示出在图像显示装置3上显示的在上述方法中生成的图像数据的实例。图3是全彩色“质感图”的亮度图像，其中在制图平面上绘制来自汽车颜色的涂料颜色。图4是通过使图3的质感图上叠加表示质感的语言(深度感、奢华感、高级感等)和框架而生成的质感图。每一语言描述颜色质感，每一框架定义能够由每一语言描述的质感区域。使用式2和式3来计算第一主成分和第二主成分。横轴表示第一主成分A1，纵轴表示第二主成分A2。应注意，与纯色涂料颜色对应的方形区域涂有一种颜色，而与金属色对应的方形区域具有用纵向分级的加亮部分(以类似的方式绘制下述的图5和图6)。
如图3和图4所示，相对于原点，当位置移动到左边时重感增加，当位置移动到右边时轻感增加。类似地，当位置向下移动时纯色感增加，当位置向上移动时金属感增加。
通过这样在图4所示的图上配置多种涂料颜色，具有相似质感的涂料颜色能够被相邻配置，并能够将涂料颜色的视觉印象分组。此外，由于该图以微小图像的形式配置涂料颜色，每一颜色的印象是可视的；因此，该图能够用于设计者之间的交流。更具体地，即使当顾客提出对颜色的抽象要求时，本发明的质感图也可以使涂料公司的设计者容易地指定颜色。
图5和图6是以上述方法生成的不同组涂料颜色的质感图。图5是用于由日本汽车公司在2004年生产的汽车的颜色的质感图。图6是用于由欧洲汽车公司在2000-2005年生产的汽车的颜色的质感图。同图3和图4一样，图5和图6均为全彩色质感图的亮度图像。
在图5和图6中，虚线方形表示通常用于日本汽车的颜色(用于面向日本市场的汽车外观色彩的颜色)的质感的区域；以及实线方形表示通常用于欧洲汽车的颜色(用于面向欧洲市场的汽车外观色彩的颜色)的质感的区域。参照这些质感图，用于日本汽车和用于欧洲汽车的流行或不流行的颜色范围是非常明显的。因此，本发明的质感图还可用于市场调查分析。
·主成分和质感之间的关系
下面是第一主成分A1和第二主成分A2与颜色质感的感官评价试验(对涂料颜色的印象)之间的关系的验证结果。
在来自汽车颜色的上述涂料颜色中，选择第一主成分A1不同的20种颜色样本(A至T)，多个观察者(涂料公司的设计者)按照视觉的重感和轻感的顺序放置所述样本。更具体地，观察者按照从轻至重的升序放置样本。表1示出涂料颜色样本的第一主成分的值、该值(从最大至最小)的等级和视觉印象的重感至轻感的等级。
表1
| 样本 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J |
| 第一主成分 | 2.19 | 1.74 | 1.60 | 1.36 | 1.30 | 1.10 | 0.99 | 0.40 | 0.25 | 0.12 |
| 第一主成分的等级 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 视觉等级 | 1 | 2 | 3 | 4 | 7 | 6 | 5 | 9 | 14 | 8 |
| 样本 | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T |
| 第一主成分 | 0.04 | -0.15 | -0.29 | -0.31 | -0.63 | -0.97 | -1.02 | -1.19 | -1.27 | -1.39 |
| 第一主成分的等级 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 视觉等级 | 10 | 11 | 12 | 13 | 15 | 17 | 16 | 20 | 18 | 19 |
此外，第一主成分的等级和视觉等级之间的关系使用Spearman等级相关系数“rs”(式4)来验证(参照“Sinpan Kan-nou Kensa handbook(新版感官试验手册)”，日本科学家和工程师联盟，1979)。
rs＝1-6×∑di 2/(n3-n)...(式4)
其中，di表示每一涂料颜色的第一主成分的实际等级和视觉等级的差；n表示样本数；∑表示i的和(涂料颜色的总数)。
根据使用式4的计算，等级相关系数rs为0.96。这显示出表1和图7所示的第一主成分的等级与视觉重感和轻感高度相关。参照图7也能够观察到这种高度相关，图7是使用纵轴和横轴标示如表1所示等级的图。
类似地，使用相同的20种颜色样本(A至T)来验证第二主成分和纯色或金属感之间的关系。观察者根据他们的视觉纯色感或金属感来放置样本。更具体地，观察者按照更视觉金属感或更视觉纯色感的升序放置样本。表2示出涂料颜色样本的第二主成分的值、该值(从最大至最小)的等级和纯色感或金属感在视觉印象上的等级。
表2
| 样本 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J |
| 第二主成分 | 2.78 | 1.88 | 1.82 | 1.71 | 1.43 | 1.22 | 1.14 | 1.01 | 0.82 | 0.72 |
| 第二主成分的等级 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 视觉等级 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 样本 | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T |
| 第二主成分 | 0.56 | 0.44 | 0.01 | -0.02 | -0.07 | -0.23 | -0.83 | -1.08 | -1.10 | -1.95 |
| 第二主成分的等级 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 视觉等级 | 7 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
第二主成分的实际等级与纯色感或金属感在视觉印象中的等级之间的等级相关系数为0.98。这显示出它们是高度相关的。参照图8也能够观察到这种高度相关，图8是使用纵轴和横轴标示如表2所示等级的图。
这些结果显示出根据使用上述七个特征量进行主成分分析得到的第一主成分和第二主成分的公式(式2和式3)适用于定量显示重量感和阴影感的指数。
虽然上文的描述用具体实施方案说明了本发明，并显示了本发明应用于特定的涂料颜色组的结果；但本发明不限于上述实施方案，而是可以以多种变更的形式实施，并适用于多种涂料颜色组。
例如，通常不需要使用全部七个特征量；更具体地，使用一部分特征量，例如可以选择对第一主成分和第二主成分贡献最大的三个系数的三个特征量用作上述质感图生成的因素。更具体地，只要光谱反射率是从上述五个偏角中的至少两方向测量的，则不需要对所有方向进行测量。此外，还可以使用除了上述三个特征量以外的其它特征量。
此外，所述特征量不限于上文定义的那些。例如，虽然上述实施方案通过在15度和45度偏角下测量光谱反射率来确定FF，但FF能够通过在其它角度下测量光谱反射率来确定。此外，虽然上述实施方案通过在15度和45度偏角下测量光谱反射率来确定典型角度D；典型角度D能够通过在其它偏角下测量光谱反射率来确定。如专利文献2中公开的，典型角度D能够使用在加亮侧和阴影侧测量的光谱反射率来确定。
上述实施方案在彩色显示装置上显示质感图；然而，本发明不限于这些实施方案，质感图可以通过彩色印刷机被印刷在纸上或树脂膜上。
此外，质感图可以作为颜色图像的CG数据或二进制位图数据被存储在计算机可读的记录介质中。每一涂料颜色的第一主成分和第二主成分的值也可以通过将其与用于指定相应涂料颜色的数据(颜色代码等)结合而被存储在这样的介质中。这使使用者能够使用另外提供的与用于指定涂料颜色的数据(颜色代码等)对应的颜色数据材料(RGB数据等)生成涂料颜色质感图。
取代用于指定涂料颜色的数据，在图2的步骤S2中，可以存储通过使用色度计测量涂膜的颜色而获得的测量值，并将这些值与每一涂料颜色的第一主成分和第二主成分相关。这使使用者能够在不另外提供与用于指定涂料颜色的数据(颜色代码等)对应的颜色数据材料(RGB数据等)的情况下生成涂料颜色质感图。
此外，在不使用计算机图形的情况下可以产生图；更具体地，在确定二维平面上的涂料颜色的坐标后，可以通过如下方法产生图：在由纸或树脂膜制成的平面上配置坐标轴，并在由涂料颜色的坐标指定的平面的预定位置上配置(通过印刷、绘图等)表示涂料颜色的预定尺寸的彩色区域。
工业实用性
本发明使不仅包括纯色还包括金属色的多种涂料颜色被配置在以能够表示两参数(即涂料颜色的颜色和质感)为坐标轴的平面上，由此分类并配置所述涂料颜色。此外，本发明的涂料颜色质感图使以抽象词语描述的颜色的印象可视化，由此使涂料公司的设计者在即使顾客抽象地描述颜色时也能够容易地指定目标颜色。
Claims (10)
1.生成涂料颜色质感图的方法，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示所述涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，
所述方法包括：
第一步骤，对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量；
第二步骤，将包括所述至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用所述特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；
第三步骤，对于所述多种涂料颜色，计算所述第一主成分和第二主成分的值；以及
第四步骤，在具有所述第一主成分和第二主成分作为所述两参数并具有所述第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置所述涂料颜色。
2.根据权利要求1所述的生成涂料颜色质感图的方法，其中所述两参数是表示涂料颜色的阴影感的参数和表示涂料颜色的重量感的参数。
3.根据权利要求1或2所述的生成涂料颜色质感图的方法，其中在所述多个光接收角下测量所获得的所述光谱反射率是在相对于每一涂膜面为45度的光照射下，从形成相对于镜面反射光15度、25度、45度、75度和110度的偏角的方向中选择的至少两方向来测量。
4.根据权利要求1所述的生成涂料颜色质感图的方法，其中所述特征量选自IV值、SV值、FF值、cFF值、金属感指数、深度感指数和清晰度。
5.根据权利要求4所述的生成涂料颜色质感图的方法，其中：
所述IV值是由在偏角为15度下测量的光谱反射率确定的XYZ色空间的Y值；
所述SV值是由在偏角为45度下测量的光谱反射率确定的XYZ色空间的Y值；
所述FF值由2×(Y15-Y45)/(Y15+Y45)确定，其中由在偏角为15度下测量的光谱反射率确定的所述XYZ色空间的Y值为Y15，以及由在偏角为45度下测量的光谱反射率确定的所述XYZ色空间的Y值为Y45；
所述cFF值由2×(c* 15-c* 45)/(c* 15+c* 45)确定，其中由在偏角为15度下测量的光谱反射率确定的L*c*h色空间的c*值为c* 15，由在偏角为45度下测量的光谱反射率确定的L*c*h色空间的c*值为c* 45；
所述金属感指数使用Y15和FF由Y15×FF2来确定；
所述深度感指数由c* R/L* R确定，其中由典型角度的所述光谱反射率确定的所述L*c*h色空间的L*值和c*值分别为L* R和c* R；以及
所述清晰度使用所述L* R和c* R由(L* R 2+c* R 2)的平方根来确定。
6.根据权利要求1所述的生成涂料颜色质感图的方法，其中所述二维平面是纸或树脂膜的表面，以及所述多种涂料颜色通过印刷或绘制被配置在所述表面上。
7.涂料颜色质感图，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示所述涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，其中所述两参数是通过将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析来确定的第一主成分和第二主成分，以及所述特征量基于通过在多个光接收角下测量多种涂料颜色中的每一颜色而获得的多个光谱反射率来确定。
8.生成涂料颜色质感图的程序，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示所述涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，
所述程序使计算机执行：
第一功能，对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量，并记录在记录装置中；
第二功能，将包括所述至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用所述特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；以及
第三功能，对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，计算所述第一主成分和第二主成分的值；以及
第四功能，在具有所述第一主成分和第二主成分作为所述两参数并具有所述第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上绘制所述涂料颜色，以生成质感图的图像数据。
9.生成涂料颜色质感图的系统，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示所述涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，
所述系统包括：
运算单元；以及
多角度分光光度计，
其中：
对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，所述多角度分光光度计测量在多个光接收角下的光谱反射率，然后将所述光谱反射率传输到所述运算单元；
对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，所述运算单元使用所述多个光谱反射率来确定至少三个特征量；
所述运算单元将包括所述至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用所述特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分；
对于所述多种涂料颜色，所述运算单元计算所述第一主成分和第二主成分的值；以及
所述运算单元在具有所述第一主成分和第二主成分作为所述两参数并具有所述第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置所述涂料颜色，以生成涂料颜色质感图。
10.用于生成涂料颜色质感图的数据结构，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示所述涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，
其中：
将表示所述二维平面上的坐标的所述两参数的值与表明所述涂料颜色的数据相关，以及
所述两参数的值是第一主成分和第二主成分的值，其通过如下确定：
对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测定的光谱反射率来确定至少三个特征量；
将包括所述至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用所述特征量的线性表达式表示的所述第一主成分和第二主成分；以及
对于所述多种涂料颜色中的每一颜色，计算所述第一主成分和第二主成分的值。
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