CN101896800A - 确定具有效果色素的颜料配方的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
提供一种确定具有效果色素的颜料配方的系统和方法。该系统包括可以邻近于例如车辆的着色表面的着色表面放置的粗糙度量计。技术员对量计与着色表面进行比较以确定效果色素的粗糙度。这个粗糙度接着用于选择和/或调节颜料配方从而可以实现准确的匹配。
Description
技术领域
本主题发明涉及一种用于确定颜料配方以匹配具有效果色素并且涂覆物体表面的颜料的方法和系统。
背景技术
在颜料中使用诸如云母或者金属薄片的效果色素是本领域技术人员熟知的。所得颜料提供经常用于强调着色物体的形状的生动效果。在用于车辆的颜料中经常使用这种效果色素；然而，使用同样已经扩展到多种其它工业。
这些效果色素通常改变颜料的颜色。事实上，用以观察着色物体的角度也是颜色中的一个因素。当然，多个其它因素将影响颜料的颜色和外观，包括效果色素的尺寸/粗糙度、效果色素的材料类型、效果色素的纯度/稠度和效果色素的浓度。进而，在制造设备处，这些因素的变化可以长期地发生。因而，在公共装配线上生产的多个车辆可能具有显著不同的颜色或者外观。
使用这些效果色素对于车辆整修表面即“碰伤店(bump shop)”操作提出困难的挑战。具体地，当为车辆喷涂更换构件时，难以准确地匹配颜色。换言之，难以确定将准确反映在任何给定车辆上的颜料的颜料配方或者“处方”。经常利用重复试错确定颜料配方。这些重复是耗时的并且包括混合少量的颜料、喷涂车辆的一小部分或者测试面板、等待颜料干燥，并对新的颜料与车辆的现有颜料进行比较。
多篇现有技术参考文献试图克服这些困难。例如，PCT公报No.WO 2006/030028(′028公报)公开了一种确定颜料配方的方法。′028公报的方法包括获取颜料的数字图像以分辨效果色素的尺寸/粗糙度。不幸的是，这种精密照相设施趋向于是非常昂贵的并且在典型的碰撞中心环境中经受破坏和损伤。因此，仍然存在对一种确定颜料配方的方法的需要，该方法不必使用昂贵的照相设施来确定效果色素的尺寸/粗糙度。
发明内容
本主题发明提供确定颜料配方以匹配涂覆物体表面的颜料的方法，其中颜料包括效果色素并且该方法利用计算机化系统。该方法包括提供展示效果色素的不同粗糙度水平的粗糙度量计的步骤。该粗糙度量计被邻近于已涂覆的物体表面置放并且执行粗糙度量计和颜料效果色素的比较以确定颜料的效果色素的粗糙度。颜料的效果色素的粗糙度量计接着用于从利用分光光度计确定的颜料配方列表选择颜料配方和/或从数据库的颜料配方列表抛弃至少一种颜料配方。
本主题发明还提供一种用于确定颜料配方以匹配具有效果色素并且涂覆物体表面的颜料的计算机化系统。该系统包括用于测量涂覆物体的颜料的颜色并且产生颜色信息的分光光度计。展示效果色素的不同粗糙度水平的粗糙度量计能够邻近于物体表面而移动。该系统还包括计算机，该计算机用于接收颜色信息和粗糙度，基于颜色信息确定颜料配方，并且基于效果色素的粗糙度修改颜料配方以调节颜料的颜料配方。
本主题发明的系统和方法提供优于现有技术的多个优点。特别是，粗糙度量计的利用允许对于颜料的效果色素的粗糙度进行廉价而准确的估计。进而，使用这个粗糙度量计易于碰撞中心技术员掌握而不用复杂的培训。但是最重要地，该系统和方法为技术员提供可以被即刻地混合和使用的可靠的颜料配方而无需耗时的重复试错。
附图说明
将易于理解本发明的其它优点，因为当结合附图考虑时，通过参考以下详细说明，这些优点将得到更好的理解，其中：
图1是示出本主题发明的方法的第一实施例的流程图；
图2是用于确定和/或调节颜料配方的计算机化系统的概念化视图；
图3是示出效果色素的各种粗糙度水平的粗糙度量计的顶视图；
图4是置于以第一观察角度分析的物体上的粗糙度量计的横截面视图；
图5是置于以第二观察角度分析的物体上的粗糙度量计的横截面视图；并且
图6是示出本主题发明的方法的第二实施例的流程图。
具体实施方式
参考附图，其中在所有的几个视图中同样的数字表示相应的部分，本发明提供用于确定和/或调节颜料配方的方法100、200和计算机化系统10。
参考图1和2，本发明的第一实施例提供用于利用计算机化系统10来调节颜料配方以匹配涂覆物体14的表面12的颜料的方法100。颜料配方包括效果色素。通常在颜料中使用效果色素从而为颜料提供纹理、闪耀或者其它视觉属性。将多种金属性和介电性材料用作效果色素。例如，铝和云母薄片得到非常普遍的使用。当然，本领域技术人员了解用于用作效果色素的其它材料。物体14优选为车辆，例如汽车(如在图2中所示)、摩托车或者船。然而，本领域技术人员了解也可以利用颜料涂覆多个其它物体。
第一实施例的方法100包括使用分光光度计16测量涂覆物体14的表面12的颜料的颜色的步骤102。分光光度计16用于确定颜料的颜色是本领域技术人员熟知的。具体地，分光光度计16探测反射光的波长以确定颜料的颜色。分光光度计16产生与颜料颜色有关的颜色信息。可以将这个颜色信息表示为L＊a＊b＊数据，这是本领域技术人员熟知的。本领域技术人员将了解用于表达颜色信息的其它适当技术。
方法100还包括基于测得颜色确定至少一种颜料配方的步骤104。换言之，一旦分光光度计16提供了颜料的颜色，用于制造匹配颜料的至少一种处方便得以确认。这个步骤优选由计算机18执行。计算机18接收颜色信息，并且作为响应，基于该颜色信息确定颜料配方列表。显然，颜料配方列表能够包含仅仅一个颜料配方。每个颜料配方优选提供基础树脂与至少一种染色色素的比率。可替代地，分光光度计16能够不使用计算机18而提供颜料配方。可以使用几项技术完成颜料配方的确定。在一项技术中，一种算法利用颜色信息计算染料色素的数量。在另一项技术中，数据库存储多条记录，每条记录使颜色信息与颜料配方相关。然而，与所用技术无关，由于颜料中的效果色素，根据这个配方混合的颜料可能不匹配涂覆物体14的颜料的颜色。
参考图3，本主题发明利用粗糙度量计20测量在物体中使用的效果色素的粗糙度。粗糙度量计20呈现效果色素的不同粗糙度水平。这样，方法100包括提供展示效果色素的不同粗糙度水平的粗糙度量计20的步骤106。效果色素的粗糙度指的是效果色素的颗粒的外观尺寸。例如，具有相对大尺寸的颗粒的效果色素将被认为比具有相对小尺寸的颗粒的效果色素更加粗糙。
粗糙度量计20优选由纸、塑料或者其它轻质、适当的材料形成。应该如此确定粗糙度量计20的尺寸，即，使得它是易于携带。粗糙度量计20优选是薄的，具有矩形条状形状。当然，本领域技术人员可以考虑用于粗糙度量计20的其它形状，包括但不限于圆形形状。
优选地，将粗糙度量计20划分成多个离散片段22。更加优选地，将粗糙度量计划分成五个离散片段。使用五个离散片段提供足够的粗糙度变化来适当估计在颜料中使用的各种效果色素，同时仍然允许使用者辨别每个离散片段之间的差别。粗糙度量计的每个离散片段22被分类并且标注有粗糙度数值。优选地，粗糙度数值是整数1、2、3、4或者5之一，其中1是最精细的效果色素而5是最粗糙的效果色素。当然，本领域技术人员了解分类和标注粗糙度量计20的每个离散片段22的其它方式。
方法100优选包括邻近于物体的已涂覆表面置放粗糙度量计的步骤108。更加优选地，粗糙度量计被安置成与已涂覆表面接触，从而可以同时或者几乎同时地观察粗糙度量计和着色表面。
方法100还包括对粗糙度量计和颜料的效果色素进行比较以确定颜料的效果色素的粗糙度的步骤110。通过观察具有效果色素的颜料和粗糙度量计20的不同片段并且确认哪个片段22具有最正确地匹配物体的颜料中的效果色素的粗糙度的粗糙度而完成这个步骤110。优选地，为了确认最正确的颜料和粗糙度量计观察，所述观察应该在适当的光源24下进行，包括但不限于直接的阳光或者明亮的人造光。
根据用以观察它的角度，颜料中的效果色素的外观粗糙度可能看起来是不同的。因此，为了获得颜料中的效果色素的粗糙度的最准确的测量，优选的是，应该以多于一个角度执行粗糙度量计20和颜料的观察。具体地，优选的是，应该以彼此相差30度的一对角度观察粗糙度量计20和颜料。换言之，对粗糙度量计和颜料的效果色素进行比较的步骤能够被分成两个步骤。第一步骤是关于表面以第一角度观察粗糙度量计20和颜料，如在图4中所示，以确定效果色素的第一角度粗糙度。第二步骤是关于表面以第二角度观察粗糙度量计20和颜料，如在图5中所示，以确定效果色素的第二角度粗糙度，其中第二角度至少与第一角度相差30度。
最优选的是，观察颜料和粗糙度量计的第一角度关于物体的着色表面在30度和90度之间。本领域技术人员将这个第一角度称为镜面视图(specular view)、正向视图(face-on view)，或者闪烁视图(flashview)。理想地，照亮颜料的光源24在观察颜料的使用者前面。进而，最优选的是，观察颜料和粗糙度量计的第二角度关于着色表面在0度和30度之间。本领域技术人员将这个第二角度称为俯仰视图(pitchview)或者俯下视图(flop view)。理想地，照亮颜料的光源24在观察颜料的使用者后面。
参考图3-5，粗糙度量计20还优选限定至少一个孔26从而可以通过孔26观察物体的颜料。更加优选地，粗糙度量计20限定五个孔26，在五个离散片段22的每一个中有一个孔26。通过透过孔26观察物体的颜料的效果色素，能够易于比较颜料的效果色素与粗糙度量计的每个片段的粗糙度。
第一实施例的方法100还包括基于效果色素的粗糙度而从颜料配方列表选择颜料配方的步骤112。更加具体地，从该列表选择最佳颜料配方，即，提供最准确匹配的颜料配方。这个步骤优选由计算机18执行。计算机18从使用者接收粗糙度观察(一个或者多个)并且据此选择颜料配方。通过以前的视觉评估或者通过数学预测可能已经分配过与每种配方相关的外观粗糙度评定。基于颜料处方使用数学函数来在面视图(face view)和俯下视图(flop view)这两种视图下预测粒子尺寸。
方法100还可以包括基于效果色素的粗糙度调节颜料配方的步骤114。还可以在调节颜料配方时使用上述用于选择颜料配方的同一数学函数。一种算法利用该函数在小的迭代步骤中修改配方。一旦预测的粒子尺寸和颜色数值密切匹配使用者规定的那些，调节过程即迭代便停止。可以另外使用具有规则(rule)形式的逻辑陈述，以有助于这个调节算法的速度和精度。
在选择和/或调节步骤112、114中，计算机18可以利用一个粗糙度观测或者多个观测。优选地，在选择和调节颜料配方时，计算机18利用神经网络算法，即包含神经网络的算法，来预测粒子尺寸评定和颜色数值。在颜料匹配中使用的神经网络是本领域技术人员已知的。在McClanahan的两个美国专利No.6,714,924和6,804,390中公开了这种神经网络的实例，这两个专利通过引用并入本文。可以使用其它分析函数预测外观性质，例如，多项式函数。调节算法可以基于最速下降、非线性优化、遗传或者其它普通模型。可替代地，还可以使用其它类型的算法执行颜料配方的调节，包括但不限于分散和吸收模型。
计算机化系统10还可以包括与计算机18通信的显示器28。进而，方法100还可以包括通信经修改的颜料配方从而可以根据经修改的颜料配方混合颜料的步骤。经修改的颜料配方可以经由显示器28通信给使用者。可替代地，打印机(未示出)能够打印经修改的颜料配方或者经修改的颜料配方能够直接传输到颜料混合设备(未示出)。
显示器28优选是彩色显示器28从而还可以在彩色显示器28上显示颜料配方的颜色、纹理和/或闪耀。这允许对所显示的颜色与着色物体进行比较。因此，可以在混合颜料之前确认颜料配方。彩色显示器28可以与便于携带的一种手持设备(未示出)成为一体，即，能够被邻近于着色物体而放置。
现在参考图6，本发明的第二实施例提供利用计算机化系统确定颜料配方以匹配涂覆车辆14的表面的颜料的方法200。颜料包括效果色素。
方法200包括获得车辆信息的步骤202。这个车辆信息用于总体识别或者具体识别车辆14，并且因此涂覆车辆14的颜料。例如，车辆信息可以是车辆识别码(VIN)。可替代地，车辆信息可以是车辆14的年龄、制造、模型和总体颜色。本领域技术人员了解可以用于识别涂覆车辆14的颜料的其它类型车辆信息。
这个车辆信息被通信到计算机18。方法200进一步包括基于车辆信息搜索数据库30以获得颜料配方列表的步骤204。数据库30与计算机28通信。优选地，数据库30被置于远离计算机18的服务器32上。这样，在数据库30和计算机18之间的通信是通过网络34完成的，网络34诸如是、但不限于是互联网。可替代地，数据库30可以被置于计算机18上。优选地，在计算机18的存储器上存储颜料配方列表。
第二实施例的方法200还包括提供展示效果色素的不同粗糙度水平的粗糙度量计20的步骤206。这个步骤206类似于第一实施例的步骤并且粗糙度量计20呈现与第一实施例的相同的偏好。也类似于第一实施例，方法200还优选包括邻近于车辆的已涂覆表面置放粗糙度量计的步骤208。
方法200进一步包括对粗糙度量计和颜料的效果色素进行比较以确定颜料的效果色素的粗糙度的步骤210。如第一实施例那样，对粗糙度量计和颜料的效果色素进行比较的步骤210可以进一步定义为关于表面以第一角度观察粗糙度量计和颜料以确定效果色素的第一角度粗糙度，和关于表面以第二角度观察粗糙度量计和颜料以确定效果色素的第二角度粗糙度。第二角度优选与第一角度相差至少30度。
第二实施例的方法200还包括基于效果色素的粗糙度从列表抛弃至少一个颜料配方的步骤212。具体地，所抛弃的(一种或者多种)颜料配方是与观察到的效果色素的粗糙度不相关的那些。优选地，抛弃至少一种颜料配方是基于第一角度粗糙度和第二角度粗糙度这两者的。可以在收藏配方的数据库中存储与颜料配方相关的粗糙度评定。通过由熟练配色师进行视觉检查或者通过使用算法进行计算以基于配方组分预测粗糙度可能已经分配过上述评定。还优选的是，应用神经网络算法确定从列表抛弃哪个颜料配方或者哪些配方。可以通过从存储颜料配方列表的存储器去除(一种或者多种)颜料配方而从列表抛弃它们。关于抛弃哪些(一种或者多种)配方的决定是基于逻辑和已建立的公差。
在这里已经以示意性方式描述了本发明，并且应该理解已经使用的术语旨在是本质上是说明性而非限制性的单词。显然，根据上述教示，本发明的很多修改和变化都是可能的。在所附权利要求的范围内，可以用不同于具体描述的其它方式实践本发明。
Claims (25)
1.一种利用计算机化系统确定颜料配方以匹配涂覆物体表面并且包括效果色素的颜料的方法，所述方法包含：
使用分光光度计测量所述颜料的颜色；
基于所述测得颜色确定颜料配方列表；
提供展示所述效果色素的不同粗糙度水平的粗糙度量计；
邻近于所述物体的所述已涂覆表面置放所述粗糙度量计；
对所述粗糙度量计和所述颜料的所述效果色素进行比较以确定所述颜料的所述效果色素的粗糙度；
基于所述效果色素的所述粗糙度从所述颜料配方列表选择所述颜料配方；和
通信所述颜料配方从而可以根据所述颜料配方将颜料混合。
2.根据权利要求1阐述的方法，进一步包含基于所述效果色素的所述粗糙度调节所述选定的颜料配方以产生经修改的颜料配方的步骤。
3.根据权利要求2阐述的方法，其中通信所述颜料配方的所述步骤被进一步定义为通信所述经修改的颜料配方从而可以根据所述经修改的颜料配方将颜料混合。
4.根据权利要求2阐述的方法，其中对所述粗糙度量计和所述颜料的所述效果色素进行比较的所述步骤被进一步定义为关于所述表面以第一角度观察所述粗糙度量计和所述颜料以确定所述效果色素的第一角度粗糙度、和关于所述表面以第二角度观察所述粗糙度量计和所述颜料以确定所述效果色素的第二角度粗糙度的步骤，其中所述第二角度与所述第一角度相差至少30度。
5.根据权利要求4阐述的方法，其中基于所述效果色素的所述粗糙度调节所述颜料配方的所述步骤被进一步定义为基于所述第一角度粗糙度和所述第二角度粗糙度调节所述颜料配方以产生所述颜料的经调节的颜料配方的步骤。
6.根据权利要求4阐述的方法，其中关于所述表面所述第一角度在30度和90度之间。
7.根据权利要求4阐述的方法，其中关于所述表面所述第二角度在0度和45度之间。
8.根据权利要求1阐述的方法，其中将所述粗糙度量计划分成多个片段。
9.根据权利要求8阐述的方法，其中将所述粗糙度量计的所述多个片段进一步限定为五个片段。
10.根据权利要求2阐述的方法，其中调节所述颜料配方的所述步骤包括应用包含神经网络的至少一种算法来产生经调节的颜料配方的步骤。
11.根据权利要求1阐述的方法，其中所述计算机化系统包括彩色显示器并且所述方法进一步包含显示相应于所述颜料配方的颜色和外观的步骤。
12.一种利用计算机化系统确定颜料配方以匹配涂覆车辆表面并且包括效果色素的颜料的方法，所述方法包含：
获得车辆信息；
基于所述车辆信息搜索数据库以获得颜料配方列表；
提供被划分成展示所述效果色素的不同粗糙度水平的多个片段的粗糙度量计；
邻近于所述车辆的所述已涂覆表面置放所述粗糙度量计；
对所述粗糙度量计和所述颜料的所述效果色素进行比较以确定所述颜料的所述效果色素的粗糙度；
基于所述效果色素的所述粗糙度从所述列表抛弃至少一个颜料配方；和
通信所述经修改的颜料配方从而可以根据所述经修改的颜料配方将颜料混合。
13.根据权利要求12阐述的方法，其中对所述粗糙度量计和所述颜料的所述效果色素进行比较的所述步骤被进一步定义为关于所述表面以第一角度观察所述粗糙度量计和所述颜料以确定所述效果色素的第一角度粗糙度、和关于所述表面以第二角度观察所述粗糙度量计和所述颜料以确定所述效果色素的第二角度粗糙度的步骤，其中所述第二角度与所述第一角度相差至少30度。
14.根据权利要求13阐述的方法，其中抛弃至少一种颜料配方的所述步骤被进一步定义为基于所述第一角度粗糙度和所述第二角度粗糙度抛弃至少一个颜料配方的步骤。
15.根据权利要求12阐述的方法，其中关于所述表面的所述第一角度在30度和90度之间。
16.根据权利要求12阐述的方法，其中关于所述表面的所述第二角度在0度和45度之间。
17.根据权利要求12阐述的方法，其中将所述粗糙度量计划分成多个片段。
18.根据权利要求17阐述的方法，其中所述粗糙度量计的所述多个片段被进一步限定为五个片段。
19.根据权利要求12阐述的方法，其中抛弃至少一个颜料配方的所述步骤包括应用包含神经网络的至少一种算法来确定要从所述列表抛弃的所述至少一种颜料配方的步骤。
20.根据权利要求12阐述的方法，进一步包含应用包含神经网络的至少一种算法来预测来自所述颜料配方列表的至少一个颜料配方的颜色和外观的步骤。
21.根据权利要求12阐述的方法，其中所述计算机化系统包括彩色显示器并且所述方法进一步包含显示相应于所述颜料配方中的至少一种的颜色和外观的步骤。
22.一种用于确定具有效果色素并且涂覆物体表面的颜料的颜料配方的计算机化系统，所述系统包含：
用于测量涂覆所述物体的颜料的颜色并且产生颜色信息的分光光度计；
展示所述效果色素的不同粗糙度水平的粗糙度量计，并且其中所述粗糙度量计能够邻近于所述物体表面而移动；和
计算机，用于接收所述颜色信息和所述粗糙度，基于所述颜色信息确定颜料配方列表，基于所述效果色素的所述粗糙度从所述颜料配方列表选择所述颜料配方，并且通信所述颜料配方从而可以根据所述颜料配方将颜料混合。
23.根据权利要求22阐述的系统，其中所述粗糙度量计限定至少一个孔从而可以透过所述孔观察所述物体的所述颜料。
24.根据权利要求22阐述的系统，进一步包含用于显示颜色的彩色显示器，所述颜色相应于包括所述效果色素的影响的所述经调节的颜料配方。
25.根据权利要求22阐述的系统，其中所述计算机还通过利用包含神经网络的至少一种算法基于所述效果色素的所述粗糙度来调节所述选定的颜料配方。
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