CN105849516B - 使用枢轴归一化的涂层表面纹理分析 - Google Patents
使用枢轴归一化的涂层表面纹理分析 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种计算机执行的方法，包括在分光光度测量和/或比色分析中使用枢轴归一化以用于在未知的复杂或简单涂层中进行颜色识别的软件。本发明对于可靠地匹配未知的目标涂层中存在的纹理和/或随角异色效应尤其有用。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年11月8日提交的序号为61/901,498的美国临时申请的优先权。
技术领域
本发明一般而言涉及一种方法和装置，其使用枢轴归一化来关联来自分光光度角度(spectrophotometric angle)和/或入射光源的光谱反射率或比色信息以识别适当的颜料，用以匹配发生在未知目标涂层内的纹理和/或随角异色效应(gonioapparent effect)。
背景技术
更好的解决方案要求用户向配方引擎提交调色剂的样本集合，而不太好的方法则经常选择使用调色剂的预定的子集。这些方法都没有利用逐步的方法，因此经常导致非最优的解决方法。通常这些方法对于用户是有负担的，并且缺乏适当的“直觉”来为用户提供良好解决方案的简化的方法。另外，由于这种方法学的性质，可能会排除匹配样品所必要的适当的颜料。
为了通过配方或者搜索引擎(或者可视过程)来提供适当的颜色匹配，理想的是确定样本的正确着色。很清楚的是，利用与原始样本相同的颜料或者适当偏移的颜料，将会允许配方或搜索过程获得明显的最优解决方案。同样清楚的是，有意或无意地从可用的颜料中排除那些颜料，将会导致低于最优的配色。
几种配方引擎和方法学试图通过不同的算法同时完成颜料选择和配方。现有技术中，颜料识别包和配方引擎广泛采取“强制”力，推测和检查类型的方法以向其用户提供配方和颜料信息。组合的途径或强制力方法是频繁使用的方法，在该方法中给定在最终匹配中想要的颜料的最终数目，几乎所有可用的颜料被以所有各种可用的组合来组合起来。组合的途径可以利用Kubelka-Munk方程式或其衍生物来产生各个配方。尽管已经存在一些方法，其中在给定的某些条件下这些方法限制一些颜料的使用以优化引擎的速度，最终结果是针对样本验证配方组合并且向用户提供最接近匹配样本的配方选择(或一个配方)。存在各种形式的ΔE或其它比色评定算法，用于与样本相比较确定匹配的准确性。
更好的解决方案要求用户向配方引擎提交调色剂的样本集合，而不太好的方法则经常选择使用调色剂的预定的子集。这些方法都没有利用逐步的方法，从而经常导致非最优的解决方法。通常这些方法对于用户是有负担的，并且缺乏适当的“直觉”来为用户提供良好解决方案的简化的方法。另外，由于这种方法学的性质，可能会排除匹配样品所必要的适当的颜料。
在标准可携带分光光度计中，入射光通常设定为处于与法线成四十五(45)度角。因而可以被收集到的光谱反射率通常在与入射光相同的平面上，并且位于镜面反射角(与入射光相等及相反的角度)的任一侧上并且较接近于入射光源本身。
新的可携带分光光度装置提供大量角色彩响应(光谱反射率)数据。除添加包含方位角或平面外角度的一些新角度外，诸多仪器还提供具有与标准光源不同的几何纹理的额外光源。例如，第二照明源的入射光源可位于与法线成十五(15)度角的位置。入射光与角度响应的众多组合可以同时是既过少又过多的待处理的信息，从而产生大量的分光光度计数据。但是，缺少有针对性地对所有这些数据进行有效处理和分析的方法。另一方面，新的分光分度装置还仅仅捕捉对于所选择的照明条件的所分析样本的部分光谱响应。
最近已经提出了利用代表各种纹理的涂色的或者虚拟的样本以及将这些样本与未知的样本进行比较的策略。这些技术需要大量的用户介入并且非常主观，这些技术取决于个人的技术而产生不一致的结果。
利用有限的多角度、当可用时的多平面、有或没有照相机的光谱数据、颜色或其他方面的简化途径，对于颜色特性描述和样本属性可产生改进的和简化的结果，该简化途径对于速度和易用性上是更可取的。提供一种简化的系统，其能够精确地确定待供给到配方引擎或者可视配色过程的样本的着色，极大地改善速度和精度。在相同的灵活系统中包括配方引擎，进一步改善性能、精度和简易性。
因此，需要可用于有效评估来自分光光度计的所有数据及数据的特定组合的系统和方法，尤其允许进行关于所分析的未知目标涂层的纹理和/或随角异色效应的有意义的推理。还需要一种系统和方法，其中个别角度光谱反射率及比色(例如，XYZ、L＊a＊b＊、L＊C＊h＊等)响应作为独立实体以及依赖于从装置接收的其他响应(无论是所有的响应还是特定选择的响应)的实体被处理。因此，本发明意在提供使得配方引擎有效，或者为可视配色过程选择具有可获得的颜料的相同的或近似相同属性(在需要偏差的情况下诸如自动再抛光应用中)的颜料的设备。
发明内容
在第一方面，本发明提供一种计算机实施方法。该方法包括使用处理器从目标涂层获得反射率数据；及使用该处理器，从所获得的反射率数据来计算被枢轴归一化的反射率数据。该方法还包括利用该处理器，基于被枢轴归一化的反射率数据，产生外观上与目标涂层相同或实质上类似的涂层着色。
在另一方面，本发明涉及一种系统。该系统包括数据库及与该数据库通信的处理器。该处理器被编程以从目标涂层获得反射率数据；从所获得的反射率数据计算被枢轴归一化的反射率数据；以及基于被枢轴归一化的反射率数据产生外观上与该目标涂层相同或实质上类似的涂层着色。
在另一方面，本发明提供一种装置。该装置包括用于从目标涂层获得反射率数据的设备，以及从所获得的反射率数据计算被枢轴归一化的反射率数据的设备。该装置还包括基于被枢轴归一化的反射率数据识别外观上与该目标涂层相同或实质上类似的涂层着色的设备。
在又一方面，本发明提供一种非临时性计算机可读介质，其包含用于使得处理器进行以下操作的软件：从目标涂层获得反射率数据；从所获得的反射率数据计算被枢轴归一化的反射率数据；及基于被枢轴归一化的反射率数据产生外观上与该目标涂层相同或实质上类似的涂层着色。
附图说明
图1示出利用本发明为目标复杂涂层计算着色的过程。
图2示出来自关于光谱反射率的行业标准六角度(-15°，15°，25°，45°，75°，以及110°)的原始(非归一化的)光谱反射率数据的例子。
图3示出图2中所显示数据的“标准”归一化结果的例子。
图4示出图2中所显示数据的彼此重叠的各种枢轴归一化曲线的例子。
图5示出使用枢轴归一化反射率数据的例子，其中平均值和标准差已跨越相关联信息第一阵列被计算，并且对照彼此绘图。
图6示出使用枢轴归一化的数据集合的例子，使用特定角度集合来预测目标涂层是否将含有随角异色效应。
图7示出根据本发明可用于识别目标样本的涂层混合物的物理属性特征的系统，诸如在不同或相同的照明条件下的反射特性，该反射特性是从一种颜料到另一种颜料视觉上和/或分光光度法测定的独特的或者可区分的。
具体实施方式
虽然本说明书中通常涉及油漆和/或涂层，但应理解，装置、系统及方法适用于包含染色剂及工业涂层的其它类型的涂层。所述本发明的实施例不应视为限制性的。与本发明一致的方法可在诸如服装及时尚产品的匹配和/或协调的多个领域中实践。本发明可与计算机系统一起使用或并入于计算机系统中，该计算机系统可以是独立单元或者是包含经由诸如例如因特网或者局域网的网络与中央计算机通信的一个或多个远程终端机或装置。如此，计算机或“处理器”及本文中所描述的相关组件可以是本地计算机系统或远程计算机或在线系统或其组合的一部分。这里所描述的数据库及软件可储存于计算机内部存储器中或非临时性计算机可读介质中。
本发明一般而言针对涂层的光谱分析，且更具体地，但并非以限制方式，针对对含有金属、珠光和/或特殊效用颜料的复杂涂层混合物进行预测和规划的装置、方法及系统。
本发明一般而言涉及利用枢轴归一化数据识别固化的复杂涂层(例如，油漆)混合物的物理属性特征(这种特征包括，例如，在不同或相同的照明条件下的反射特性，该反射特性是从一种颜料到另一种颜料视觉上和/或分光光度法测定的独特的或者可区分的)的方法、系统和装置，枢轴归一化数据是利用处理器基于例如由分光光度计测量的光谱反射率来计算的。附加地或者可替代地，枢轴归一化数据是基于来自分光光度计的比色响应来计算的。
使用枢轴归一化方法学的目的是多重的。首先，为了使用给定系统内的所有可用角度，相轴归一化方法可用于形成替代的双向反射率分布函数(“BRDF”)类型分析。该分析类型不排除任何角度，而是无论随角异色效应存在与否，都使用所有角度来形成特定涂层、纹理或颜料类型的半球形“地图”或“指纹”。第二，枢轴归一化方法可用于仅评估特定角度组合以便获得有目的操作。类似地，当特定纹理或效果作为包括于或不包括于目标涂层内被寻求时，这包括特定地排除或包括特定单个角度或角度组合。第三，枢轴归一化方法可用于适应及校正所接收光谱反射率值在某种方面上不正确的可能假没。光谱反射率数据的不规则性或异常性的某些可能的原因，即使不重要，可包括入射光角度位置、入射光波动、孔径尺寸、目标涂层表面不均匀性等。
图1示出利用本发明计算用于目标复杂涂层的颜料的过程。在步骤10处，例如从分光光度计收集数据。可以以多种方式来使用本发明的系统和方法。例如，该系统和方法可用于原始数据，例如光谱反射率数据和/或比色数据(例如，XYZ、L＊a＊b＊、L＊C＊h＊等)，以及已经处理过的数据。处理过的数据可包括，但不限于，多维度几何数据、向量数据、未经修改或经修改的镜面光谱反射率数据等。被枢轴归一化的数据可具有基于原始数据功能的两个或两个以上被识别、相关联阵列。这里，相关联阵列表示根据可变的参数，诸如与涂层相关的信息阵列(或多个阵列)，最初获得的值(这里：反射率)的分类。例如，光谱反射率数据可视为具有由角度和波长构成的阵列。另一例子包括随着角度和参考类型(即，L＊、a＊或b＊)变化的比色数据。在存在两个以上阵列的情况中，可独立地测试各种两个阵列的集合，或可将各种阵列压缩至仅两个阵列中。为了在数据集合内选择最佳阵列集合，需要对多种潜在的被枢轴归一化的数据集合以及基于算法的所期望的功能的最优数据集合两者的数个情景进行关于复杂混合物内的色彩、纹理、着色及所有变化形式的测试。
图2示出来自行业标准六角度的原始光谱反射率数据的例子。在“标准”归一化情况中，过程的目标是将来自多个数据集合(即，不同角度)的数据的不同标度调整至一个共同标度，因此形成允许对原始数据集合之间进行关系分析和理解的移位的或定标的数据集合。图3示出基于图2的数据“标准”归一化结果的例子。本发明的枢轴归一化的目标并非将不同标度对准至共同标度，而是为获得关于原始数据集合和与其相关联信息阵列之间的类似性及差异性的改善的深入见解而引起进一步分离。图4示出基于图2的数据的彼此覆叠的各种被枢轴归一化的曲线的例子。如此可见，从“标准”归一化方法和枢轴归一化方法对比所得的信息之间存在差异。在图4中，使用重叠方法而非对准每一曲线的y轴对图表的解析度进行解释。
在图1的步骤12中，基于相关联信息第二阵列对数据进行分类。举例而言，如果使用具有角度和波长的相关联阵列的原始光谱反射率数据，则该数据可按波长分类，以便在单个波长内的角度的标度之间形成通用性。这与按角度分类以便在单个角度内的波长标度之间做出共同对准的“标准”归一化方法相反。通过首先按第二阵列(例如，波长)分类，第一阵列(例如，角度)成为“通用性”。在第二阵列的每一集合内，在步骤14的枢轴归一化计算可呈现标准形式。典型地，归一化计算为：
其中X是特定数据集合值，μ是在被分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体平均值，且σ是在被分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体标准偏差。用户可确定什么信息位于哪个阵列，且工具将进行调整。
由于跨越第一数据阵列的标准差比跨越第二数据阵列的标准差小得多的事实，因此所得被枢轴归一化的数据集合似乎不会产生有用的信息。因此，如果检验、分析、绘图等的解析度不良的话，则可能缺失详细的特征。因此，可以优化检验、分析、绘图等的解析度以便确定分析的益处。
在使用光谱反射率数据时，可基于每个第二数据阵列，对第一数据阵列单个地进行计算。然而，输出与最初两个相关联阵列保持联系。可使用诸如平均值、中位数及总和的统计量来从多阵列计算的被枢轴归一化数据形成单个阵列。此外，可在枢轴归一化分析之间比较单个特定阵列值或若干值。这种情况的值将集中于最大的或统计的显著性的特定阵列值或若干值，其中大部分色彩和/或纹理信息以可见方式或数值方式感知。
在图1的步骤16处，来自被枢轴归一化的数据的经计算的被枢轴归一化的值或统计量可进一步经验关联至已知特性，以便识别复杂涂层混合物中的纹理、主要薄片类型或其他外观信息。为采用经验方法，被枢轴归一化的数据是针对经验数据集合计算的。可采用将数据转换成单一点的所有期望的统计或数学转换，或数据可保持随着相关联信息的第一及第二阵列而变化。在各个实施例中，经验数据集合代表将需要在日常情况中处理的所预期的混合物及色彩。经验数据集合可用以形成预测相关性：y＝f(x)，其中y表示用于关于目标涂层的识别或定性问题的所期望的特性，且f(x)是x的某一函数，其中x是使用经枢轴归一化计算的值或统计量的一个或多个变量，该经枢轴归一化计算的值或统计量来自于相关联阵列的特定集合或多个集合的被枢轴归一化的数据。所得函数可以是线性或非线性的，如由经验数据集合所定义的。
图5示出使用经枢轴归一化的反射率数据的例子，其中平均值和标准差已跨第一相关信息阵列被计算，并且对照彼此绘图。所得相关性示出仅在特定情况中使用有色铝颜料的高机率，然而没有使用有色铝颜料则示例出显著不同的图形显示以及因此相关联的可能性。
图6示出使用经枢轴归一化的反射率数据集合的例子，该例子使用特定角度集合来预测目标涂层是否将含有随角异色效应。在此情形中，对于特定角度的来自被枢轴归一化的数据，产生0.5或0.5以上的所计算范围值表示不含有随角异色颜料的较高可能性，然而较接近于0.2或0.2以下的所计算范围值具有含有讨论中的随角异色颜料的较高可能性。
在图1的步骤18处，一旦确定了经验相关性，便可使用其来导出目标涂层所预期的值。这可以通过对x使用目标涂层的值(被枢轴归一化的数据等)以及对y计算答案(纹理效应)来实现。虽然这里已给出关于随角异色颜料的内容的例子，但根据本发明，通过为枢轴归一化计算和经验相关性迭代地选择最重要的单一角度或角度组合可导出一个结果，该结果可以具体到何种随角异色颜料在该颜料的何种尺寸薄片处是存在的。角度比较的选择以及角度比较组合到何种程度可用于产生最佳可能的经验相关性。经验相关性也可通过包含其它非枢轴归一化信息，举例如，单个角度比色数据，而被改良。
总体“地图”或“指纹”途径的质量以及经验相关性途径的质量可取决于输入数据的质量。输入数据的质量可取决于仪器的质量以及用于形成总体地图或经验相关性的已知集合的数据集合的质量。虽然来自仪器或经验数据集合的任意质量的数据都会产生答案，但该答案可借助高质量仪器以及广泛多样的高质量经验数据集合的使用而得以改良。
本文中所阐述的整组计算可连同处理器一起使用以便促进特定相关联阵列组合的选择，并且适应所需的计算量以便使用被枢轴归一化的数据来导出且然后使用经验相关性。
图7示出根据本发明可用于识别目标样本的涂层混合物的物理属性特征的系统90，诸如在不同或相同的照明条件下的反射特性，该反射特性是从一种颜料到另一种颜料视觉上和/或分光光度法测定的独特的或者可区分的。用户92可利用诸如图形用户接口的用户接口94来操作分光光废计96以测量目标样本98的属性。来自分光光度计96的数据可传送至计算机100，诸如个人计算机、移动装置或任何类型的处理器。计算机100可经由网络102与服务器104通信。网络102可以是诸如因特网、局域网、内部网或无线网的任何类型的网络。服务器104与数据库106通信，该数据库可储存由本发明的方法出于比较目的而使用的数据及信息。数据库106可用于，例如，客户服务器环境中，或者，例如，基于网络的环境中，诸如云端计算环境。计算机100和/或服务器106可执行本发明的方法的各种步骤。
在另一方面，本发明可实施为一种含有用于使得计算机或计算机系统执行上文所阐述的方法的软件的非临时性计算机可读介质。该软件可包含用以使得处理器以及用户接口能够执行本文中所阐述的方法的各种模块。
对于本领域技术人员来说容易理解的是，可在不背离前述说明中所公开的概念的情况下对本发明做出修改。相应地，这里所详细描述的特定实施例仅仅是示例，并不是对本发明的范围的限制。
Claims (9)
1.一种计算机实施的用于对涂层表面进行纹理分析的方法，包括：
使用处理器从目标涂层获得反射率和/或比色数据，其中所获得的数据具有两个或者更多个相关的阵列，所述两个或者更多个相关的阵列包括角度数据的第一阵列，以及包括L＊、a＊以及b＊数据的波长数据的第二阵列；
基于所述第二阵列对所获得的数据进行分类；
使用所述处理器，从所获得的反射率和/或比色数据根据如下公式计算被枢轴归一化的反射率数据：
其中X是特定数据集合值，μ是经分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体平均值，且σ是经分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体标准偏差；以及
基于所述被枢轴归一化的反射率和/或比色数据，使用所述处理器产生外观上与所述目标涂层相同或实质上类似的涂层着色；
其中产生涂层着色包括：
将为所述目标涂层计算的所述被枢轴归一化的反射率数据经验地关联至为经验数据组计算的多个已知的被枢纽归一化的反射率数据；并
基于该关联预测所述目标涂层的至少一个纹理特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于该关联预测所述目标涂层的至少一个纹理特征包括基于该关联使用至少一个经验计算来预测所述目标涂层的至少一个纹理特征。
3.一种用于对涂层表面进行纹理分析的系统，包括：
数据库；以及
处理器，与所述数据库通信并被编程为：
从目标涂层获得反射率和/或比色数据，其中所获得的数据具有两个或者更多个相关的阵列，所述两个或者更多个相关的阵列包括角度数据的第一阵列，以及包括L＊、a＊以及b＊数据的波长数据的第二阵列；
由所述第二阵列对所获得的数据进行分类；
从所获得的反射率和/或比色数据来根据以下公式计算被枢轴归一化的反射率数据：
其中X是特定数据集合值，μ是经分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体平均值，且σ是经分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体标准偏差；以及
基于所获得的反射率数据和先前计算的用于经验数据集的反射率数据之间的关联基于所述被枢轴归一化的反射率数据和/或比色数据产生外观上与所述目标涂层相同或实质上类似的涂层着色。
4.根据权利要求3所述的系统，进一步包括与所述处理器通信的分光光度计。
5.一种用于对涂层表面进行纹理分析并且生成包括预测纹理的涂层的设备，所述设备包括：
用于从目标涂层获得反射率和/或比色数据的装置，其中所获得的数据包括两个或者更多个相关的阵列，所述两个或者更多个相关的阵列包括角度数据的第一阵列，以及包括L＊、a＊以及b＊数据的波长数据的第二阵列；
用于由所述第二阵列对所获得的数据进行分类的装置；
用于从所获得的反射率和/或比色数据根据如下公式来计算被枢轴 归一化的反射率数据的装置
其中X是特定数据集合值，μ是经分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体平均值，且σ是经分类的第二阵列内的数据集合值的样本或总体标准偏差；以及
用于基于所述被枢轴归一化的数据与来自经验数据集的数据之间的关联产生外观上与所述目标涂层相同或实质上类似的涂层着色的装置。
6.根据权利要求5所述的设备，其中用于产生涂层着色的装置包括：
将所述被枢轴归一化的数据与多个已知数据相关联的装置；以及
用于基于该关联预测所述目标涂层的至少一个纹理特征的装置。
7.根据权利要求6所述的设备，其中将所述被枢轴归一化的反射率数据与多个已知数据相关联的装置包括使所述被枢轴归一化的反射率数据与多个已知数据经验相关联的装置。
8.根据权利要求6或7所述的设备，其中用于基于该关联来预测所述目标涂层的至少一个纹理特征的装置包括基于该关联，利用至少一个经验计算来预测所述目标涂层的至少一个纹理特征的装置。
9.一种非临时性计算机可读介质，所述非临时性计算机可读介质包括在被计算机系统上的一个或多个处理器执行时使得计算机系统进行如下操作的计算机可执行指令：
使用与分光光度计连接的处理器从目标涂层获得反射率和/或比色数据，其中所获得的数据具有两个或者更多个相关的阵列，所述两个或者更多个相关的阵列包括角度数据的第一阵列，以及包括L＊、a＊以及b＊数据的波长数据的第二阵列；
由所述第二阵列对所获得的数据进行分类；
从所获得的数据计算被枢轴归一化的数据；以及
使用所述处理器基于所计算的被枢纽归一化的数据与先前测量的涂层的经验数据集的比较来预测目标涂层的至少一个特征纹理；以及
使用处理器生成包括所预测的至少一个纹理的涂层着色，其中：
新的涂层基于所计算的枢纽归一化数据；以及
凭借至少在纹理特征中的匹配，所述涂层着色外观上与所述目标涂层相同或实质上类似。
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