CN113396318B - 基于光的量角器及其用于检测与物理涂层相关联的颜色的用途 - Google Patents
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Abstract
一种用于检测和涂层分析的系统,其包括数码相机和定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器。所述系统识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示。所述系统然后识别所述物理涂层表面的目标颜色并识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性。此外,所述系统识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层。然后,所述系统在用户界面上显示所述提议涂层。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2019年2月5日提交的名称为“颜色角度检测设备(COLOR ANGLEDETECTION DEVICE)”的第62/801,488号美国临时申请的优先权和利益,该申请的全部内容以引用方式并入本文。
技术领域
本公开涉及用于检测与物理涂层相关联的颜色的系统、方法和设备。
背景技术
现代涂层在工业和社会中提供若干重要功能。涂层能够保护涂覆材料免受腐蚀,例如生锈。涂层还能够通过为物体提供特定的颜色和/或纹理来提供美学功能。例如,大多数汽车都使用油漆和各种其他涂层来进行涂覆,以便保护汽车的金属车身免受自然环境的影响,并提供美观的视觉效果。
鉴于不同涂层的广泛用途,通常有必要为了颜色匹配目的或为了符合预定标准而分析涂层。例如,可能有必要识别汽车车身上的涂层是否与汽车保险杠上的涂层相匹配。如果涂层不匹配,则可能会导致令人不快的外观。
有许多改进涂层分析的新方法和系统的机会。
发明内容
本发明可以包括被配置用于检测和涂层分析的系统、方法和装置。该方法可以包括用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像。该方法还包括用计算机处理器解析第一图像以识别定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器。另外,该方法包括识别由基于光的量角器显示的特定角度指示。该方法进一步包括将特定角度指示映射到数码相机相对于基于光的量角器捕获第一图像的特定视角。此外,该方法包括用处理器解析第一图像以识别物理涂层表面的目标颜色。该方法还包括用计算机处理器解析第一图像以识别物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性。另外,该方法包括在涂层数据库内访问与目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示该特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联。进一步地,该方法包括在涂层数据库内识别包括与目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层。更进一步地,该方法包括在用户界面上显示该提议涂层。
本发明还可涉及用于角度检测和涂层分析的计算机系统。该计算机系统包括一个或多个处理器和其上存储有可执行指令的一个或多个计算机可读介质,所述指令当由所述一个或多个处理器执行时将所述计算机系统配置为执行各种动作。该计算机系统可以用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像。该计算机系统然后用计算机处理器解析第一图像以识别定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器。该计算机系统还识别由基于光的量角器显示的特定角度指示。另外,该计算机系统将特定角度指示映射到数码相机相对于基于光的量角器捕获第一图像的特定视角。该计算机系统用处理器解析第一图像以识别物理涂层表面的目标颜色。此外,该计算机系统通过计算机处理器解析第一图像以识别物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性。该计算机系统在涂层数据库内访问与目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示该特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联。进一步地,该计算机系统在涂层数据库内识别包括与目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层。更进一步地,该计算机系统在用户界面上显示该提议涂层。
本发明还可以涉及一种使用基于光的量角器来检测相对于物理涂层的角度的系统,例如利用上述和下面更详细描述的用于颜色角度检测的方法。基于光的量角器可以包括由光学交互组件构成的光学元件,该光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。光学元件可以定位成与物理涂层表面相邻并暴露于光源。响应于光源,光学交互组件可以相对于光学元件和物理涂层表面以特定角度反射、折射或透射特定波长的光。基于光的量角器可以被配置为手持式。
本发明还可以包括与数码相机通信的计算机系统。该计算机系统可以包括一个或多个处理器和其上存储有可执行指令的一个或多个计算机可读存储介质,所述指令当由所述一个或多个处理器执行时配置该计算机系统以执行各种动作,诸如以下。因此,该计算机系统可以识别相对于物理涂层表面的特定期望视角。该计算机系统还可以识别由基于光的量角器在特定期望角度显示的特定角度指示。该计算机系统然后可以用数码相机接收与物理涂层表面相邻的基于光的量角器的图像。另外,该计算机系统可以用所述一个或多个处理器确定特定角度指示正由基于光的量角器显示。进一步地,该计算机系统可以将与物理涂层表面相邻的基于光的量角器的图像存储在内存内。
本发明的示例性实施方式的附加特征和优点将在以下描述中阐述,并且部分将从描述中显而易见,或者可以通过此类示例性实施方式的实践获悉。此类实施方式的特征和优点可以通过随附的权利要求书中特别指出的仪器和组合来实现和获得。这些及其他特征将从以下描述和随附的权利要求书中变得更加明显,或者可以通过如下文阐述的此类示例性实施方式的实践而获悉。
附图说明
为了描述可以获得本发明的上述及其他优点和特征的方式,将通过参考本发明的具体实施例来呈现对以上简要描述的本发明的更具体的描述,且具体实施例在附图中图示。理解这些附图仅描绘了本发明的示例性实施例并且因此不被认为是对其范围的限制,将通过使用下面描述的附图以附加的特异性和细节来描述和解释本发明。
图1图示了数码相机拍摄定位在车辆上的基于光的量角器的图像的示意图。
图2图示了基于光的量角器的示意图。
图3A图示了在物理涂层表面上的基于光的量角器的示意图。
图3B图示了与物理涂层表面相邻的基于光的量角器的示意图。
图4图示了在另一个物理涂层表面上的另一个基于光的量角器的示意图。
图5A图示了基于光的量角器的侧视图的示意图。
图5B图示了基于光的量角器的俯视图的示意图。
图6A图示了基于光的量角器的侧视图的示意图。
图6B图示了基于光的量角器的俯视图的示意图。
图7图示了用于使用数码相机和基于光的量角器识别角度的计算机系统的示意图。
图8图示了用于使用基于光的量角器识别角度的方法中的动作的流程图。
图9图示了用于使用基于光的量角器识别角度的另一种方法中的动作的流程图。
图10图示了用于使用基于光的量角器识别角度的另一种方法中的动作的流程图。
具体实施方式
本发明涉及使用一个或多个数码相机和基于光的量角器来识别物理涂层表面的涂层特性。如本文所用,“物理涂层表面”包括其上施加有涂层的任何物理表面。涂层可以包括油漆、着色剂、工业涂层和施加到物理表面的任何其他涂层。另外,如本文所用,“基于光的量角器”包括通过使用光反射、折射、透射、散射和/或偏振来帮助测量视角的任何物理设备。
许多现代涂层包括高度复杂的配方和属性。例如,许多汽车涂层包括纹理,例如铝粉。这些有纹理的涂层提供了一种视觉上吸引人的美感,该美感会根据观看物理涂层表面的角度而改变。例如,在某些角度,由铝粉产生的闪光可能特别明显,而在其他角度,闪光可能几乎检测不到。
现代涂层的复杂性在涂层技术领域产生了若干重大挑战。例如,当有纹理的涂层被施加于汽车时,其通常会在不同时间而且甚至在完全不同的位置处被施加到汽车的不同组件。例如,汽车挡泥板可能会在装配线上进行涂覆,而相应的汽车保险杠则是在不同的工厂进行涂覆,并然后再附接到汽车。一旦汽车的不同组件被附接在一起,就通常有必要核实施加到不同组件的不同涂层是否匹配。
核实施加到不同组件的不同涂层是否匹配的过程是具有挑战性的工作。由于物理涂层表面的角度相关特性(例如铝粉引起的闪光),核实涂层是否确实匹配可能非常困难。例如,涂层在90°角观看时可能看起来匹配,但在45°角时可能不匹配。进一步地,可能存在应该在特定角度(例如45°)出现但不在其他角度(例如170°)出现的具体涂层特性。
为了进一步增加这个问题的复杂性,许多涂层被施加到非平面表面,例如汽车挡泥板。表面的非平面性质使得观看者很难确定他或她正在观看物理涂层表面的角度。作为一个示例,人们将会理解,有时可能有必要将施加到挡泥板和保险杠的涂层相互比较,同时试图识别挡泥板和保险杠二者的非平面表面的两个不同视角。
因此,在本领域中存在与恰当且高效地识别物理涂层表面的视角相关的若干挑战。具体而言,存在与使用方法和/或能够容易地放置在物理涂层表面上而不在该过程中损坏物理涂层表面本身的装置来识别相对于非平面物理涂层表面的视角有关的挑战。与恰当识别涂层视角相关联的挑战也产生了与正确识别涂层所需的过程的自动化相关的挑战。人们将会理解,虽然上述示例是针对有纹理的涂层和汽车应用的,但在具有任意数量的不同涂层的任意数量的不同应用中可能会出现类似的挑战。
现在转向附图,图1图示了数码相机140(a-c)拍摄定位在车辆110上的基于光的量角器100的图像的示意图。如有关车辆110所描绘的,基于光的量角器100的尺寸可以设置成使其被配置为手持式。例如,基于光的量角器100可以是大小为15cm×15cm、15cm×10cm、10cm×10cm或允许容易地手持使用基于光的量角器100的任何其他尺寸的正方形或矩形。可替代地,基于光的量角器100可以是半径为15cm、10cm或允许容易地手持使用基于光的量角器100的任何其他尺寸的圆形。进一步地,基于光的量角器100可以包括物理形式,使得其能够被放置在物理涂层表面130的表面(例如车辆110的引擎盖)上。例如,基于光的量角器可以包括基本上平面的基座、至少部分地符合其所设置于的表面的柔性基座和/或不会划伤或以其他方式损坏物理涂层表面130的基座材料。
基于光的量角器100可以包括由光学交互组件构成的光学元件。如本文所用,“光学交互组件”包括具有响应于光的角度相关性质的材料或元件。如本文所用,“角度相关性质”与用户或用户设备的视角有关。因此,光学交互组件包括具有响应于基于用户或用户设备的视角而改变的光的角度相关性质的材料或元件。例如,光学交互组件可以包括引起穿过光学交互组件的光的色散的任何组件。光学交互组件可包括衍射光栅、棱镜、全息图(例如全息光栅)、具有预定角度性质的效果颜料、分层膜、透镜(例如二向色堆叠透镜)、纳米颗粒或任何其他具有角度相关性质的光学交互组件。根据观看光学交互组件的角度,光学交互组件可以使光反射、折射、透射、散射和/或偏振光。
光学元件可以被定位成与物理涂层表面相邻,例如在物理涂层表面上,并且暴露于光源。如图1所示,基于光的量角器100内的光学元件可以例如定位在车辆110的引擎盖的物理涂层表面130上并且暴露于光源120。光源120被描绘为灯泡但可以包含任何类型的光源,包含太阳或受控照明室。响应于光源120,光学交互组件相对于基于光的量角器100内的光学元件和车辆的物理涂层表面130以特定角度反射、折射、透射、散射或偏振特定波长的光。
使用基于光的量角器100,用户可以容易且高效地识别他们正在观看与基于光的量角器100相邻的物理涂层表面130的角度。例如,数码相机140(a-c)可以拍摄定位成与物理涂层表面130相邻或在其之上的基于光的量角器100的图像。相关联的计算机系统(在图7中被示为720)也可以确定特定的基于光的量角器100当以15°的仰角观看时发散蓝光。因此,数码相机140(a-c)可以改变相对于车辆110和基于光的量角器100的位置,直到数码相机140(a-c)看到从基于光的量角器100反射、折射、透射、散射或偏振的蓝光。此时,计算机系统720能够观察与基于光的量角器100相邻的物理涂层表面,从而知道该图像以15°角描绘了物理涂层表面130。
在工业中依赖基于光的量角器100的用户的示例可以包括试图验证汽车涂层满足关于角度颜色的预定规格的用户。分析可以通过人眼和/或用基于计算机的相机系统进行。颜色的规格可以包含必须基于每个角度并根据具体角度进行验证的特性。
为了执行验证,计算机系统720可以识别相对于物理涂层表面130的特定期望视角。例如,计算机系统720可以试图验证特定强度和/或颜色的闪光在45°很明显。在将45°识别为期望视角时,计算机系统720识别由基于光的量角器100在特定期望角度显示的特定角度指示。如本文所用,“角度指示”包括基于光的量角器100上的视觉显示,其与用户或用户设备相对于基于光的量角器100的视角相关。例如,基于光的量角器100当以45°观看时可以反射、折射、透射、散射或偏振绿光。附加地或可替代地,基于纹理效果的基于光的量角器100可以以45°发出特定颜色的闪光。
一旦特定角度指示被识别,数码相机140(a-c)相对于基于光的量角器100和车辆110移动,直到基于光的量角器100显示与45°相关联的特定角度指示。数码相机140(a-c)可以使用轮子、履带、四旋翼飞行器、携带数码相机的人或任何其他类型的移动系统在车辆周围自动移动。一旦计算机系统720识别出正在显示特定角度指示,计算机系统720就验证被指定在45°发生的特定强度和/或颜色的闪光。
如上所述,验证可以至少部分地通过使用数码相机而发生。例如,图1描绘了数码相机140被示为在多个位置处拍摄图像,这些位置被指定为140(a-c)。因此,数码相机140在物理涂层表面130上捕捉基于光的量角器100的多个图像。图像的捕捉可以包括从各种不同位置和相关联的角度拍摄多张单独照片和/或记录电影。
然后,计算机系统720可以用一个或多个处理器确定特定角度指示正由基于光的量角器100显示。例如,计算机系统可以实时或稍后确定基于光的量角器100正在反射、折射或透射绿光并且因此指示视角是45°期望视角。计算机系统然后将该期望视角下的物理涂层表面130上的基于光的量角器的图像存储在内存内。然后,可以使用观看所存储图像的人类用户来验证所存储图像和/或可以通过图像处理单元(在图7中被示为760)进行处理来验证所存储图像。
图2图示了基于光的量角器100的示意图。在所描绘的示例中,基于光的量角器100包括保护层200。该保护层被配置为保护光学元件210免受损坏。该保护层可以包括塑料保护层、玻璃保护层或不干扰光学元件210的操作但仍提供保护特性的任何类型的材料。可替代地,基于光的量角器100可以放弃保护层200。
所描绘的基于光的量角器100还包括安装层220,该安装层被配置为将基于光的量角器100安装在物理涂层表面230上。安装层220可以被附接到光学元件210。安装层220可以包括高摩擦物质,例如橡胶表面。高摩擦表面被配置为将基于光的量角器100保持到物理涂层表面230而不损坏物理涂层表面230。附加地或可替代地,安装表面220还可以包括附接到光学元件210的磁性表面,当可磁化时,该磁性表面允许用户将基于光的量角器100可移除地附接到物理涂层表面230,该磁性表面诸如含铁金属基底的涂覆表面。因此,安装层220可以被配置为将基于光的量角器100安装到成角度的表面。
图2还描绘了光源240朝向基于光的量角器100发射光250。所描绘的光学元件210包括引起光的色散的光学交互组件。因此,入射光250被以特定角度反射、折射或透射的特定波长的光260(a-c)色散。进一步地,所描绘的基于光的量角器100至少部分地形成为半球形形状。光学交互组件的半球形形状可以提供相对于仰角的响应于光的角度相关性质。因此,基于光的量角器100显示相对于仰角以及(或是取代)圆周角的角度指示。
图3A图示了物理涂层表面300上的基于光的量角器100的示意图。法向量310被描绘为从基于光的量角器100的中心延伸。法向量310被提供用于解释和角度参考。另外,半球形平面340被描绘为与法向量310相交,该法向量也被描绘用于解释和角度参考。
在接收到来自光源的光后,基于光的量角器100沿半球形平面310以特定角度320(a-d)以各种不同波长使光色散。图3A还图示了光的波长可以以特定方位角330(a、b)使各种不同波长的光色散。人们将理解,虽然仅描绘了选定数量的角度320(a-d),但实际上,色散可包括连续的角度范围,每个角度与独特波长的光的发射相关联。
图3B图示了与物理涂层表面300相邻的基于光的量角器100的示意图。如本文所用,当基于光的量角器100位于物理涂层表面300附近时,基于光的量角器100与物理涂层表面300相邻,从而与物理涂层表面300共享物理边界,和/或在物理涂层表面300的顶部。在该示例中复制了图3A的相同组件和标签。在所描绘的示例中,基于光的量角器100在不直接定位在实际物理涂层表面300上的同时操作。具体地,基于光的量角器100被描绘为与物理涂层表面300相邻。
基于光的量角器100可以在相对于物理涂层表面300定位在各种不同位置的同时起到如本文所述的作用。基于光的量角器100可以安装在物理涂层表面300将定位在其中的基座上面。例如,基于光的量角器100可以定位在光室中的基座上,物理涂层表面300定位在该光室中以用于评估。因此,在一些配置中,基于光的量角器100可以定位在物理涂层表面300周围的各种不同位置和配置中并且如本文所公开的那样起作用。
图4图示了另一个物理涂层表面400上的另一个基于光的量角器100的示意图。在所描绘的示例中,物理涂层表面400是非平面的并且包括滚动斜面。如所描绘的,基于光的量角器100可以包括物理上符合物理涂层表面400的非平面表面的可成形材料。例如,光学元件(在图2中被示为210)可以包括薄得足以弯曲的衍射光栅。安装层(在图2中被示为220)可以包括可弯曲的橡胶材料。因此,当放置在非平面的物理涂层表面400上时,基于光的量角器100可以符合表面的形状。
图5A和图5B图示了基于光的量角器100的示意图。如所描绘的,在一些示例中,基于光的量角器100可以包括正方形平面形状。例如,基于光的量角器100可以包括形成为平坦的正方形形状的印刷衍射光栅。平坦的基于光的量角器100可以提供移动性优势,其允许设备更容易被携带在用户的口袋中并且更容易被放置在非平面表面上。相比之下,图6A和图6B图示了包括半球形形状的基于光的量角器100的示意图。在一些示例中,半球形形状可以允许光学元件以平面角和方位角二者反射、折射或透射连续的且可识别的不同的角度指示,例如独特波长的光。
图7图示了用于使用数码相机710和基于光的量角器100来识别角度的计算机系统720的示意图。计算机系统720与数码相机710通信。虽然所描绘的数码相机710和计算机系统720被分开示出,但其可以集成到单个设备中。例如,智能电话可以包括根据本发明的集成的计算机系统和相机。
计算机系统包括一个或多个处理器750和其上存储有可执行指令的一个或多个计算机存储介质740,当由所述一个或多个处理器执行时,这些指令配置计算机系统以在涂层量角器和分析软件应用程序730内执行动作。涂层量角器和分析软件应用程序730可以被配置为从数码相机710接收物理涂层表面700和基于光的量角器100的图像。涂层量角器和分析软件应用程序730可以进一步被配置为处理所捕获的图像并识别关于不同视角的各种涂层特性。例如,涂层量角器和分析软件应用程序730可以被配置为识别XYZ/CIELAB/RGB数据、光谱数据、空间数据、照度数据(例如,强度、照明颜色等)和上下文数据(例如,周围环境、胶片脏污、色彩和谐信息等)。
例如,用户可以将基于光的量角器100定位成与物理涂层表面700相邻或在其之上。涂层量角器和分析软件应用程序730可以被配置为识别相对于物理涂层表面的特定期望视角。涂层量角器和分析软件应用程序730可以通过用户界面从用户接收特定期望角度来识别特定期望视角。附加地或可替代地,涂层量角器和分析软件应用程序730还可以从存储在计算机存储介质740内的数据库接收特定期望视角。例如,用户可以指示涂层量角器和分析软件应用程序730正在验证一种特定类型的涂层。
响应于用户的输入,涂层量角器和分析软件应用程序730可以在存储在计算机存储介质740中的数据库内查找特定类型的涂层及其规格。规格可以包括相关的特定角度以及那些角度的指定特性。进一步地,数据库还可以包括与每个相关的特定角度相关联的特定角度指示。例如,数据库可以指示特定类型的涂层当以70°观看时应包括特定颜色的纹理闪光。在识别出相关的特定角度是70°时,涂层量角器和分析软件应用程序730能够访问计算机存储介质740以识别与该70°相关联的相关的特定角度指示。例如,涂层量角器和分析软件应用程序730可以确定特定波长的绿色与70°相关联。因此,在该示例中,相关的特定角度指示是特定波长的绿色。
一旦涂层量角器和分析软件应用程序730接收到相关的特定角度指示,涂层量角器和分析软件应用程序730就分析从数码相机710接收的图像并试图识别图像内的相关的特定角度指示。涂层量角器和分析软件应用程序730可以在图像被数码相机记录时实时分析图像,或者稍后通过从计算机存储介质740检索图像来分析图像。当涂层量角器和分析软件应用程序730分析图像时,涂层量角器和分析软件应用程序730识别由基于光的量角器100在特定期望角度显示的特定角度指示。
例如,涂层量角器和分析软件应用程序730可以确定相关的特定角度指示是特定波长的绿光。数码相机710可以开始捕捉基于光的量角器和物理涂层表面700的图像。如图1中的位置140(a-c)所描绘的,数码相机710改变相对于物理涂层表面700的观看位置,直到基于光的量角器100显示特定角度指示。当数码相机710接收到具有特定波长的绿光的图像时,涂层量角器和分析软件应用程序730确定已经达到相关的特定角度。涂层量角器和分析软件应用程序730然后可以进一步分析或标记图像为相关的图像。
可以针对数个不同的相关的期望角度执行这个相同的过程。例如,在识别与特定波长的绿光相关联的期望角度之后,涂层量角器和分析软件应用程序730可以请求物理涂层表面700的与各种不同角度相关联的附加图像。可以基于与正在验证的涂层相关联的特定规格来选择所请求的角度。附加地或可替代地,可以从一组标准的期望角度中选择所请求的角度。
因此,涂层量角器和分析软件应用程序730可以识别相对于物理涂层表面700的第二期望视角。涂层量角器和分析软件应用程序730然后识别由基于光的量角器100在第二期望角度(例如,在图1中在位置140b处)显示的第二角度指示。第二角度指示可以包括特定波长的红光。涂层量角器和分析软件应用程序730用数码相机710接收与物理涂层表面700相邻的基于光的量角器100的第二图像。然后涂层量角器和分析软件应用程序730用计算机处理器750确定第二角度指示(例如,特定波长的红光)正由基于光的量角器100显示。涂层量角器和分析软件应用程序730然后将与物理涂层表面700相邻的基于光的量角器100的第二图像存储在计算机存储介质740中的数据库内。
因此,涂层量角器和分析软件应用程序730可以收集一系列在不同角度拍摄的相对于基于光的量角器100和物理涂层表面700的不同图像。在一些示例中,与物理涂层表面700相邻的基于光的量角器100的第一图像是数字视频的第一帧,并且与物理涂层表面700相邻的基于光的量角器100的第二图像是数字视频的第二帧。
因此,数码相机710可以包括视频记录仪。在此类配置中,数码相机710可以相对于基于光的量角器100和物理涂层表面700前后移动,以便捕获相对于移动平面的一连串不同的仰角。类似地,数码相机710可以围绕基于光的量角器100和物理涂层表面700周向移动,以便捕获相对于基于光的量角器100和物理涂层表面700的一连串不同的方位角。相机移动可由用户手动执行或使用自动化(例如机械臂)自动执行。
进一步地,涂层量角器和分析软件应用程序730可以包括各种图像和/或视频处理能力。例如,计算机存储介质740可以包括一种或多种涂层的规格。在以不同角度(如基于光的量角器100所指示的)接收物理涂层表面700的图像后,涂层量角器和分析软件应用程序730能够处理图像以验证涂层是否匹配其规格、识别涂层或对该涂层进行各种其他分析。
另外,计算机存储介质740可以包括关于连续的一组角度的涂层特性的描述。例如,可以在所有视角方面对特定涂层进行表征。使用由基于光的量角器100提供的连续角度信息,涂层量角器和分析软件应用程序730可以将视频数据映射到存储在计算机存储介质740内的连续数据。例如,涂层量角器和分析软件应用程序730可以被配置为对视频数据执行三维傅立叶变换,并然后利用该三维傅立叶变换将视频数据映射到存储在计算机存储介质740内的连续角度数据。人们将理解,连续数据的使用为正确匹配、验证和/或分析涂层提供了额外的数据。
例如,特定涂层可以与规格相关联,该规格将物理涂层表面中可见的一种或多种涂层特征(包含纹理特性)与特定角度相关联。例如,该规格可以包括纹理特性的各种定量测量值。测量值可以描述预期的闪光颜色、闪光强度、色差、颜色随角异色和/或任何数量的其他视觉上可识别的涂层特性。可以在涂层的每个角度基础上指定一种或多种涂层特性。例如,在物理涂层表面700中在特定期望角度可见的纹理特性可能并非在相对于物理涂层表面700的所有角度都是普遍可见的。因此,涂层分析可能会发生多次,这取决于接收到的物理涂层表面的图像和不同角度的数量。
处理可由计算机系统720内的图像处理单元760执行。图像处理单元760可以包括图形处理单元(GPU)、计算机处理单元(CPU)和/或图像处理软件。图像处理单元760可以被配置为对图像数据本身执行各种功能。例如,图像处理单元760可以锐化图像的对比度、增加清晰度、识别颜色和各种其他常规图像处理活动。
涂层处理单元770然后可以对实际涂层进行分析。涂层处理单元770可以包括图形处理单元(GPU)、计算机处理单元(CPU)和/或涂层和纹理处理软件。涂层处理单元770可以进一步包括各种子处理单元,包含角度处理单元780、纹理处理单元782和/或颜色处理单元784。角度处理单元780可以被配置为根据接收到的图像识别角度唯一信息。纹理处理单元782可以被配置为根据接收到的图像对纹理信息进行分析和表征。颜色处理单元784可以被配置为根据接收到的图像识别涂层的颜色特性。
如上所述,图像可以是视频的帧。在从数码相机710接收视频的情况下,涂层量角器和分析软件应用程序730可能能够以任何请求的角度主动分析物理涂层表面。例如,由基于光的量角器提供的角度指示可以在角度视图上提供无限的连续的分辨率。因此,涂层量角器和分析软件应用程序730可能能够识别相关的角度(例如,34°),在存储在计算机存储介质740中的数据库内查找与相关的角度相关联的角度指示(例如,特定波长的光),并然后分析物理涂层表面700和基于光的量角器100的存储视频,直到识别出所期望的角度指示。
进一步地,涂层量角器和分析软件应用程序730还可以对物理涂层表面700的角度相关特性的整个视频文件进行分析。例如,计算机存储介质内的数据库可以具有在不同的视角范围内的角度相关涂层特性。另外,数据库可以存储与随着数码相机710在不同角度之间连续移动时可见的涂层特性的连续变化有关的信息。使用由基于光的量角器100提供的角度指示,涂层量角器和分析软件应用程序730能够将数据库内的信息映射到物理涂层表面的视频文件。
附加地或可替代地,涂层量角器和分析软件应用程序730还可以被配置为基于接收到的图像识别涂层。例如,涂层量角器和分析软件应用程序730可以从数码相机710接收定位成与物理涂层表面700相邻或在其之上的基于光的量角器100的第一图像。图像处理单元760然后用(一个或多个)处理器750解析第一图像,以识别定位成与物理涂层表面700相邻或在其之上的基于光的量角器100。如本文所用,“解析”图像包括分析与图像相关联的数字数据以提取信息。例如,图像处理单元760可以包括机器学习算法,该算法被训练以识别基于光的量角器100。基于光的量角器100还可以包括旨在向图像处理单元760指示其存在的视觉标记。例如,基于光的量角器100可以包括指示其位置和取向的QR码。
一旦图像处理单元760利用上述方法识别了基于光的量角器100,角度处理单元780就识别由基于光的量角器100显示的特定角度指示。例如,角度处理单元780可以在计算机存储介质740内访问由基于光的量角器100显示的角度指示以及其各自的视角的数据库。角度处理单元780然后将特定角度指示映射到数码相机710相对于基于光的量角器100捕获第一图像的特定视角。映射过程包括数字识别角度指示并然后将角度指示匹配到角度指示数据库中的条目。
另外,颜色处理单元784使用(一个或多个)处理器750解析第一图像,以识别物理涂层表面700的目标颜色。颜色处理单元784可以识别存储在第一图像的像素内的单一均匀颜色和/或识别存储在第一图像内的多个不同像素中的多种不同颜色。例如,目标颜色可以包括带有银色闪光的红色。因此,颜色处理单元784识别带有红色的大部分像素并且还识别带有银色闪光的颜色的各种其他像素。
纹理处理单元782还可使用(一个或多个)处理器750解析第一图像,以识别物理涂层表面700的一种或多种目标涂层纹理特性。纹理处理单元782可以识别来自于第一图像的闪光强度、闪光密度、颜色随角异色和任何其他纹理特性。例如,纹理处理单元782可以识别出物理涂层表面包括特定尺寸和取向的银铝粉。
使用所识别的目标涂层,涂层处理单元770在存储在计算机存储介质内的涂层数据库内访问与目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联。如本文所用,“涂层数据库”包括大量不同涂层的涂层信息的计算机数据库。涂层处理单元770可以首先识别与类似于目标涂层的颜色相关联的一组提议涂层。所需的相似度水平可以动态地确定使得返回至少阈值数量的涂层,可以通过数字匹配阈值来确定,或者可以基于用户输入来确定。
使用该组提议涂层,涂层处理单元770在涂层数据库内识别包括与目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层。例如,涂层处理单元770在该组提议涂层内识别与物理涂层表面700的一种或多种纹理特性最接近地匹配的提议涂层。在识别出提议涂层后,涂层处理单元770能够在用户界面上显示该提议涂层。
下面的讨论现在涉及可以执行的多种方法和方法动作。尽管方法动作可以按某种顺序讨论或在流程图中被图示为按特定顺序发生,但是特定排序是不需要的,除非特别说明,或者因为一个动作依赖于在该动作执行之前完成的另一个动作而有要求。
图8图示了使用基于光的量角器识别角度的方法800的流程图中的各个步骤。方法800包括定位基于光的量角器100的动作810。动作810包含将基于光的量角器定位成与物理涂层表面相邻或在其之上,其中基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,该光学交互组件包括如上所述的响应于光的角度相关性质。例如,如关于图1和图2所描绘和描述的,用户可以将基于光的量角器100定位在车辆110的引擎盖上或如图3B中所描绘的那样靠近物理涂层表面。车辆的引擎盖包括物理涂层表面130。基于光的量角器可以包括由光学交互组件构成的光学元件210。光学交互组件根据观看光学元件210的角度产生独特的角度指示。例如,光学交互组件可以包括棱镜或衍射光栅,其以不同角度反射、折射或透射不同波长的光。
另外,方法800还包括识别期望角度820的动作820。动作820包含识别相对于物理涂层表面的特定期望视角。例如,如关于图1和图7所描绘和解释的,用户或计算机系统可以访问指定涂层的具体角度相关特性的涂层规格。为了验证涂层,用户或计算机系统可以从所述规格中选择特定期望角度。
方法800还包括识别角度指示的动作830。动作830包含识别由基于光的量角器在特定期望角度显示的特定角度指示。例如,如关于图1和图3A所描绘和描述的,基于光的量角器可以以特定角度反射、折射或透射特定波长的光。每个基于光的量角器100可以与将角度指示描述为从基于光的量角器100以各种不同角度反射、折射或透射的光的图表或参考材料相关联。所述图表或参考材料可能仅指示行业内一定数量的常用角度的角度参考。
进一步地,方法800包括改变观看位置的动作840。动作840包含改变相对于物理涂层表面的观看位置,直到基于光的量角器显示特定角度指示。例如,如关于图1所描绘和描述的,数码相机140可以改变位置140(a-c),直到基于光的量角器100描绘了期望的角度指示。相机的观看位置可以通过用户手动改变和/或由机器(例如机械臂)自动改变。在移动相机的同时,相机可以在每个位置处拍照和/或连续拍摄视频图像。
人们将理解,本文提供的方法和方法动作的描述仅是示例性的,并且关于所公开的发明可以利用多种不同的方法和方法的变体。例如,图9图示了用于使用基于光的量角器100识别角度的另一种方法900中的动作的流程图。方法900包括识别期望角度的动作910。动作910包含识别相对于物理涂层表面的特定期望视角。例如,如关于图1和图7所描绘和解释的,用户或计算机系统可以访问指定涂层的具体角度相关特性的涂层规格。为了验证涂层,用户或计算机系统可以从所述规格中选择特定期望角度。
方法900还包括识别角度指示的动作920。动作920包含识别由基于光的量角器100在特定期望角度显示的特定角度指示。例如,如关于图1和图3所描绘和描述的,基于光的量角器可以以特定角度反射、折射、透射、散射或偏振特定波长的光。每个基于光的量角器100可以与将角度指示描述为从基于光的量角器100以各种不同角度反射、折射或透射的光的图表或参考材料相关联。所述图表或参考材料仅指示行业内一定数量的常用角度的角度参考。
另外,方法900包括接收基于光的量角器930的图像的动作930。动作930包含用数码相机接收与物理涂层表面相邻的基于光的量角器100的图像。例如,如关于图1和图7所描绘和解释的,数码相机(在图7中在710处示出并且在图1中在140处示出)可以捕获安装在物理涂层表面700上的基于光的量角器100的图像,包含视频。
方法900还包括确定正在显示角度指示的动作940。动作940包含用一个或多个处理器确定特定角度指示正由基于光的量角器100显示。例如,如关于图1和图7所描绘和解释的,当数码相机(在图7中在710处示出并且在图1中在140处示出)或用户围绕基于光的量角器移动时,显示不同的角度指示,直到数码相机710、140或用户处于期望角度,此时将显示期望角度指示。
进一步地,方法900包括存储图像的动作950。动作950包含将与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的图像存储在内存内。例如,如关于图7所描绘和描述的,计算机系统720将从数码相机710接收到的物理涂层表面700的图像存储在计算机存储介质740中的数据库内。
另外,人们将理解,本文提供的方法和方法动作的描述仅是示例性的,并且可以针对所公开的发明利用多种不同的方法和方法的变体。例如,图10图示了用于角度检测和涂层分析的另一种方法1000中的动作的流程图。方法1000包括接收第一图像的动作1010。动作1010包含用数码相机710接收定位成与物理涂层表面700相邻或在其之上的基于光的量角器100的第一图像。例如,如关于图1和图7所描绘和描述的,数码相机710可以拍摄定位在物理涂层表面上或附近的基于光的量角器100的图像。
方法1000还包括解析第一图像的动作1020。动作1020包含用计算机处理器解析第一图像,以识别定位成与物理涂层表面700相邻或在其之上的基于光的量角器100。例如,如关于图7所描绘和描述的,图像处理单元760解析图像并确定基于光的量角器100在图像内的存在和/或位置。
另外,方法1000包括识别特定角度指示的动作1030。动作1030包含识别由基于光的量角器100显示的特定角度指示。例如,如关于图1和图7所描绘和描述的,基于光的量角器100显示指示用户正在观看基于光的量角器100所处的角度的角度指示。例如,角度指示可以包括指示视角的特定颜色。角度处理单元780被配置为基于角度指示识别视角。
方法1000包括将特定角度指示映射到视角的动作1040。动作1040包含将特定角度指示映射到数码相机710相对于基于光的量角器100捕获第一图像的特定视角。例如,角度处理单元780识别由基于光的量角器100呈现的角度指示,并然后使用存储在计算机存储介质740中的角度指示到涂层的映射的数据库将角度指示映射到特定角度。
此外,方法1000包括识别第一图像中的目标颜色的动作1050。动作1050包含用处理器解析第一图像以识别物理涂层表面的目标颜色。例如,如图7中所描绘和描述的,颜色处理单元784分析数字第一图像内的像素以识别一种或多种颜色。
方法1000进一步包括识别目标涂层纹理特性的动作1060。动作1060包含用计算机处理器解析第一图像,以识别物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性。例如,如图7中所描绘和描述的,纹理处理单元782分析数字第一图像以识别一种或多种纹理特性。纹理处理单元782可利用传统方法来识别纹理特性,然而,角度指示的添加可在传统方法内提供新颖且有益的优点。
另外,方法1000包括访问与目标涂层相关联的一个或多个涂层的动作1070。动作1070包含在涂层数据库内访问与目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示该特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联。例如,如关于图7所描绘和解释的,涂层处理单元770访问计算机存储介质740内的涂层数据库。涂层数据库包括一大组涂层及其相关联的特性和颜色。
进一步地,方法1000包括识别提议涂层的动作1080。动作1080包含在涂层数据库内识别包括与目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层。例如,涂层处理单元770识别最接近地匹配物理涂层表面的目标涂层和目标纹理特性的提议涂层。
更进一步地,方法1000包括显示提议涂层的动作1090。动作1090包含在用户界面上显示提议涂层。例如,计算机系统720可以包括用户界面,该用户界面被配置为显示图像、名称、配方和/或与提议涂层有关的其他信息。
鉴于上述,人们将理解所公开的发明所提供的技术进步。例如,描述了一种基于光的量角器100,该基于光的量角器被配置为手持式并且容易被放置在物理涂层表面上。另外,基于光的量角器100可以是可成形的,使得其至少部分地成形为非平面表面。用户可以利用基于光的量角器100来快速且准确地识别其正在观看物理涂层表面的角度。
进一步地,基于光的量角器100还可以由涂层量角器和分析软件应用程序730使用以数字化地分析物理涂层表面。例如,一组图像(例如,视频文件内的帧)可以提供给涂层量角器和分析软件应用程序730。涂层量角器和分析软件应用程序730可以处理和分析图像,以便分析与物理涂层表面相关联的涂层特性。由基于光的量角器产生的角度指示可由涂层量角器和分析软件应用程序730使用以将图像与视角关联起来。
尽管已经以结构特征和/或方法动作特定的语言描述了该主题,但应当理解,随附的权利要求书中限定的主题不一定限于上述特征或上述动作,或上述动作的顺序。相反,所描述的特征和动作被公开为实施权利要求的示例形式。
本发明可以包括或利用专用或通用计算机系统,其包含计算机硬件,诸如例如一个或多个处理器和系统内存,如下文更详细讨论的。本发明范围内的实施例还包含用于承载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理和其他计算机可读介质。此类计算机可读介质可以是可以由通用或专用计算机系统访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令和/或数据结构的计算机可读介质是计算机存储介质。承载计算机可执行指令和/或数据结构的计算机可读介质是传输介质。因此,作为示例而非限制,本发明的实施例可以包括至少两种截然不同的计算机可读介质:计算机存储介质和传输介质。
计算机存储介质是存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理存储介质。物理存储介质包含计算机硬件,例如RAM、ROM、EEPROM、固态驱动器(“SSD”)、闪存、相变内存(“PCM”)、光盘存储器、磁盘存储器或其他磁存储设备,或可以用于以计算机可执行指令或数据结构的形式存储程序代码的任何其他硬件存储设备,该程序代码可以由通用或专用计算机系统访问和执行以实现本发明的所公开的功能。
传输介质可以包含网络和/或数据链路,所述网络和/或数据链路可以用于承载计算机可执行指令或数据结构形式的程序代码,并且可以由通用或专用计算机系统访问。“网络”被定义为能够实现在计算机系统和/或模块和/或其他电子设备之间传输电子数据的一个或多个数据链路。当信息通过网络或另一种通信连接(硬连线、无线或者硬连线或无线的组合)传送或提供到计算机系统时,计算机系统可以将该连接视为传输介质。上述的组合也应包含在计算机可读介质的范围内。
进一步地,在到达各种计算机系统组件时,计算机可执行指令或数据结构形式的程序代码可以从传输介质自动传送到计算机存储介质(或反之亦然)。例如,通过网络或数据链路接收的计算机可执行指令或数据结构可以缓存在网络接口模块(例如,“NIC”)内的RAM中,并然后最终传送到计算机系统RAM和/或计算机系统处的低易失性计算机存储介质。因此,应当理解,计算机存储介质可以包含在也(或甚至主要)利用传输介质的计算机系统组件中。
计算机可执行指令包括例如指令和数据,当在一个或多个处理器处执行时,所述指令和数据使通用计算机系统、专用计算机系统或专用处理设备执行某项功能或一组功能。计算机可执行指令可以是例如二进制、中间格式指令(例如汇编语言)或甚至源代码。
本领域技术人员将理解,本发明可以在具有多种类型的计算机系统配置(包含个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、移动电话、PDA、平板电脑、寻呼机、路由器、交换机或诸如此类)的网络计算环境中实践。本发明还可以在本地和远程计算机系统都执行任务的分布式系统环境中实践,本地和远程计算机系统通过网络链接(通过硬连线数据链路、无线数据链路或通过硬连线和无线数据链路的组合)。因此,在分布式系统环境中,计算机系统可以包含多个组成的计算机系统。在分布式系统环境中,程序模块可以位于本地和远程内存存储设备二者中。
本领域技术人员还将理解,可以在云计算环境中实践本发明。云计算环境可以是分布式的,但是这不是必需的。当分布式时,云计算环境可以在一个组织内在国际上分布和/或具有跨数个组织拥有的组件。在本说明书和下面的权利要求书中,“云计算”被定义为一种模型,用于实现对可配置计算资源(例如,网络、服务器、存储器、应用程序和服务)的共享池的按需网络访问。“云计算”的定义不限于在适当部署时可以从此种模型中获得的其他众多优势中的任何一个。
云计算模型可以由各种特性(例如,按需自助服务、广泛的网络访问、资源池化、快速弹性、可测量的服务等等)组成。云计算模型还可以以各种服务模型(诸如例如,软件即服务(“SaaS”)、平台即服务(“PaaS”)和基础设施即服务(“IaaS”))的形式出现。还可以使用不同的部署模型(例如,私有云、社区云、公共云、混合云等等)来部署云计算模型。
一些实施例(例如云计算环境)可以包括一种系统,该系统包含一个或多个主机,每个主机都能够运行一个或多个虚拟机。在操作期间,虚拟机模拟操作计算系统,从而支持操作系统以及可能还有一个或多个其他应用程序。在一些实施例中,每个主机包含管理程序,该管理程序使用从虚拟机的角度看为抽象的物理资源来模拟虚拟机的虚拟资源。管理程序还提供虚拟机之间的适当隔离。因此,从任何给定虚拟机的角度来看,管理程序提供虚拟机正在与物理资源接口的假象,即使虚拟机仅与物理资源的外观(例如,虚拟资源)接口。物理资源的示例包含处理能力、内存、磁盘空间、网络带宽、介质驱动器等等。
鉴于上述,本发明涉及例如但不限于以下方面:
1.一种用于角度检测和涂层分析的方法,包括:
用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像;
用计算机处理器解析所述第一图像以识别定位成与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器;
识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示;
将所述特定角度指示映射到所述数码相机相对于所述基于光的量角器捕获所述第一图像的特定视角;
用处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的目标颜色;
用所述计算机处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性;
在涂层数据库内访问与所述目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示所述特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联;
在所述涂层数据库内识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层;以及
在用户界面上显示所述提议涂层。
2.根据权利要求1所述的方法,其中将所述特定角度指示映射到所述特定视角进一步包括:
识别由所述基于光的量角器在当前视角显示的第一角度指示;以及
改变相对于所述物理涂层表面的观看位置,直到所述基于光的量角器显示与所述特定视角相关联的所述特定角度指示。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,所述光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述光学交互组件包括衍射光栅。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述基于光的量角器被配置为手持式。
6.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
识别相对于所述物理涂层表面的第二期望视角;
识别由所述基于光的量角器在所述第二期望视角显示的第二角度指示;
用所述数码相机接收与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第二图像;
用计算机处理器确定所述第二角度指示正由所述基于光的量角器显示;以及
将与所述物理涂层表面相邻的所述基于光的量角器的所述第二图像存储在数据库内。
7.根据权利要求6所述的方法,其中与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第一图像是数字视频的第一帧,并且与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的所述第二图像是所述数字视频的第二帧。
8.一种用于角度检测和涂层分析的计算机系统,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有可执行指令的一个或多个计算机可读介质,所述可执行指令当由所述一个或多个处理器执行时将所述计算机系统配置为至少执行以下操作:
用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像;
用计算机处理器解析所述第一图像以识别定位成与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器;
识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示;
将所述特定角度指示映射到所述数码相机相对于所述基于光的量角器捕获所述第一图像的特定视角;
用处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的目标颜色;
用所述计算机处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性;
在涂层数据库内访问与所述目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示所述特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联;
在所述涂层数据库内识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层;以及
在用户界面上显示所述提议涂层。
9.根据权利要求8所述的计算机系统,其中将所述特定角度指示映射到所述特定视角进一步包括:
识别由所述基于光的量角器在当前视角显示的第一角度指示;以及
改变相对于所述物理涂层表面的观看位置,直到所述基于光的量角器显示与所述特定视角相关联的所述特定角度指示。
10.根据权利要求8所述的计算机系统,其中所述基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,所述光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。
11.根据权利要求10所述的计算机系统,其中所述光学交互组件包括衍射光栅。
12.根据权利要求8所述的计算机系统,其中所述基于光的量角器被配置为手持式。
13.根据权利要求8所述的计算机系统,其中所述可执行指令包含可执行以将所述计算机系统配置为执行以下操作的指令:
识别相对于所述物理涂层表面的第二期望视角;
识别由所述基于光的量角器在所述第二期望视角显示的第二角度指示;
用所述数码相机接收与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第二图像;
用计算机处理器确定所述第二角度指示正由所述基于光的量角器显示;以及
将与所述物理涂层表面相邻的所述基于光的量角器的所述第二图像存储在数据库内。
14.根据权利要求13所述的计算机系统,其中与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第一图像是数字视频的第一帧,并且与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的所述第二图像是所述数字视频的第二帧。
15.一种用于在计算机系统处使用的计算机程序产品,所述计算机程序产品用于实现用于角度检测和涂层分析的方法,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机存储介质,其上存储有计算机可执行指令,所述可执行指令当在处理器处执行时使所述计算机系统执行所述方法,所述方法包含以下:
用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像;
用计算机处理器解析所述第一图像以识别定位成与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器;
识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示;
将所述特定角度指示映射到所述数码相机相对于所述基于光的量角器捕获所述第一图像的特定视角;
用处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的目标颜色;
用所述计算机处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性;
在涂层数据库内访问与所述目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示所述特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联;
在所述涂层数据库内识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层;以及
在用户界面上显示所述提议涂层。
16.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中将所述特定角度指示映射到所述特定视角进一步包括:
识别由所述基于光的量角器在当前视角显示的第一角度指示;以及
改变相对于所述物理涂层表面的观看位置,直到所述基于光的量角器显示与所述特定视角相关联的所述特定角度指示。
17.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中所述基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,所述光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。
18.根据权利要求17所述的计算机程序产品,其中所述光学交互组件包括衍射光栅。
19.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中所述基于光的量角器被配置为手持式。
20.根据权利要求15所述的计算机程序产品,进一步包括:
识别相对于所述物理涂层表面的第二期望视角;
识别由所述基于光的量角器在所述第二期望视角显示的第二角度指示;
用所述数码相机接收与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第二图像;
用计算机处理器确定所述第二角度指示正由所述基于光的量角器显示;以及
将与所述物理涂层表面相邻的所述基于光的量角器的所述第二图像存储在数据库内。
在不脱离其精神或本质特性的情况下,本发明可以以其他具体形式实施。所描述的实施例在所有方面都应被视为仅是说明性的而非限制性的。因此,本发明的范围由随附的权利要求书而不是由前述描述指示。落入权利要求的等效含义和范围内的所有变化都应包括在其范围内。
Claims (20)
1.一种用于角度检测和涂层分析的方法,包括:
用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像;
用计算机处理器解析所述第一图像以识别定位成与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器;
识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示;
将所述特定角度指示映射到所述数码相机相对于所述基于光的量角器捕获所述第一图像的特定视角;
用处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的目标颜色;
用所述计算机处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性;
在涂层数据库内访问与所述目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示所述特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联;
在所述涂层数据库内识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层;以及
在用户界面上显示所述提议涂层。
2.根据权利要求1所述的方法,其中将所述特定角度指示映射到所述特定视角进一步包括:
识别由所述基于光的量角器在当前视角显示的第一角度指示;以及
改变相对于所述物理涂层表面的观看位置,直到所述基于光的量角器显示与所述特定视角相关联的所述特定角度指示。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,所述光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述光学交互组件包括衍射光栅。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述基于光的量角器被配置为手持式。
6.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
识别相对于所述物理涂层表面的第二期望视角;
识别由所述基于光的量角器在所述第二期望视角显示的第二角度指示;
用所述数码相机接收与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第二图像;
用计算机处理器确定所述第二角度指示正由所述基于光的量角器显示;以及
将与所述物理涂层表面相邻的所述基于光的量角器的所述第二图像存储在数据库内。
7.根据权利要求6所述的方法,其中与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第一图像是数字视频的第一帧,并且与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的所述第二图像是所述数字视频的第二帧。
8.一种用于角度检测和涂层分析的计算机系统,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有可执行指令的一个或多个计算机可读介质,所述可执行指令当由所述一个或多个处理器执行时将所述计算机系统配置为至少执行以下操作:
用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像;
用计算机处理器解析所述第一图像以识别定位成与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器;
识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示;
将所述特定角度指示映射到所述数码相机相对于所述基于光的量角器捕获所述第一图像的特定视角;
用处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的目标颜色;
用所述计算机处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性;
在涂层数据库内访问与所述目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示所述特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联;
在所述涂层数据库内识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层;以及
在用户界面上显示所述提议涂层。
9.根据权利要求8所述的计算机系统,其中将所述特定角度指示映射到所述特定视角进一步包括:
识别由所述基于光的量角器在当前视角显示的第一角度指示;以及
改变相对于所述物理涂层表面的观看位置,直到所述基于光的量角器显示与所述特定视角相关联的所述特定角度指示。
10.根据权利要求8所述的计算机系统,其中所述基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,所述光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。
11.根据权利要求10所述的计算机系统,其中所述光学交互组件包括衍射光栅。
12.根据权利要求8所述的计算机系统,其中所述基于光的量角器被配置为手持式。
13.根据权利要求8所述的计算机系统,其中所述可执行指令包含可执行以将所述计算机系统配置为执行以下操作的指令:
识别相对于所述物理涂层表面的第二期望视角;
识别由所述基于光的量角器在所述第二期望视角显示的第二角度指示;
用所述数码相机接收与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第二图像;
用计算机处理器确定所述第二角度指示正由所述基于光的量角器显示;以及
将与所述物理涂层表面相邻的所述基于光的量角器的所述第二图像存储在数据库内。
14.根据权利要求13所述的计算机系统,其中与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第一图像是数字视频的第一帧,并且与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的所述第二图像是所述数字视频的第二帧。
15.一种用于在计算机系统处使用的计算机程序产品,所述计算机程序产品用于实现用于角度检测和涂层分析的方法,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机存储介质,其上存储有计算机可执行指令,所述可执行指令当在处理器处执行时使所述计算机系统执行所述方法,所述方法包含以下:
用数码相机接收定位成与物理涂层表面相邻或在其之上的基于光的量角器的第一图像;
用计算机处理器解析所述第一图像以识别定位成与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器;
识别由所述基于光的量角器显示的特定角度指示;
将所述特定角度指示映射到所述数码相机相对于所述基于光的量角器捕获所述第一图像的特定视角;
用处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的目标颜色;
用所述计算机处理器解析所述第一图像以识别所述物理涂层表面的一种或多种目标涂层纹理特性;
在涂层数据库内访问与所述目标颜色相关联的一个或多个涂层,其中所述一个或多个涂层中的每一个与指示所述特定视角下的专门针对角度而提议的涂层纹理特性的数据结构相关联;
在所述涂层数据库内识别包括与所述目标颜色相匹配的提议颜色以及与所述一种或多种目标涂层纹理特性相匹配的提议涂层特性的提议涂层;以及
在用户界面上显示所述提议涂层。
16.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中将所述特定角度指示映射到所述特定视角进一步包括:
识别由所述基于光的量角器在当前视角显示的第一角度指示;以及
改变相对于所述物理涂层表面的观看位置,直到所述基于光的量角器显示与所述特定视角相关联的所述特定角度指示。
17.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中所述基于光的量角器包括由光学交互组件构成的光学元件,所述光学交互组件包括响应于光的角度相关性质。
18.根据权利要求17所述的计算机程序产品,其中所述光学交互组件包括衍射光栅。
19.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中所述基于光的量角器被配置为手持式。
20.根据权利要求15所述的计算机程序产品,进一步包括:
识别相对于所述物理涂层表面的第二期望视角;
识别由所述基于光的量角器在所述第二期望视角显示的第二角度指示;
用所述数码相机接收与所述物理涂层表面相邻或在其之上的所述基于光的量角器的第二图像;
用计算机处理器确定所述第二角度指示正由所述基于光的量角器显示;以及
将与所述物理涂层表面相邻的所述基于光的量角器的所述第二图像存储在数据库内。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3971556A1 (en) * | 2020-09-17 | 2022-03-23 | Evonik Operations GmbH | Qualitative or quantitative characterization of a coating surface |
WO2023150536A1 (en) * | 2022-02-02 | 2023-08-10 | Ppg Industries Ohio, Inc. | Digital harmony visualization of color properties between objects |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008103405A1 (en) * | 2007-02-21 | 2008-08-28 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Automatic selection of colorants and flakes for matching coating color and appearance |
CN104114985A (zh) * | 2011-09-30 | 2014-10-22 | 涂层国外知识产权有限公司 | 匹配含有效应颜料的涂层的颜色和外观的方法 |
CN104769419A (zh) * | 2012-09-19 | 2015-07-08 | Ppg工业俄亥俄公司 | 通过视觉和/或仪器技术对涂料表面进行多角度的颜色、不透明度、颜料表征和纹理分析 |
CN105556285A (zh) * | 2013-02-26 | 2016-05-04 | 涂层国外知识产权有限公司 | 用于匹配涂层的颜色与外观的方法 |
CN106062523A (zh) * | 2013-11-08 | 2016-10-26 | Ppg工业俄亥俄公司 | 使用静电计算的涂层表面纹理分析 |
CN108345965A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-07-31 | 魔金真彩网络科技(长沙)有限公司 | 一种基于大数据学习的涂料配色方法及系统 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4479718A (en) * | 1982-06-17 | 1984-10-30 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Three direction measurements for characterization of a surface containing metallic particles |
JP4623842B2 (ja) * | 2001-02-28 | 2011-02-02 | 関西ペイント株式会社 | メタリック塗色の近似色を高速に検索する方法 |
JP4505213B2 (ja) * | 2003-11-26 | 2010-07-21 | 関西ペイント株式会社 | コンピュータグラフィックス画像から塗色を特定する方法 |
US8103491B2 (en) * | 2006-11-20 | 2012-01-24 | E.I. Du Pont De Nemours And Company | Process for generating bidirectional reflectance distribution functions of gonioapparent materials with limited measurement data |
CN101646929B (zh) * | 2007-03-29 | 2011-12-21 | 纳幕尔杜邦公司 | 配色和数字彩色显示系统 |
US8629882B2 (en) * | 2008-05-29 | 2014-01-14 | Ppg Industries Ohio, Inc. | Digital color chip |
US9816862B2 (en) * | 2013-03-14 | 2017-11-14 | Ppg Industries Ohio, Inc. | Systems and methods for texture analysis of a coated surface using multi-dimensional geometries |
US9395292B2 (en) * | 2014-01-15 | 2016-07-19 | Datacolor Holding Ag | Method and apparatus for image-based color measurement using a smart phone |
JP6834953B2 (ja) * | 2015-06-26 | 2021-02-24 | コニカミノルタ株式会社 | マルチアングル測色計 |
CN109716061B (zh) * | 2016-09-13 | 2020-12-01 | 国立研究开发法人产业技术综合研究所 | 标记器和使用了标记器的姿势推定方法 |
-
2020
- 2020-01-29 KR KR1020217026902A patent/KR102654156B1/ko active IP Right Grant
- 2020-01-29 WO PCT/US2020/015586 patent/WO2020163131A1/en unknown
- 2020-01-29 US US17/426,843 patent/US11747206B2/en active Active
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- 2020-01-29 CN CN202080012679.XA patent/CN113396318B/zh active Active
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-
2023
- 2023-07-14 US US18/352,337 patent/US20230358613A1/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008103405A1 (en) * | 2007-02-21 | 2008-08-28 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Automatic selection of colorants and flakes for matching coating color and appearance |
CN104114985A (zh) * | 2011-09-30 | 2014-10-22 | 涂层国外知识产权有限公司 | 匹配含有效应颜料的涂层的颜色和外观的方法 |
CN104769419A (zh) * | 2012-09-19 | 2015-07-08 | Ppg工业俄亥俄公司 | 通过视觉和/或仪器技术对涂料表面进行多角度的颜色、不透明度、颜料表征和纹理分析 |
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