JP2005069965A - 測色装置 - Google Patents

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法之 嶋野
Hiroshi Uda
宏 宇田
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Abstract

【課題】LEDを用いた測色装置で物体の分光反射率を推定する際に、測定対象に依存する推定誤差や装置のノイズ等による測定精度の低下を抑え、対象物の測色を精度良く行う。
【解決手段】LEDを光源として対象物の分光反射率を測定するために、有限次元線形モデルやウイナー推定を用いて分光分布の推定を行う。この時用いる固有ベクトルもしくは自己相関行列等の対象物に固有のパラメータを、対象物のカテゴリーごとに用意された対象物選択テーブル901から適切に読み出すことで、測定対象に依存する推定誤差を抑える。また、装置のノイズ等による測定誤差を抑えるために、上記分光分布の推定法を用いてノイズを考慮したシミュレーションを行うことで、装置のノイズレベルに応じた最適な光源のLEDを選択する。
【選択図】 図9

Description

本発明は、光源として複数の分光放射分布が異なる発光ダイオード(LED)を用い、かつ測定対象物の分光反射率に固有のパラメータを用いることにより測定の高精度化と小型化、低価格化を図った、物体の測色装置に関する。
物体の測色値を計測する方法には主に刺激値直読法と分光測色法の2種類がある。刺激値直読法はCIE等色関数に近似したいわゆるルータ条件を満足するフィルターを受光器直前に置くことで三刺激値を直接求める方法である。この方式は構造が簡単で安価であるが、ルータ条件を満たすフィルタの製作や、計測時に用いられる光源と異なる照明下での測色値を求めることが困難である。
一方、分光測色法は照明光をあらかじめ分光し順次物体に照射するか、もしくは物体からの反射光を分光する必要がある。前者を「前方分光方式」後者を「後方分光方式」と呼ぶことがある。前方分光方式を例にとると、照明光をプリズムや回折格子により分光しそれをスリットに通すことによって単色光にして物体に照射する。これをスリットの位置や回折格子の位置を変えることで単色光の波長をシフトさせ逐次分光された照明光を得ることができる。こうした光学装置をモノクロメータと呼ぶが、モノクロメータはスリットの移動や回折格子の回転などの機械駆動部を持ち構成も複雑となるため、装置が大型でかつ高価なものとなり、また逐次処理のための測定時間もかかっていた。
そこで光源にLEDを用いた特許文献1記載の測色計が考案された。LEDは比較的狭い波長範囲の光が容易に得られることから、波長の異なる複数のLEDを用いればモノクロメータを代替することができる。また、波長の切り替えはモノクロメータが機械駆動によるため時間がかかっていたのに対し、各LEDのON/OFFで済むため測定時間が大幅に改善される。さらに、小型でかつ廉価であることから、簡易測定用の分光測色装置の光源としては最適と言える。
しかし、LEDはモノクロメータからの単色光と比較するとはるかに半値幅が広く、精度上に問題が残る。また、市販されているLEDでは選択できる波長も制限されるため、可視光全域を連続して網羅するのは容易ではない。図3に示すようにLEDは理想的な単色光と比較すると図中斜線で示すように発光波長帯域が極めて広く分光反射率の測定に誤差を生じてしまう。
そこで、非特許文献1に記載のようにLED光を単一スペクトルとして利用するのではなく、実際のLEDの分光放射特性を既知の波長分布を持つ関数として扱い、それを用いて測定物体の分光反射率を推定する方法を用いた簡易測色計の提案がされている。これによればLEDの発光波長分布が広いことによる誤差が解消され、またLEDの相対分光放射分布の加算が連続した分光放射分布にならなければならないといった特許文献2記載の請求項7に記載されるようなLEDの選択に関する制限が大幅に緩和される。
特公昭59‐26891 特願平11‐103748 画像電子学会研究会01‐06‐04(嶋野ら)
また、分光反射率の推定精度は光源であるLEDをいかに組み合わせるかで大きく影響される。LEDの選択とは発光ピーク波長、半値幅などのLEDが持つ分光放射特性の組み合わせと、その本数を決めることである。直感的にはLEDの本数は多いほど望ましいと考えられがちであるが、実際の最適なLEDの分光放射特性はシステムの状態すなわちシステムのSN比に大きく左右され、システムの状態によってはLEDの本数を増やすことで逆に推定精度を損なう場合も生じてしまう。SN比とは信号に含まれるノイズの割合を言うが、このノイズにはレンズ等を介して物体からの反射光を検出する時の光学系で生ずる誤差、A/D変換やセンサー等で生じる電気系のノイズなど様々なノイズが含まれる。さらに、前述のようにLEDが駆動中に接合温度上昇等の影響で発光ピーク波長がシフトするなど分光放射特性に変化が生じるが、これもノイズとして含めた上でLEDの選択を最適化する必要がある。また、システムに要求されるLEDの分光特性の組み合わせが最適化されたとしても、実際にそれらの特性を有するLEDの製造は技術的な困難性を伴う。
また、前記の方法で記載されるように分光反射率の推定については有限次元線形モデルやウイナー推定を用いるが、これらのモデルは一般に物体の分光反射率が可視光領域で滑らかであり、その分光反射率は、有限次元線形モデルでは分光反射率の主成分分析或いはKarhunen−Loeve変換で求められる固有ベクトルの線形和で近似でき、ウイナー推定法の場合は、前記固有ベクトルに替えて測定対象物体の分光反射率の自己相関行列により近似できるという性質を利用したものである。従って、それらの推定に用いるパラメータが適切に選ばれることが必要条件となるが、これらのパラメータは物体に固有のもので測定対象によっては大きく異なる場合があるため、対象物によっては測定精度が低下するという問題があった。
本発明は、前記従来の問題に鑑みてなされたものであり、装置のノイズ等による測定精度への影響を最大限に抑え、かつ最も推定精度を高める為のLEDの個数とその特性の最適化を行い、復元された分光反射率から推定される測色値の推定精度が高い小型でかつ安価な測色装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項1記載の発明は、複数の発光ダイオードを光源に用いた測色装置において、測定物の分光反射率から求められる自己相関行列又は分散共分散行列及びそれらの固有ベクトルを用いて測定物の分光反射率を推定する分光反射率の推定手段と、測定対象物毎に分光反射率の推定演算に用いるパラメータを切り替えるパラメータ選択手段を備えたことを特徴とする。このようにすれば、対象物によって測定精度が低下するという問題を解消できる。
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項2記載の発明は、最適化シミュレーションにより発光ダイオードの個数、発光波長並びに半値幅が最適に選択された発光ダイオードを光源とすることを特徴とする。このようにすれば、装置のノイズ等による測定精度への影響を最大限に抑えられる。
本発明により、LEDを用いた測色装置の測定精度を向上することで、小型で携帯性に優れかつ低価格な測色装置が実現でき、従来の分光測色装置が大型で高価であったため利用が限られていた測色装置が、広範囲な分野で利用可能になる。
予め装置の測定系の誤差を考慮して本数およびピーク波長や半値幅といった特性が最適に選ばれたLEDを有し、測定対象物に応じて分光反射率の推定の演算を切り替える機構を有する小型の測色装置。
以下、本発明に係る測色装置の実施の一例を、添付の図面に示される実施形態を基に、詳細に説明する。文中で用いる記号と数式で用いる記号の関係は、
Figure 2005069965

のとおりである。
図1に本発明の測色装置の制御系に関する簡単な構成を示す。主な構成としては、光源LEDのドライバー回路100、受光センサーのゲイン補正アンプ103、LEDを順次点灯させたり受光センサーの受光信号を同期させるためのタイミング回路102、受光センサーからの信号をデジタルデータに変換するためのADコンバータ104、それらすべてを制御するためのコントロール回路と分光分布の推定演算や分光データから測色データへの変演算をおこなう演算回路としてマイクロプロセッサー105があり、各種分光分布データや固有ベクトルや自己相関行列のパラメータのテーブルおよびそれを格納するためのメモリー106からなる。ただし、コントロール回路や演算回路およびメモリーは測色装置本体と同一筺体にある必要はなく、例えばインターフェースを介して外部コンピュータに接続された形態も可能である。測色値表示107は外部へのインターフェースに置き換えれば数値データの外部への出力部として機能する。
本発明の測色装置はLEDの逐次点灯方式であるため、タイミング回路102は、LEDドライバー100にLEDを順次点灯させるように指示を出す。また、それと同期して受光センサー109の信号取り込みを行うようADコンバータ104に指示する。また、1回の測定サイクル内でオフセットの補正を行うためにLEDを点灯させないときのオフセット信号の測定を行う。オフセットの補正は演算回路内でこのオフセット信号を用いて行う。また、ノイズの影響を低減させるために、測定サイクルを複数回繰り返して平均化することもできる。
図2はLEDを用いた分光測色装置の基本構成を示したものである。光源のLED200の分光放射特性をLi(λ)、光を可視光の帯域に制限するためのフィルター201の分光透過率F(λ)、受光用のセンサー203の分光感度特性をS(λ)とする。このとき受光センサーからの出力204の信号Piは
Figure 2005069965

に示される。このとき添え字のiはi(i=1,‥,M)番目のLEDを点灯した場合を示す。
図4はLi(λ)、F(λ)、S(λ)の例である。これらの特性関数はあらかじめ測定しておき、たとえば400nm〜700nmの可視光波長領域を一定の波長間隔たとえば10nm間隔でサンプリングし、既知データとしてメモリーに記憶しておく。この場合、サンプリング数Nは31となる。帯域カットフィルターF(λ)は人間の可視領域と一致しており、光源のLEDの波長成分のうちこの可視領域からはみ出している部分をカットすることで受光センサーの不要信号を除去し光源の不要波長成分による推定精度の低下を防ぐ。
一方、推定したい測定物202の分光反射率R(λ)は、有限次元線形モデルを用いた場合、
Figure 2005069965

で近似される。νi(λ)は物体の分光反射率を主成分分析することにより得られる固有ベクトルを関数として表した直交基底関数、σiは重み係数を表す。数3はベクトルを用いた表示式として
Figure 2005069965

で表すことができる。この近似式は、一般に物体の色の分光反射特性は可視の波長領域で滑らかで、かつ低次元の直交基底ベクトルの線形和で近似できるという性質に基づいている。この物体の分光反射率の固有ベクトルとは図5に示すようなもので、物体の分光反射率を主成分分析することにより求められる。例えば、特定の紙の上に特定のインクを用いて印刷された複数の色票の分光反射率をあらかじめ測定しておき、そのいくつかを用いて主成分分析を行い、M次までの固有ベクトルを求める。このとき対象の色票は色空間を均等に網羅するように選ぶことが望ましい。
図5は主成分分析により5次までの固有ベクトルを求めた例である。固有ベクトルは測定する物体に固有の性質を表しており、上記例では紙やインクが異なる色票からは異なった固有ベクトルが得られる。従って、測定の対象物のカテゴリー毎に固有ベクトルをテーブル化しておき、後述するようなテーブルの切り替え機構により測定対象物毎に固有ベクトルを入れ換えることで、精度の高い分光反射率の推定が行える。この固有ベクトルも上記と同様に可視光波長領域を一定の波長間隔でサンプリングした値を記憶しておく。
数2、数3及び数4より、可視波長領域で等間隔で標本化(サンプリング数N)し、行列を用いた関係式に書き改めると
Figure 2005069965

が求まる。但し、数5のSLは
Figure 2005069965

で表されており、かつVは数4に示すように、固有ベクトルνi(i=1〜M)を列にM個並べた行列を示している。
このPおよびσはM×1、rはN×1の列ベクトル、SLはM×N、VはN×Mの行列となる。ここで計算上SL・Vが常に正方行列となるように、LEDの数と固有ベクトルの次数を同じMに定める。すなわち、LEDを5個の場合、固有ベクトルは5次まで用いることになる。数5から
Figure 2005069965

が導かれ、固有ベクトルの重み係数σが求められる。このこれを数4に代入すると、
Figure 2005069965

となり、r^すなわち測定物体の分光反射分布R(λ)が推定される。
同様に、分光反射率はウイナー推定を用いても行える。この場合、推定される分光反射率r^は、
Figure 2005069965

で求められる。このとき、Rssは
Figure 2005069965

に示すように測定物の分光反射率の自己相関行列で、前述の固有ベクトルと同様、物体の分光反射特性を表すパラメータである。
図6は測色装置の光源LEDを最適に選択化するためのフローを示している。まず、電気系、光学系およびLEDの変動誤差の予測し、これらをノイズとして評価したうえでノイズレベルを決める。これを設計値として入力する(ステップ6‐1)。次に前記設計値に対して最適なLEDを図7のフローにより求める(ステップ6‐2)。次に実際のLEDを選別することになるが、ステップ6‐2で求めたLEDの最適特性に一致するものが必ずしも、製造できるとは限らない。そこで、実際のLEDの組み合わせに関して図8のフローにより求める(ステップ6‐3)。こうして選別されたLEDを用いた試作を行い(ステップ6‐4)、実際におけるノイズレベルや測定精度の検証を行い(ステップ6‐5)、実際のノイズレベルが設計値と異なる場合は再度設計値の再入力を行って前記フローを繰り返す(ステップ6‐6)。
図7のLEDの分光分布の最適化処理では、まず、LEDの分光放射分布をガウス分布で近似し、ピーク波長、半値幅を連続に変化させた分光放射分布を生成する(ステップ7‐1)。次に、センサー出力の予測値を計算する。この計算は
Figure 2005069965

に従って、実際の測定サンプルの分光反射分布を入力して求める。このとき、システムの設計値に従って、ノイズeを加算する(ステップ7‐2)。分光分布の推定シミュレーションは、例えば、ウイナー推定(Wiener estimation)を用いる場合を例にとれば、数9によって求める。このときReeは
Figure 2005069965

に示すような、ノイズeの自己相関行列である。有限次元線形モデルを用いて、分光分布の推定シミュレーションを行う場合は、数8のPに
Figure 2005069965

で表されるノイズを加味したP‘を入力すればよい(ステップ7‐3)。次に、こうして求めた推定分光分布r^(R(λ))を用いて
Figure 2005069965

および
Figure 2005069965

により推定測色値Lab^を求める(ステップ7‐4)。この値と、あらかじめ高精度の分光測色装置で測定した物体の実際の測色値Labとの差ΔEabを
Figure 2005069965

で計算し、最も誤差の小さいLEDの組み合わせを最適LEDとして選択する。このときの誤差評価は
Figure 2005069965

に示すρを用いても良い。ここで、数14のx(λ)、y(λ)、z(λ)はCIEの等色関数、L(λ)は光源の分光分布でCIE D65やD50やなどの標準光源を用いる。また、Xn,Yn,Znは完全拡散反射面での三刺激値で、Yn=100で規格化する(ステップ7‐5)。このフローをLEDの特性を変化させながら繰り返すことでLEDの特性の最適条件を求める。
図8のLEDの選択の最適化処理では、実際に入手可能なLEDの中からステップ6‐2のフローで求められた最適なLEDに近いものを選ぶことになる。このフローは図7とほぼ同じ手順で行うが、ステップ7‐1のLEDの分光放射分布の生成に変えて、ステップ8‐1では、実際の候補LEDの特性データを直接入力する。こうして、現実に入手できるLEDの組合せの中から測定の誤差が最小になる組み合わせを決定する。
図9は測色装置の演算フローを示す。まず、測定対象物の選択を行う。ここでは選択された対象物に対応したパラメータ(固有ベクトル、自己相関行列)を対象物選択テーブル901から読み込む(ステップ9‐1)。この特徴パラメータは対象とする測定物のカテゴリーごとに予め測定しテーブル化しており、対象物に応じて適切に切り替えることで測定精度を向上させることができる。次にシステムパラメータテーブル902からLEDの分光放射分布Li(λ)、フィルターの分光透過分布F(λ)、受光センサーの分光感度分布S(λ)を各々読み込む(ステップ9‐2)。これらの分光特性は予め個別にテーブル化されており、キャリブレーション等が容易な構成となっている。もちろんこれらの分光特性は畳み込んでひとつにテーブル化しておくこともできる。次に測定を行いセンサーの値Piを求める(ステップ9‐3)。次に、各LEDに対して、その出力信号Piに補正係数αiを乗ずる(ステップ9‐4)。この補正係数は、LED、フィルター及び受光センサーの分光特性の誤差や、受光センサーの出力信号の測定誤差などを考慮に入れたもので、あらかじめデータ補正テーブル903に書き込んでいる。例えば、実際のサンプルを測定した値をPM、数8により計算で求められた値をPSとして、複数のサンプルに対してPM/PSを求め、それを平均して各LEDについて補正係数を求める。これらのデータをもとに既に明らかにした方法を用いて、測定対象物の分光反射率分布の推定を行う(ステップ9‐5)。
これを測色値に変換するために、予めテーブル化しておいた標準光源(D65など)の分光分布データ。とCIEの等色関数データを測色値変換テーブル904から読み込む。さらに数14や数15を用いて、CIE XYZやCIE Labなどの測色値に変換することができる(ステップ7‐6)。
本発明の測色装置は小型で安価であることから、各コンピュータに付属させることが容易になり、インターネットを通じて色の情報をやり取りするカラーコミュニケーションを実現する。
本発明の測色装置の制御系に関する簡単な構成図である。 本発明の測色装置の測定系に関する簡単な構成図である。 単色光と発光ダイオードの分光輝度分布を比較した図である。 本発明の測定系の各素子における分光特性を示す図である。 物体の分光反射率から求めた固有ベクトルの例を示す図である。 光源LEDを決定するフロー図である。 最適なLEDを計算で求めるフロー図である。 上記で求めたLEDに近いLEDを最適に選択するフロー図である。 本発明の測色装置の測色フローである。
符号の説明
200 LED
201 帯域フィルター
202 測定物
203 受光センサー
204 センサー出力
901 対象物選択テーブル
902 システムパラメータテーブル
903 データ補正テーブル
904 測色値変換テーブル

Claims (2)

  1. 複数の発光ダイオードを光源に用いた測色装置において、測定物の分光反射率から求められる自己相関行列又は分散共分散行列及びそれらの固有ベクトルを用いて測定物の分光反射率を推定する分光反射率の推定手段と、測定対象物毎に分光反射率の推定演算に用いるパラメータを切り替えるパラメータ選択手段を備えたことを特徴とする測色装置。
  2. 最適化シミュレーションにより発光ダイオードの個数、発光波長並びに半値幅が最適に選択された発光ダイオードを光源とすることを特徴とする請求項1に記載の測色装置
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008051510A (ja) * 2006-08-22 2008-03-06 Toppan Printing Co Ltd 分光データ分類方法、分光データ分類装置、並びに分光データ分類プログラム
JP2008304205A (ja) * 2007-06-05 2008-12-18 Olympus Corp 分光特性推定装置および分光特性推定プログラム
JP2009186442A (ja) * 2008-02-08 2009-08-20 Olympus Corp 画像処理装置、画像処理装置の信頼性評価方法および画像処理プログラム
CN105675455A (zh) * 2016-01-08 2016-06-15 珠海欧美克仪器有限公司 一种在粒度分析仪中降低随机系统噪声的方法及装置
WO2017195863A1 (ja) * 2016-05-11 2017-11-16 国立大学法人九州大学 撮像装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008051510A (ja) * 2006-08-22 2008-03-06 Toppan Printing Co Ltd 分光データ分類方法、分光データ分類装置、並びに分光データ分類プログラム
JP2008304205A (ja) * 2007-06-05 2008-12-18 Olympus Corp 分光特性推定装置および分光特性推定プログラム
JP2009186442A (ja) * 2008-02-08 2009-08-20 Olympus Corp 画像処理装置、画像処理装置の信頼性評価方法および画像処理プログラム
US8811728B2 (en) 2008-02-08 2014-08-19 Olympus Corporation Image processing apparatus and computer program product
CN105675455A (zh) * 2016-01-08 2016-06-15 珠海欧美克仪器有限公司 一种在粒度分析仪中降低随机系统噪声的方法及装置
CN105675455B (zh) * 2016-01-08 2018-09-11 珠海欧美克仪器有限公司 一种在粒度分析仪中降低随机系统噪声的方法及装置
WO2017195863A1 (ja) * 2016-05-11 2017-11-16 国立大学法人九州大学 撮像装置

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