JP2016521347A - コーティング調合を決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

コンピュータ実装方法。本方法は、プロセッサを使用して、標的コーティング中のバルク顔料を識別することを含み、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することと、プロセッサを使用して、標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することとを含み、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む。本方法はまた、プロセッサを使用して、標的コーティングの調合を調合することを含み、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することと、調合を出力することとを含む。

Description

種々の実施形態において、本発明は、概して、トナーリストおよびマッチングコーティング調合をユーザに提供するために、コーティング混合物の比色および物理的な特性属性を評価するためのシステムおよび方法に関する。

調合または検索エンジン（または、視覚プロセス）を使用して、適切なカラーマッチを標的コーティングでコーティングされる標的サンプルに提供するために、標的コーティングの正確な顔料形成を決定することが望ましい。標的コーティング中のものと同一の顔料または適切なオフセットが、利用される場合、調合または検索プロセスが、標的コーティングの調合に関する、見掛け上最適な解決策に到達し得る。一方では、故意または偶然のいずれかにおいて、可用性からこれらの顔料を除外することは、最適なカラーマッチ未満である結果をもたらすであろう。

いくつかの既存の調合エンジンおよび方法論は、種々のアルゴリズムを介して、顔料選択および調合を包含しようとする。種々の顔料識別パッケージおよび調合エンジンは、調合および顔料情報をそのユーザに提供するために、「総当り」的推測および確認タイプのアプローチをとる。組み合わせアプローチ、または、総当り法は、頻繁に使用される方法であり、最終的なマッチにおいて所望される有限数の顔料を前提として、ほぼ全ての利用可能である顔料が、利用可能である全ての組み合わせに組み合わされる。組み合わせのアプローチは、種々の調合を生成するために、クベルカムンク方程式またはそれらの派生物を利用し得る。ある条件を前提として、いくつかの顔料の使用法を制限し、エンジンの速度を最適化する、いくつかの方法が存在しているが、最終結果は、調合組み合わせがサンプルに対して確認され、最も近似して標的コーティングに合致する１つ以上の調合の選択がユーザに提供されることである。サンプルと比較されたマッチの正確性を決定するために使用される、種々の形態のデルタＥまたは他の比色査定アルゴリズムが存在する。

他の解決策は、ユーザに、トナーのサンプルのセットを調合エンジンに提出することを要求し、さらに、他の方法は、使用するための事前に定義されたトナーのサブセットを選択する。これらのアプローチのいずれも、段階的方法を利用せず、ひいては、多くの場合、非最適解決策をもたらす。これらの方法は、典型的には、ユーザにとって負担となり、ユーザのための良好な解決策への合理化方法を提供するため適切な「直感」を欠いている。加えて、そのような方法論の性質によって、標的コーティングに合致するために必要な適切な顔料が、除外され得る。

ニューラルネットワークは、事前生成される可能性があるマッチの既存のデータベースからカラーマッチを選択するため、またはそれら自体が調合エンジンとして作用するために使用されている。ニューラルネットワークの強みは、線形関係と非線形関係との両方に対処するその能力であるが、この強みは、かさばりと、非柔軟性と、時として、大規模な学習データベースおよび構造を細心の注意を払って管理するための有意なオーバーヘッドの要求とを犠牲にして生じる。ニューラルネットワークの非柔軟性、すなわち、厳密な動作は、概して、ネットワークの隠れ層に、およびその中につながるノードの重みを最適化するために、フィードバック設計で使用されなければならない。ニューラルネットワークは、「学習」するために、所望の出力から取得された誤差のこのタイプの逆伝搬を要求する。ニューラルネットワークの実際の学習または訓練は、前の反復の誤差に基づく重みの入力および調節の繰り返される再導入によって、所望の出力を前提として計算された誤差の減少に基づく。

図１に見られることができるように、典型的なニューラルネットワークは、誤差が補正される必要がある場合、または情報の新しい部分が考慮される必要がある場合、ほぼ理想的に定義された入力を要求し、かつ種々の層（ノード）を更新および／または改変するための有意な努力を要求する。いくつかの従来のモデルと比較してより少数のステップは、ユーザに明白であるが、ニューラルネットワークは、１つの巨大なステップの中に調合またはカラー検索への解決を包含することを試みるその性質に起因して、比較的遅く、一方向性である傾向がある。また、上記の本明細書に議論される方法論と同様に、必要な顔料の除外が、可能性として考えられる。ニューラルネットワークはまた、重み、データベース、計算、高度かつ厳密なプロセスマッピング、および効果的である実質的「訓練」の精密かつ幾分単調な保守を要求する。

したがって、処理ステップをより小規模な多方向性の部分に区分する柔軟性を有し、速度および正確性のために、フィードフォワードタイプの設計を利用する、システムおよび方法の必要性が存在する。また、ユーザ相互作用を最小限にし、調合エンジンと組み合わせて、顔料識別および公差の柔軟性がある段階的方法論をもたらす、システムおよび方法の必要性が存在する。

第１の側面では、本発明の実施形態は、コンピュータ実装方法を提供する。本方法は、プロセッサを使用して、標的コーティング中のバルク顔料を識別することを含み、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することと、プロセッサを使用して、標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することとを含み、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む。本方法はまた、プロセッサを使用して、標的コーティングの調合を調合することを含み、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することと、調合を出力することとを含む。

別の側面では、本発明の実施形態は、システムを対象とする。本システムは、データベースと、データベースと通信するプロセッサとを含む。プロセッサは、標的コーティング中のバルク顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、こととを行うようにプログラムされる。プロセッサはまた、標的コーティングの調合を調合するようにプログラムされ、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することと、調合を出力することとを含む。

別の側面では、本発明の実施形態は、装置を提供する。本装置は、標的コーティング中のバルク顔料を識別する手段であって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、手段と、標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別する手段であって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、手段とを含む。本装置はまた、標的コーティングの調合を調合する手段であって、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、手段と、調合を出力する手段とを含む。

さらなる側面では、本発明の実施形態は、ソフトウェアを含む非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、ソフトウェアは、標的コーティング中のバルク顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、標的コーティングの調合を調合することであって、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、調合を出力することとをプロセッサに行わせる媒体を提供する。

図１は、典型的なニューラルネットワークを例証する。 図２および３は、種々の本発明の実施形態による、システムの４つの層またはモジュールの高レベル表現を例証する。 図２および３は、種々の本発明の実施形態による、システムの４つの層またはモジュールの高レベル表現を例証する。 図４は、典型的なベイジアンシステムの実施例を例証する。 図５は、種々の本発明の実施形態による、バルク顔料識別ベイジアンモジュールの高レベル表現を例証する。 図６は、種々の本発明の実施形態による、精緻化された顔料識別ベイジアンモジュールの高レベル表現を例証する。 図７は、種々の本発明の実施形態による、調合エンジンまたはモジュールの高レベル表現を例証する。 図８は、標的サンプルのコーティング混合物の物理的な特性属性を識別するために使用され得る、システムの実施形態を例証する。 図９は、種々の本発明の実施形態による、４つの層ベイジアンシステムの高レベル表現を例証する。 図１０は、標的サンプルのコーティング混合物の物理的な特性属性を識別するためのプロセスの実施形態を例証する。

種々の実施形態では、本発明は、概して、例えば、独立型または依存型ベイジアンシステムおよび方法であり得るベイジアンビリーフシステムを備えているシステムおよび方法に関し、ベイジアンビリーフシステムは、４つの層またはモジュールを含み得る。図２に例証されるように、層は、バルク顔料識別モジュール１０、精緻化顔料識別モジュール１２、公差モジュール１４、および調合モジュール１６を含み得る。モジュールは、顔料タイプおよび特定の顔料を識別するために、および未知の標的コーティングでコーティングされたサンプルのためのレシピを調合するために組み合わせて使用され得る。別の側面では、モジュール１０、１２、１４、および１６は、顔料タイプまたは特定の顔料を識別し、マッチング調合をデータベースから見出すために、視覚または算出された検索プロセスを補助するために別個に使用され得る。

図２に例証されるように、モジュール１０、１２、１４、および１６は、高レベルにおいて、分離され、完全に接続されなくてもよい。図３は、モジュール１０、１２、１４、および１６がベイジアンシステムとして通信し得る様式を例証する。

本明細書における説明は、概して、塗装を参照するが、本デバイス、システム、および方法は、染料および工業用コーティングを含む、他のタイプのコーティングにも適用されることを理解されたい。本発明の説明される実施形態は、限定されるものとして見なされるべきではない。本発明と一致する方法が、アパレルおよびファッション製品のマッチングおよび／またはコーディネーション等の様々な分野において、実践され得る。

本発明の実施形態は、独立型ユニットであるか、あるいは、例えば、インターネットまたはイントラネット等のネットワークを介して、中央コンピュータと通信する１つ以上の遠隔端末またはデバイスを含み得るコンピュータシステムとともに使用されるか、またはその内部に組み込まれ得る。したがって、本明細書に説明されるコンピュータまたは「プロセッサ」および関連構成要素は、ローカルコンピュータシステム、遠隔コンピュータ、オンラインシステム、またはそれらの組み合わせの一部であり得る。本明細書に説明されるデータベースおよびソフトウェアは、コンピュータ内部のメモリ内または非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体内に記憶され得る。

ベイジアンシステムは、ベイズの定理からの確率的推論に基づくが、これは、条件付き確率の定義から導出される。ベイジアンシステムの実施例は、図４に示される。
方程式１：ベイズの定理

式中：Ｐ（Ｂ）≠０
標的コーティングの顔料識別を簡略化するために、一般的な仕分けプロセスが、サンプルを１つ以上のバルク顔料タイプの中に配置するために使用され得る。ベイズの定理を利用することによって、依存型および独立型の決定点のシステムが、顔料タイプ、または未知のサンプル中のバルク顔料を決定するために設計され得る。バルク顔料が、限定ではないが、固体（ｓｏｌｉｄ）、効果（ｅｆｆｅｃｔ）、およびアルミニウム等の顔料のクラスの特徴に基づいて定義され得る。ベイジアンシステムの柔軟性を前提として、さらに、バルクトナー分類を細かく分割し、銀アルミニウムと着色アルミニウムとの間の差異を示すこと等が可能である。

複数の決定点から成る基本的なベイジアンシステムが、所与のサンプルが、１つのみの顔料タイプ、全てのバルク顔料タイプ、またはより少ないそれらの組み合わせを含む確率（ビリーフ）を決定するために使用され得る。種々の決定点は、限定ではないが、以下から成り得る：バルク顔料タイプに対する特定の角度分析（すなわち、スペクトルデータの角度の選択の範囲内の顔料によって実証される重要な特徴を探すこと）、スペクトルデータまたは比色情報の類似度指標の使用、顔料特性の３次元（３Ｄ）および２次元（２Ｄ）幾何学的評価、顔料特性のハイブリダイズされた静電分析、スペクトルおよび比色データの正規化された複数角度のセットの評価、テクスチャ情報分析（おそらく、主成分方法論による画像分析）、反射情報の評価、または、さらにスペクトルおよび比色情報の操作によって作られた２Ｄ平面と併用した物理的軌道の適用。バルク顔料識別ベイジアンモジュール１０の実施例が、図５に示される。決定点は、標的コーティングにおける適切なバルク顔料を決定するために、各バルク顔料に対する基準特徴を参照するように作成され得る。決定点の各々は、バルク顔料タイプをうまく決定するその固有の確率に関して、固定された既定の値によって等しくまたは分割的に重み付けられ得る。確率は、バルク顔料のタイプが決定によって識別された場合、さらに精緻化され得る。種々の実施形態では、最初に、所与の標的コーティングがストレートシェード（ｓｔｒａｉｇｈｔ ｓｈａｄｅ）か、またはバルク顔料形成（ｂｕｌｋ ｐｉｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）のある他のタイプかを決定されることができる。決定点は、次いで、決定点の再使用を介して、または前の点からの引き継がれた決定を利用することによって、バルク顔料をさらに定義するために、全てまたは部分的に、使用または再使用され得る。第１のモジュール１０の出力は、標的コーティングのバルク顔料の決定である。

ビリーフが、モジュール１０によってバルク顔料に対して決定されると、その情報は、次いで、そのまま使用されるか、または、さらに、モジュール１２による精緻化された顔料識別を実施するために、様々なベイジアンシステムの中に伝搬させられることができる。精緻化された顔料識別ベイジアンシステムが、所与の標的コーティングを備えている特定の顔料またはそれらのオフセットを決定するために使用されることができる。顔料識別モジュール１２は、標的コーティング中で利用されている可能性が最も高い顔料のサブセットを決定し、その情報を調合エンジン１６にフィードするように拡張され得る。種々の実施形態では、分析の第１の層１０から決定されるバルク顔料は、プロセスの次の層のための「開始」決定点として使用され得る。開始決定点は、決定点の別のセットに接続され得、決定点の別のセットは、限定ではないが、任意の前に使用された決定点からの再使用および／または継承、特定のバルク顔料形成に基づく精緻化された角度分析、遅延および／または偏光スペクトル情報の評価、スペクトルデータへのケプラの遊星運動定理の適用の分析、スペクトルおよび／または比色データに適用された磁気およびソレノイドの特有の評価、スペクトルデータと比較されたロシアンオーパルまたは研磨された金属の考慮、スペクトルデータにおいて層流および栓流理論の使用、または、さらに、合成混合物中の特定の顔料の性質を精さらに緻化するための効率／収率損失方程式の考慮を含む。精緻化顔料識別モジュール１２の実施例が、図６に示される。精緻化顔料識別モジュール１２内の決定点は、適切な利用可能である顔料を決定するために、標的コーティング対選択された塗装システムの顔料に関する既知の情報の特徴を考慮する。精緻化顔料識別モジュール１２の出力は、標的コーティング中の顔料に対する容認可能なマッチの確率順の顔料のリストであり得る。リストは、次いで、カラーマッチングのためにそのまま利用されるか、または標的コーティングに対する容認可能なマッチを生成するために調合エンジン１６に通過され得る。

第３の層１４は、ベイジアンシステムのための公差解をもたらす。用途に応じて、公差モジュール１４は、調合エンジン１６のための適切な停止点を決定するために設計され得る。様々なベイジアン決定点が一緒に接続され得る視覚的容認可能制限間の相関が、計算され得る。決定点の実施例は、限定ではないが、Ｌ、Ｃ、ｈ、デルタＥ等の比色値、スペクトル情報の類似度指標、反射情報の種々の重要な組み合わせの３Ｄおよび／または２Ｄモデル、化合物マッチング格付けシステム、テクスチャ評価、または組み合わされた角度正規化スペクトル「曲線」であり得る。実施形態では、公差層１４の目的は、所与の調合が容認可能な調合を提供するかどうか、または調合エンジン１６がさらに、所与の標的コーティングに対する単一の最良マッチを提供するためのさらなる反復を要求するであろうかどうかに関するバイナリ回答を提供することである。

第４の層１６は、部分的または完全なベイジアン調合エンジンまたはモジュールである。エンジン１６は、塗装用途のために特に修正された放射伝達方程式に基づき得る。遊星体上で利用され得る通常の放射伝達は、遊星体が塗装表面に（はるかにより小さいスケールで）類似するとはいえ、実質的修正を伴わず、合成塗装混合物および相互作用を適切にモデル化できない。ベイジアンシステムが、調合エンジンに適切な顔料のベースセットをフィードし、調合の容認可能なマッチ品質のための公差を提供することによって、または異なるタイプの調合技術を組み込む調合エンジン自体として作用することによって、合成混合物を調合するために使用され得る。それらの技術は、限定ではないが、標準的または修正されたクベルカムンク調合、導関数ベースのマトリクスを介した直接的解決方法、組み合わせマッチング、または修正された多流理論（ｍｕｌｔｉ−ｆｌｕｘ ｔｈｅｏｒｙ）を含み得る。これらの技術は、標的コーティングに合致する視覚的に容認可能な調合を発生させるために、公差層１４に戻り、それを参照して、ベイジアンシステムにおいて反復的に利用され得る。調合エンジン１６に取り付けられた公差ベイジアンモジュール１４の実施例が、図７に例証される。本明細書の上記に説明されるように、顔料の減少された選択が、バルクおよび精緻化された顔料識別を介して到達され得る場合、完全なベイジアンシステムが、組み合わせアプローチを利用するスペクトル曲線マッチング方策を介して調合エンジン１６自体として利用され得る。再度、公差層が、標的コーティングへの容認可能視覚マッチを決定するために利用される。

図８は、標的サンプルのコーティング混合物の物理的特性属性を識別するために使用され得る、システム９０の実施形態を例証する。ユーザ９２が、グラフィカルユーザインターフェース等のユーザインターフェース９４を利用し、分光光度計９６を動作させ、標的サンプル９８の特性を測定し得る。分光光度計９６からのデータは、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス、または任意のタイプのプロセッサ等のコンピュータ１００に転送され得る。コンピュータ１００は、ネットワーク１０２を介して、サーバ１０４と通信し得る。ネットワーク１０２は、インターネット、ローカルエリアネットワーク、イントラネット、またはワイヤレスネットワーク等の任意のタイプのネットワークであり得る。サーバ１０４は、本発明の実施形態の方法によって使用かつ生成されるデータおよび情報を記憶し得る、データベース１０６と通信する。本発明の実施形態の方法の種々のステップは、コンピュータ１００および／またはサーバ１０６によって実施され得る。

全ての４つの層１０、１２、１４、および１６を結合することによって、バルク顔料、精緻化された顔料リスト、および視覚的マッチング調合が、コンピュータ、データベース、およびカメラまたは類似するデータ収集デバイスを伴う、または伴わない分光光度計を利用して、標的コーティングに関して決定され得る。ベイジアンシステム、分光光度計、およびデータベースの高度性のレベルは、プロセスの各層に対する最終的な解の品質を決定し得る。適切なデータ設定が使用されると仮定すると、より複雑なベイジアンシステムが、適切に強力な分光光度計が利用される場合、最も正確な調合を生成し得る。平均的分光光度計および限定されたデータセットとともに利用される単純化したベイジアンシステム（例えば、少数のハードコードされた基準点を伴うもの）は、あまり満足できる調合を生成しない場合がある。これはまた、本明細書に説明される各個々の層に当てはまる。層１０、１２、１４、および１６の各々は、別個に使用され、他のツールのため、またはユーザが手動プロセスを継続するための情報を提供し得る。しかしながら、手動カラーマッチングアクティビティの任意の段階において、ユーザは、プロセスを再開することを選択して、適切な情報を提供し、ベイジアンシステムを利用することを継続し得る。層１０、１２、１４、および１６の包括的な完全なベイジアンシステムの実施例が、図９に提示される。

図１０は、標的サンプルのコーティング混合物の物理的な特性属性を識別するためのプロセスの実施形態を例証する。プロセスは、ステップ２０において開始し、そこで、データが器具（例えば、分光光度計９６）から収集される。ステップ２２において、プロセスは、固体が存在するか、または効果が存在するかを決定する。固体が存在する場合、ステップ２４において、プロセスは、公差モジュール１４を使用して、ステップ２２における決定が容認可能な公差内であるかどうかを決定する。そうでない場合、プロセスは、ステップ２２に戻る。ステップ２２において決定されるときに、効果が存在する場合、プロセスは、ステップ２６に進み、そこで、プロセスが、公差モジュール１４を使用して、ステップ２２における決定が容認可能な公差内であるかどうかを決定する。そうでない場合、プロセスは、ステップ２２に戻る。

ステップ２２における決定が、ステップ２６において決定されるような容認可能な公差内である場合、プロセスは、ステップ２８に進み、そこで、バルク顔料モジュール１０は、標的コーティング中のバルク顔料を識別する。ステップ３０において、プロセスは、公差モジュール１４を使用して、バルク顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを決定する。そうでない場合、プロセスは、ステップ２８に戻る。バルク顔料識別が容認可能な公差内である場合、プロセスは、ステップ３２に進み、そこで、ユーザは、プロセスが継続するべきかどうか、またはユーザが手動プロセスを使用して進行したいかどうかに関して促される。ステップ３２はまた、公差がレベルステップ２４において容認可能な範囲内であることが決定される場合、開始される。

ユーザは、ステップ３２において、プロセスを進行させることを選出する場合、プロセスは、ステップ３４に進み、そこで、精緻化顔料識別モジュール１２は、標的コーティング中の精緻化された顔料を識別する。ステップ３６において、プロセスは、公差モジュール１４を使用して、精緻化された顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを決定する。そうでない場合、プロセスは、ステップ３４に戻る。精緻化された顔料識別が容認可能な公差内である場合、プロセスは、ステップ３８に進み、そこで、ユーザは、プロセスが継続するべきであるかどうか、またはユーザが手動プロセスを使用して進行したいかどうかに関して促される。

ステップ３８において、ユーザがプロセスを進行させることを選出する場合、プロセスは、ステップ４０に進み、そこで、調合エンジン１６は、標的コーティングのマッチング調合を決定する。種々の実施形態では、調合に到達するために使用される調合エンジン１６の代わりに、データマッチが、例えば、検索エンジンとして、追加のベイジアンシステムまたはモジュールを使用して、データベース内で記憶されたデータを用いて行われ得る。ステップ４２において、プロセスは、公差モジュール１４を使用して、調合が容認可能な公差内であるかどうかを決定する。そうでない場合、プロセスは、ステップ４０に戻る。調合が容認可能な公差内である場合、プロセスは、ステップ４４に進み、そこで、ユーザは、プロセスが継続するべきであるかどうか、またはユーザが手動プロセスを使用して進行したいかどうかに関して促される。

ステップ４４において、ユーザがプロセスを進行させることを選出する場合、プロセスは、ステップ４６に進み、そこで、ユーザは、調合が容認可能であるかどうか、または調合エンジン１６を通した別の反復が実施されるべきであるかどうかに関して促される。別の反復が望まれる場合、プロセスは、ステップ４０に戻る。別の反復が望まれない場合、プロセスは、４８において終了し、調合は、採用される。

ベイジアンシステムの内側でもたらされた決定点を有するように、種々の実施形態が本明細書に説明されているが、そのような決定がベイジアンシステムの外側で行われ得ることも想定される。

別の側面では、本発明は、コンピュータまたはコンピュータシステムに、上記に説明される本方法を実施させるためのソフトウェアを含む非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体として実装され得る。ソフトウェアは、プロセッサおよびユーザインターフェースが本明細書に説明される方法を実施することを可能にするために使用される、種々のモジュールを含むことができる。

修正が、前述の説明に開示される概念から逸脱せずに、本発明に対して行われ得ることは、当業者によって容易に認識されるであろう。そのような修正は、請求項が、その用語によって、別様に明示的に記載されない限り、以下の請求項の範囲内に含まれるものとして見なされるものとする。したがって、本明細書に詳細に説明される特定の実施形態は、例証にすぎず、本発明の範囲の限定ではなく、添付の請求項およびそのあらゆる均等物の全範囲が与えられるものとする。

Claims (19)

1. コンピュータ実装方法であって、
   プロセッサを使用して、標的コーティング中のバルク顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
   前記プロセッサを使用して、前記標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
   前記プロセッサを使用して、前記標的コーティングの調合を調合することであって、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
   前記調合を出力することと
   を含む、方法。
2. 前記プロセッサを使用して、前記バルク顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記プロセッサを使用して、前記精緻化された顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記プロセッサを使用して、前記調合が容認可能な公差内であるかどうかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記バルク顔料を識別することは、角度分析を実施すること、類似度指標を使用すること、幾何学的評価を実施すること、静電評価を実施すること、スペクトルおよび比色データの正規化された複数角度のセットを評価すること、テクスチャ情報を分析すること、反射情報を評価すること、および物理的軌道を適用することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記精緻化された顔料を識別することは、少なくとも１つの前に使用された決定点を再使用すること、精緻化された角度分析を実施すること、遅延および／または偏光スペクトル情報を評価すること、ケプラの遊星運動定理をスペクトルデータに適用すること、スペクトルおよび／または比色データに適用された磁気およびソレノイドを評価すること、スペクトルデータと比較されたロシアンオーパルまたは研磨された金属を考慮すること、スペクトルデータにおいて層流および栓流理論を使用すること、ならびに効率／収率損失方程式を使用することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記調合を調合することは、クベルカムンクプロセス、導関数ベースのマトリクスを用いた直接解、組み合わせマッチング、および多流理論のうちの少なくとも１つを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
8. データを分光光度計から取得することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. システムであって、前記システムは、
   データベースと、
   前記データベースと通信するプロセッサと
   を備え、
   前記プロセッサは、
   標的コーティング中のバルク顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
   前記標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
   前記標的コーティングの調合を調合することであって、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
   前記調合を出力することと
   を行うようにプログラムされている、システム。
10. 前記プロセッサと通信する分光光度計をさらに備えている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記プロセッサと通信するディスプレイデバイスをさらに備えている、請求項９に記載のシステム。
12. 装置であって、前記装置は、
    標的コーティング中のバルク顔料を識別する手段であって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、手段と、
    前記標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別する手段であって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、手段と、
    前記標的コーティングの調合を調合する手段であって、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、手段と、
    前記調合を出力する手段と
    を備えている、装置。
13. 前記バルク顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを決定する手段をさらに備えている、請求項１２に記載の装置。
14. 前記精緻化された顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを決定する手段をさらに備えている、請求項１２に記載の装置。
15. 前記調合が容認可能な公差内であるかどうかを決定する手段をさらに備えている、請求項１２に記載の装置。
16. ソフトウェアを含む非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、
    前記ソフトウェアは、
    標的コーティング中のバルク顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
    前記標的コーティング中の少なくとも１つの精緻化された顔料を識別することであって、識別することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
    前記標的コーティングの調合を調合することであって、調合することは、ベイジアンプロセスを適用することを含む、ことと、
    前記調合を出力することと
    をプロセッサに行わせる、媒体。
17. 前記バルク顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを前記プロセッサに決定させるソフトウェアをさらに備えている、請求項１６に記載の媒体。
18. 前記精緻化された顔料識別が容認可能な公差内であるかどうかを前記プロセッサに決定させるソフトウェアをさらに備えている、請求項１６に記載の媒体。
19. 前記調合が容認可能な公差内であるかどうかを前記プロセッサに決定させるソフトウェアをさらに備えている、請求項１６に記載の媒体。

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