JP3440597B2 - コンピュータカラーマッチング方法 - Google Patents
コンピュータカラーマッチング方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、コンピュータカラー
マッチングによって着色剤の調合割合の予測を行なう方
法に関する。
マッチングによって着色剤の調合割合の予測を行なう方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】顔料や染料などの着色剤を被着色物に混
合した混合物の色を予測するために、いわゆるコンピュ
ータカラーマッチングが利用されている。コンピュータ
カラーマッチングでは、被着色物と着色剤の吸収係数Ｋ
i （λ）と散乱係数Ｓi （λ）とを用い、ダンカン（Du
ncan）の式（数式１）と、クベルカ−ムンク（Kubelka-
Munk）の混色理論による式（数式２）に基づいて、任意
の混合物の分光反射率Ｒ（λ）を求めることができる。
合した混合物の色を予測するために、いわゆるコンピュ
ータカラーマッチングが利用されている。コンピュータ
カラーマッチングでは、被着色物と着色剤の吸収係数Ｋ
i （λ）と散乱係数Ｓi （λ）とを用い、ダンカン（Du
ncan）の式（数式１）と、クベルカ−ムンク（Kubelka-
Munk）の混色理論による式（数式２）に基づいて、任意
の混合物の分光反射率Ｒ（λ）を求めることができる。
【０００３】
【数１】
【０００４】
【数２】
【０００５】ここで、ＫM ，ＳM は混合物の吸収係数と
散乱係数、Ｋi ，Ｓi はｉ番目の成分の吸収係数と散乱
係数、Ｃi はｉ番目の成分の調合率である。但し、この
明細書の数式においては、波長λに依存していることを
示す「（λ）」は省略されている。混合物の成分は、被
着色物と着色剤である。
散乱係数、Ｋi ，Ｓi はｉ番目の成分の吸収係数と散乱
係数、Ｃi はｉ番目の成分の調合率である。但し、この
明細書の数式においては、波長λに依存していることを
示す「（λ）」は省略されている。混合物の成分は、被
着色物と着色剤である。
【０００６】混合物の分光反射率Ｒ（λ）が解れば、そ
の混合物の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚが計算できるので、混合
物の色を予測することができる。逆に、目標とする色を
有する混合物を得るための調合割合をコンピュータカラ
ーマッチングによって予測することも可能である。
の混合物の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚが計算できるので、混合
物の色を予測することができる。逆に、目標とする色を
有する混合物を得るための調合割合をコンピュータカラ
ーマッチングによって予測することも可能である。
【０００７】ところで、衛生陶器などのような工業陶器
には、ユーザの様々な好みに応じて種々の色が設定され
ている。陶器の色は、釉に混合する顔料の調合率によっ
て決定されるので、釉は、コンピュータカラーマッチン
グにおける混合物に相当する。陶器の色を設定する際に
は、まず、設計者が紙などを彩色したり、予め焼成され
たサンプルから所望の色を有するサンプルを選択したり
することによって色を決定する。そして、その色の分光
反射率を分光光度計で測定し、分光反射率の実測値から
コンピュータマッチングを用いて顔料や染料等の着色剤
の調合割合を予測する。
には、ユーザの様々な好みに応じて種々の色が設定され
ている。陶器の色は、釉に混合する顔料の調合率によっ
て決定されるので、釉は、コンピュータカラーマッチン
グにおける混合物に相当する。陶器の色を設定する際に
は、まず、設計者が紙などを彩色したり、予め焼成され
たサンプルから所望の色を有するサンプルを選択したり
することによって色を決定する。そして、その色の分光
反射率を分光光度計で測定し、分光反射率の実測値から
コンピュータマッチングを用いて顔料や染料等の着色剤
の調合割合を予測する。
【０００８】ところで、同じ調合割合の釉薬を用いて
も、製造される陶器の実際の色は同一にはならず、色に
ばらつきがあるのが普通である。図１は、設計された色
と実際に製造される陶器の色のばらつきを示するｘ−ｙ
色度図である。図１において、二重丸で示される色が設
計された所望の色（標準色）Ｌ０であり、小さな白丸が
実際に製造される陶器の色の分布である。標準色Ｌ０か
ら大きく異なる色を有する陶器は不良品として認識する
必要がある。そこで、良品の色の濃淡の限度を示すもの
として、図１に黒丸で示す色を有する濃淡限度色Ｌ１，
Ｌ２が設定される。標準色Ｌ０の色度座標値は設計者に
よって決定されているので、この標準色Ｌ０の色度座標
値に製造誤差等を考慮して、２つの濃淡限度色Ｌ１，Ｌ
２の色度座標値を決定する。
も、製造される陶器の実際の色は同一にはならず、色に
ばらつきがあるのが普通である。図１は、設計された色
と実際に製造される陶器の色のばらつきを示するｘ−ｙ
色度図である。図１において、二重丸で示される色が設
計された所望の色（標準色）Ｌ０であり、小さな白丸が
実際に製造される陶器の色の分布である。標準色Ｌ０か
ら大きく異なる色を有する陶器は不良品として認識する
必要がある。そこで、良品の色の濃淡の限度を示すもの
として、図１に黒丸で示す色を有する濃淡限度色Ｌ１，
Ｌ２が設定される。標準色Ｌ０の色度座標値は設計者に
よって決定されているので、この標準色Ｌ０の色度座標
値に製造誤差等を考慮して、２つの濃淡限度色Ｌ１，Ｌ
２の色度座標値を決定する。
【０００９】実際の陶器の製造においては、標準色Ｌ０
を有する陶器を標準色見本として作成し、また、濃淡限
度色Ｌ１，Ｌ２を有する２つの陶器を濃淡限度見本とし
て作成する。そして、検査工程において、標準色見本お
よび濃淡限度見本の色と製造された陶器の色とを比較し
て、濃淡限度見本の色の範囲にある陶器のみを良品とす
る。
を有する陶器を標準色見本として作成し、また、濃淡限
度色Ｌ１，Ｌ２を有する２つの陶器を濃淡限度見本とし
て作成する。そして、検査工程において、標準色見本お
よび濃淡限度見本の色と製造された陶器の色とを比較し
て、濃淡限度見本の色の範囲にある陶器のみを良品とす
る。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】ところで、コンピュー
タカラーマッチングによる予測にはかなりの誤差が伴う
ので、予測された調合割合から標準色見本や濃淡限度見
本を作成するにはかなりの手間を要するのが普通であ
る。例えば、標準色見本を作成する際には、コンピュー
タカラーマッチングで予測された調合割合で調合した釉
薬を用いて多数のサンプルを焼成し、その中で所望の標
準色を有するサンプルがあればそれを標準色見本として
採用する。しかし、標準色を有するサンプルが無けれ
ば、勘と経験に従って調合割合を変更して再度多数のサ
ンプルを焼成し、標準色を有するサンプルが得られるま
でこの作業を繰り返す。このような作業は、濃淡限度色
Ｌ１，Ｌ２を有する濃淡限度見本についても行なわれ
る。
タカラーマッチングによる予測にはかなりの誤差が伴う
ので、予測された調合割合から標準色見本や濃淡限度見
本を作成するにはかなりの手間を要するのが普通であ
る。例えば、標準色見本を作成する際には、コンピュー
タカラーマッチングで予測された調合割合で調合した釉
薬を用いて多数のサンプルを焼成し、その中で所望の標
準色を有するサンプルがあればそれを標準色見本として
採用する。しかし、標準色を有するサンプルが無けれ
ば、勘と経験に従って調合割合を変更して再度多数のサ
ンプルを焼成し、標準色を有するサンプルが得られるま
でこの作業を繰り返す。このような作業は、濃淡限度色
Ｌ１，Ｌ２を有する濃淡限度見本についても行なわれ
る。
【００１１】このように、従来のコンピュータカラーマ
ッチングでは、所望の色を有する混合物を作成するため
の調合割合を精度良く予測するのが困難であった。
ッチングでは、所望の色を有する混合物を作成するため
の調合割合を精度良く予測するのが困難であった。
【００１２】この発明は、従来技術における上述の課題
を解決するためになされたものであり、所望の色を有す
る混合物の調合割合を精度良く予測することができるコ
ンピュータカラーマッチングを提供することを目的とす
る。
を解決するためになされたものであり、所望の色を有す
る混合物の調合割合を精度良く予測することができるコ
ンピュータカラーマッチングを提供することを目的とす
る。
【００１３】
【課題を解決するための手段および作用】上述の課題を
解決するため、請求項１に記載された方法は、所望の色
を有する目標混合物の着色剤の調合割合をコンピュータ
カラーマッチングによって予測する方法であって、 （ａ）着色剤の調合率が既知で前記所望の色に近い色を
有する近接色サンプルについて所定の表色系の座標の実
測値を求める工程と、 （ｂ）前記近接色サンプルの既知の調合割合から、前記
近接色サンプルの色を表わす前記表色系の座標の計算値
を求め、前記実測値と前記計算値の差分を求める工程
と、 （ｃ）前記目標混合物の色に対する前記表色系の座標の
目標値を設定する工程と、 （ｄ）前記差分を用いて前記目標値を補正し、補正後の
目標値を用いてコンピュータカラーマッチングを実行す
ることによって、前記目標混合物の着色剤の調合割合を
予測する工程と、を備えることを特徴とする。
解決するため、請求項１に記載された方法は、所望の色
を有する目標混合物の着色剤の調合割合をコンピュータ
カラーマッチングによって予測する方法であって、 （ａ）着色剤の調合率が既知で前記所望の色に近い色を
有する近接色サンプルについて所定の表色系の座標の実
測値を求める工程と、 （ｂ）前記近接色サンプルの既知の調合割合から、前記
近接色サンプルの色を表わす前記表色系の座標の計算値
を求め、前記実測値と前記計算値の差分を求める工程
と、 （ｃ）前記目標混合物の色に対する前記表色系の座標の
目標値を設定する工程と、 （ｄ）前記差分を用いて前記目標値を補正し、補正後の
目標値を用いてコンピュータカラーマッチングを実行す
ることによって、前記目標混合物の着色剤の調合割合を
予測する工程と、を備えることを特徴とする。
【００１４】近接色サンプルの表色系の座標値の実測値
と計算値の差分によって目標混合物の表色系の座標の目
標値を補正し、補正後の目標値を用いてコンピュータカ
ラーマッチングを行なうので、表色系の座標値の計算誤
差を低減した条件下でコンピュータカラーマッチングを
実行できる。
と計算値の差分によって目標混合物の表色系の座標の目
標値を補正し、補正後の目標値を用いてコンピュータカ
ラーマッチングを行なうので、表色系の座標値の計算誤
差を低減した条件下でコンピュータカラーマッチングを
実行できる。
【００１５】請求項２に記載されたコンピュータカラー
マッチング方法では、前記工程（ａ）は、複数のサンプ
ルに関して、着色剤の調合割合と、前記表色系の座標の
実測値とを含むデータベースから、前記目標混合物との
色差が最小となるサンプルを選択することによって前記
近接色サンプルを検索する工程を含む。
マッチング方法では、前記工程（ａ）は、複数のサンプ
ルに関して、着色剤の調合割合と、前記表色系の座標の
実測値とを含むデータベースから、前記目標混合物との
色差が最小となるサンプルを選択することによって前記
近接色サンプルを検索する工程を含む。
【００１６】データベースから色差が最小のサンプルを
近接色サンプルとして検索するようにすれば、任意の色
を有する目標混合物に関して、コンピュータカラーマッ
チングの予測誤差を低減できる。
近接色サンプルとして検索するようにすれば、任意の色
を有する目標混合物に関して、コンピュータカラーマッ
チングの予測誤差を低減できる。
【００１７】
【実施例】図２は、実施例における処理の全体手順を示
すフローチャートである。なお、この実施例で対象とす
る混合物は、陶磁器の素地の表面を覆うための釉（ゆ
う）である。すなわち、顔料を入れないベース釉（基礎
釉）が被着色物であり、このベース釉に顔料を添加した
釉がコンピュータカラーマッチングの対象となる混合物
である。
すフローチャートである。なお、この実施例で対象とす
る混合物は、陶磁器の素地の表面を覆うための釉（ゆ
う）である。すなわち、顔料を入れないベース釉（基礎
釉）が被着色物であり、このベース釉に顔料を添加した
釉がコンピュータカラーマッチングの対象となる混合物
である。
【００１８】ステップＳ１では、まず標準色見本を作成
する。従って、標準色見本の着色剤の混合割合は既知で
ある。ステップＳ２では、作成された標準色見本の分光
反射率Ｒ’を分光光度計で測定し、この分光反射率Ｒ’
から次の数式３に従って三刺激値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 を算
出する。
する。従って、標準色見本の着色剤の混合割合は既知で
ある。ステップＳ２では、作成された標準色見本の分光
反射率Ｒ’を分光光度計で測定し、この分光反射率Ｒ’
から次の数式３に従って三刺激値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 を算
出する。
【００１９】
【数３】
【００２０】ここで、Ｓ（λ）は標準光の分光分布、ｘ
（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）（数式中ではバー付きであ
る）は等色関数である。
（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）（数式中ではバー付きであ
る）は等色関数である。
【００２１】ステップＳ３では、ステップＳ２で得られ
た標準色の三刺激値の実測値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 に基づい
て、製造誤差を考慮して、設計者が図１に示す２つの濃
淡限度色Ｌ１，Ｌ２に対する三刺激値を設定する。な
お、以下では説明の便宜上、第１の濃淡限度色Ｌ１を実
現するための調合割合を予測する場合について説明す
る。第２の濃淡限度色Ｌ２に対しても、同様な処理によ
ってその調合割合を精度良く予測することができる。
た標準色の三刺激値の実測値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 に基づい
て、製造誤差を考慮して、設計者が図１に示す２つの濃
淡限度色Ｌ１，Ｌ２に対する三刺激値を設定する。な
お、以下では説明の便宜上、第１の濃淡限度色Ｌ１を実
現するための調合割合を予測する場合について説明す
る。第２の濃淡限度色Ｌ２に対しても、同様な処理によ
ってその調合割合を精度良く予測することができる。
【００２２】ステップＳ４では、ステップＳ１で作成し
た標準色見本の各着色剤の調合率Ｃi （ｉは着色剤の番
号を示す）と、散乱係数Ｓi と、吸収係数Ｋi とから、
標準色見本の三刺激値の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM を以下
の手順で算出する。
た標準色見本の各着色剤の調合率Ｃi （ｉは着色剤の番
号を示す）と、散乱係数Ｓi と、吸収係数Ｋi とから、
標準色見本の三刺激値の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM を以下
の手順で算出する。
【００２３】まず、前述した数式２を変形すると、混合
物の分光反射率Ｒ（λ）は、次の数式４で与えられる。
物の分光反射率Ｒ（λ）は、次の数式４で与えられる。
【００２４】
【数４】
【００２５】混合物の吸収係数と散乱係数の比（Ｋ／
Ｓ）M は、各着色剤の吸収係数Ｋi （λ）と散乱係数Ｓ
i （λ）と調合率Ｃi から、前述した数式１に従って算
出できる。従って、混合物の分光反射率Ｒ（λ）は、こ
の比（Ｋ／Ｓ）M から、数式４に従って求めることがで
きる。この分光反射率Ｒ（λ）は理想状態（被着色物の
厚みが無限大の場合）の分光反射率なので、分光光度計
で測定できる分光反射率Ｒ’（λ）を、次の数式５（サ
ンダーソンの式）に従って求める。
Ｓ）M は、各着色剤の吸収係数Ｋi （λ）と散乱係数Ｓ
i （λ）と調合率Ｃi から、前述した数式１に従って算
出できる。従って、混合物の分光反射率Ｒ（λ）は、こ
の比（Ｋ／Ｓ）M から、数式４に従って求めることがで
きる。この分光反射率Ｒ（λ）は理想状態（被着色物の
厚みが無限大の場合）の分光反射率なので、分光光度計
で測定できる分光反射率Ｒ’（λ）を、次の数式５（サ
ンダーソンの式）に従って求める。
【００２６】
【数５】
【００２７】ここで、係数ｋ1 ，ｋ2 は、被着色物（ベ
ース釉）の光学的性質に依存する値である。係数ｋ1 ，
ｋ2 の値は、被着色物の屈折率ｎから次の数式６に従っ
て決定することができる。
ース釉）の光学的性質に依存する値である。係数ｋ1 ，
ｋ2 の値は、被着色物の屈折率ｎから次の数式６に従っ
て決定することができる。
【００２８】
【数６】
【００２９】なお、ベース釉の屈折率ｎは、例えば約
１．４である。
１．４である。
【００３０】数式５によって分光反射率Ｒ’（λ）が求
まると、混合物の三刺激値ＸM ，ＹM ，ＺM は、前述し
た数式３と同様な式に従って算出できる。
まると、混合物の三刺激値ＸM ，ＹM ，ＺM は、前述し
た数式３と同様な式に従って算出できる。
【００３１】ところで、各着色剤の吸収係数Ｋi と散乱
係数Ｓi は誤差を含んでおり、また、数式１，４〜６は
理論式ではなく実験式なので、ステップＳ４で得られた
三刺激値の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM は誤差を有してい
る。この計算誤差は、ステップＳ２で得られた実測値Ｘ
0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 からの差である。ところで、コンピュー
タカラーマッチングによる調合割合の予測も、数式１〜
６に従って混合物の三刺激値を求める工程を含んでい
る。そこで、濃淡限度見本の調合割合をコンピュータカ
ラーマッチングで予測する際に、標準色見本における三
刺激値の計算誤差を考慮しておけば、その予測精度を向
上させることができる。
係数Ｓi は誤差を含んでおり、また、数式１，４〜６は
理論式ではなく実験式なので、ステップＳ４で得られた
三刺激値の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM は誤差を有してい
る。この計算誤差は、ステップＳ２で得られた実測値Ｘ
0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 からの差である。ところで、コンピュー
タカラーマッチングによる調合割合の予測も、数式１〜
６に従って混合物の三刺激値を求める工程を含んでい
る。そこで、濃淡限度見本の調合割合をコンピュータカ
ラーマッチングで予測する際に、標準色見本における三
刺激値の計算誤差を考慮しておけば、その予測精度を向
上させることができる。
【００３２】図２のステップＳ５では、ステップＳ２で
得られた標準色の三刺激値の実測値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0
と、ステップＳ４で得られた計算値ＸM ，ＹM ，ＺM と
の差分△Ｘ，△Ｙ，△Ｚを次の数式７に従って求める。
得られた標準色の三刺激値の実測値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0
と、ステップＳ４で得られた計算値ＸM ，ＹM ，ＺM と
の差分△Ｘ，△Ｙ，△Ｚを次の数式７に従って求める。
【００３３】
【数７】
【００３４】ステップＳ６では、ステップＳ３で設定さ
れた濃淡限度見本の三刺激値ＸT ，ＹT ，ＺT を上記の
差分△Ｘ，△Ｙ，△Ｚで補正することによって、コンピ
ュータカラーマッチングにおける三刺激値の目標値ＸC
，ＹC ，ＺC を求める。すなわち、濃淡限度見本に対
する三刺激値の目標値ＸC ，ＹC ，ＺC は次の数式８で
与えられる。
れた濃淡限度見本の三刺激値ＸT ，ＹT ，ＺT を上記の
差分△Ｘ，△Ｙ，△Ｚで補正することによって、コンピ
ュータカラーマッチングにおける三刺激値の目標値ＸC
，ＹC ，ＺC を求める。すなわち、濃淡限度見本に対
する三刺激値の目標値ＸC ，ＹC ，ＺC は次の数式８で
与えられる。
【００３５】
【数８】
【００３６】ステップＳ７では、コンピュータカラーマ
ッチングによって濃淡限度見本の調合割合を予測する。
このコンピュータカラーマッチングでは、数式８で与え
られる目標値ＸC ，ＹC ，ＺC が得られるような調合割
合を求めている。
ッチングによって濃淡限度見本の調合割合を予測する。
このコンピュータカラーマッチングでは、数式８で与え
られる目標値ＸC ，ＹC ，ＺC が得られるような調合割
合を求めている。
【００３７】図３は、ステップＳ７におけるコンピュー
タカラーマッチングの詳細手順を示すフローチャートで
ある。なお、図３の手順は、ニュートン−ラプソン法を
用いたコンピュータカラーマッチングを適用したもので
ある。
タカラーマッチングの詳細手順を示すフローチャートで
ある。なお、図３の手順は、ニュートン−ラプソン法を
用いたコンピュータカラーマッチングを適用したもので
ある。
【００３８】ステップＳ１１では、各着色剤（顔料）の
調合率Ｃi を微小変化させた時の三刺激値の変化を以下
の手順で計算する。まず、図２のステップＳ２で用いた
標準色見本の調合率Ｃi から、１つの着色剤の調合率の
みを△Ｃi だけ変えて、その混合物の三刺激値の計算値
ＸM'，ＹM'，ＺM'を求める。これは、前述した数式１〜
６を用いて、ステップＳ２と同様の手順で行なわれる。
そして、ステップＳ２で得られていた標準色の三刺激値
の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM との差分△ＸCi，△ＹCi，△
ＺCiを以下の数式９に従って算出する。
調合率Ｃi を微小変化させた時の三刺激値の変化を以下
の手順で計算する。まず、図２のステップＳ２で用いた
標準色見本の調合率Ｃi から、１つの着色剤の調合率の
みを△Ｃi だけ変えて、その混合物の三刺激値の計算値
ＸM'，ＹM'，ＺM'を求める。これは、前述した数式１〜
６を用いて、ステップＳ２と同様の手順で行なわれる。
そして、ステップＳ２で得られていた標準色の三刺激値
の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM との差分△ＸCi，△ＹCi，△
ＺCiを以下の数式９に従って算出する。
【００３９】
【数９】
【００４０】数式９を用いると、各着色剤の調合率Ｃi
のみを微小変化させた時の三刺激値の変化率が、次の数
式１０で与えられる。
のみを微小変化させた時の三刺激値の変化率が、次の数
式１０で与えられる。
【００４１】
【数１０】
【００４２】濃淡限度色は、標準色の製造誤差を示すも
のなので、両者の三刺激値は互いに近接した値である。
従って、数式１０の変化率を用いると、図２のステップ
Ｓ６で得られた濃淡限度見本の三刺激値の目標値ＸC ，
ＹC ，ＺC と、ステップＳ４で得られた標準色見本の三
刺激値の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM との関係を、次の数式
１１で表わすことができる。
のなので、両者の三刺激値は互いに近接した値である。
従って、数式１０の変化率を用いると、図２のステップ
Ｓ６で得られた濃淡限度見本の三刺激値の目標値ＸC ，
ＹC ，ＺC と、ステップＳ４で得られた標準色見本の三
刺激値の計算値ＸM ，ＹM ，ＺM との関係を、次の数式
１１で表わすことができる。
【００４３】
【数１１】
【００４４】なお、数式１１では、着色剤が４種類であ
ると仮定している。なお、各着色剤の調合率の変化量△
Ｃi の合計値△ＰＣＶには一定値が代入される。例え
ば、４種類の着色剤の調合率Ｃi の和ΣＣi を一定に保
った場合には、△ＰＣＶは０である。
ると仮定している。なお、各着色剤の調合率の変化量△
Ｃi の合計値△ＰＣＶには一定値が代入される。例え
ば、４種類の着色剤の調合率Ｃi の和ΣＣi を一定に保
った場合には、△ＰＣＶは０である。
【００４５】数式１１は、４つの未知数△Ｃi （ｉ＝１
〜４）を含む４元連立一次方程式なので、これを解くこ
とによって、各未知数△Ｃi の値を求めることができる
（ステップＳ１２）。ステップＳ１３では、ステップＳ
１２で求められた値△Ｃi を用いて、濃淡限度見本の各
着色剤の調合率ＣiTが次の数式１２に従って算出され
る。
〜４）を含む４元連立一次方程式なので、これを解くこ
とによって、各未知数△Ｃi の値を求めることができる
（ステップＳ１２）。ステップＳ１３では、ステップＳ
１２で求められた値△Ｃi を用いて、濃淡限度見本の各
着色剤の調合率ＣiTが次の数式１２に従って算出され
る。
【００４６】
【数１２】
【００４７】ステップＳ１４では、ステップＳ１３で得
られた調合率ＣiTから、前述した数式１〜６に従って三
刺激値の計算値Ｘ1 ，Ｙ1 ，Ｚ1 を求める。ステップＳ
１５では、こうして得られた三刺激値Ｘ1 ，Ｙ1 ，Ｚ1
と、図２のステップＳ６で求めた三刺激値の目標値ＸC
，ＹC ，ＺC との色差△Ｅが所定の許容誤差δ以下で
あるか否かが判断される。なお、色差△Ｅは、Ｌａｂ表
色系を用いて次の数式１３で与えられる。
られた調合率ＣiTから、前述した数式１〜６に従って三
刺激値の計算値Ｘ1 ，Ｙ1 ，Ｚ1 を求める。ステップＳ
１５では、こうして得られた三刺激値Ｘ1 ，Ｙ1 ，Ｚ1
と、図２のステップＳ６で求めた三刺激値の目標値ＸC
，ＹC ，ＺC との色差△Ｅが所定の許容誤差δ以下で
あるか否かが判断される。なお、色差△Ｅは、Ｌａｂ表
色系を用いて次の数式１３で与えられる。
【００４８】
【数１３】
【００４９】なお、数式１３の代わりに次の数式１４を
用いて色差△Ｅを定義してもよい。
用いて色差△Ｅを定義してもよい。
【００５０】
【数１４】
【００５１】ステップＳ１５において、色差△Ｅが許容
誤差δよりも小さな場合にはステップＳ１３で得られた
調合率ＣiTの値を予測値として採用し、コンピュータカ
ラーマッチングを終了する。一方、色差△Ｅが許容誤差
δ以上の場合には、ステップＳ１６において、ステップ
Ｓ１４で得られた三刺激値の計算値Ｘ1 ，Ｙ1 ，Ｚ1
を、ＸM ，ＹM ，ＺM に代入して、ステップＳ１２〜Ｓ
１５の処理を繰り返す。こうしてステップＳ１２〜Ｓ１
６を繰り返し実行することによって、色差△Ｅの値が許
容誤差δよりも小さくなるような調合率ＣiTを求めるこ
とができる。
誤差δよりも小さな場合にはステップＳ１３で得られた
調合率ＣiTの値を予測値として採用し、コンピュータカ
ラーマッチングを終了する。一方、色差△Ｅが許容誤差
δ以上の場合には、ステップＳ１６において、ステップ
Ｓ１４で得られた三刺激値の計算値Ｘ1 ，Ｙ1 ，Ｚ1
を、ＸM ，ＹM ，ＺM に代入して、ステップＳ１２〜Ｓ
１５の処理を繰り返す。こうしてステップＳ１２〜Ｓ１
６を繰り返し実行することによって、色差△Ｅの値が許
容誤差δよりも小さくなるような調合率ＣiTを求めるこ
とができる。
【００５２】図４は、本発明の実施例において用いた標
準色見本の三刺激値と、濃淡限度見本の三刺激値を示す
テーブルである。サンプルＴ１，Ｔ２，Ｔ３は、それぞ
れ異なる色を有する標準色見本である。図４には、各標
準色見本について、図２のステップＳ２で実測された三
刺激値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 と、ステップＳ４で計算された
三刺激値ＸM ，ＹM ，ＺM とが示されており、また、ス
テップＳ３で設定された濃淡限度見本の三刺激値の設定
値ＸT ，ＹT ，ＺT も示されている。コンピュータカラ
ーマッチングにおける濃淡限度見本の三刺激値の目標値
ＸC ，ＹC ，ＺC は、これらの値から、前述した数式７
および８に従って算出される。
準色見本の三刺激値と、濃淡限度見本の三刺激値を示す
テーブルである。サンプルＴ１，Ｔ２，Ｔ３は、それぞ
れ異なる色を有する標準色見本である。図４には、各標
準色見本について、図２のステップＳ２で実測された三
刺激値Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 と、ステップＳ４で計算された
三刺激値ＸM ，ＹM ，ＺM とが示されており、また、ス
テップＳ３で設定された濃淡限度見本の三刺激値の設定
値ＸT ，ＹT ，ＺT も示されている。コンピュータカラ
ーマッチングにおける濃淡限度見本の三刺激値の目標値
ＸC ，ＹC ，ＺC は、これらの値から、前述した数式７
および８に従って算出される。
【００５３】図５は、実施例における濃淡限度見本の三
刺激値の予測結果と、比較例の予測結果と、実調合率と
を示したものである。比較例の調合率は、濃淡限度見本
の三刺激値の設定値ＸT ，ＹT ，ＺT をそのままコンピ
ュータカラーマッチングの目標値とした時に得られる予
測値である。また、実施例の調合率は、標準色見本の計
算誤差で補正した目標値ＸC ，ＹC ，ＺC を用いて得ら
れる予測値である。なお、この実施例では、予測精度を
検証するために、図５の右端に示す調合率を用いて濃淡
限度見本を実際に製作しておき、その三刺激値の実測値
を図４に示す設定値ＸT ，ＹT ，ＺT として用いてい
る。
刺激値の予測結果と、比較例の予測結果と、実調合率と
を示したものである。比較例の調合率は、濃淡限度見本
の三刺激値の設定値ＸT ，ＹT ，ＺT をそのままコンピ
ュータカラーマッチングの目標値とした時に得られる予
測値である。また、実施例の調合率は、標準色見本の計
算誤差で補正した目標値ＸC ，ＹC ，ＺC を用いて得ら
れる予測値である。なお、この実施例では、予測精度を
検証するために、図５の右端に示す調合率を用いて濃淡
限度見本を実際に製作しておき、その三刺激値の実測値
を図４に示す設定値ＸT ，ＹT ，ＺT として用いてい
る。
【００５４】図５から解るように、実施例は比較例に比
べてより高い精度で調合率を予測することが可能であっ
た。また、３つのサンプルＴ１〜Ｔ３では４つの顔料の
成分がかなり異なるが、そのすべての場合において、実
施例の予測精度が比較例に比べて高いことが解る。
べてより高い精度で調合率を予測することが可能であっ
た。また、３つのサンプルＴ１〜Ｔ３では４つの顔料の
成分がかなり異なるが、そのすべての場合において、実
施例の予測精度が比較例に比べて高いことが解る。
【００５５】以上のように、上記実施例では、濃淡限度
見本に近い三刺激値を有する標準色見本に関して三刺激
値の計算誤差を求め、これを用いて濃淡限度見本の三刺
激値の目標値を補正している。この結果、濃淡限度見本
の調合率を予測する際の予測精度を向上させることが可
能である。
見本に近い三刺激値を有する標準色見本に関して三刺激
値の計算誤差を求め、これを用いて濃淡限度見本の三刺
激値の目標値を補正している。この結果、濃淡限度見本
の調合率を予測する際の予測精度を向上させることが可
能である。
【００５６】なお、この発明は上記実施例に限られるも
のではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の
態様において実施することが可能であり、例えば次のよ
うな変形も可能である。
のではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の
態様において実施することが可能であり、例えば次のよ
うな変形も可能である。
【００５７】（１）上記実施例では、濃淡限度見本に近
い三刺激値を有するサンプル（近接色サンプル）として
標準色見本を使用し、標準色見本に関する三刺激値の計
算誤差を用いて濃淡限度見本の三刺激値の目標値を補正
していた。しかし、標準色見本以外の近接色サンプルを
選択し、その近接色サンプルに関する計算誤差を用いる
ことも可能である。例えば、種々の色を有するサンプル
を収集したデータべースを用いて、濃淡限度見本に近い
色を有するサンプルを、近接色サンプルとして選択する
ようにしてもよい。このデータベースは、各着色剤の調
合率Ｃi と、三刺激値の実測値（または、反射率Ｒ
（λ））を少なくとも含むようにするのが好ましい。な
お、データベースを用いて近接色サンプルを検索する場
合には、上述の数式１３または数式１４と同様の式で与
えられる色差△Ｅが、目標とする混合物（濃淡限度見
本）に最も近いものを近接色サンプルとすることが好ま
しい。
い三刺激値を有するサンプル（近接色サンプル）として
標準色見本を使用し、標準色見本に関する三刺激値の計
算誤差を用いて濃淡限度見本の三刺激値の目標値を補正
していた。しかし、標準色見本以外の近接色サンプルを
選択し、その近接色サンプルに関する計算誤差を用いる
ことも可能である。例えば、種々の色を有するサンプル
を収集したデータべースを用いて、濃淡限度見本に近い
色を有するサンプルを、近接色サンプルとして選択する
ようにしてもよい。このデータベースは、各着色剤の調
合率Ｃi と、三刺激値の実測値（または、反射率Ｒ
（λ））を少なくとも含むようにするのが好ましい。な
お、データベースを用いて近接色サンプルを検索する場
合には、上述の数式１３または数式１４と同様の式で与
えられる色差△Ｅが、目標とする混合物（濃淡限度見
本）に最も近いものを近接色サンプルとすることが好ま
しい。
【００５８】なお、このようなデータベースを用いれ
ば、濃淡限度見本の調合率をコンピュータカラーマッチ
ングによって予測する場合に限らず、任意の三刺激値を
有する目標混合物の調合率を予測する場合に、その予測
精度を向上させることができるという利点がある。
ば、濃淡限度見本の調合率をコンピュータカラーマッチ
ングによって予測する場合に限らず、任意の三刺激値を
有する目標混合物の調合率を予測する場合に、その予測
精度を向上させることができるという利点がある。
【００５９】（２）上記実施例では、ＸＹＺ表色系を用
いていたが、表色系としてはＸＹＺ表色系以外の任意の
表色系を使用することができる。例えば、Ｌ*ａ*ｂ* 表
色系などを使用することが可能である。
いていたが、表色系としてはＸＹＺ表色系以外の任意の
表色系を使用することができる。例えば、Ｌ*ａ*ｂ* 表
色系などを使用することが可能である。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
に記載された発明によれば、表色系の座標の目標値を、
実測値と計算値の差分で補正した上でコンピュータカラ
ーマッチングを行なうので、所望の色を有する混合物の
調合割合を精度良く予測することができる。
に記載された発明によれば、表色系の座標の目標値を、
実測値と計算値の差分で補正した上でコンピュータカラ
ーマッチングを行なうので、所望の色を有する混合物の
調合割合を精度良く予測することができる。
【００６１】また、請求項２に記載された発明では、デ
ータベースから色差が最小のサンプルを近接色サンプル
として検索するようにするので、任意の色を有する目標
混合物に関して、コンピュータカラーマッチングの予測
誤差を低減できる。
ータベースから色差が最小のサンプルを近接色サンプル
として検索するようにするので、任意の色を有する目標
混合物に関して、コンピュータカラーマッチングの予測
誤差を低減できる。
【図１】設計された色（標準色）と実際に製造される陶
器の色のばらつきを示すｘ−ｙ色度図。
器の色のばらつきを示すｘ−ｙ色度図。
【図２】実施例における処理の全体手順を示すフローチ
ャート。
ャート。
【図３】ステップＳ７におけるコンピュータカラーマッ
チングの詳細手順を示すフローチャート。
チングの詳細手順を示すフローチャート。
【図４】本発明の実施例において用いた標準色見本の三
刺激値と濃淡限度見本の三刺激値を示すテーブル。
刺激値と濃淡限度見本の三刺激値を示すテーブル。
【図５】実施例による濃淡限度見本の三刺激値の予測結
果と比較例と実調合率とを示すテーブル。
果と比較例と実調合率とを示すテーブル。
Ｃi …着色剤の調合率
Ｋi …着色剤の吸収係数
Ｓi …着色剤の散乱係数
Ｘ0 ，Ｙ0 ，Ｚ0 …標準色見本の三刺激値の実測値
ＸM ，ＹM ，ＺM …標準色見本の三刺激値の計算値
△Ｘ，△Ｙ，△Ｚ…標準色見本の三刺激値の計算誤差
ＸT ，ＹT ，ＺT …濃淡限度見本の三刺激値の設定値
ＸC ，ＹC ，ＺC …濃淡限度見本の三刺激値の目標値
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01J 3/46 - 3/52
B44D 3/00
C09D 7/14
D06P 5/00
G06F 17/50
Claims (2)
- 【請求項１】 所望の色を有する目標混合物の着色剤の
調合割合をコンピュータカラーマッチングによって予測
する方法であって、 （ａ）着色剤の調合率が既知で前記所望の色に近い色を
有する近接色サンプルについて所定の表色系の座標の実
測値を求める工程と、 （ｂ）前記近接色サンプルの既知の調合割合から、前記
近接色サンプルの色を表わす前記表色系の座標の計算値
を求め、前記実測値と前記計算値の差分を求める工程
と、 （ｃ）前記目標混合物の色に対する前記表色系の座標の
目標値を設定する工程と、 （ｄ）前記差分を用いて前記目標値を補正し、補正後の
目標値を用いてコンピュータカラーマッチングを実行す
ることによって、前記目標混合物の着色剤の調合割合を
予測する工程と、 を備えることを特徴とするコンピュータカラーマッチン
グ方法。 - 【請求項２】 請求項１記載のコンピュータカラーマッ
チング方法であって、 前記工程（ａ）は、複数のサンプルに関して、着色剤の
調合割合と、前記表色系の座標の実測値とを含むデータ
ベースから、前記目標混合物との色差が最小となるサン
プルを選択することによって前記近接色サンプルを検索
する工程を含む、コンピュータカラーマッチング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33554894A JP3440597B2 (ja) | 1994-12-20 | 1994-12-20 | コンピュータカラーマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33554894A JP3440597B2 (ja) | 1994-12-20 | 1994-12-20 | コンピュータカラーマッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08178752A JPH08178752A (ja) | 1996-07-12 |
| JP3440597B2 true JP3440597B2 (ja) | 2003-08-25 |
Family
ID=18289818
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33554894A Expired - Fee Related JP3440597B2 (ja) | 1994-12-20 | 1994-12-20 | コンピュータカラーマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3440597B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4613377B2 (ja) * | 1999-10-05 | 2011-01-19 | セイコーエプソン株式会社 | 染色液の調液方法 |
| KR100432240B1 (ko) * | 2000-06-16 | 2004-05-22 | 다이니치 세이카 고교 가부시키가이샤 | 씨씨엠 계산시스템, 씨씨엠 계산방법 및 기록매체 |
| JP2004093385A (ja) * | 2002-08-30 | 2004-03-25 | Sanyo Electric Co Ltd | 含水率測定装置 |
| JP4889586B2 (ja) | 2007-07-17 | 2012-03-07 | 富士フイルム株式会社 | 印刷色予測方法及び予測システム |
| CN104309300B (zh) * | 2014-11-01 | 2017-05-24 | 广东理想彩色印务有限公司 | 一种彩印油墨计算机配色方法 |
| JP6405962B2 (ja) * | 2014-12-08 | 2018-10-17 | 大日本印刷株式会社 | 色差限度見本の作成方法および色差限度見本作成装置 |
-
1994
- 1994-12-20 JP JP33554894A patent/JP3440597B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08178752A (ja) | 1996-07-12 |
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