JP4391121B2 - 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 - Google Patents
塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4391121B2 JP4391121B2 JP2003125466A JP2003125466A JP4391121B2 JP 4391121 B2 JP4391121 B2 JP 4391121B2 JP 2003125466 A JP2003125466 A JP 2003125466A JP 2003125466 A JP2003125466 A JP 2003125466A JP 4391121 B2 JP4391121 B2 JP 4391121B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- coating film
- value
- unevenness
- color
- coating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000576 coating method Methods 0.000 title claims description 261
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 title claims description 260
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 69
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 71
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 57
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 38
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 17
- 238000004617 QSAR study Methods 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 7
- 239000007888 film coating Substances 0.000 claims 4
- 238000009501 film coating Methods 0.000 claims 4
- 239000002932 luster Substances 0.000 claims 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 73
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 34
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 31
- 239000000463 material Substances 0.000 description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 16
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 15
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 8
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 8
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- MZZSDCJQCLYLLL-UHFFFAOYSA-N Secalonsaeure A Natural products COC(=O)C12OC3C(CC1=C(O)CC(C)C2O)C(=CC=C3c4ccc(O)c5C(=O)C6=C(O)CC(C)C(O)C6(Oc45)C(=O)OC)O MZZSDCJQCLYLLL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 4
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 4
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 3
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 2
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004737 colorimetric analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000011888 foil Substances 0.000 description 2
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 239000010445 mica Substances 0.000 description 2
- 229910052618 mica group Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000004925 Acrylic resin Substances 0.000 description 1
- 229920000178 Acrylic resin Polymers 0.000 description 1
- 241001270131 Agaricus moelleri Species 0.000 description 1
- JOYRKODLDBILNP-UHFFFAOYSA-N Ethyl urethane Chemical compound CCOC(N)=O JOYRKODLDBILNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108010074864 Factor XI Proteins 0.000 description 1
- 229920000877 Melamine resin Polymers 0.000 description 1
- 239000004640 Melamine resin Substances 0.000 description 1
- JXASPPWQHFOWPL-UHFFFAOYSA-N Tamarixin Natural products C1=C(O)C(OC)=CC=C1C1=C(OC2C(C(O)C(O)C(CO)O2)O)C(=O)C2=C(O)C=C(O)C=C2O1 JXASPPWQHFOWPL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000000889 atomisation Methods 0.000 description 1
- 239000001055 blue pigment Substances 0.000 description 1
- 239000006229 carbon black Substances 0.000 description 1
- 238000009500 colour coating Methods 0.000 description 1
- 238000013329 compounding Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000004070 electrodeposition Methods 0.000 description 1
- 239000000839 emulsion Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000001054 red pigment Substances 0.000 description 1
- 238000007665 sagging Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B05—SPRAYING OR ATOMISING IN GENERAL; APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05D—PROCESSES FOR APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05D3/00—Pretreatment of surfaces to which liquids or other fluent materials are to be applied; After-treatment of applied coatings, e.g. intermediate treating of an applied coating preparatory to subsequent applications of liquids or other fluent materials
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B05—SPRAYING OR ATOMISING IN GENERAL; APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05C—APPARATUS FOR APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05C11/00—Component parts, details or accessories not specifically provided for in groups B05C1/00 - B05C9/00
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B05—SPRAYING OR ATOMISING IN GENERAL; APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05D—PROCESSES FOR APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
- B05D5/00—Processes for applying liquids or other fluent materials to surfaces to obtain special surface effects, finishes or structures
- B05D5/06—Processes for applying liquids or other fluent materials to surfaces to obtain special surface effects, finishes or structures to obtain multicolour or other optical effects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
- G01N21/57—Measuring gloss
- G01N2021/575—Photogoniometering
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
- G01N21/57—Measuring gloss
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Application Of Or Painting With Fluid Materials (AREA)
- Coating Apparatus (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
ユーザの求める色を配合して塗料を提供することが行われている。例えば、パーソナルコンピュータを利用し、ソリッド系塗色やメタリック系塗色からなる所定の自動車外板塗色の見本色から、被支援者が自動車外板塗色を、車体に塗装された状態で視覚的に選定でき、かつ、選定された見本色の塗料配合を直ちに知ることができる自動車外板塗色の選定支援方法が知られている(例えば、特許文献1参照。)。しかしながら、この特許文献1の自動車外板塗色の選定支援方法では、提供する色が予め、定められているという問題がある。
【0003】
また、顧客の多様なニーズを満たすために、自動車補修塗料の自動調色を行うことが、特許文献2に記載されている。しかしながら、この特許文献2記載の発明は、調色された塗料の塗装性能、塗膜性能について、考慮していない。そのため、顧客が指定した色を調色したとしても、配合された塗料の塗装性能が悪かったり、塗膜性能が実用的でなかったりして、使用できない場合が発生するという問題がある。
【0004】
そこで、実際には、ユーザが指定した塗料に対して、例えば、塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能に関する試験を行い、その合否を決定し、合格した塗料だけをユーザ提供することが必要となる、しかしながら、ユーザの求める色は、ユーザの数だけあるといても過言で無いくらいに、好みが多様化している。したがって、過去のデータが使用できなく、全ての塗料に対して、試験を行う必要があり、大変、多くの人手と時間を要するという問題がある。
【0005】
そこで、これらの塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能を、配合塗料の成分等に基づいて、その度合を算出する算出式(予測式)を算出し、その算出式に基づいて、製造された塗料又はサンプルとして生成された塗料の性能を予測し、合格した塗料のみを、ユーザに提供する必要が生じている。
【0006】
性能上問題のない塗料を決定するために、例えば、塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能に関する情報を、過去の実績等に基づいて、数値化して検定する。なお、塗装性能は、肌、艶、色ムラ、タレ、ワキ、ライン適用性等に関するものであり、塗膜性能は、耐候性(太陽光に対する劣化度)、耐食性(錆、水に対する劣化度)、付着性、チッピング性、硬度、電気抵抗、光沢、耐薬品性等であり、塗料性能は、貯蔵安定性、希釈安定性、耐サーキュレーション性等である。
【0007】
これにより、配合塗料の性能を予測し、予測した性能を検定することにより、性能上問題のない塗料を決定することが行われるので、人手と手間に関する問題が解決される。
【0008】
ところで、光輝性色材(メタルフレーク、パールマイカ等)を用いた塗料の場合、見る角度により色が異なり、特に、その色ムラの数値化が困難である。
【0009】
特許文献3に記載された「メタリック塗膜の塗装ムラ決定方法」は、照射工程で、メタリック塗膜の被測定塗膜部表面部に、所定の入射角でビーム径が5〜10mmφであるレーザー光を照射し、受光工程で、測定塗膜部表面部からの、上記照射による反射光を受光する。これらの照射工程と受光工程とを、上記ビーム光のビーム径と同等又はそれ以下の間隔で、連続的に複数の箇所で実行し、複数の箇所で受光した反射光の強度の波形の特定の複数の波長における強度を計算し、計算した特定の複数の波長の波の強度に従って塗装ムラの程度を決定している。
【0010】
また、特許文献4に記載された「メタリック塗装の色ムラ判定装置および評価方法」は、塗膜面に光を照射し、正反射光が入射しない角度から受光した反射光の輝度を連続的に測定するものであって、測定した輝度の平均値から一定値を越える輝度と一定値を下回る輝度の差と、一定値を越える輝度から一定値を下回る輝度までの距離の演算により塗装表面の色ムラの程度を判定するものである。
【0011】
【特許文献1】
特開平11−66119号公報
【0012】
【特許文献2】
特開平10−324829号公報
【0013】
【特許文献3】
特開平5−288690号公報
【0014】
【特許文献4】
特開平9−318448号公報
【0015】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平5−288690号公報及び特開平9−318448号公報に記載された発明は、塗装された面に対して、所定の直線に存在する塗装に対して、その反射光量を測定して、色ムラの判定をするものであり、輝度のみを用いて、色ムラの判定するものであり、「色ムラ」の判定としては、精確に欠けるという問題がある。更に、線上に存在する塗膜のデータに基づいて、色ムラの判定するものであり、面全体の色ムラの判定ができないという問題がある。
【0016】
本発明は、上記問題に鑑みなされたものであり、配合塗料の配合情報に基づいて得られた光輝感代用数値と色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜のムラを予測する塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置を提供することを目的とする。
【0017】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【0018】
請求項1に記載された発明は、塗膜の面の輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値と、前記塗膜の色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する塗膜ムラ予測式ステップを有する塗膜ムラ予測方法において、配合情報が格納されている配合情報データベースを参照して、前期塗膜の塗膜情報から配合情報を獲得する配合情報獲得ステップと、前記光輝感代用数値と前記色彩値とが格納されている塗膜ムラ予測値データベースを参照して、前記配合情報から前記光輝感代用数値及び前記塗膜の色彩値とを獲得する塗膜情報獲得ステップとを有し、前記塗膜ムラ予測式は、前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの導出ステップと、を有することを特徴とする。
【0019】
請求項1に記載された発明によれば、塗膜の面の輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値と、前記塗膜の色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する塗膜ムラ予測方法において、配合情報が格納されている配合情報データベースを参照して、前期塗膜の塗膜情報から配合情報を獲得する配合情報獲得ステップと、前記光輝感代用数値と前記色彩値とが格納されている塗膜ムラ予測値データベースを参照して、前記配合情報から前記光輝感代用数値及び前記塗膜の色彩値とを獲得する塗膜情報獲得ステップとを有し、前記塗膜ムラ予測式は、前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの導出ステップと、により、算出される塗膜ムラの予測方法を提供することができる。
【0022】
請求項2に記載された発明は、請求項1記載の塗膜ムラ予測方法において、前記塗膜ムラ予測式は、QSAR解析により算出することを特徴とする。
【0023】
請求項2記載された発明によれば、塗膜ムラ予測式が、顧客で作成された塗板を用いて、QSAR解析により算出されるので、顧客先に適したムラ予測式を得ることができる。
【0024】
請求項3に記載された発明は、前記光輝感代用数値は、請求項1又は2記載の塗膜ムラ予測方法において、空間周波数微分処理された前記輝度画像における諧調度の総和であることを特徴とする。
【0025】
請求項3記載された発明によれば、前記光輝感代用数値が、空間周波数微分処理された前記輝度画像における諧調度の総和であるので、簡単な処理で光輝感代用数値を算出することができる。
【0026】
請求項4に記載された発明は、請求項3記載の塗膜ムラ予測方法において、前記空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることを特徴とする。
【0027】
請求項4記載された発明によれば、空間周波数微分処理が、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であるので、市販のソフトを用いて、光輝感代用数値を算出することができる。
【0028】
請求項5に記載された発明は、請求項1ないし4いずれか一項記載の塗膜ムラ予測方法において、前記塗膜の色彩値は、前記塗膜に光を照射して、その反射光に対する所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のFF値、明度、明度のFF値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の、少なくとも一つの値を有することを特徴とする。
【0029】
請求項5記載された発明によれば、塗膜の色彩値は、塗膜に光を照射して、その反射光に対する所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のFF値、明度、明度のFF値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の、少なくとも一つの値を有することにより、塗料に適した色彩値を用いてムラ値を予測することができる。
【0030】
請求項6に記載された発明は、請求項1ないし5いずれか一項記載の塗膜ムラ予測方法をコンピュータの実施させる塗膜ムラ予測プログラムである。
【0031】
請求項6記載された発明により、配合塗料の配合情報に基づいて得られた光輝感代用数値と色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜のムラを予測する塗膜ムラ予測プログラムを提供することができる。
【0032】
請求項7に記載された発明は、請求項6記載の塗膜ムラ予測プログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体である。
【0033】
請求項7記載された発明により、配合塗料の配合情報に基づいて得られた光輝感代用数値と色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜のムラを予測する塗膜ムラ予測プログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体を提供することができる。
【0034】
請求項8に記載された発明は、塗膜の面の輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値と、前記塗膜の色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する塗膜ムラ予測手段を有する塗膜ムラ予測装置において、 配合情報が格納されている配合情報データベースと、前記光輝感代用数値と前記色彩値とが格納されている塗膜ムラ予測値データベースと、前記配合情報データベースを参照して、前期塗膜の塗膜情報から配合情報を獲得する配合情報獲得手段と、前記塗膜ムラ予測値データベースを参照して、前記配合情報から前記光輝感代用数値及び前記塗膜の色彩値を獲得する塗膜情報獲得手段とを有し、前記塗膜ムラ予測手段は、前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成手段と、前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出手段と、前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得手段と、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得手段と、前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの導出手段と、を有することを特徴とする。
【0035】
請求項8記載された発明により、配合塗料の配合情報に基づいて得られた光輝感代用数値と色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜のムラを予測する塗膜ムラ予測装置を提供することができる。
【0036】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。
(塗膜ムラの算出式の作成)
塗膜ムラの予測は、塗膜ムラに影響する塗料に係るデータを塗膜ムラの算出式に代入して行う。したがって、すでに、塗膜ムラの算出式が得られていれば、その塗膜ムラの算出式を用いることで足りるが、算出式が得られていなければ、塗膜ムラの算出式を作成する必要がある。以下に、塗膜ムラの算出式の作成手順を説明する。
【0037】
塗膜ムラの算出式の作成は、図1に示されているように、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価(S10)、光輝感代用数値の算出(S11)、色彩値の測定(S12)、CCM(コンピュータ・カラー・マッチング)を用いた色彩値の算出(S13)、塗膜ムラの算出式の算出(S14)の処理が行われる。但し、色彩値の測定(S12)とCCMを用いた色彩値の算出(S13)は、何れか一方が行われればよい。CCMは、着色顔料や光輝材顔料等の多角度分光反射率データを格納したCCM用のCCMデータベースを有し、このデータベースを用いて、所定の色の配合を決定することができる。また、このCCMデータベースを用いて、所定の色の色彩値を求めることができる。
【0038】
これらの処理について、順に説明する。
【0039】
塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理(S10)では、次のように、塗膜ムラの算出式用塗板を作成する。
【0040】
▲1▼各種光輝材、色材を用い複数の塗料を作成する。作成される塗料数が多いほど目視ムラと相関性の高い算出式が得られる。
【0041】
▲2▼作成された塗料を用いて塗板を作成する。この際、一つの塗料について、塗装時の霧化状態を数種変動させて、複数の塗板を作成する。
【0042】
▲3▼作成される塗板は、ムラの目視評価が可能なサイズの塗板(300×400mm以上)とする。
【0043】
また、作成された塗板に対して、ムラの目視評価を行う。このムラの目視評価データは、目視ムラデータベースに格納される。目視ムラデータベースに格納された目視ムラ値は、後述するステップ「S14塗膜ムラの算出式の算出」において、パラメータの一つとして用いられる。
【0044】
次の処理の光輝感代用数値の算出処理(S11)は、画像測定処理(S11a)又は輝度の測定処理(S11b)であり、画像測定処理(S11a)は、画像取込処理(S11a1)と画像処理(S11a2)を有する。
【0045】
画像取込処理(S11a1)は、画像取込用ソフト及びスキャナ、CCDカメラ、撮像装置等の画像取込装置を用い、塗膜ムラの算出式用塗板の作成処理と評価処理(S10)で作成した塗板の画像を取り込む。なお、取り込んだ画像に適当なファイル名を付けて画像を保存する。
【0046】
また、画像処理(S11a2)は、画像取込処理(S11a1)で取り込んだ画像をノイズ除去など適当な前処理後、光輝感の抽出を可能とする画像処理ソフトにより光輝材の光輝感を擬似的に抽出する。次いで、得られた画像に対して、光輝感代用数値の算出を行う。
【0047】
なお、前処理後、光輝感の抽出を可能とする画像処理ソフトは、空間周波数微分処理を行うソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルターなどが用いられる。
【0048】
また、光輝感代用数値は、例えば、次のようにして求める。
【0049】
▲1▼空間周波数微分処理が行われた画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出を行って、その総和を光輝感代用数値とする。
【0050】
▲2▼ノイズ除去など適当な前処理後、白の諧調度及び黒の諧調度を除いた諧調度の内の最頻度の諧調度を光輝感代用数値とする。
【0051】
光輝感代用数値の算出処理(S11)は、輝度の測定処理(S11b)を用いることができる。輝度の測定(S11b)は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理(S10)で作成された塗板に対して、光を照射し正反射光が入射しない角度から受光した反射光の受光量から塗膜表面の輝度を連続的に測定する方法(関西ペイントエンジニアリング社製「アルコープ」など)により、光輝材の光輝感を擬似的に抽出する。
【0052】
図1の色彩値の測定(S12)について説明する。色彩値の測定(S12)は、CCMを用いて色彩値の算出(S13)が行われるのであれば、省略することができる。この色彩値の測定(S12)は、測色処理(S121)と色彩値の算出処理(S122)を有する。
【0053】
測色処理(S121)は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理(S10)で作成した塗板を、例えば、入射光角45°、受光角15°、25°、45°、75°、110°を持つ変角型測色計を用いて測色する。このときの表色系は、CIELABを使用する。
【0054】
この測色処理(S121)で測色されたものに対して、各色彩値の算出処理(S122)を行う。なお、使用する色彩値は、例えば、15、25、45、75、110°のL*a*b*及びそれらから算出した値とする。
【0055】
測色処理(S121)で測色した値を元に、次の各色彩値を算出する。
【0056】
a.15°C*値=(15°(a*)2+15°(b*)2)0.5
b.25°C*値=(25°(a*)2+25°(b*)2)0.5
c.45°C*値=(45°(a*)2+45°(b*)2)0.5
d.75°C*値=(75°(a*)2+75°(b*)2)0.5
e.110°C*値=(110°(a*)2+110°(b*)2)0.5
f.C*値FF=(15°C*値−110°C*値)
g.[15°色相角−110°色相角]差=(15°色相角)−(110°色相角)
h.15°色相角
i.25°色相角
j.45°色相角
k.75°色相角
l.110°色相角
m.明度FF=(15°L*値−110°L*値)
なお、a*、b*面を示している図2において、色相角は、存在する第1〜第4象限に対応し次のように計算される。
【0057】
第1象限にある場合の色相角は、tan-1(b*/a*)で表される。
【0058】
第2象限にある場合の色相角は、tan-1(-a*/b*)+90°で表される。
【0059】
第3象限にある場合の色相角は、tan-1(b*/a*)+180°で表される。
【0060】
第4象限にある場合の色相角は、tan-1(a*/-b*)+270°で表される。
【0061】
色彩値の測定(S12)に続いて、塗膜ムラの算出式の算出処理(S13)が行われる。
【0062】
図1に戻って、CCMを用いた色彩値の算出(S13)について説明する。このCCMを用いた色彩値の算出(S13)は、色彩値の測定(S12)が行われるのであれば、省略することができる。
【0063】
CCMデータベースには、配合に用いられる顔料及び光輝性色材(メタルフレーク、パールマイカ等)に関する混合比率を決定できる固有の波長、反射率データ等の情報が原料毎に格納されている。したがって、配合に用いられる顔料、光輝性色材とその配合が判明すれば、色彩値情報を得ることができる。
【0064】
次いで、図1の塗膜ムラの算出式の算出(S14)について説明する。
【0065】
色ムラは光輝感、色相など心理物理量によるため、ここでは、測定で得られる物理量と目視ムラの相関式を導く。つまり、これまでのものは、従来の技術の欄に記載されているように、光の反射強度の変化などと目視ムラの相関性の検討が行われている。しかしながら、目視ムラが物理量でなく心理物理量であるため本発明では物理量と目視ムラの相関式を求めることによりムラ測定値とムラ値の対応を図った。
【0066】
本発明では、次のようにして、塗膜ムラの算出式を算出する。
【0067】
▲1▼先ず、目視ムラ評価ランクをyとし、yを推定するための因子をx1〜xnとする。なお、x1〜xnとして、光輝感代用数値の算出処理(S11)で得られた光輝感代用数値、測色処理(S121)で得られた測色値及び各色彩値の算出処理(S122)で得られた色彩値を用いる。
【0068】
▲2▼上記x1〜xn、yの一覧表を作成する。
【0069】
▲3▼QSAR解析ソフトにより、上記▲2▼の要因-結果の一覧表の解析を実施し、yに対して相関性が高くなる因子xiを使用した数式(相関式)を得る。
【0070】
▲4▼本相関式を用いて、塗膜ムラの数値化を行うことができる。
【0071】
▲5▼相関式は解析に用いるデータの種類(どのような塗板を使用するか)、解析用因子の取り方によって異なるものとなる。
【0072】
したがって、顧客先で作成された塗板を用いることにより、顧客先に適した相関式を得ることができ、顧客先に適合した相関式を得ることができる。
【0073】
また、顧客先に適合した相関式を用いることにより、顧客先に適合したムラ値を求めることができる。
【0074】
また、CCMを用いて色彩値を算出する場合について、ステップS13で説明したが、「基礎データ作成」で後述する「塗膜ムラ予測値データベース」が既に得られていれば、「光輝感代用数値の算出処理(S11)」を行わずに、この塗膜ムラ予測値データベースから、光輝感代用数値と色彩値を得るようにしても良い。
(基礎データ作成)
上記の通り、CCMデータベースから当該塗料の配合情報を知ることができる。また、この配合情報に基づいて、当該塗料の塗膜ムラに影響を与える光輝感代用数値と、当該塗料の色彩値と知ることができる。さらに、この当該塗料の光輝感代用数値と色彩値とを用いて、目視ムラ評価ランクyを算出することができる。
【0075】
したがって、配合塗料の配合情報に基づいて、その塗膜の塗膜ムラを予測するには、配合に用いられる顔料及び光輝性色材の個々の成分に対して、光輝感代用数値と、当該塗料の色彩値とを、予め得ていなければならない。
【0076】
また、配合された塗料の光輝感代用数値と当該塗料の色彩値を用いると、塗膜ムラを予測値の精度が向上するので、特定の配合された塗料に対しても、光輝感代用数値と、当該塗料の色彩値とを、予め得るようにする。
【0077】
そこで、特定の配合された塗料又は配合に用いられる着色顔料及び光輝性色材の個々の成分に対して、光輝感代用数値と、当該塗料の色彩値を測定する。
【0078】
先ず、各色材毎に、基礎データを作成する場合について説明する。この場合は、図3に示されているように、各色材毎に、基礎データ作成用塗板の作成(S30)、光輝感代用数値の算出処理(S31)、色彩値の測定(S32)及び基礎データの格納(S33)の処理によって行われる。なお、色彩値の測定(S32)の処理は、CCMのデータベースから、配合に用いられる色材に対して所定の色彩値が得られるのであれば、省略することができる。
【0079】
これらの処理について、順に説明する。
【0080】
基礎データ作成用塗板の作成(S30)は、塗膜ムラを予測するために、各種光輝材の光輝感代用数値と、当該塗料の色彩値を得るための処理である。ここでは、各種光輝材の塗板を適当な顔料濃度で作成する。なお、上記塗膜ムラの算出式用塗板の作成処理(S10)と同様の塗装条件にて、塗板を作成する。なお、塗板の作成は、各種光輝材を、それぞれ単独で作成しても良いし、複数の光輝材を混合したもので作成しても良い。
【0081】
次いで、光輝感代用数値の算出処理(S31)は、上記光輝感代用数値の算出処理(S11)と同様の方法で、光輝感代用数値を算出する。
【0082】
次いで、色彩値の測定(S32)は、上記色彩値の測定(S12)と同様の方法で変角測色計を使用し色彩値を測定する。複数の測色値で得られる色彩値の計算も実施する。上述したように、この色彩値の測定(S32)は、CCMのデータベースから、配合に用いられる色材に対して所定の色彩値が得られるのであれば、省略することができる。
【0083】
次いで、光輝感代用数値の格納(S33)及び色彩値の格納(S34)により、光輝感代用数値の算出処理(S31)で算出された光輝感代用数値及び色彩値の測定(S32)で測定された色彩値は、測定された顔料及び光輝性色材に対応付けて、塗膜ムラ予測値データベースに格納する。
【0084】
なお、図3は、各色材毎に、基礎データ作成用塗板を作成し、光輝感代用数値の算出し、さらに、色彩値を測定して、後述する「塗膜ムラ予測値データベース」にこれらのデータを格納する基礎データの格納処理が行われる。
【0085】
また、特定の配合された塗料の基礎データの作成についても、図3と同様の処理で、配合された塗料の基礎データを作成することができる。
(相関式(塗膜ムラ予測式)の適用)
作成された塗膜ムラの算出式を適用して、塗膜ムラを得る方法を説明する。
【0086】
相関式の適用処理は、図4に示すように、色決定(S40)、配合データの取得(S41)、光輝感代用数値及び色彩値の入手(S42)、相関式への代入とムラ値の算出(S43)の処理が行われる。
【0087】
色決定(S40)の処理は、例えば、ユーザがパーソナルコンピュータを利用して、所定の色を指定して、指定色を決定する。色が指定される表色系は、CIELAB、RGB、XYZ等である。
【0088】
配合データの取得(S41)は、配合情報データベース10を参照して、色決定(S40)の処理で決定された色の配合を求める。
【0089】
次いで、光輝感代用数値及び色彩値の入手(S42)の処理は、光輝感代用数値データベース20及び色彩値データベース30を参照して、光輝感代用数値及び色彩値を入手する。
【0090】
次いで、相関式への代入とムラ値の算出(S43)の処理は、上記塗膜ムラの算出式の算出(S14)で得られた相関式(塗膜ムラ予測式)へ、上記光輝感代用数値及び色彩値の入手(S42)の処理で得られた上記光輝感代用数値及び色彩値を代入して、塗膜ムラ値を得る。
【0091】
なお、本発明では、塗料の塗料配合、光輝材情報から、光輝感代用数値及び色彩値を推定し、この値を相関式に適用して、その塗料の塗板の塗膜ムラを予測するものであるが、これに限らず、サンプル塗板を用いて、塗膜ムラを予測しても良いし、実際のもの(例えば、車)に適用して、塗膜ムラを予測しても良い。
【実施例】
次に、本発明の実施例について図面と共に説明する。
(A.塗板の作成)
基礎データ作成用塗料の作成
アクリル樹脂:メラミン樹脂:ウレタン系エマルジョン比が10部:30部:40部よりなる水性自動車2c1b用ベース塗料を約80種作成した。図5には、その内、塗料番号が、「A020001」、「A020002」、「A020007」〜「A020010」の塗料の成分を示した。なお、顔料組成は、PWCで示した。
(2)塗装
上記「(1) 基礎データ作成用塗料の作成」で作成した塗料をABB社製ベル型塗装機の「ABB1N1072F」を用いて、図6の条件で300mm×400mmの自動車用電着、中塗り塗装を施した塗板にベースコートとして塗装した。80℃×3分間のプレヒート工程後、自動車用トップコートクリアーをその上に塗装し、その後140℃×30分の焼き付け工程により塗板を作成した。
【0092】
なお、この場合の塗装工程は、ベースコート2回塗りであり、1〜2回目塗装インターバルは、90秒とした。
(B.光輝感代用数値の測定)
画像の取込処理
画像取込ソフトとフラットベットスキャナー(Canon社CanoscanD2400U)を使用し、上記「A.塗板の作成」で作成した塗板の画像をビットマップデータとしてパソコンへ取り込む。その際解像度は、300dpiとし、その階調はグレースケール256階調とした。
(2)画像処理
画像処理ソフト(Adobe社 Photoshop)を使用し上記「B.(1)画像の取込」で取り込んだ画像のノイズの大きい両端部をカットした後、ソーベルフィルターにかけた。後処理によりエッジ検出の頻度などに基づいて数値化した。これを光輝感代用数値とした。
【0093】
なお、塗色の光輝感代用数値は、次式で求める。
【0094】
塗色の光輝感代用数値=(各光輝材の光輝感代用数値×光輝材中の比率)×全顔料中の光輝材の比率 ・・・・(1)
(C.色彩値の測定)
上記「塗板の作成」作成した塗板を変角測色計X-Rite社 MA-68IIにより測色を行った。この際の表色系はCIELABを使用した。
【0095】
X-Rite社 MA-68IIは、多変分光測色計であり、L*a*b*、ΔL*Δa*Δb*、L*C*h°、ΔL*、ΔC*、ΔH*、フロップインデックス、Δフロップインデックス等を測定できる。また、この多変分光測色計は、45°のイルミネーションを有し、15、25、45、75、110°での測定を可能としている。
【0096】
これらの測色した値を元に、上記色彩値の算出処理(S122)に示す各色彩値を計算する。
【0097】
なお、色彩値は、CCMによる計算色彩値を用いることも可能である。
(D.ムラの目視評価)
上記「A.塗板の作成」作成した塗板を目視でムラ値(これを「目視ムラ値)という」を判定した。
(E.相関式の算出)
上記「D.ムラの目視評価」で得た目視ムラ値を目的変数とし、上記「B.(2)画像処理」で得られた光輝感代用数値、上記「C.色彩値の測定」で得られた測色値及び色彩値をQSAR解析ソフト(Accelrys社Cerius2)に投入して、相関式(塗膜ムラ予測式)の算出を行う。
【0098】
上記の通り作成された、多くの塗板の内、塗板IDが、「A020068」〜「A020078」についての「光輝感代用数値」、「目視ムラ値」及び「色彩値」の値を図7に示す。
【0099】
また、QSARにより解析された例を図8に示す。
【0100】
図8には、QSARにより解析された結果の10個の相関式とその相関式に寄与するパラメータとが示されている。なお、X1は受光角45度の彩度(C*)、X2は光輝感代用数値、X3は受光角15度のL*、X4は明度FF値:(15°L*値−110°L*値)、X5は色相角FF値:(15°色相角)−(110°色相角)、X6は彩度FF値:(15°C*値−110°C*値)、X7は受光角45度の色相角であり、yは、目視ムラ値である。
【0101】
解析結果より目視ムラ(目的変数)と最も相関性の高いものをムラ値算出式yとした。図8における一番上の次の相関式を採用した。
y=A+bX12+cX1a2+dX2a+eX2b+fX3a+gX4a2・・・式(2)
なお、変数は、以下の通りである。
y:ムラ値
X1:45°C*値 X2:光輝感代用数値
X3:15°L*値 X4:FF性(L*値15°-110°)
X1a=(2.25-X1):但しこの値が負の時は「0」となる。
X2a=(X2-97.0):但しこの値が負の時は「0」となる。
X2b=(X2-90.0):但しこの値が負の時は「0」となる。
X3a=(103.37-X3):但しこの値が負の時は「0」となる。
X4a=(52.36-X4):但しこの値が負の時は「0」となる。
【0102】
これによれば、X1aは、X1が2.25未満の場合に有効であり、X2aは、X2が、97を越えた場合に有効となり、X2が90を越えた場合、X2bが有効となり、X3aは、X3が103.37未満の場合に有効であり、X4aは、X4が52.36未満の場合に有効となる。
【0103】
また、a〜gは定数であり、以下の通りの値である。
a=3.35962 b=0.000474 c=0.11361 d=0.057642
e=-0.064096 f=-0.006376 g=0.000767
なお、式(2)の塗膜ムラ予測式により予測されるムラ値と目視ムラ値との相関係数Rは、R=0.885である。
【0104】
なお、図9は、相関式(2)に関する目視ムラと計算ムラの相関を示す。これによれば、目視ムラと相関式(2)の計算ムラの相関とが高いので、相関式(2)は充分に使用できる相関であることが分かる。
(F.ムラ計算式の適用)
(1)配合の算出
目標となる塗色を決定した。決定された塗色について配合情報データベースを参照した結果は、次の通りである。
【0105】
アルミ箔顔料A 0.2
アルミ箔顔料B 11.4
カーボンブラック顔料A 0.1
有機赤系顔料A 0.04
有機青系顔料A 0.4
合計 12.14
光輝感代用数値の算出
「(B.光輝感代用数値の測定)(2)画像処理」における式(1)に基づいて光輝感代用特数値を算出した。
【0106】
その結果、光輝感代用数値は、130.94であった。
色彩値の獲得
CCMの予測色彩値を用いた。
(6)ムラ値の算出
上記ムラ算出式(2)へ代入しムラ値を算出した。
【0107】
なお、X1〜X4aは、次の通りである。
X1=11.13 X2=130.94 X3=117.93 X4=96.17
X1a=0 X2a=33.94 X2b=40.94 X3a=0 X4a=0
その計算結果は、次のようになった。
計算結果 ムラ値 y=2.75
なお、塗板IDが「A020078」の目視ムラは、2.25であるので、計算結果が正しいことが理解できる。
【0108】
これにより、計算により目視とほぼ同等のムラ値が得られた。
【0109】
本実施例は、対象塗膜の色彩値を用いているので、カラーの塗膜の塗膜ムラの予測の精度が高いという効果を奏する。
(塗膜ムラ予測装置)
図10の塗膜ムラ予測装置の例を示す。図10の塗膜ムラ予測装置100は、配合情報が格納されている配合情報データベース10と、光輝感代用数値が格納されている光輝感代用数値データベース20と、色彩値とが格納されている色彩値データベース30と、塗板の目視ムラ値が格納されている目視ムラ値データベース40と、配合塗料又個々の色材の光輝感代用数値を入手する光輝感代用数値入手手段101と、塗板の目視ムラ値を入手する目視ムラ入手手段102と、光輝感代用数値と、前記塗膜の色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する塗膜ムラ予測式算出手段103と、塗膜ムラを予測する予測式を算出する塗膜ムラ予測手段104と、塗膜情報を獲得する塗膜情報獲得手段105と、塗膜の塗膜情報から配合情報を獲得する配合情報獲得手段106と、配合情報から色彩情報を入手する色彩情報入手手段107とを有する。
【0110】
配合情報データベース10は、着色顔料や光輝材顔料等の多角度分光反射率データを格納し、CIELAB、RGB、XYZ等による色の指定に対して、その色の配合を決定することができる。また、この配合情報データベース10を用いて、所定の色の色彩値を求めることができる。なお、この配合情報データベース10として、CCM装置のデータベースであるCCMデータベースを用いてもよい。
【0111】
光輝感代用数値データベース20は、塗膜の面の輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値が格納されている。また、色彩値データベース30は、塗膜の色彩値が格納されている。光輝感代用数値の算出処理(S31)で算出された光輝感代用数値及び色彩値の測定(S32)で測定された色彩値が、それぞれ、光輝感代用数値の格納(S33)及び色彩値の格納(S34)の処理により、光輝感代用数値データベース20及び色彩値データベース30に、測定された顔料及び光輝性色材等に対応付けて格納されている。
【0112】
光輝感代用数値入手手段101は、光輝感代用数値の算出処理(S11)又は光輝感代用数値の算出処理(S31)により、配合塗料又は個々の色材の光輝感代用数値を入手する。目視ムラ入手手段102は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価(S10)により、塗板の目視ムラ値を入手する。塗膜ムラ予測式算出手段103は、塗膜に光を照射してその反射光に基づき塗膜面の輝度画像を生成する画像生成手段と、画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出手段と、塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得手段と、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得手段とを有し、光輝感代用数値算出手段で算出された光輝感代用数値と、色彩値取得手段で取得された色彩値と、評価数値取得手段で取得された評価数値とに基づいてQSAR解析を行って塗膜ムラ予測式の算出を行う。
【0113】
塗膜ムラ予測手段104は、光輝感代用数値入手手段101及び色彩情報入手手段107で獲得された塗料の光輝感代用数値及び塗膜の色彩値を、塗膜ムラ予測式算出手段103で算出された塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜ムラの予測を行う。
【0114】
塗膜情報獲得手段105は、塗膜に関する情報を獲得する。配合情報獲得手段106は、塗膜情報獲得手段105により入手した塗膜情報に基づいて、配合情報データベース10を参照して、配合情報を獲得する。
【0115】
色彩情報入手手段107は、配合情報獲得手段106により入手した配合情報に基づいて、色彩情報を入手する。
【0116】
上述の如く本発明の実施例によれば、配合塗料の配合情報に基づいて、当該塗料の塗膜ムラに影響を与える光輝感代用数値と、当該塗料の色彩値とを用いて、当該塗料による塗膜ムラの程度を算出する算出式に代入して、当該塗料により製造された塗膜のムラを予測する塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置を提供することができる。
【0117】
【発明の効果】
上述の如く本発明によれば、配合塗料の配合情報に基づいて得られた光輝感代用数値と色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、塗膜のムラを予測する塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置を提供することができる。
【0118】
【図面の簡単な説明】
【図1】塗膜ムラの算出式の作成の処理フローである。
【図2】色相角の計算を説明するための図である。
【図3】基礎データ作成の処理フローである。
【図4】相関式の適用処理のフローである。
【図5】顔料組成(PWC)を説明するための図である。
【図6】塗装条件を説明するための図である。
【図7】塗板の測色値及び色彩値の例を説明するための図である。
【図8】QSARの解析例の結果を説明するための図である。
【図9】 目視ムラと計算ムラの相関を説明するための図である。
【図10】塗膜ムラ予測装置を説明するための図である。
【符号の説明】
10 配合情報データベース
20 光輝感代用数値データベース
30 色彩値データベース
40 目視ムラ値データベース
100 塗膜ムラ予測装置
101 光輝感代用数値入力手段
102 目視ムラ入力手段
103 塗膜ムラ予測式算出手段
104 塗膜ムラ予測手段
105 塗膜情報獲得手段
106 配合情報獲得手段
107 色彩情報入手手段
Claims (8)
- 塗膜の面の輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値と、前記塗膜の色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する塗膜ムラ予測式ステップを有する塗膜ムラ予測方法において、
配合情報が格納されている配合情報データベースを参照して、前期塗膜の塗膜情報から配合情報を獲得する配合情報獲得ステップと、
前記光輝感代用数値と前記色彩値とが格納されている塗膜ムラ予測値データベースを参照して、前記配合情報から前記光輝感代用数値及び前記塗膜の色彩値とを獲得する塗膜情報獲得ステップとを有し、
前記塗膜ムラ予測式ステップは、
前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、
前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、
前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、
別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、
前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの導出ステップと、
を有することを特徴とする塗膜ムラ予測方法。 - 前記塗膜ムラ予測式は、QSAR解析により算出することを特徴とする請求項1記載の塗膜ムラ予測方法。
- 前記光輝感代用数値は、
空間周波数微分処理された前記輝度画像における諧調度の総和であることを特徴とする請求項1又は2記載の塗膜ムラ予測方法。 - 前記空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることを特徴とする請求項3記載の塗膜ムラ予測方法。
- 前記塗膜の色彩値は、前記塗膜に光を照射して、その反射光に対する所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のFF値、明度、明度のFF値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の、少なくとも一つの値を有することを特徴とする請求項1ないし4いずれか一項記載の塗膜ムラ予測方法。
- 請求項1ないし5いずれか一項記載の塗膜ムラ予測方法をコンピュータに実施させる塗膜ムラ予測プログラム。
- 請求項6記載の塗膜ムラ予測プログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
- 塗膜の面の輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値と、前記塗膜の色彩値とを塗膜ムラ予測式に代入して、前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する塗膜ムラ予測手段を有する塗膜ムラ予測装置において、
配合情報が格納されている配合情報データベースと、
前記光輝感代用数値と前記色彩値とが格納されている塗膜ムラ予測値データベースと、
前記配合情報データベースを参照して、前期塗膜の塗膜情報から配合情報を獲得する配合情報獲得手段と、
前記塗膜ムラ予測値データベースを参照して、前記配合情報から前記光輝感代用数値及び前記塗膜の色彩値を獲得する塗膜情報獲得手段とを有し、
前記塗膜ムラ予測手段は、
前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出手段と、
前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得手段と、
別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得手段と、
前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの導出手段と、
を有することを特徴とする塗膜ムラ予測装置。
Priority Applications (8)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003125466A JP4391121B2 (ja) | 2003-04-30 | 2003-04-30 | 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 |
US10/828,672 US20040220773A1 (en) | 2003-04-30 | 2004-04-21 | Paint film mottling prediction method, a paint film mottling prediction program, a computer readable storage medium, and a paint film mottling prediction apparatus |
CNA2004800114914A CN1780699A (zh) | 2003-04-30 | 2004-04-22 | 涂膜不均匀预测方法、涂膜不均匀预测程序、计算机可读取的存储介质及涂膜不均匀预测装置 |
EP04728957A EP1621259A1 (en) | 2003-04-30 | 2004-04-22 | Coating film unevenness predicting method, coating film unevenness predicting program, computer-readable storage medium, and coating film unevenness predicting device |
CA002526888A CA2526888A1 (en) | 2003-04-30 | 2004-04-22 | Coating film unevenness predicting method, coating film unevenness predicting program, computer-readable storage medium, and coating film unevenness predicting device |
KR1020057020076A KR100763930B1 (ko) | 2003-04-30 | 2004-04-22 | 도막 불균일의 예측방법, 도막 불균일 예측 프로그램,컴퓨터가 판독 가능한 기억 매체 및 도막 불균일 예측장치 |
PCT/JP2004/005809 WO2004096452A1 (ja) | 2003-04-30 | 2004-04-22 | 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 |
AU2004234239A AU2004234239A1 (en) | 2003-04-30 | 2004-04-22 | Coating film unevenness predicting method, coating film unevenness predicting program, computer-readable storage medium, and coating film unevenness predicting device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003125466A JP4391121B2 (ja) | 2003-04-30 | 2003-04-30 | 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004329986A JP2004329986A (ja) | 2004-11-25 |
JP4391121B2 true JP4391121B2 (ja) | 2009-12-24 |
Family
ID=33308173
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003125466A Expired - Fee Related JP4391121B2 (ja) | 2003-04-30 | 2003-04-30 | 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20040220773A1 (ja) |
EP (1) | EP1621259A1 (ja) |
JP (1) | JP4391121B2 (ja) |
KR (1) | KR100763930B1 (ja) |
CN (1) | CN1780699A (ja) |
AU (1) | AU2004234239A1 (ja) |
CA (1) | CA2526888A1 (ja) |
WO (1) | WO2004096452A1 (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2005075961A1 (ja) * | 2004-02-03 | 2007-10-11 | 関西ペイント株式会社 | 光輝感評価方法および光輝感評価装置 |
WO2007056889A1 (fr) * | 2005-11-15 | 2007-05-24 | Chaoh Shinn Enterprise Co., Ltd | Systeme de reglage de preparation de peinture coloree assiste par ordinateur et procede a cet effet |
US8244481B2 (en) * | 2009-12-09 | 2012-08-14 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Methods for utilizing paint formulations based on paint component risk scores |
TW201300171A (zh) * | 2011-06-27 | 2013-01-01 | Lextar Electronics Corp | 點膠量回饋方法 |
WO2013067204A1 (en) * | 2011-11-01 | 2013-05-10 | U.S. Coatings Ip Co. Llc | Process for predicting amount of coarse flakes in coating compositions by wet color measurement |
US9025153B2 (en) * | 2011-11-16 | 2015-05-05 | Axalta Coating Systems Ip Co., Llc | Process for predicting degree of mottling in coating compositions by wet color measurement |
DE112013001067T5 (de) * | 2012-02-21 | 2014-11-06 | Coatings Foreign Ip Co. Llc | Vorrichtung zur Vorhersage der Menge von groben Flakes in Beschichtungszusammensetzungen durch Nasslack-Farbmessung (Wet Color Measurement) |
JP7363589B2 (ja) | 2020-03-04 | 2023-10-18 | トヨタ自動車株式会社 | 塗装品質予測装置および学習済みモデルの生成方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10246671A (ja) * | 1997-03-04 | 1998-09-14 | Nippon Paint Co Ltd | 測色用塗板の作成方法及び測色用塗板 |
JPH11351964A (ja) * | 1998-06-05 | 1999-12-24 | Nippon Paint Co Ltd | メタリック−パール系塗色の変角分光反射率分布を予測する方法 |
KR100842196B1 (ko) * | 2000-08-07 | 2008-06-30 | 간사이 페인트 가부시키가이샤 | 조색도료의 발주ㆍ수주시스템 및 중개자용 서버 컴퓨터 |
JP2002226735A (ja) * | 2001-02-02 | 2002-08-14 | Nippon Paint Co Ltd | 塗料液のコンピュータ調色方法とこの方法を用いた塗料の製造方法 |
JP3998596B2 (ja) * | 2003-03-31 | 2007-10-31 | 日本ペイント株式会社 | 塗膜ムラの算出式算出方法及び塗膜ムラの数値化方法 |
-
2003
- 2003-04-30 JP JP2003125466A patent/JP4391121B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2004
- 2004-04-21 US US10/828,672 patent/US20040220773A1/en not_active Abandoned
- 2004-04-22 AU AU2004234239A patent/AU2004234239A1/en not_active Abandoned
- 2004-04-22 CN CNA2004800114914A patent/CN1780699A/zh active Pending
- 2004-04-22 KR KR1020057020076A patent/KR100763930B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2004-04-22 WO PCT/JP2004/005809 patent/WO2004096452A1/ja active Application Filing
- 2004-04-22 CA CA002526888A patent/CA2526888A1/en not_active Abandoned
- 2004-04-22 EP EP04728957A patent/EP1621259A1/en not_active Withdrawn
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN1780699A (zh) | 2006-05-31 |
WO2004096452A1 (ja) | 2004-11-11 |
KR100763930B1 (ko) | 2007-10-05 |
KR20060004684A (ko) | 2006-01-12 |
EP1621259A1 (en) | 2006-02-01 |
AU2004234239A1 (en) | 2004-11-11 |
JP2004329986A (ja) | 2004-11-25 |
CA2526888A1 (en) | 2004-11-11 |
US20040220773A1 (en) | 2004-11-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR100673343B1 (ko) | 컴퓨터 조색장치 및 이 장치를 이용한 도료의 조색방법 | |
KR101162078B1 (ko) | 페인트 매칭 방법 | |
JP3469767B2 (ja) | メタリツク塗色の分類整理方法 | |
JP3998596B2 (ja) | 塗膜ムラの算出式算出方法及び塗膜ムラの数値化方法 | |
JP4391121B2 (ja) | 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 | |
JP4822648B2 (ja) | 光輝感を有する塗料の調色方法 | |
Amookht et al. | Effect of surface texture on color appearance of metallic coatings | |
JP3737644B2 (ja) | 塗膜の光輝感定量評価方法 | |
JP3606820B2 (ja) | 塗装ラインにおける塗色管理方法 | |
KR20050024325A (ko) | 도포막 얼룩의 산출식 산출방법 및 도포막 얼룩의수치화방법 | |
JP4234963B2 (ja) | 塗料調色用光輝感見本色票 | |
CN111812063B (zh) | 一种金属漆表面闪光效果的评价方法及测量装置 | |
JP2003034762A (ja) | 光輝感を有する塗料の調色方法 | |
JP2001318000A (ja) | 調色終点判断方法 | |
Medina et al. | Reflectance variability of surface coatings reveals characteristic eigenvalue spectra | |
JP2024038564A (ja) | 塗膜の艶消し感定量評価方法 | |
KUMAR et al. | Novel Technique for Color and Appearance Measurement and Analysis | |
JP2004132959A (ja) | メタリツク塗色の分類整理方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051221 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080916 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081117 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090929 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20091007 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121016 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121016 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131016 Year of fee payment: 4 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |