JP7376566B2 - カスタマイズされた色のレンズを決定するための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、カスタマイズされた色を有するレンズを選択するための方法及びシステムに関する。

より正確には、本発明は、実際のサンプルの大規模なセットのカタログを提供する必要なしに、レンズの色合い及び／又は所定の色を有する多層スタックを決定するための方法に関する。

本発明は、可能な色の拡張された範囲内で色を再現することを可能にする染料混合物及び／又は多層スタックの組み合わせを迅速に決定するための方法に関する。

今日、アイケア専門家（ＥＣＰ）は、一般に、実際のサンプルのカタログからソーラーレンズ用の色を選択することを提案している。しかしながら、カタログから利用可能な色の数は限られている。カタログには、反射防止（ＡＲ）コーティング用に約２０のミラー色、及び着色レンズ用に約２０の色合いの色が提供されている。したがって、カタログからの色は、レンズフレームなどのオブジェクトのターゲット色、又は顧客が選択した色と常に一致するとは限らない。

着色レンズ又は反射防止コーティングの色を、オブジェクトの色又は選択した比色データセットに一致させるための方法及びシステムについては、多数の文献に記載されている。

特許文献特開２００６－００５１５９号公報は、染料混合物を使用し、ターゲットと処理されたサンプルとの間の視覚観察カラーマッチングにより主観的に評価することによって、サンプル色に応じてレンズなどの物品を着色するための着色材料の使用条件を決定する方法に関する。

特許文献国際公開第ＷＯ２０１５／１７７４４７号パンフレットは、１つのミラー層又は着色された基板上の層のスタックを含む干渉フィルタによって反射される色特性を決定するための方法を開示している。

しかしながら、これらのデバイス及び方法は、一般に、着色レンズ及び／又は単一のミラー層若しくは多層スタックに色を一致させるために、多くの試行錯誤を必要とする。更に、計算された解決策では、製造が難しい場合がある。

現在、多くのレンズには、ＵＶカットフィルタ、ＮＩＲカットフィルタ、ブルーカットフィルタ、治療用フィルタ、又はクロノカットフィルタなどのテクニカルスペクトルフィルタが組み込まれている。しかしながら、クリアレンズでは、これらのテクニカルフィルタがレンズの見かけの色を変更する。多くの場合、そのようなテクニカルフィルタを別のフィルタと組み合わせることにより、得られるレンズが、例えばニュートラル色などの別の色に見えるようにする必要がある。この操作は、カラーバランシングと呼ばれる。

しかしながら、実際のサンプルのカタログは何らの追加のテクニカルフィルタなしで提供されるため、テクニカルスペクトルフィルタを備えたレンズ用のカラーマッチングは、スペクトルフィルタ自体のために達成するのがなおも更に困難である。

ＥＣＰ及びエンドユーザには、工業的条件で再現可能且つ製造可能である、着色レンズ及び／又はＡＲ層に対する多数の色から選択することを提供するシステム及び方法を提供する必要がある。

特にテクニカルスペクトルフィルタを統合するレンズに対して、より正確なカラーマッチング又はカラーバランシングが必要である。

多数の色の中からエンドユーザ又はＥＣＰが選択したカスタマイズされた色のレンズを製造することを可能にする自動化システムが必要である。

したがって、本発明の１つの目的は、以下のステップを含む、カスタマイズされた色のレンズを決定するための方法を提供することである。
－ターゲット比色データセットを決定すること、
－色を表すデータを含むデータベースへのアクセスを提供することであって、前記データは、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データを含み、並びに／又は前記データは、波長範囲にわたる、レンズ基板の、及びそれぞれ、複数の染料の、反射、透過、吸収、及び／若しくは散乱係数を含む、こと、
－複数のシミュレーションモジュールを使用して、データベースからの前記データに基づいて、決定された染料の組み合わせ、組成、及び量の染料の混合物と、又は多層スタックと組み合わせられたレンズ基板の複数のシミュレートされた比色データを、決定された層の組成及び厚さの関数として計算すること、
－複数のシミュレートされた比色データをターゲット比色データセットとカラーマッチングして、前記レンズ基板の、決定された染料の混合物又は決定された多層スタックとの１つ以上の組み合わせを決定すること。

一実施形態によれば、レンズ基板は、別のスペクトルフィルタを更に含み、前記方法は、前記別のスペクトルフィルタを含む前記レンズのシミュレートされた比色データを計算することを含むカラーバランシングステップを更に含む。

変形例では、本方法は、複数のシミュレートされた比色データ及びターゲット比色データセットを表示するステップを更に含む。

一実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、前記多層スタックの様々な厚さの関数として、多層スタックに対して３次元で複数のシミュレートされた比色座標を計算するように適合された第１のシミュレーションモジュールを含む。

別の実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、カスタマイズされた背景上の着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルを計算し、着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルをターゲット比色データセットと一致させるように適合された第２のシミュレーションモジュールを含む。

更に別の実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、染料を表す数値関数と組み合わされた着色レンズに対してシミュレートされた吸収スペクトルを計算し、着色レンズのシミュレートされた吸収スペクトルをターゲット比色データセットと一致させるように適合された第３のシミュレーションモジュールを含む。

更に別の実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、数値染料関数と組み合わされた着色レンズに対してシミュレートされた透過スペクトルを計算し、着色レンズのシミュレートされた透過スペクトルをターゲット比色データセットと一致させるように適合された第４のシミュレーションモジュールを含む。

より正確には、第２のシミュレーションモジュールの実施形態によれば、前記ターゲット比色データセットは、反射において決定され、更に以下のステップを含む。
－波長範囲にわたって白色の背景上及び黒色の背景上の反射スペクトルが決定された未加工のレンズ基板を選択すること、
－カスタマイズされた背景の反射スペクトルを決定すること、
－ここで、データベースは、複数の染料の各染料の複数の濃度Ｃｉに対する、未加工のレンズ基板及び複数の染料の反射スペクトルを含み、データベースはまた、前記波長範囲にわたる複数の染料の各染料の複数の濃度Ｃｉに対する、未加工のレンズ基板及び複数の染料の吸収及び散乱係数を記憶し、
－第２のシミュレーションモジュールは、データベースに記憶されている吸収及び散乱係数を使用して、レンズ基板内のｎ個の染料の混合物に対して、シミュレートされた反射スペクトルを計算するように適合されており、各染料のそれぞれの吸収及び散乱係数は、濃度Ｃｉで重み付けされており、
－第２のシミュレーションモジュールは、シミュレートされた吸収及び散乱係数から、カスタマイズされた背景の反射スペクトル上でシミュレートされた反射スペクトルを計算するように適合されており、
－第２のシミュレーションモジュールは、シミュレートされた反射スペクトルからシミュレートされた比色座標を計算するように適合されており、
－ここで、前記カラーマッチングステップは、レンズ基板内のｎ個の染料の混合物に対して、前記ターゲット比色データセットと前記シミュレートされた比色座標との間の色差を計算し、その色差を最小化することによって、ｎ個の染料の前記混合物の各染料の濃度Ｃｉを適合することを含む。

本発明の更なる目的は、ターゲット比色データセットを決定するための入力デバイスを含むカスタマイズされた色のレンズを決定するためのシステム、色を表すデータを含むデータベース及び複数のシミュレーションモジュールを含むコンピュータシステムを提供することであって、前記データは、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データ、並びに／又は波長範囲にわたる、レンズ基板、及びそれぞれ、複数の染料の反射、透過、吸収、及び／若しくは散乱係数を含む前記データを含み、複数のシミュレーションモジュールは、データベースからの前記データに基づいて、染料の混合物又は多層スタックと組み合わされたレンズ基板の複数のシミュレートされた比色データを計算するように適合されており、複数のシミュレーションモジュールは、前記レンズ基板の、決定された染料の混合物、又はターゲット比色データセットに一致する決定された多層スタックとの１つ以上の組み合わせを決定するために、複数のシミュレートされた比色データとターゲット比色データセットとの間の数値差を評価するように適合されている。

前記システムの一実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、前記多層スタックの様々な厚さの関数として、多層スタックに対して３次元で複数のシミュレートされた比色座標を計算するように適合された第１のシミュレーションモジュールを含む。

前記システムの別の実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、染料混合物組成の関数として、着色レンズに対してシミュレートされた吸収及び散乱係数を計算し、カスタマイズされた背景上の着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルをターゲット比色データセットと一致させるように適合された第２のシミュレーションモジュールを含む。

前記システムの更に別の実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、数値染料関数の関数として、着色レンズに対してシミュレートされた吸収スペクトルを計算し、着色レンズのシミュレートされた吸収スペクトルをターゲット比色データセットと一致させるように適合された第３のシミュレーションモジュールを含む

前記システムの更に別の実施形態によれば、複数のシミュレーションモジュールは、数値染料関数の関数として、着色レンズに対してシミュレートされた透過スペクトルを計算し、着色レンズのシミュレートされた透過スペクトルをターゲット比色データセットと一致させるように適合された第４のシミュレーションモジュールを含む。

好ましくは、コンピュータシステムは、前記多層薄膜スタックを前記レンズ基板上に堆積するための堆積装置に接続され、コンピュータシステムは、レンズを染色するための装置に接続される。

特定の態様によれば、コンピュータシステムは、前記レンズ基板の、決定された染料の混合物及び／又は決定された多層スタックとの前記１つ以上の組み合わせに対してレンダリングされた色を表示するように適合されたディスプレイデバイスに接続される。

本発明はまた、決定された色のレンズを注文するための、添付の特許請求の範囲による方法及びシステムを使用するビジネス方法に関する。

様々な厚さの４層の誘電体層のスタックに対する反射における３Ｄカラーシミュレーションを提供する第１のシミュレーションモジュールの例を示しており、横軸が色相角（ｈ）、左側の縦軸が彩度（Ｃ）、右側の垂直スケールがＲｖである。 図１と同じデータを示し、様々な厚さの４つの誘電体層のスタックに対する反射における３Ｄカラーシミュレーションを示しており、横軸が色相角（ｈ）、左側の縦軸がＲｖ、右側の垂直スケールが彩度（Ｃ）である。 様々な染料組成の着色レンズに対してカスタマイズされた背景上の反射スペクトルを計算する第２のシミュレーションモジュールの処理ステップを概略的に示す。 染料の組み合わせに対する吸収スペクトルの数値シミュレーションを提供する第３のシミュレーションモジュールの例を示す。 染料の組み合わせに対する吸収スペクトルの数値シミュレーションを提供する第３のシミュレーションモジュールの例を示す。 レンズ及び染料の透過スペクトルの関数として、着色レンズに対する透過における比色データセットの数値シミュレーションを提供する第４のシミュレーションモジュールの処理ステップを概略的に示す。 カスタマイズされた色のレンズを決定するための、データベースと複数のシミュレーションモジュールとを組み合わせたシステムの可能な使用法を概略的に示す。

様々なカラーマッチング方法が存在しているが、これまで、それぞれの方法は独立して使用されていた。これは、エンドユーザが、最適なレンズの色を選択する前に、レンズを製造するための技術のタイプ（着色レンズ又はミラーレンズ）をまず決定することを意味する。また、フィルタを製造するための適切な染料の選択は、オペレータの専門知識及び経験、並びに利用可能な染料の種類に大きく依存する。選択する染料の数が多くなるほど、フィルタの製造に最適な染料のセットを選択することが難しくなる。これにより、利用可能な色の範囲が、大幅に狭まる。更に、一般に、異なるカラーマッチング方法を使用して利用可能な色を比較することは可能ではない。更に、色合いとミラーの組み合わせにより、最終製品の透過に悪影響を与え得る、及び結果を魅力のない、望ましくない、又は国際的な眼科規範的規制と互換性のないものにする可能性がある。

本開示は、データベース、又はデータベース、カラーマッチング若しくはカラーバランシング用の複数のシミュレーションモジュール、並びに共通の視覚化及び選択モジュールの組み合わせを含む、システムの構成及び使用法に依存している。

より正確には、データベースは、色を表し、且つ多数の着色レンズ及び／又はＡＲスタックに対応するデータで構成される。色を表すデータは、一般に、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データを含み、並びに／又は前記データは、波長範囲にわたる、レンズ基板の、及びそれぞれ、複数の染料の、反射、透過、吸収、及び／若しくは散乱係数を含む。データベースは、例えば、数百万の可能な色データセットを集約し、それぞれの色データセットは、決定された染料の組み合わせ、組成、及び量の着色レンズ、及び／又は決定された層の組成及び厚さの多層スタックに対応し、データベース内の各着色レンズ及び／又はＡＲスタックは、個別に製造可能である。本開示では、色を表すデータという用語は、ＣＩＥ標準（国際照明委員会）で定義された比色データセットで、又は反射、透過、吸収、及び／又は散乱スペクトルの観点から表現され得る。色を表すデータは、着色レンズ及び多層スタックのそれぞれに対して、一般的に既知である式を使用して、比色データセットから、反射、透過、吸収、及び／又は散乱スペクトルに変換することができる。色を表すデータはまた、波長範囲にわたる屈折率及び吸収係数などの材料の光学特性を含み得る。

本開示は、複数の数値シミュレーションモジュールを使用して、着色レンズ及び／又はＡＲ層に対して、透過及び／又は反射における利用可能な多数の色を計算することを提案する。シミュレートされた色及び対応する着色レンズの組成、並びに／又はＡＲ層の組成及び厚さは記憶されるか、データベースから簡単に推定される。各シミュレーションモジュールは、シミュレートされた色の中から、ターゲット色を有する、又はターゲット色の範囲内にある着色レンズ又は及び／又は多層組成の可能な構造を決定するカラーマッチングサブモジュールを含む。

本開示において、第１、第２、第３、及び第４のシミュレーションモジュールという用語は、様々なシミュレーションモジュール間で順序がない意味を含む。

データベース及びシミュレーションモジュールは、好ましくは、各モジュールで提案された様々な解決策のレンダリングされた色での視覚的比較が可能になるように、同じ表示デバイスに接続される。

次いで、ＥＣＰ及びエンドユーザは、システムの共通の視覚化及び選択モジュールを使用して、最終的なターゲット色を選択し、対応する着色レンズ及び／又は製造すべき多層スタックを含むレンズを迅速に決定することができる。

このシステムの特異性は、１つのタイプのレンズ（着色、又は多層スタックを含む）のみに適用される単一の物理モデル又は数学モデルに依存するだけでなく、代わりに、反射、透過、又はその両方において異なるカラーマッチング基準を評価し、着色レンズ及び／又はミラーレンズを製造するための異なる技術に適用する複数のモデル（少なくとも２つ）に依存することである。様々なシミュレーションモデルの統合により、可能な解決策のより多くのセットがエンドユーザに提供され、各解決策は製造可能である。可能な解決策は、製造前に互いに容易に比較することができる。

本開示では、最初に、様々な数値シミュレーションモジュールを詳述する。次いで、本開示によるシステム及び方法の例示的な使用法を詳述する。

より正確に、本明細書では、４つの数値シミュレーションモジュールを詳細に開示する。しかしながら、当業者には明らかであるように、システムは、２つ、３つ、又は４つを超える数値シミュレーションモジュールに依存し得る。

第１の例示的なシミュレーションモジュールは、特定のミラー又はＡＲスタックに対する反射（Ｃ、ｈ°、Ｒｖ）又は（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）における可能な色をシミュレートするための物理及び数値モデルに基づく。

ＥＣＰ又はエンドユーザは、ＣＩＥ色座標（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）又は（Ｃ、ｈ°、Ｒｖ）又は色の本（例えば、マンセルの色の本）で表されるターゲット比色値を決定する。一例では、ＧＵＩにより画面上で色を選択することができるため、数字を選択するよりも直感的である。次いで、画面選択により、上記のような色座標に変換される。カラーマッチングステップは、例えば、ターゲット比色値と、データベースで利用可能な色との間の色差を最小化することに基づく。

例えば、インターフェースにより、画面上で色を選択して、次いで上記の色座標に変換することが可能になり得る。

数値モデルは、多層誘電体スタックに依存する。しかしながら、数値モデルを使用して、単一の層、例えばアルミニウム又はクロムのミラー薄膜をシミュレートすることもできる。数値モデルを使用して、２つの誘電体層のスタックをシミュレートすることもできる。しかしながら、利用可能な誘電体層の数が限られていることを考慮すると、２層スタックでは、いくつかの緑色、青色、銀色など、限られた範囲の利用可能な色しか提供しない。

以下の詳細な例は、４層の誘電体層のスタックに基づいている。５層又は６層以上の層など、４層を超える層のスタックも同様の方法でシミュレートすることができ、３～１２層の誘電体層を有する反射防止スタックの典型的な例がある。

より正確には、数値シミュレーションモジュールは、複数の層の厚さ及び／又は組成に対して、誘電体層の多層スタックの反射スペクトルを計算する。

まず、多層誘電体スタックの製造に使用すべき材料を選択する。例えば、誘電体材料は、二酸化ジルコニウム（ＺｒＯ_２）、二酸化ケイ素（ＳｉＯ_２）、酸化チタン（ＴｉＯ_２）、酸化ニオブ（Ｎｂ_２Ｏ_５）、酸化タンタル（Ｔａ_２Ｏ_５）、酸化バナジウム（Ｖ_２Ｏ_５）、窒化ケイ素（Ｓｉ_３Ｎ_４）、フッ化マグネシウム（ＭｇＦ_２）、酸化タングステン（ＷＯ_３）、酸化ニッケル（ＮｉＯ）、酸化インジウムスズ（ＩＴＯ）、酸化スズ（ＳｎＯ_２）、及びＳｉＯＣＨハイブリッドの中から選択されるが、これらに限定されない。スタックの事前選択はまた、事前選択された材料の機械的及び化学的耐久性に基づくこともできる。

数値モデルは、外部媒体としての空気、１．５又は１．６の固定屈折率を有する参照基板、及び波長の関数として選択された材料の屈折率を使用する。

図１及び図２に図示された例では、参照基板上の４層モデルが使用されている。４層スタックは、二酸化ケイ素の第１の層、二酸化ジルコニウムの第２の層、二酸化ケイ素の第３の層、及び二酸化ジルコニウムの第４の層を含む。要約すれば、４層構造は、空気／ＳｉＯ_２／ＺｒＯ_２／ＳｉＯ_２／ＺｒＯ_２／参照基板である。

従来の数値モデルは、可変層の厚さの関数として、反射スペクトル、透過スペクトル、及び比色データを計算するために使用される（例えば、Ｓ．Ｌａｒｏｕｃｈｅ及びＬ．Ｍａｒｔｉｎｕによる「ＯｐｅｎＦｉｌｔｅｒｓ：ｏｐｅｎ－ｓｏｕｒｃｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ，ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｏｆ ｏｐｔｉｃａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ」，Ａｐｐｌｉｅｄ Ｏｐｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．４７，ｎ°１３，Ｃ２１９～Ｃ２３０，２００８参照）。

図１～図２の例では、複数のスタックがランダムに選択され、各層の厚さはモンテカルロ法で記載されているように、２０～２５０ｎｍからランダムに選択されるため、結果として、約１００万の可能な組み合わせが得られる。所定のステップにより厚さを変更したり、これら２つのアプローチを組み合わせたりすることも可能である。

上記の４層スタックの層の厚さの各組み合わせに対して、数値モデルは、反射及び／又は透過における対応する色座標を計算する。シミュレートされた色座標は、比色座標のセット（Ｒｖ、Ｃ、ｈ）に表現又は変換される。各層の厚さは１つずつ変化し、対応する新しい比色座標が計算される。

この特定の例では、全ての層が誘電体であり、関係する厚さでは吸収が無視できるため、吸収がないことに留意されたい。したがって、透過と反射とを加えた合計は常に１００％、つまり、Ｒｖ＝１００％－Ｔｖになる。したがって、透過率の値は、反射率の値から容易に推測できる。複数のモジュールを共に組み合わせるために、この補正を、ターゲットの送信に適用することができる。事前選択された材料が吸収材料を含む場合、データベースは、それらの吸収係数を含み、数値シミュレーションモジュールもまた、透過及び反射スペクトルを計算するが、反射と透過との合計は、吸収のために１００％ではない。次いで、コーティングの計算された透過に対する透過率に、同じ補正を適用することができる。

様々な厚さの４層の可能な組み合わせにより、比色データで表される何百万もの結果をシミュレートすることが可能になる。これらの多数のシミュレーションの結果は、図１又は図２に示す３次元の比色座標で表される。

図１では、横軸は色相角（ｈと表記）を表し、左側の縦軸は彩度（Ｃと表記）を表し、右側の縦スケールは、人間の眼の感度に基づく色の明度（Ｒｖと表記）を表す（ＣＩＥ １９３１及びＤ６５光源より）。図２は、同じ厚さの変形例を有する、同じ４層構造から得られた同じデータを示しているが、異なる軸で表されている。図２では、横軸もまた色相角ｈを表すが、左側の縦軸は人間の眼の感度Ｒｖに基づく色の明度を表し、右側の縦スケールは彩度Ｃを表す（色の彩度が高いほど、０は灰色であり、５０は非常に彩度が高いことを意味する）。

したがって、３つの最も重要な色パラメータ（ｈ、Ｃ、Ｒｖ）が１つのグラフに示されている（図１又は図２）。これらのシミュレーションの結果は、決定された組成及び可変厚さの４層スタックで利用可能な、全ての可能な３Ｄ比色座標を提供する。この結果は、データベースに記憶される。したがって、このデータベースには、可能なＲｖ、Ｃ、及び色相角によって制限される３Ｄ色空間が含まれる。データベースには、次いで、数百万の比色データの可能なセットが含まれ得る。決定された厚さ範囲の４層スタックのこの例は、説明のみを目的として与えられている。

データベースには、他の材料及び／又は他の厚さ範囲で構成される４層スタック用の比色座標を３Ｄで含むことができる。データベースは、Ｎ層スタック用の３Ｄの色データを更に含むことができ、ここで、Ｎは整数であり、例えば、同じ若しくは他の材料、及び／又は他の厚さ範囲からなるＮ＝３、５、６、．．．、１２以上の層である。

エンドユーザは、好ましくは（Ｒｖ、Ｃ、ｈ）で定義された比色座標のターゲットセット、又は比色座標の範囲を、直接選択するか、又は画面上の特定の色を選択し次いでそれを色座標に変換するか、若しくは画面上の画像に一致する色を示すことのいずれかによって、選択する。

カラーマッチングの場合、データベースにおける要求は、ターゲットセット又は比色座標の範囲に対応する比色座標を有する全ての可能な層スタック構造及び層の厚さを返す。

要求は、同じターゲット色データセットに対応する、又はターゲット色データの同じ事前定義された範囲内の、解決策なし、単一の解決策、又は複数の解決策を返し得る。

例えば、ターゲット色に近い色データを有するスタックを選択するために、当該技術分野で知られている色差（デルタＥ）がカラーマッチングに使用される。これには、（Ｒｖ、Ｃ、ｈ）座標を（Ｌ、ａ、ｂ）座標に変換する必要があり得る。ターゲット色差（デルタＥ）は、事前定義された数値しきい値よりも低くなければならず、例えば、デルタＥは、１０未満、好ましくは３未満である。

例えば、図１及び図２でシミュレートされた４層構造を使用すると、赤色ターゲットは６０～６１のターゲット彩度、０±１．５°の色相角、及び１０±２のＲｖに対応する。シミュレートされたデータを使用することにより、以下の４層スタックが推定され、以下の表１に要約される。

ここで、Ｔ１は空気に最も近いＳｉＯ_２の第１の層の厚さ、Ｔ２はＺｒＯ_２の第２の層の厚さ、Ｔ３はＳｉＯ_２の第３の層の厚さ、及びＴ４は基板に最も近いＺｒＯ_２の第４の層の厚さを表す。

この場合、４層の７つの可能なＡＲスタックを製造して、ターゲットの赤色を得ることができる。７つの可能な解決策の中からの選択は、別の選択基準に基づくことができ、例えば、二酸化ジルコニウムの総厚に対する二酸化ケイ素の総厚の最高比を表す最高のＱ／Ｚ比に基づくことができ、この場合、１．２２の比率の解決策２になり得る。他の選択基準は、最小の層数、最小の総厚若しくは特定の層の厚さ、又は所定の量の反射、又はいくつかのスタックに含まれる特定の反射若しくはカットなどの機械的条件に基づき得る。

４層の材料及び厚さ範囲のデータベースと組み合わせられた他のターゲット比色データは、単一の４層構造で、又は反射においてターゲット色を有する複数の可能なＡＲスタックで、可能な４層構造を得られない場合がある。

したがって、この第１のシミュレーションモジュールは、３Ｄ比色データシミュレーションのデータベースと組み合わせて、ターゲットの色又は色範囲を取得することを可能にする、可能な多層誘電体構造の迅速な決定を提供する。

より正確なカラーバランシングのために、この第１のシミュレーションモジュールの数値モデルでは、参照基板を使用する代わりに、基板の屈折率及び吸収係数をより正確に考慮することができる。特に、ＵＶカット、ブルーカットなどのテクニカルフィルタを含むレンズの場合、基板の吸収波長、帯域幅、及び／又はカットオフ波長が数値モデルに統合される。例えば、データベースには、通常、良い青色、悪い青色、赤外線、及び暗所視のフィルタとして識別される色に対して計算された値が含まれる。選択されたテクニカルフィルタの値は、計算プロセスの開始時に指定され、計算される全ての多層スタックのシミュレーションモジュールに統合される。この値は、透過及び反射において与えられる。吸収がある場合の前面反射率とは異なり得る背面反射率に対する値も与えられ得る。

第１のシミュレーションモジュールは、多層スタックに対する可能な解決策を表示するために、ディスプレイデバイスに接続されている。任意選択的に、第１のシミュレーションモジュールには、提案された各解決策に対して反射及び透過においてレンダリングされた色をシミュレートするためのサブモジュールが含まれる。したがって、エンドユーザは、提案された解決策からカスタマイズされた解決策を選択することができる。変形例では、提案された解決策を視覚化した後、提案された多層スタックの色を微調整するために、カラーバランシングステップが実行され得る。

一実施形態では、第１のシミュレーションモジュールは、レンズ基板上に層を堆積するための堆積システムに接続されている。適切な多層スタックを選択した後、第１のシミュレーションモジュールは、選択されたｎ層のスタック、及び各層の厚さを送信する。次いで、堆積システムは、レンズ基板上に層を１つずつ堆積することによって、対応するＡＲスタックを製造する。一実施形態では、第１のシミュレーションモジュールは、上述のデータベースを生成し得る。

決定された背景上での反射におけるターゲット色を取得するために、例示的な第２のシミュレーションモジュールを使用して、レンズを着色するための染料の混合物を決定する。

より正確には、第２のシミュレーションモジュールは、拡散反射率クベルカ－ムンクモデルを使用する、染色レンズの吸収及び散乱係数をシミュレートするためのソフトウェア、並びにカスタマイズされた背景（例えば、エンドユーザの肌）の反射スペクトルの測定値に基づく。この場合、ＥＣＰ及び／又はエンドユーザは、反射において見られる複製すべき色又はターゲット色を決定し、ここでターゲット色は、例えば（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）若しくは（Ｌ＊、Ｃ、ｈ）である比色座標のセットによって、又は色の本（例えば、マンセルの色の本）で定義される。カラーマッチングステップは、カスタマイズされた背景（例えば、肌）上の反射において同じ色を有する最適な染料混合物組成を決定するために、背景上の着色レンズのシミュレートされた反射スペクトル（拡散反射クベルカ－ムンクモデルも使用して）と、ターゲット色の反射スペクトルとの間の差を最小化することに基づく。

図３は、第２のシミュレーションモジュールの主要なサブモジュール又はステップを概略的に示している。

まず、利用可能な染料及び未加工の基板が、事前選択される。これらの染料は、好ましくは、ハンストマン染料、エキシトン染料、ＢＡＳＦ染料、又はエポリン染料などの着色レンズ用の市販の染料である。

より正確には、ステップ２１は、黒色の背景上、及び白色の背景上で、並びにそれぞれが黒色の背景及び白色の背景上で測定された異なる濃度のそれぞれの個々の染料を含む基板の、染料を含まない（換言すれば、ヌル濃度Ｃ＝０に対応する）未加工の基板の反射スペクトルをそれぞれ決定することを含む。これらの反射スペクトルは、前もってデータベース２４に記憶され得る。或いは、反射スペクトルは、λ１～３８０ｎｍ及びλ２～７８０ｎｍである、可視範囲［λ１；λ２］の分光計を使用して測定される。分光計は、可視範囲の反射スペクトルを測定することにより、基板と、基板内の各染料との両方に対する反射スペクトルを測定するために使用することができる。

ステップ２２は、黒色の背景、白色の背景、及び好ましくは少なくとも別の色の背景、例えばエンドユーザの皮膚などのカスタマイズされた背景の反射スペクトルを決定することを含む。背景の反射スペクトルは、以前にデータベース２４に記憶され得る。或いは、背景の反射スペクトルは、可視範囲の分光計を使用して測定される。

ステップ２３は、染料を含まない（ヌル濃度に相当）レンズ基板、及び異なる濃度でそれぞれの個別の染料を含むレンズ基板に対する、吸収係数（Ｋ）及び散乱係数（Ｓ）を計算するために、混濁媒体に対するクベルカ－ムンク理論に基づくモデルを光学デバイス分野、特に着色レンズに転置及び適合させることによって、数値シミュレーションモジュールを使用することを含む。吸収係数（Ｋ）及び散乱係数（Ｓ）は、可視範囲の、例えば３８０ｎｍ～７８０ｎｍの各波長で、１ｎｍのステップで計算される。これらの吸収係数（Ｋ）及び散乱係数（Ｓ）のそれぞれは、黒色の背景、白色の背景、及びカスタマイズされた色の背景上で、それぞれ計算される。

ステップ２１及び２２で決定された反射スペクトル、並びにそれぞれ、ステップ２３で計算された吸収係数（Ｋ）及び散乱係数（Ｓ）は、データベース２４に記憶される。

ステップ３１において、染料混合物は、各染料に対する相対濃度Ｃ_ｉのセットで決定される。

次に、ステップ３２において、データベース２４を使用して、カスタマイズされた背景上でステップ３１において決定された染料混合物を含むレンズ基板に対する吸収係数（Ｋ）及び散乱係数（Ｓ）を計算する。

例えば、フィッティング法を使用して、可視範囲の各波長に対して、その濃度Ｃの関数として染料の吸収係数Ｋ（Ｃ）を表す数値関数を定義する。同様に、フィッティング法を使用して、可視範囲の各波長に対して、その濃度Ｃの関数として染料の散乱係数Ｓ（Ｃ）を表す数値関数を定義する。

各波長に対して、染料混合物を含むレンズの吸収係数Ｋは、基板ｋ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}の吸収係数の合計、及びその濃度Ｃ_ｉでの各染料の吸収係数ｋ_ｉ（Ｃ_ｉ）の合計に等しく、Ｋ＝ｋ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}＋Σｋ_ｉ（Ｃ_ｉ）である。

同様に、各波長に対して、染料混合物を含むレンズの散乱係数Ｓは、基板Ｓ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}の散乱係数の合計、及びその濃度Ｃ_ｉでの各染料の散乱係数Ｓ_ｉ（Ｃ_ｉ）の合計に等しく、Ｓ＝Ｓ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}＋ΣＳ_ｉ（Ｃ_ｉ）である。

ステップ３２において、反射スペクトルは、カスタマイズされた背景上で様々な濃度の様々な染料混合物を含む基板に対する吸収係数（Ｋ）及び散乱係数（Ｓ）から計算される。

より一般的には、第２のシミュレーションモジュールにより、各背景（黒色、白色、カスタマイズされた背景）上での染料の混合物の反射スペクトルをシミュレートすることが可能になる。

次に、ステップ３３において、複製すべき色の反射スペクトルが、比色座標のターゲットセットに基づいて計算される。複製すべき色の反射スペクトルは、ステップ３２で計算された、染料混合物を含むレンズ基板に対する反射スペクトルと数値的に比較される。最小化関数が計算され、且つステップ３１、３２、及び３３を繰り返す再帰的アルゴリズムが、ステップ３１において染料濃度Ｃ_ｉを変化させることによって適用され、それによって複製すべき色の反射スペクトルを、カスタマイズされた背景上のレンズ基板及び染料混合物のシミュレートされた反射スペクトルと適合させる。

ステップ３４において、染料混合物の反射スペクトルに対応する比色データセット（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）又は（Ｌ＊ Ｃ ｈ）が計算される。色差ΔＥ又はデルタＥは、複製すべき色のターゲット比色座標と、カスタマイズされた背景上の染料混合物を含むレンズの比色データセットとの間で計算される。いくつかの計算法、すなわち、当業者に知られている、デルタＥ＊、デルタＥＣＭＣ、デルタＥ９４、又はデルタＥ２０００が、色差の計算に利用できる。

ステップ３１～３４を繰り返す別の再帰的アルゴリズムは、ステップ３１において染料濃度Ｃ_ｉを微調整することによって適用され、それによって、カスタマイズされた背景上の染料混合物を含むレンズの比色データセットを、複製すべき色のターゲット比色座標に適合させる。この再帰的アルゴリズムの出力は、ｎ個の染料のセットに対する相対濃度Ｃ_ｉを決定する。

ステップ３１～３４は、データベース２４とインターフェースされるシミュレーションモジュールを使用して計算される。

要約すれば、この第２のシミュレーションモジュールにより、反射においてターゲット色を取得し、且つカスタマイズされた背景からの反射を考慮することを可能にする、可能な染料混合物の迅速な決定を提供する。したがって、得られた結果は、エンドユーザが着用したときに反射において見えるように、着色レンズに対するより正確なカラーマッチングを提供する。

染料の数及び事前選択された染料のパラメータは、例えば、製造現場において利用可能な染料に応じて、容易に変更される。

この第２のシミュレーションモジュールは、このテクニカルフィルタを含むレンズ基板の実際の反射スペクトルを測定することによって、レンズ基板にすでに統合されているテクニカルフィルタを考慮することに留意されたい。

更に、この第２のシミュレーションモジュールにより、製造前に染料混合物を含むレンズのレンダリングされた色をシミュレートすることが可能になる。

そのために、第２のシミュレーションモジュールをディスプレイデバイスに接続して、着色レンズ用の可能な解決策を表示する。第２のシミュレーションモジュールには、好ましくは、提案された各解決策に対して反射及び透過においてレンダリングされた色をシミュレートするためのサブモジュールが含まれる。したがって、エンドユーザは、提案された解決策からカスタマイズされた解決策を選択することができる。

一実施形態では、第２のシミュレーションモジュールは、レンズを染色するための装置に接続されている。適切な染料混合物を選択した後、第２のシミュレーションモジュールは、選択されたｎ個の染料のセット、及び各染料に対する相対濃度Ｃ_ｉを送信する。次いで、レンズを染色するための装置が、対応するレンズを製造する。

第３の例示的なシミュレーションモジュールは、染料混合物の数学的にシミュレートされた吸収スペクトルの使用法に基づいている。

この場合、ターゲット色は、比色座標（Ｌ、ａ＊、ｂ＊）で定義される。ターゲット比色座標（Ｌ、ａ＊、ｂ＊）は、ＣＩＥ標準式を使用して、及びランベルトベールの法則を使用して、ヌル反射を想定してターゲット吸収スペクトルに変換される。例えば、ターゲット比色座標は、全体透過率Ｔが５２．１％の場合、Ｌ＝７７，０、ａ＊＝－３，９、及びｂ＊＝－１，９である。

第２のシミュレーションモジュールとは反対に、第３のシミュレーションモジュールに使用されるデータベースは、実際の染料の測定スペクトルに依存せず、代わりに各染料を表す数学関数を使用する。例えば、各染料は、決定された最大吸収波長（λ_ＭＡＸ）、最大吸収（Ａ_ｍａｘ）、及び半値全幅（ＦＷＨＭ）を有するガウス形状フィルタによってシミュレートされる。染料混合物の吸収スペクトルは、ヌル反射を想定して、各染料の相対濃度によって重み付けされた各染料の吸収スペクトルの合計によってシミュレートされる。

図４は、３つの染料をそれぞれ表す３つのガウス関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、及び染料混合物を表す３つの数学関数の合計に対応する結合スペクトルＣ３に対する、シミュレートされた吸収スペクトルの初期推定の例を概略的に示している。

図４に示される染料混合物の最初の推測値は、以下の表２に定義される。

染料を表す数学関数を使用することにより、カラーマッチングステップに対して、例えば上昇／下降関数に基づくＥｘｃｅｌソルバーなどの従来のアルゴリズムを使用することが可能になる。

図５は、３つの最適化された数学関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、及び上記で定義されたターゲット比色データを取得することを可能にする染料混合物を表す３つの数学関数の合計に対応する、対応する結合スペクトルＣ３に対する、シミュレートされた吸収スペクトルの計算結果の例を概略的に示している。

図５に示される最適化された染料混合物は、以下の表３に定義される。

より正確には、カラーマッチングステップは、ターゲット色の吸収スペクトルと、染料混合物のシミュレートされた吸収スペクトルとの間の差に基づく最小化基準を使用する。混合物中の各染料の吸収ピーク波長（λ_ＭＡＸ）及び吸収幅（ＦＷＨＭ）を調整することによって、この３番目のシミュレーションモジュールにより、複製すべきターゲット色と透過又は吸収における同じ色を有する１つ以上の最適な染料混合物組成を決定することが可能になる。オプションで、ターゲット比色データと、組み合わされたフィルタに対するシミュレートされた比色データとの間の色差ΔＥによって定義される最小化基準に基づく最終反復により、最終的なカラーマッチング調整が可能になる。結果は非常に迅速に、例えば、１時間以内に取得される。

一実施形態では、第３のシミュレーションモジュールは、例えば、第２のシミュレーションモジュールに接続されるのと同じように、レンズを染色するための装置に接続される。適切な染料混合物を選択した後、第３のシミュレーションモジュールは、選択されたｎ個の染料のセット、及び各染料に対する相対濃度Ｃ_ｉを送信する。製造現場において利用可能な染料は、シミュレーション及びカラーマッチングの結果に基づいて選択される。この第３のシミュレーションモジュールにより、製造時に、シミュレーションのガウス形状と比較して最も近いスペクトルを有する染料を選択することが可能になる。これにより、オペレータがフィルタを製造するために最適な染料の組み合わせを容易に選択することを可能にする。次いで、レンズを染色するための装置が、対応するレンズを製造する。

或いは、染料をシミュレートする数学関数の代わりに、実際の染料のスペクトルを使用して、レンズと染料の吸収スペクトルの組み合わせをシミュレートすることができる。実際の染料は、例えば、レンズを黄色又は緑色に見せるためのブルーカットフィルタであるカラーフィルタなどのテクニカルフィルタに対応し得る。

この方法は、クリアレンズにもダークレンズにも適用される。

更に、この第３のシミュレーションモジュールを使用することにより、カラーバランスステップを実行することが可能になる。そのために、最小化基準には、人間の眼で見られる着色レンズの透過率Ｔ％が組み込まれている。例えば、最小透過率値は、７５％に設定されている。そのような透過と互換性のある対応する色相角は、例えば、８０度～１４０度で構成される色相角の範囲を決定する。

第３の方法を使用するカラーバランシングに基づくテストサンプルのシミュレートされた透過スペクトル及び測定された透過スペクトルは、非常によく一致している。

この第３のシミュレーションモジュールにより、カタログで事前定義された色よりもはるかに多くの色の着色レンズを提案することが可能になる。

第４の例示的なシミュレーションモジュールは、異なる吸収波長と強度を有する染料の透過スペクトルをシミュレートするための、基板の透過スペクトル、染料の数学的にシミュレートされた透過スペクトル（例えば、ガウス形状）、及びランベルト－ベールの法則に基づくモンテ－カルロアルゴリズムの使用、透過スペクトル間の色差を最小化することに基づくカラーマッチングステップ、並びに事前定義された範囲の比色値を可能にする最適な染料波長及び強度を決定するための、シミュレートされた透過スペクトルからの比色値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）の抽出、に基づいている。数学計算により、染料のより正確な決定が可能になり、カラーマッチングが向上する。

図６は、レンズ及び染料の透過スペクトルの関数として、着色レンズに対する透過における比色データセットの数値シミュレーションを提供する第４のシミュレーションモジュールの処理ステップを概略的に示している。この第４のシミュレーションモジュールは、より具体的には、ターゲットに関して最適な透過スペクトルを迅速に決定するためのカラーバランシングステップを対象とする。

ステップ１１において、色のターゲット範囲が、比色データ（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）で定義される。

ステップ１２において、例えばＵＶフィルタを含む基板の入力透過スペクトルが選択される。

ステップ２５において、プロセッサは、例えば、最大吸収波長（λ_ＭＡＸ）、最大吸収（Ａ_ｍａｘ）、半値全幅（ＦＷＨＭ）が決定されたガウス形状で、数学関数を使用して染料の透過スペクトルをシミュレートする。そのような数学関数は、例えば、バンドパスフィルタ又はノッチフィルタを表し得る。本開示から逸脱することなく、他の数学関数が企図される。

ステップ２６において、プロセッサは、シミュレートされた染料関数を用いて、入力基板の組み合わされた透過スペクトルを計算する。

更なるステップにおいて、プロセッサは、組み合わされた基板及びシミュレートされた染料関数のシミュレートされた比色座標（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）を計算する。プロセッサは、シミュレートされた比色座標（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）とターゲット比色範囲との間の色差を評価する。シミュレートされた比色座標（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）がターゲット比色範囲内にない場合、染料の最大吸収波長（λ_ＭＡＸ）、最大吸収（Ａ_ｍａｘ）、又は半値全幅（ＦＷＨＭ）が修正され、プロセッサは、ステップ２５から開始して新しい反復を実行する。染料関数を用いたレンズ基板のシミュレートされた比色座標（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）がターゲット比色データ範囲内にある場合、反復は停止され、その結果はデータベースに記憶される。

より正確には、ヌル反射を想定した、吸収又は透過スペクトルのシミュレーションが、カラーバランシングに使用される。例えば、従来のモンテ－カルロシミュレーションに基づくアルゴリズムにより、レンズ基板のシミュレートされた透過スペクトルを、ターゲット比色値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）の関数として染料に適合させることが可能になる。この第４のシミュレーションモジュールにより、最適な染料パラメータを非常に正確に決定することが可能になる。例えば、最大吸収波長（λ_ＭＡＸ）が、ナノメートル又は数ナノメートルの精度で決定される。

最適な染料フィルタパラメータにより、市販の又は製造現場において最良の染料を選択することが可能になる。実際の染料は、時間、及び／又は周囲温度の変動への暴露の関数として劣化する傾向があるため、実際の染料の吸収特性は、それらの仕様に関して異なり得る。製造時の最良のシミュレーションに対応する適切な染料を選択することによって、本開示は、市販の染料仕様に依存する場合よりも、より厳密なカラーマッチングを達成することを可能にする。

任意選択的に、クリアレンズの場合、第４のシミュレーション方法は、透過率の最終調整を含む。透過率又は発光透過率（τ_ｖ）に基づく最小化基準は、例えば、場合に応じて反射防止スタックの有無にかかわらず、最小透過率を８０％又は９０％に設定して、染料の特徴を微調整するために適用される。

一実施形態では、第４のシミュレーションモジュールは、例えば、第２及び／又は第３のシミュレーションモジュールに接続されるのと同じように、レンズを染色するための装置に接続される。適切な染料を選択した後、第４のシミュレーションモジュールは、選択された染料及び濃度を、レンズを染色するための装置に送信する。

当業者であれば、染料の混合物に対して第４のシミュレーションモジュールを容易に適合させるであろう。

要約すると、単独で使用する場合、シミュレーションモジュールのいずれも、染料又は染料混合物又は多層スタックを含むあらゆるタイプのソーラーレンズに対する全ての光学特性をシミュレートすることを可能にはしない。しかしながら、各シミュレーションモジュールにより、着色レンズ又はＡＲスタックのいずれかに対して、反射、吸収、及び／又は透過におけるカラーデータの正確なカラーマッチングが可能になる。

したがって、様々なシミュレーションモジュールは、テクニカルフィルタの有無にかかわらず、ソーラーレンズ又はレンズに対するカラーマッチングの技術的問題に対する補完的な解決策を提供する。

様々なシミュレーションモジュール（少なくとも２つ、上述の例では更に４つ以上のシミュレーションモジュール）が同じコンピュータシステムに統合され、同じデータベース、及び一般に同じディスプレイデバイスを使用する。

図７は、上述の様々なシミュレーションモジュールを組み込んだシステムの可能な使用法を、概略的に示している。

ステップ１０において、エンドユーザは、最終的にＥＣＰによりターゲット色を決定する。

一例では、エンドユーザは、不透明又は透明のいずれかの物理オブジェクト、例えばレンズフレームを有する。分光計を使用して、オブジェクトの反射又は透過スペクトルを測定することができる。或いは、分光比色計を使用して、任意選択的に不透明でないオブジェクトの背景で、反射スペクトルをキャプチャする。又は、比色計を使用して、比色座標（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）をキャプチャする。

別の例では、エンドユーザは、物理オブジェクトを有しないが、例えば、画面上の比色値を識別することによって、又は画面上の色を識別することによって、ターゲット比色値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）、又はターゲット比色値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）の範囲を直接定義し、この比色値は色に付加されている。

オプションとして、エンドユーザは、カラーマッチング又はカラーバランシングの開始点として、パントーンなどの事前定義されたレンズ色のカタログを参考にしてもよい。

ステップ２０～４０において、プロセッサは、様々なシミュレーションモジュールを実行し、シミュレーションモジュールのそれぞれを用いて可能な全ての解決策を計算する。

ステップ２０において、各シミュレーションモジュールに対して、プロセッサは、染料又は染料混合物又は多層スタックと組み合わされた基板の比色データ、反射、吸収、及び／又は透過スペクトルをシミュレートする。

より正確には、ステップ２０において、第１のシミュレーションモジュールを使用して、プロセッサは、可変厚さの４層スタックに対して、３次元で３Ｄ比色データを計算する。

ステップ２０において、第２のシミュレーションモジュールを使用して、プロセッサは、カスタマイズされた背景上で染料混合物を含むレンズの反射スペクトルを計算する。

また、ステップ２０において、第３又は第４のシミュレーションモジュールを使用して、プロセッサは、レンズ基板と組み合わされた染料又は染料混合物の吸収又は透過スペクトルを計算する。

ステップ３０において、各シミュレーションモジュールに対して、プロセッサは、シミュレートされたデータとターゲットデータとの間でカラーマッチングを実行する。

より正確には、ステップ３０において、第１のシミュレーションモジュールを使用して、プロセッサは、可能な多層スタックを決定するために、ターゲット比色値と３Ｄでシミュレートされた比色データとの間の色差を計算して最小化する。

ステップ３０において、第２のシミュレーションモジュールを使用して、プロセッサは、カスタマイズされた背景上の染料混合物を含むレンズに対するシミュレートされた反射スペクトルと、ターゲット反射スペクトルとの間の反射スペクトルの差を計算して最小化し、更に、プロセッサは、ターゲット比色値とシミュレートされた比色値との間の色差を計算して最小化する。

ステップ２０において、第３又はそれぞれ、第４のシミュレーションモジュールを使用して、プロセッサは、シミュレートされた吸収スペクトル、又はそれぞれ、レンズ基板と組み合わせられた染料若しくは染料混合物の透過スペクトルと、ターゲット吸収スペクトル、又はそれぞれ、透過スペクトルとの差を計算して最小化する。

ステップ４０において、プロセッサは、多層の、又は様々なシミュレーションツールを実行した結果として得られたステップ１０において定義されたターゲット色と一致する色を有する染料若しくは染料混合物を含むレンズの全ての可能なセットを決定する。

ステップ５０において、プロセッサは、ステップ４０において決定された可能なレンズのセットのそれぞれに対して、反射、透過、又はその両方において、レンダリングされた色をシミュレートして表示する。

ステップ７０において、エンドユーザは、可能なレンズのセットの中から１つのレンズを選択する。一実施形態では、対応するレンズは、ステップ７０の終了時に、注文されて製造される。

ステップ５０の後、例えば、それらがレンズにテクニカルフィルタを統合していないために、決定された可能なレンズのセットが満足できるものでない場合、カラーバランシングステップがステップ６０において適用される。

カラーバランシングステップは、いくつかのシミュレーションモジュールを使用して提供される。ステップ６０の結果として、プロセッサは、色のバランスがとれた可能なレンズのセットを提供する。

エンドユーザがカラーバランスのとれた可能なレンズのセットの中から１つのレンズを選択した場合、プロセスはステップ７０に再開する。ステップ５０又は６０の終了時にレンズが提案されない場合、又はエンドユーザが提案された可能なレンズのセットに満足できない場合、プロセスは、可変パラメータの値を変更するか、適合基準を修正するか、又はターゲットの色若しくは色範囲を修正することによって、ステップ２０を再開する。

任意選択的に、プロセスは、例えば、ブルーカットフィルタを含む、レンズの追加の技術的特徴を定義する追加のステップ１５を含む。

同じデータベースと組み合わせた様々なシミュレーションモジュールの統合により、着色レンズ又は多層スタックを含むレンズの可能な色の数が増大する。これらの色の大部分は、独立して使用されるシミュレーションモジュールのうちのいずれか１つを使用して達成することができない。

一実施形態では、第１のシミュレーションデバイスは、例えば、裏面ＵＶ保護、ブルーカット、Ｒｖ性能、反射角などの設計された技術的特徴を有する反射防止スタックに対して利用可能な範囲比色値を提案する。本プロセスは、基板固有の吸収、又は当該技術分野で一般的に使用される他の技術的特徴などの、レンズの他の技術的機能によって透過又は反射のいずれかにおいて誘発される更なる比色シフトを含み得る。次いで、プロセスは、反射防止の利用可能な比色値及び任意選択の比色シフトを考慮した、染料の効果に対して１つ以上のターゲット比色値のセットを再計算することができる。次に、プロセスは、第２、第３、又は第４のシミュレーションに対して上記のステップ２０～７０を実行し、上記の範囲内で選択された反射防止スタックに対する比色値のそれぞれに１つずつ、複数のレンズのセットを提案することができる。プロセスは、内部計算に基づいて、上記の範囲内で選択された反射防止スタック、又はレンズのいくつかのセットに対するいくつかの比色値をフィルタリングすることができる。

一実施形態では、レンズを注文するために完全に自動化されたシステムは、着色レンズ、又はオンデマンドの色を有する多層スタックを含むレンズを製造するための様々な製造ツールに接続される。この完全に自動化されたシステムは、何百万もの異なる色を処理することができる。
最後に、本発明の態様の一部を以下記載する。
［態様１］
カスタマイズされた色のレンズを決定するための方法であって、
－ターゲット比色データセットを決定すること、
－色を表すデータを含むデータベース（２４）へのアクセスを提供することであって、前記データは、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データを含み、並びに／又は前記データは、波長範囲にわたる、レンズ基板の、及びそれぞれ、複数の染料の、反射、透過、吸収、及び／若しくは散乱係数を含む、こと、
－複数のシミュレーションモジュールを使用して、前記データベースからの前記データに基づいて、決定された染料の組み合わせ、組成、及び量の染料の混合物と、又は多層スタックと組み合わせられた前記レンズ基板の複数のシミュレートされた比色データを、決定された層の組成及び厚さの関数として計算すること、
－前記複数のシミュレートされた比色データを前記ターゲット比色データセットとカラーマッチングして、前記レンズ基板の、決定された染料の混合物又は決定された多層スタックとの１つ以上の組み合わせを決定すること、
からなるステップを含む、方法。
［態様２］
前記レンズ基板は、別のスペクトルフィルタを更に含み、前記方法は、前記別のスペクトルフィルタを含む前記レンズの前記シミュレートされた比色データを計算することを含むカラーバランシングステップを更に含む、態様１に記載の方法。
［態様３］
前記複数のシミュレートされた比色データ及び前記ターゲット比色データセットを表示するステップを更に含む、態様１又は２に記載の方法。
［態様４］
前記複数のシミュレーションモジュールは、前記多層スタックの様々な厚さの関数として、多層スタックに対して３次元で複数のシミュレートされた比色座標を計算するように適合された第１のシミュレーションモジュールを含む、態様１～３のいずれか一項に記載の方法。
［態様５］
前記複数のシミュレーションモジュールは、カスタマイズされた背景上の着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた反射スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第２のシミュレーションモジュールを含む、態様１～４のいずれか一項に記載の方法。
［態様６］
前記複数のシミュレーションモジュールは、染料を表す数値関数と組み合わされた着色レンズに対してシミュレートされた吸収スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた吸収スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第３のシミュレーションモジュールを含む、態様１～５のいずれか一項に記載の方法。
［態様７］
前記複数のシミュレーションモジュールは、数値染料関数と組み合わされた着色レンズに対してシミュレートされた透過スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた透過スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第４のシミュレーションモジュールを含む、態様１～６のいずれか一項に記載の方法。
［態様８］
前記ターゲット比色データセットは、反射において決定され、
－前記波長範囲にわたって白色の背景上及び黒色の背景上の反射スペクトルが決定された未加工のレンズ基板を選択すること、
－カスタマイズされた背景の反射スペクトルを決定すること、からなるステップを更に含み、
－ここで、前記データベースは、前記複数の染料の各染料の複数の濃度Ｃｉに対する、前記未加工のレンズ基板及び複数の染料の反射スペクトルを含み、前記データベースはまた、前記波長範囲にわたる前記複数の染料の各染料の複数の濃度Ｃｉに対する、前記未加工のレンズ基板及び複数の染料の吸収及び散乱係数を記憶し、
－前記第２のシミュレーションモジュールは、前記データベースに記憶されている前記吸収及び散乱係数を使用して、前記レンズ基板内のｎ個の染料の混合物に対して前記シミュレートされた反射スペクトルを計算するように適合されており、各染料のそれぞれの吸収及び散乱係数は、濃度Ｃｉで重み付けされており、
－前記第２のシミュレーションモジュールは、シミュレートされた吸収及び散乱係数から、前記カスタマイズされた背景の反射スペクトル上で前記シミュレートされた反射スペクトルを計算するように適合されており、
－前記第２のシミュレーションモジュールは、前記シミュレートされた反射スペクトルからシミュレートされた比色座標を計算するように適合されており、
－ここで、前記カラーマッチングステップは、前記レンズ基板内の前記ｎ個の染料の混合物に対して、前記ターゲット比色データセットと前記シミュレートされた比色座標との間の色差を計算し、前記色差を最小化することによって、前記ｎ個の染料の混合物の各染料の前記濃度Ｃｉを適合することを含む、態様５に記載の方法。
［態様９］
ターゲット比色データセットを決定するための入力デバイスと、色を表すデータを含むデータベース（２４）を含むコンピュータシステムと、複数のシミュレーションモジュールと、を含むカスタマイズされた色のレンズを決定するためのシステムであって、前記データは、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データ、並びに／又は波長範囲にわたる、レンズ基板、及びそれぞれ、複数の染料の反射、透過、吸収、及び／若しくは散乱係数を含む前記データを含み、前記複数のシミュレーションモジュールは、前記データベースからの前記データに基づいて、染料の混合物又は多層スタックと組み合わされたレンズ基板の複数のシミュレートされた比色データを計算するように適合されており、前記複数のシミュレーションモジュールは、前記レンズ基板の、決定された染料の混合物、又は前記ターゲット比色データセットに一致する決定された多層スタックとの１つ以上の組み合わせを決定するために、前記複数のシミュレートされた比色データと前記ターゲット比色データセットとの間の数値差を評価するように適合されている、システム。
［態様１０］
前記複数のシミュレーションモジュールは、前記多層スタックの様々な厚さの関数として、多層スタックに対して３次元で複数のシミュレートされた比色座標を計算するように適合された第１のシミュレーションモジュールを含む、態様９に記載のシステム。
［態様１１］
前記複数のシミュレーションモジュールは、染料混合物組成の関数として着色レンズに対してシミュレートされた吸収及び散乱係数を計算し、カスタマイズされた背景上の前記着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第２のシミュレーションモジュールを含む、態様９又は１０に記載のシステム。
［態様１２］
前記複数のシミュレーションモジュールは、数値染料関数の関数として着色レンズに対してシミュレートされた吸収スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた吸収スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第３のシミュレーションモジュールを含む、態様９～１１のいずれか一項に記載のシステム。
［態様１３］
前記複数のシミュレーションモジュールは、数値染料関数の関数として着色レンズに対してシミュレートされた透過スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた透過スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第４のシミュレーションモジュールを含む、態様９～１２のいずれか一項に記載のシステム。
［態様１４］
前記コンピュータシステムは、多層薄膜スタックを前記レンズ基板上に堆積するための堆積装置に接続され、前記コンピュータシステムは、レンズを染色するための装置に接続されている、態様９～１３のいずれか一項に記載のシステム。
［態様１５］
前記コンピュータシステムは、前記レンズ基板の、決定された染料の混合物及び／又は決定された多層スタックとの前記１つ以上の組み合わせに対してレンダリングされた色を表示するように適合されたディスプレイデバイスに接続されている、態様９～１４のいずれか一項に記載のシステム。

Claims (14)

1. カスタマイズされた色のレンズを決定するための方法であって、
   －ターゲット比色データセットを決定するステップ、
   －色を表すデータを含むデータベース（２４）へのアクセスを提供するステップであって、
   前記データは、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データを含み、
   前記データは、波長の範囲にわたって、レンズ基板の、及び複数の染料それぞれの、反射、透過、吸収及び／又は散乱係数を含む、ステップ、
   －複数のシミュレーションモジュールを使用して、前記データベースからの前記データに基づいて、複数のシミュレートされた比色データを計算するステップであって、
   前記複数のシミュレーションモジュールは、前記レンズ基板上の多層スタックのための第１の複数のシミュレートされた比色データを、決定された層の組成及び厚さの関数として計算するように適合された第１のシミュレーションモジュールを含み、
   前記複数のシミュレーションモジュールは、染料の混合物と組み合わされた前記レンズ基板の複数のシミュレートされた反射、透過又は吸収スペクトルを含む他の複数のシミュレートされた比色データを、様々な決定された染料の組み合わせ、組成及び量の関数として計算するように適合された少なくとも他のシミュレーションモジュールを含む、ステップ、
   －複数の組み合わせを決定するように、前記複数のシミュレートされた比色データを前記ターゲット比色データセットとカラーマッチングするステップであって、前記複数の組み合わせは、前記レンズ基板と決定された染料の混合物との少なくとも１つの組み合わせと、前記レンズ基板と決定された多層スタックとの少なくとも他の組み合わせとを含む、ステップ、並びに、
   －同一のディスプレイデバイス上で、前記複数の組み合わせのそれぞれに対する反射及び透過においてレンダリングされた色を、レンダリングされた色でのそれらの視覚的比較を可能とするように表示するステップ、
   を含む、方法。
2. 前記レンズ基板は、別のスペクトルフィルタを更に備え、
   前記方法は、前記別のスペクトルフィルタを有する前記レンズの前記シミュレートされた比色データを計算することを含むカラーバランシングステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のシミュレートされた比色データ及び前記ターゲット比色データセットを表示するステップを更に含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記第１のシミュレーションモジュールは、前記多層スタックの様々な厚さの関数として、多層スタックに対して３次元で複数のシミュレートされた比色座標を計算するように適合されている、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記少なくとも他のシミュレーションモジュールは、カスタマイズされた背景上の着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた反射スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第２のシミュレーションモジュールを含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記少なくとも他のシミュレーションモジュールは、染料を表す数値関数と組み合わされて着色レンズに対してシミュレートされた吸収スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた吸収スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第３のシミュレーションモジュールを含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記少なくとも他のシミュレーションモジュールは、数値染料関数と組み合わされて着色レンズに対してシミュレートされた透過スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた透過スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第４のシミュレーションモジュールを含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記ターゲット比色データセットは、反射において決定され、
   －前記波長の範囲にわたって白色の背景上及び黒色の背景上の反射スペクトルが決定された未加工のレンズ基板を選択するステップ、
   －カスタマイズされた背景の反射スペクトルを決定するステップ、
   を更に含み、
   －前記データベースは、前記未加工のレンズ基板の反射スペクトルと、前記複数の染料の各染料の複数の濃度Ｃｉに対する複数の染料の反射スペクトルとを含み、前記データベースはまた、前記波長の範囲にわたって、前記未加工のレンズ基板の吸収及び反射係数と、前記複数の染料の各染料の複数の濃度Ｃｉに対する複数の染料の吸収及び散乱係数とを記憶し、
   －前記第２のシミュレーションモジュールは、前記レンズ基板内のｎ個の染料の混合物に対して、前記シミュレートされた反射スペクトルを計算するために、前記データベースに記憶されている前記吸収及び散乱係数を使用するように適合されており、各染料のそれぞれの吸収及び散乱係数は、濃度Ｃｉで重み付けされており、
   －前記第２のシミュレーションモジュールは、シミュレートされた吸収及び散乱係数から、前記カスタマイズされた背景の反射スペクトル上で前記シミュレートされた反射スペクトルを計算するように適合されており、
   －前記第２のシミュレーションモジュールは、前記シミュレートされた反射スペクトルからシミュレートされた比色座標を計算するように適合されており、
   －前記カラーマッチングするステップは、前記レンズ基板内の前記ｎ個の染料の混合物に対して、前記ターゲット比色データセットと前記シミュレートされた比色座標との間の色差を計算することと、前記色差を最小化することによって、前記ｎ個の染料の混合物の各染料の前記濃度Ｃｉを適合させることとを含む、請求項５に記載の方法。
9. カスタマイズされた色のレンズを決定するためのシステムであって、
   ターゲット比色データセットを決定するための入力デバイスと、
   色を表すデータを含むデータベース（２４）と複数のシミュレーションモジュールとを含むコンピュータシステムであって、
   前記データは、決定された層の組成及び厚さの複数の多層スタックに対応する比色データを含み、
   前記データは、波長の範囲にわたって、レンズ基板の、及び複数の染料それぞれの、反射、透過、吸収及び／又は散乱係数を含み、
   前記複数のシミュレーションモジュールは、前記データベースからの前記データに基づいて、多層スタックと組み合わされた前記レンズ基板の第１の複数のシミュレートされた比色データを、決定された層の組成及び厚さの関数として計算するように適合された第１のシミュレーションモジュールを含み、
   前記複数のシミュレーションモジュールは、染料の混合物と組み合わされた前記レンズ基板の複数のシミュレートされた反射、透過又は吸収スペクトルを含む他の複数のシミュレートされた比色データを、様々な決定された染料の組み合わせ、組成及び量の関数として計算するように適合された少なくとも他のシミュレーションモジュールを含み、
   前記複数のシミュレーションモジュールは、複数の組み合わせを決定するように、前記第１の複数のシミュレートされた比色データと前記ターゲット比色データセットとの間の数値差と、前記他の複数のシミュレートされた比色データと前記ターゲット比色データセットとのそれぞれの間の数値差とを評価するように適合され、
   前記複数の組み合わせは、前記レンズ基板と決定された多層スタックとの少なくとも１つの組み合わせと、前記レンズ基板と決定された染料の混合物との少なくとも他の組み合わせとを含み、前記複数の組み合わせは、前記ターゲット比色データセットと一致する、コンピュータシステムと、
   レンダリングされた色での視覚的比較を可能とするように、前記複数の組み合わせのそれぞれに対する反射及び透過においてレンダリングされた色を表示するように適合されるディスプレイデバイスと、を備える、システム。
10. 前記第１のシミュレーションモジュールは、前記多層スタックの様々な厚さの関数として、多層スタックに対して３次元で複数のシミュレートされた比色座標を計算するように適合されている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記少なくとも他のシミュレーションモジュールは、染料混合物組成の関数として着色レンズに対してシミュレートされた吸収及び散乱係数を計算し、カスタマイズされた背景上の前記着色レンズのシミュレートされた反射スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第２のシミュレーションモジュールを含む、請求項９又は１０に記載のシステム。
12. 前記少なくとも他のシミュレーションモジュールは、数値染料関数の関数として着色レンズに対してシミュレートされた吸収スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた吸収スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第３のシミュレーションモジュールを含む、請求項９～１１のいずれか一項に記載のシステム。
13. 前記少なくとも他のシミュレーションモジュールは、数値染料関数の関数として着色レンズに対してシミュレートされた透過スペクトルを計算し、前記着色レンズの前記シミュレートされた透過スペクトルを前記ターゲット比色データセットと一致させるように適合された第４のシミュレーションモジュールを含む、請求項９～１２のいずれか一項に記載のシステム。
14. 前記コンピュータシステムは、前記多層スタックを前記レンズ基板上に堆積させるための堆積装置に接続され、前記コンピュータシステムは、レンズを染色するための装置に接続されている、請求項９～１３のいずれか一項に記載のシステム。

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