KR100708000B1 - 임의의 타깃 컬러를 생성하기 위한 염료 혼합물의 제조 - Google Patents
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Abstract
주어진 기판상에 타깃 컬러를 생성하기 위한 염료 혼합물을 제조하는 방법에 있어서, 상기 방법은, a) 다수의 파장 , i = 1, 2, ... n 에서 상기 타깃 컬러 의 반사율값 을 측정하는 단계; b) 동일한 파장 에서 상기 기판의 반사율값 을 측정하는 단계; c) 관련 상수 gn, kn를 가진 N개 염료의 데이터베이스 Dn, b = 1, 2, ... N로부터 M개 염료의 농도 cj, j = 1, 2, ... M의 세트를 형성하는 단계; 및 d) 상기 계산된 농도로 상기 M개 염료를 이용하여 염료 혼합물을 제조하는 단계를 포함하고, 상기 데이터베이스는 다음의 단계, 즉 aa) 상이한 농도에서 상기 염료 Dn의 조합의 색소를 제조하는 단계; bb) 상이한 파장에서 상기 색소의 반사율값 R을 측정하는 단계; cc) 함수 f(R)를 정의하는 단계; dd) 상수 g 및 k를 포함하는 c와 f(R) 사이의 관계를 정의하는 단계; 및 ee) f(R), c, gn, kn 에 대해 상기 계산된 값들이 상기 측정된 값에 근접하도록, 각 염료 Dn에 대한 상수 gn, kn 를 결정하는 단계에 의해 컴파일된다.
염료, 컬러, 혼합, 색소, 직물, 컬러 매치, 파장, 반사율, 농도
Description
본 발명은 염료 공식화(formulation)에 관한 것이다.
염색 재료, 특히, 직물 산업에서, 컬러 매치를 생성하기 위한 요건은 보다 엄격해지고 있고, 필수 염료 혼합물을 공식화하는데 수반되는 작업은 보다 힘들고 시간이 걸린다. 필수 염료 혼합물을 생성하는데 필요한 작업의 양을 줄이기 위해, 타깃 컬러의 측정으로부터 이 컬러를 생성할 수 있는 염료 혼합물을 예측하기 위한 방법이 개발되고 있다.
일반적으로 알려진 이러한 예측을 수행하는 방법은, 첫째로, 타깃 컬러를 생성하는데 알맞은 염료를 선택하고, 각각의 염료를 정상적으로 사용되는 작업 농도의 범위를 포함하는 상이한 농도로 주어진 기판에 바르는 것이다. 대개, 적어도 6개의 상이한 농도가 사용된다.
상이한 농도로 서로 다르게 염색된 샘플의 반사율값은 반사율 측광기(spectrophotometer)를 이용하여 측정된다. 측정은 정상적인 가시 파장 범위 에서의 상이한 파장에서 이루어진다. 적당한 파장 간격은 400 내지 700 나노미터 파장 범위에서 20 나노미터 간격이다.
각각의 농도 및 파장에서의 각 염료에 대한 반사율값은 대개 반사율 함수로 각각 변환되고, 염료 농도에 대한 각각의 반사율 함수의 관계가 얻어진다.
임의로 선택된 단일 염료의 혼합물의 반사율값의 추정은 단일 염료 샘플의 반사율 관계 함수로부터 이루어진다. 반사율 관계 함수와, 염색되지 않은 기판의 반사율값에 대한 허용치(allowance)를 만듦으로써, 임의의 혼합물에 의해 생성된 컬러의 3자극값(tristimulus values)이 일반적으로 CIE(Commission Internationale d'Eclariage)에 의해 정의된 바와 같은 XYZ값 형식으로 얻어진다.
이러한 3자극값은 주어진 컬러로부터 실험적으로 얻어진 3자극값과 비교되고, 두 세트의 3자극값이 서로 충분히 근접하면, 선택된 임의의 농도로 표현되는 염료 공식화가 매치를 제공하도록 고려된다. 두 세트의 3자극값이 허용가능한 매치를 줄 수 있을 만큼 서로 충분히 근접하지 않은 경우에는, 동일한 염료지만 상이한 농도를 갖는 새로운 염료 혼합물이 공식화되고, 새로운 염료 혼합물의 3자극값이 타깃 컬러의 3자극값과 비교된다. 이 동작은 매치가 만족할만한 것으로 여겨질 때까지 반복된다.
실제로는, 일반적으로 반사율값과 이 반사율값이 주어지는 염료의 농도 사이에는 비선형적인 관계가 존재한다. 이것은, 혼합물에서의 염료 농도가 증가됨에 따라, 대개 보다 적은 염료가 기판에 가해지고, 염료 용액안에 보다 많이 보유되는 경향이 있다. 이러한 비선형적인 관계는 단일 염료 농도에 대한 단일 염료 반사율 관계의 보간(interpolation)에 의해 염료 혼합물 예측을 수행하는 것을 어렵게 만든다.
전술된 공지 방법은 정상적으로 약 40 - 60%의 염료 예측 성공률을 발생한다. 즉, 예측의 약 40 - 60%는 타깃 컬러에 대해 만족할만한 매치를 제공하도록 여겨지는 염료 혼합물을 생성한다. 그러나, 충분히 근접한 매치를 제공하지 않는 예측의 큰 비율로 인해 현재 실시하에서 각각 예측된 혼합물의 시험 색소를 제조하는 것을 필요하고, 이들이 불충분한 매치를 제공하는 것으로 판정되면 필요에 따라 시험 염료 혼합물을 여러 번 정정할 필요가 있다.
단일 염료에 대해 이루어진 측정을 기초로 하여 염료 혼합물을 예측하려는 시도가 이루어질 때에 또다른 심각한 문제가 발생한다. 이것은, 종종 하나의 염료가 그와 혼합된 다른 염료의 염색 능력을 변경시킬 수 있고, 이에 따라, 단일 염료의 염색 동작이 얼마나 정확한지를 알고 있다고 해도, 이 염료가 다른 염료와 함께 혼합될 때에 그것이 혼자 사용될 때와 같이 정확하게 동작하지 않을 것이라는 것은 거의 확실하다. 또한, 기판의 존재 및/또는 특성의 변화도 단일이거나 혼합되는 염료의 동작에 영향을 줄 수 있다.
주어진 타깃 컬러를 제공하기 위해 염료 혼합을 예측하는 기술에서의 종래의 방법은 단일 염료들이 혼합될 때에 이들의 상호동작을 고려하지 않고, 예측의 정확성을 개선하기 위한 명확한 방법이 없었다.
이러한 방법이 염료 혼합물 예측을 생성할 때에 보다 큰 성공률을 가진다면, 공장에서 실제로 생산된 염료 샘플, 또는 가능하면 공장 조건에 근접하게 관련된 조건하에서의 염료 혼합물로부터 생성된 염료 샘플을 이용하여, 예측에 의해 주어진 기판에 컬러를 생성하기 위한 염료 혼합물 공식화 방법을 갖는 것은 염색 분야에서 큰 장점이 될 것이다.
본 발명은 테스트 색소에 대한 많은 필요성을 없앨 수 있도록 충분히 높고, 진보적으로 개선될 수 있는 성공률을 갖는 염료 혼합물을 공식화하는 간단한 방법을 제공한다.
본 발명은 주어진 기판상에 타깃 컬러를 생성하기 위한 염료 혼합물을 제조하는 방법에 관한 것으로, 상기 방법은,
c) 관련 상수 gn, kn 를 가진 N개 염료의 데이터베이스 Dn, b = 1, 2, ... N로부터 M개 염료의 농도 cj, j = 1, 2, ... M의 세트를 형성하는 단계; 및
d) 상기 계산된 농도로 상기 M개 염료를 이용하여 염료 혼합물을 제조하는 단계
를 포함하고,
상기 데이터베이스는 다음의 단계, 즉
aa) 상이한 농도에서 상기 염료 Dn의 조합의 색소를 제조하는 단계;
bb) 상이한 파장에서 상기 색소의 반사율값 R을 측정하는 단계;
cc) 함수 f(R)를 정의하는 단계;
dd) 상수 g 및 k를 포함하는 c와 f(R) 사이의 관계를 정의하는 단계; 및
ee) f(R), c, gn, kn에 대해 상기 계산된 값들이 상기 측정된 값에 근접하도록, 각 염료 Dn에 대한 상수 gn, kn 를 결정하는 단계에 의해 컴파일된다.
상기 함수 f(R)는 다음과 같은 쿠벨키-멍크(Kubelka-Munk) 변환으로 알려진 알고리즘일 수 있다.
그러나, 찬드라세카르(Chandrasekhar) 변환과 같은 다른 변환 모드가 사용될 수 있다.
염료의 반사율 함수와 2개의 상수를 포함하는 각각의 농도 사이의 관계는 상이한 형식을 취할 수 있다. 하나의 적합한 형식은 다음과 같다.
여기서, g 및 k가 상기 2개의 상수이다.
2개의 상수 g 및 k의 값은 초기에는 임의적으로 선택될 수 있고, 나중에 실 험적으로 정정될 수 있다.
상수 g는, 염료 용액에 처음에 부가된 개별 염료의 농도에 대한 각 개별 염료의 기판에 의한 흡수 비율과, 염료의 단위 농도에 대한 염색된 기판에 의해 흡수된 빛의 양을 측정함으로써 얻어질 수 있는 염료의 흡수 계수로 표현되는 염료의 흡광률(absorptivity)의 곱으로 설명될 수 있다. 상수 k는 기판에 의한 각 개별 염료의 흡수와 염료 용액에 초기에 부가되는 염료의 농도 사이의 관계의 선형성으로부터의 편차를 나타낸다.
기판의 반사율을 고려하고, 염료의 혼합물에 대한 공식을 확장하면, 후자의 공식은 다음과 같이 된다.
여기서, 첨자는 각각의 구성 염료를 나타낸다.
컬러의 3자극값은 편의상 CIE에 의해 정의된 컬러의 XYZ 값이 될 수 있다.
XYZ값이 3자극값으로 사용되는 경우에 이 값들은 CIE에 의해 정의된 것과 같은 다음의 관계로부터 얻어질 수 있다. 각각은 상기 모든 파장에 걸쳐서 합산된다.
X = ΣREx
Y = ΣREy
Z = ΣREz
여기서, E는 CIE에 의해 정의된 바와 같은 선택된 광원(예로, 일광 또는 다른 광원)의 광학적 분포이고, x(레드), y(그린), z(블루)는 레드, 그린 및 블루 광에 대한 표준 관측자의 컬러 시각에 기반한 CIE에 의해 정의된 계수이다.
E, x, y 및 z 값은 공개된 표로부터 얻어질 수 있다.
본 발명의 방법은 또한 정보 피드백 또는 반복적인 공정을 이용함으로써 데이터베이스에서의 정보를 규칙적으로 갱신 및 정정하는 단계를 포함하는데, 여기서, 각 파장에서 주어진 염료 혼합물내의 각 개별 염료에 대한 2개의 상수가 규칙적으로 보다 정확하게 만들어지고, 염료 기술에서의 변화 및 염료 혼합물 및 기판에 사용되는 개별 염료의 물리적 특성에서의 변화를 고려하여 갱신된다. 생성되는 상이한 컬러수의 증가가 샘플수의 증가를 초래함에 따라 추가적인 단계가 수행된다. 새로운 염료 혼합물의 반사율값이 얻어지면, 이로부터, 전술된 방법에 의해 새로운 상수가 유도된다. 사용된 염료의 특성에서의 변화, 또는 염색 방법에서의 변화가 존재하는 경우, 상수는 보다 최신의 것이 된다. 처음에, 데이터베이스를 구축하는 초기 단계에서, 전술된 것과 같이 조합된 반사율값은 또한, 이러한 반사율값이 저장된 경우에 데이터베이스내의 일부 반사율값을 포함할 수도 있다. 이것은, 보다 많은 수의 염료 혼합물의 반사율값이 염색소(dyehouse)로부터 이용가능해지지만 단지 몇몇 새로운 반사율값만이 이용가능한 경우, 데이터베이스에 저장된 원래의 반사율값은 폐기되고 새로운 값이 다음 사용을 위해 데이터베이스에 삽입되는 것이 바람직하다. 이러한 상수들은 새로운 추가 염료 샘플이 이용가능해짐에 따라 다음에 폐기될 것이다. 염료 특성이 변화되거나 또는 염료 기술이 변화되는 동안에 보다 많은 수의 염료 샘플을 이용하는 이 공정의 반복은, 염료 예측 방법이 염색 동작에서의 변화에 따라 유지될 뿐만 아니라 점점 더 정확해지고 보다 양호한 컬러 매치를 제공하는 것을 보장한다.
이제, 본 발명을 보다 잘 이해하기 위해, 본 발명의 보다 상세한 내용이 제공될 것이다. 다음의 설명에서, 구성 염료의 상이한 조합을 포함하는 상이한 염료 혼합물이 A, B, C...로 명명되고, 각 염료 혼합물의 구성 염료의 상이한 농도는 1, 2, 3...으로 넘버링되어, 예를 들면, A1 및 A2는 상이한 농도의 동일한 구성 염료를 포함하는 염료 혼합물이 된다.
데이터베이스의 준비는 상이한 농도 1, 2, 3...에서의 상이한 컬러의 조합을 포함하는 다수의 염료 혼합물 A, B, C...을 만듦으로써 시작하여, A1, A2, A3...B1, B2, B3 등의 염료 혼합물이 형성된다. 주어진 기판이 이들 컬러 혼합물로 염색되고, 각 샘플의 반사율값 R은, 일반 가시 스펙트럼에 걸쳐 일반적으로 16개의 상이한 파장에서, 즉, 400 나노미터의 하위 파장으로부터 700 나노미터의 상위 파장에서 20 나노미터 간격으로 측정된다. 상기 반사율값은 반사율 함수 f(R), 예를 들면, 알고리즘 에 의해 변환된다. 동일한 파장에서의 염색되지 않은 기판의 반사율값 Rs이 측정되어 동일한 알고리즘을 이용하여 반사율 함수 f(Rs)로 변환된다. 각 파장에서의 각 구성 염료의 농도 1, 2, 3...에 대한 모든 염료 혼합물 A1, A2, A3...의 반사율값의 관계는 각 파장에서의 각 구성 염료에 대한 2개의 상수 g, k를 포함하는 알고리즘에 의해 표현된다.
여기서, 첨자 1, 2, 3...은 염료 혼합물의 각 구성 염료 1, 2, 3...을 나타낸다.
이전에 준비된 모든 염료 혼합물의 f(R)-f(Rs)의 실험적으로 유도된 값과 구성 염료의 농도 c1, c2, c3 ...로부터, 식(1)은 각 파장에서의 각 염료에 대한 g 및 k 값을 제공하는 폴리토프(polytope)로 알려진 것과 같은 반복적인 방법에 의해 해결된다. 3 염료 혼합물을 형성하는 이러한 염료들이 존재하고, 반사율값이 16개의 상이한 파장에서 측정되는 경우, 각각의 16개의 파장에서 각 염료 혼합물에 대해 6개의 상수(각 구성 염료에 대해 2개)가 존재하고, 각 염료 혼합물 A, B, C...에 대해 총 96개의 상수가 제공될 것이다.
이러한 각각의 염료 혼합물을 갖는 상수는 다른 컬러를 생성하기 위해 염료 혼합물을 공식화하는데 다시 사용하기 위해 데이터베이스에 저장된다. 다른 컬러의 염료 농도 및 각각의 반사율값도 역시 저장될 수 있다.
염색소(dyehouse)에서 만들어지는 컬러의 범위가 증가함에 따라 상수는 보다 정확하게 규칙적으로 만들어지고 갱신된다. 이것은 염색소로부터의 정보의 피드백에 의해 수행된다. 보다 많은 수의 컬러가 각 염료의 조합 A, B, C...으로부터 만들어짐에 따라, 각 염료 혼합물에 대해 상이한 반사율값이 얻어진다. 각각의 파장 에서의 각 구성 염료에 대한 새로 갱신된 g 및 k 상수를 제공하기 위해 각각의 염료 농도로써 상기 알고리즘 (1)에 A, B, C...가 사용된다.
주어진 기판상에 주어진 타깃 컬러를 매치시키는 염료 혼합물을 발견하기 위해, 상기 파장 범위의 각 파장에서 타깃 컬러의 반사율값이 실험적으로 얻어진다.
통상적으로 CIE에 의해 정의된 XYZ 값의 관점에서 타깃 컬러의 3자극값은 이미 기술된 다음의 식으로부터 얻어진다.
X = ΣREx
Y = ΣREy
Z = ΣREz
이제, 상기 각각의 파장에서 주어진 기판의 반사율값 Rs가 얻어져 반사율 함수로 변환되고, 타깃 컬러를 제공할 수 있는 가능성이 있는 염료 혼합물 A 또는 B 또는 C...가 선택되고, 상기 각각의 파장에서 각 구성 염료에 대한 g 및 k 상수가 데이터베이스로부터 추출되어 다음의 식에 삽입된다.
구성 염료의 임의적으로 선택된 농도 c1, c2, c3...와 각 파장에 대한 f(R)-f(Rs)가 얻어진다. 각 파장 f(R)에서 f(Rs)가 얻어지고 다음의 식을 이용하여 R로 변환된다.
모든 파장에서의 R값으로부터 제안된 염료 혼합물의 XYZ값이 다음으로부터 얻어진다.
X = ΣREx
Y = ΣREy
Z = ΣREz
타깃 컬러와 제안된 염료 혼합물의 XYZ값이 비교되어, 그들이 허용가능하게 근접한 경우, 임의로 선택된 농도 c1, c2, c3 가 요구된 염료 혼합물을 제조하는데 사용된다. 두 XYZ값이 허용가능하지 않은 양만큼 서로 상이한 경우, 새로운 c1, c2, c3값이 선택되고, 양호한 매치가 얻어질 때까지 이 동작이 반복된다.
제안된 염료 혼합물에 대한 허용 불가능한 XYZ값을 으로 변경함으로써 타깃 컬러의 XYZ값에 일치한다는 것을 고려하여, 초기값이 시도된 후에, c1, c2, c3 에 필요한 새로운 값의 근접한 평가가 가능하다. 이러한 방법을 이용하여, 를 계산할 수 있다. 이 계산은 알려진 수학적 원리를 이용하며, 여기서는 설명될 필요가 없다.
데이터베이스에 저장되는 첫 번째 상수를 이용하여, 약 70% 경우에 특정 타깃 컬러를 제공하거나 매치하는데 필요한 염료 혼합물의 정확한 예측을 수행할 수 있다는 것이 밝혀졌다. 이것은 성공률이 40%와 60% 사이인 경우에 염료 혼합물 예측의 알려진 방법에 비해 상당한 진전이다. 그러나, 설명된 피드백 원리를 이용하여, 많은 생산 테스트에서 주어진 컬러를 매치시키기 위한 염료 혼합물이 많은 경우에 100%에 가까운 정확성으로 예측될 수 있다. 이것은 많은 재료의 색소가 사전 테스트 색소 또는 염색소로부터 계속적인 확인이 필요치 않고 안전하게 수행될 수 있다는 것을 의미한다. 이 방법은, 주로 각 파장에서의 각각의 염료에 대해, 그리고 기판 및 피드백 동작을 이용하여, 염료 상호간의 상호동작에 대한 2개의 상수를 이용함으로써 초기에 완전한 허용치를 만들고, 큰 규모의 색소가 염료 자체의 변화 및/또는 사용되는 염색 기법에서의 변화에도 불구하고 계속될 수 있다는 것을 보장한다.
여기서는 규칙적인 실험 접근법이 사용되었지만, 실제로는, 모든 상업용 염색소에서, 비교적 짧은 시간 주기 동안에 많은 상이한 컬러가 처리되기 때문에, 필요에 따라 상업용 동작으로 잘 표현되지 않는 컬러에 관해 "채우기(fill in)" 위한 규칙적인 접근법을 이용하여, 생산 색소에 대해 수행되는 특별한 측정에 따라 규칙적인 접근법이 사용될 수 있다.
모든 경우에, 여기에 기재된 기술은, 합리적으로 적당한 데이터베이스가 컴파일되면 종래 기술의 절차보다 확실히 우수하고, 이것을 이용하여, 합리적인 정확성을 가진, 그린 색소에 기초하여 컴파일된 데이터로부터, 예를 들면, 브라운(brown) 색소를 생산하는 염료 혼합물을 합리적으로 예측할 수 있다.
Claims (12)
- 주어진 기판상에 타깃 컬러를 생성하기 위한 염료 혼합물을 제조하는 방법에 있어서,c) 관련 상수 gn, kn를 가진 N개 염료의 데이터베이스 Dn, b = 1, 2, ... N로부터 M개 염료의 농도 cj, j = 1, 2, ... M의 세트를 형성하는 단계; 및d) 상기 계산된 농도로 상기 M개 염료를 이용하여 염료 혼합물을 제조하는 단계를 포함하고,상기 데이터베이스는 다음의 단계, 즉aa) 상이한 농도에서 상기 염료 Dn의 조합의 색소를 제조하는 단계;bb) 상이한 파장에서 상기 색소의 반사율값 R을 측정하는 단계;cc) 함수 f(R)를 정의하는 단계;dd) 상수 g 및 k를 포함하는 c와 f(R) 사이의 관계를 정의하는 단계; 및ee) f(R), c, gn, kn 에 대해 상기 계산된 값들이 상기 측정된 값에 근접하도 록, 각 염료 Dn에 대한 상수 gn, kn 를 결정하는 단계에 의해 컴파일되는방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,상기 단계 ee)는 반복적인 공정에 의해 수행되는방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,상기 단계 bb)에서 측정된 반사율값 R은 CIE에 의해 정의된 컬러의 XYZ값인방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,상기 색소는 염료 산업에서 일반적인 것과 같이 염료의 농도를 조합하여 제조되는방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,상기 시험 색소는 규칙적으로 제조되는방법.
- 제8항에 있어서,상기 농도는 상기 규칙적인 시험에 대해 5% 간격으로 변화되는방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,상기 색소는 상업용 색소으로 제조되는방법.
- 제10항에 있어서,상기 규칙적인 색소는 데이터 수집 주기 동안에 상기 상업용 색소에서 불충분하게 포함되는 컬러들을 포함할 수 있는방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,상기 데이터베이스는 상기 단계 a) 내지 e)에 의해 준비된 염료 혼합물로부터의 데이터에 상기 단계 aa) 내지 ee)를 부가하여 재수행함으로써 교정되는방법.
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