KR101162078B1

KR101162078B1 - 페인트 매칭 방법

Info

Publication number: KR101162078B1
Application number: KR1020077006536A
Authority: KR
Inventors: 하아스 클라아스 헨드리크 데; 스위 란 엔조; 에릭 자코브 잔 키르크너; 로엘로프 죠한네스 밥티스트 고텐보스
Original assignee: 아크조노벨코팅스인터내셔널비.브이.
Priority date: 2004-09-17
Filing date: 2005-09-16
Publication date: 2012-07-03
Also published as: KR20070053295A; RU2007114283A; ATE438842T1; BRPI0515445A; EP1789763B1; DE602005015869D1; RU2382339C2; CN101023332B; JP2008513192A; ZA200703103B; ES2331196T3; WO2006030028A1; US7804597B2; EP1789763A1; AU2005284094A1; CN101023332A; AU2005284094B2; US20070250273A1

Abstract

보수될 기재 상의 페인트 필름의 텍스쳐 특성 (및 선택적으로 색상) 파라미터와 보수용 페인트(repair paint)를 매칭시키는 방법으로서,

상기 보수용 페인트는 페인트 모듈(module)의 농도를 기준으로 하여 제제화되며, 각 페인트 모듈은 특정 텍스쳐 (및 선택적으로 색상) 데이터와 연관되고, 페인트 모듈의 텍스쳐 (및 선택적으로 색상) 데이터를 사용하는 계산 텍스쳐 (및 선택적으로 색상) 모델이 매칭된 텍스쳐 (및 선택적으로 색상) 특성을 가진 보수용 페인트를 계산하기 위해서 사용되는 것을 특징으로 한다.

Description

페인트 매칭 방법{METHOD FOR MATCHING PAINT}

본 발명은 보수될 기재 상의 페인트 필름의 텍스쳐(texture) 특성 및 선택적으로 색상 특성과 보수용 페인트를 매칭시키는 방법에 관한 것이다.

페인트칠 된 표면을 보수하는 데에는 원래 도포된 페인트 필름과 보수용 페인트를 시각적으로 매칭시키는 것이 필요하다. 이를 위해서, 원래 페인트 필름의 색상이 측정되고, 이어서 페인트 조성물은 선정된 허용값(tolerance)내에서 실질적으로 동일한 색상을 갖도록 결정된다. 이는 데이터뱅크에서 적당한 페인트 조성물을 조사함으로써 실시되거나 또는 적당한 페인트 조성물이 페인트 성분들의 비색 데이터(colorimetric data)를 기준으로 하여 계산될 수 있다.

임의의 색상 면에서 매칭되는 페인트를 용이하게 제제화하기 위해서, 토너(toner)가 종종 사용된다. 토너는 완전한 페인트를 제조하는 모든 성분들을 포함하는 기본 색상들의 조성물이다. 상기 토너들의 혼합에 의해 한 색상의 페인트가 수득되고, 이 페인트가 도포되어 페인트 필름으로서 건조되면, 기재에 원래 코팅된 페인트의 색상과 매칭된다. 개개의 토너들의 비색 데이타에 기초하여, 혼합물의 비색 특성은 사용된 토너의 농도를 고려한 계산에 의해서 예측할 수 있다. 선택적으로 페인트 조성물은 다른 형태의 모듈(module), 가령 안료 농도, 결합제 모듈, 이펙트 모듈(effect modules), 플롭-조절제(flop-controller)를 포함하는 성분들에 기초하여 제제화될 수 있다.

색상 뿐만아니라, 페인트 필름은 수많은 추가적인 시각적 특성을 보여준다. 예컨대, 알루미늄 플레이크 안료 또는 진주안료(pearlescent pigment)와 같은 이펙트 안료가 특히 사용되는 경우, 페인트 필름의 외관은 균일한 색상을 갖지는 않지만 텍스쳐를 보여준다. 이는 거칠기(coarseness), 광택(glint), 마이크로휘도(micro-brilliance), 흐림(cloudiness), 얼룩(mottle), 반점(speckle), 섬광(sparkle), 또는 광휘(glitter)와 같은 현상을 포함할 수 있다. 하기에서, 텍스쳐(texture)는 물질의 작은 구성 부재들의 크기와 조직에 따른 페인트 필름의 평면에서의 시각적 표면 구조로서 정의된다. 본 명세서에서, 텍스쳐는 페인트 필름의 조도(roughness)를 포함하지 않지만, 페인트 필름의 평면에서의 시각적 불규칙성을 포함한다. 사람 눈의 해상도보다 작은 구조는 "색상(colour)"에 기여하는 반면에 더 큰 구조는 "텍스쳐"에 기여한다.

또한, 직접 관찰할 수 없는 입자는 페인트 필름의 전체 시각적 외관에 기여할 수 있다. des-방향자(des-orienter)는 상기 입자들의 예이다. 이펙트 안료는 경화된 필름에서 수평 방향을 갖는 경향이 있는 플레이크(flake)이다. 이를 방지하고 플레이크 배향으로 더 많은 변형을 수득하기 위해서, des-방향자라고 하는 구형 입자가 사용된다. 금속성 페인트에서 des-방향자를 사용하면 더 광휘를 달성할 수 있다.

지금까지, 보수될 페인트 필름의 텍스쳐는 시료 팬(fan)상에서 시료와 비교함으로써 육안으로 판정되었다. 상기 접근법의 결과는 실시자의 기술에 크게 의존하며 종종 만족스럽지 않다.

실제, 텍스쳐된 페인트와의 매칭을 원하는 색상 전문가는 매칭되는 텍스쳐 이펙트를 수득하기 위해서 하나 이상의 이펙트 모듈 또는 토너를 먼저 선택한다. 한편 또는 연이어, 착색제 모듈 또는 토너가 색상을 매치시키기 위해서 선택된다. 결과를 원래 페인트와 비교하고 보정이 필요하다면 반복적으로 조절한다. 정확한 이펙트 모듈을 선택하는 것은 어려우며 매칭될 페인트에서 이펙트 안료의 정확한 컴퓨터 분석 또는 시행착오적 접근법이 요구된다.

EP-A-637 731에서는 페인트 필름의 텍스쳐 특성을 재현하는 방법이 개시되어 있다. 재현된 페인트가 페인트 모듈의 농도를 기준으로 하여 제제화된다. 상기 제제는 주어진 텍스쳐 특성을 갖는 제제들 또는 데이터베이스로부터 선택된다. 이로부터 만족스러운 매칭이 얻어지지 않으면, 2개의 근접한 매칭 간의 내삽법(interpolation)에 의해서 보정이 실시될 수 있다.

WO 01/25737에서는 텍스쳐를 측정하기 위해서 CCD 카메라와 같은 디지털 촬상 장치(digital imaging device)를 이용하는 조합된 색상 및 텍스쳐 매칭 방법이 기술되어 있다. 매칭되는 페인트는 텍스쳐 데이터에 연결된 색상 제제의 데이터뱅크에서의 조사에 의해서 결정된다.

US 2001/0036309에서는 마이크로휘도를 측정하는 방법 및 예를 들면 자동차에서 원래의 페인트와 보수용 페인트를 매칭하는데 이를 사용하는 방법이 기술되어 있다. 상기 방법은 색상 뿐만아니라 마이크로휘도의 측정 및 텍스쳐의 특정 형태를 포함한다. 매칭되는 마이크로휘도를 가진 색상식(colour formula)은 페인트 식의 데이터뱅크로부터 선택된다. 결과적으로, 수득된 마이크로휘도 텍스쳐가 허용가능하게 매칭된다. 그러나, 상기 색상은 반드시 균일하게 매칭되는 것은 아니다. 그러므로, 색상식은 색상 매치가 또한 허용가능해질 때까지 반복적으로 조절될 필요가 있다. 상기 종래 시스템에서, 초기에 정확한 텍스쳐를 갖지 않는 색상식은, 제제로서 개시되기위한 실행가능한 후보자일 수는 있지만, 고려되지는 않는다. 또한, 상기 종래의 방법에서는 색상식을 조절하는 동안 텍스쳐가 본래 그대로 유지되는지를 확신할 수 없다.

본 발명의 목적은 특정 텍스쳐 데이터를 갖는 완전한 제제의 데이터베이스를 생성할 필요없이, 더 신속하고 더 신뢰할 수 있는 방법으로 더 정확한 결과를 제공하기위해서 기재에 도포된 원래의 페인트와 보수용 페인트의 매칭을 향상시키는데 있다.

본 발명의 목적은 보수될 기재 상의 페인트 필름의 텍스쳐 특성(texture property)과 보수용 페인트(repair paint)를 매칭시키는 방법에 의해서 달성될 수 있으며, 상기 보수용 페인트는 페인트 모듈(module)의 농도를 기준으로 하여 제제화되며, 각 페인트 모듈은 특정 텍스쳐 데이터와 연관되고, 페인트 모듈의 텍스쳐 데이터를 사용한 계산 텍스쳐 모델이 매칭된 텍스쳐 특성을 가진 보수용 페인트를 계산하기 위해서 사용되는 것을 특징으로 한다.

상기 텍스쳐 데이터는 예를들면 토너(toner)내에 이펙트 안료의 입자 크기 분포 및 토너 중에 존재하는 이펙트 안료와 다른 토너 안료들사이의 선택적 콘트라스트(명도에 있어서의 차이로 정의됨)를 포함한다.

놀랍게도, 매칭 텍스쳐는 특정의 선정된 텍스쳐 파라미터를 나타내는 한정된 범위의 토너들로부터 선택된 토너들을 혼합함으로써 수득될 수 있고, 컴퓨터는 텍스쳐 토너들의 매칭 혼합물을 계산하기 위해서 사용될 수 있다는 것을 발견하였다.

바람직하게는, 상기 페인트는 원래 페인트의 색상 특성과 매치된다. 색상과 텍스쳐를 동시에 매칭함으로써 색상 매치 자체가 약간 덜함에도 불구하고 전체 시각적 매치가 더 향상되는 것을 예기치 않게 발견하였다.

본 발명의 선택적 실시양태는 색상 제제의 데이터베이스를 사용하여, 최상의 매치가 선택된 이후에, 더 근접한 텍스쳐 매치 또는 조합된 색상 및 텍스쳐 매치를 수득하기 위해서 토너의 농도를 조절함으로써 계산 텍스쳐 모델을 사용하여 추가로 최적화하는 것을 포함한다. 상기 조절은 작을 수 있거나 또는 1 이상의 토너들을 제거하거나 또는 선택된 제제에 1 이상의 새로운 토너를 첨가하는 것이 요구될 수 있다.

또한, 본 발명은 기재 상의 페인트 필름을 보수하는 방법, 특정의 텍스쳐 데이터를 갖는 페인트 모듈을 사용하여 보수될 기재 상의 페인트 필름의 텍스쳐 특성과 보수용 페인트를 매칭하는 방법에 관한 것이며, 요구되는 텍스쳐 특성과 매칭되는 페인트 모듈의 조합을 계산하는데 사용되며, 계산된 모듈을 혼합하고, 재도장될 기재상에 수득된 페인트를 도포하는 방법을 개시하고 있다. 상기 실시양태에 따르면 이펙트 토너를 자동적으로 선택할 수 있으며, 이는 지금까지는 가능하지 않았다. 결과적으로, 색상 전문가의 부정확한 시각적 평가가 본질적으로 요구되지 않는다.

텍스쳐는 CCD 카메라와 같은 디지털 촬상 장치에 의해서 촬상될 수 있다. 이어서, 촬상 분석 소프트웨어(image analysis software)는 촬상을 1 이상의 텍스쳐 파라미터로 해석하는데 사용될 수 있다. 적당한 촬상 처리 소프트웨어로는 예를들면 Media Cybernetics제 Optimas 또는 Image ProPlus, Mitani Corporation제 MacScope, 또는 The MathWorks Inc.제 Matlab가 있다.

텍스쳐 측정

디지털 촬상으로부터 텍스쳐 파라미터를 추출하기 위해서, 대표적인 차량 색상 세트가 수집되고, 전체 텍스쳐 파라미터 범위를 커버하는 참조용 스케일(reference scale)을 사용하여 육안으로 판정한다. 시각적 평가에 밀접하게 연관된 차량 색상 세트의 촬상으로부터 텍스쳐 파라미터 값을 추출하는 알고리ㅈ즘(algorithm)이 유도된다.

텍스쳐 파라미터 "거칠기(coarseness)"는 시료의 시각적 표면 조도를 나타내며: 코팅은 어두운 영역과 밝은 영역의 분명한 패턴을 나타내는 경우 거칠기를 나타낸다. 검정색과 백색 촬상에 있어서 회색 값 표준 편차로 표시될 수 있는 어두운 영역과 밝은 영역사이의 비율 뿐만아니라 영역들의 크기가 중요하다. 예를들면, 도 1은 동일한 회색 값 표준 편차를 갖지만, 패턴에서 명확한 차이가 있다.

거칠기를 끌어내기위해서, 하기의 알고리즘이 사용될 수 있다:

N×N 픽셀의 CCD 촬상을 준비한다. 회색값 표준편차 GVSTD가 여러 가지 스케일(X)로 측정된다: 가장 작은 스케일 X=1에서, 개개의 픽셀에 대해서 계산된다.두번째로 가장 작은 스케일에서, 2×2 픽셀의 평방(X=4)의 평균 회색값에 대해서 계산된다. 세번째로 가장 작은 스케일에서, 4×4 픽셀의 평방이 사용되어, X=16이다. 이는 N×N 픽셀의 최대 스케일까지 반복한다(X=N²).

회색값 표준편차 GVSTD는 스케일 X의 함수로서 하기 식을 사용하여 개시될 수 있다:

(1)

여기서, GVSTD 및 X는 공지되어 있으며, 파라미터 A, B 및 C는 피팅(fitting)에 의해서 계산될 수 있다.

상기 A, B, 및 C 파라미터는 하기 식에 의해서 시각적 거칠기 값 VC와 연관될 수 있다:

(2)

α₁, α₂, α₃ 및 α₄에 대한 값은 대표적인 차량 색상의 패널 세트와 비교에 의해서 이전에 선정된다. 상기 참조 색상은 육안으로 판정되고, 참조 스케일에 따른 값으로 제공한다. 판정은 수많은 사람들에 의해서 실시되며, 제공된 값은 패널(panel)에 대한 평균이다. 상기 각 참조 색상에 대해서, 측정된 VC는 시각적 판정에 대한 참조 스케일에 따른 값과 동일해야 한다. 파라미터 α₁, α₂, α₃ 및 α₄는 대표적인 차량 색상 세트에서 모든 사용된 패널에 대한 관찰된 값과 측정된 값 사이의 차이를 최소화함으로써 찾아낸다. 대표적인 차량 색상 세트의 모든 패널에 대해 α₁, α₂, α₃ 및 α₄ 파라미터에 대한 균등한 값을 찾아내기위해서, 참조 스케일 값과 시각적 거칠기 값 VC 사이의 차이의 제곱 값이 각 패널에 대해서 계산된다. 상기 모든 제곱 값의 합 Σ_{모든 패널}(시각적 판정_패널i - VC_패널i)² 은 연속적으로 최소화되어 α₁, α₂, α₃ 및 α₄에 대한 값을 생성한다. 상기 파라미터는 공지되어 있으며, 차량 페인트 필름의 거칠기가 측정될 수 있다.

이론적 모델(2)을 사용함으로써 시각적 평가에 거칠기를 연관시키는 상기 방법은 특정 모델에 대한 조도(illumination) 조건 및 관찰에 대한 텍스쳐 파라미터에 대해 일반적으로 실시될 수 있다. 상기 특정 모델은 물리적 파라미터(입자 크기, 플레이크 조성물 등), 색상 파라미터(CIE Lab 파라미터 등), 또는 촬상 파라미터(회색값 표준편차 등)를 포함할 수 있다.

텍스쳐, 특히 소위 마이크로휘도를 측정하는 선택적 방법(디지털 촬상 장치 및 촬상 분석 소프트웨어가 US2001/0036309에 기술되어 있음)이 여기에 참고로 통합된다.

파라미터 '광택'은 또 다른 텍스쳐 파라미터이며, 시야각(viewing angle)을 변경시키는 경우 스위치가 켜지거나 꺼지는 지향성 조도 조건하에 이펙트 코팅의 표면에서 밝은 작은 광점의 인지(perception)를 개시한다. 광택은 구름없는 하늘에서 직사 태양광에서 1 미터 이하로부터 최상으로 관찰된다. 관찰 조건이 동일한 경우조차도, 몇개의 이펙트 코팅은 많은 밝은 광택을 보이며, 반면에 다른 이펙트 코팅은 광택을 전혀 보이지 않거나 아주 약간 보인다. 광택 스케일(glint scale)은 관찰자가 이펙트 코팅을 시각적으로 조사하고 광택 측면을 숫자로 표시함에 의해서 나타낸다. 몇가지 이펙트 코팅은 작은 광택값을 가지며, 다른 것은 큰 광택값을 갖는다. 이때문에, 코팅의 "광택" 측면의 텍스쳐는 정량적 방법으로 관찰될 수 있다.

텍스쳐 파라미터 "광택"은 광택 강도 및 광택 크기 사이의 차이에 의해서 좀 더 명확하게 기술될 수 있다. 광택 강도는 광 강도 또는 밝은 작은 광점의 광 강도 분포이다. 광택 크기는 스팟의 면적 또는 면적 분포이다.

광택들 사이의 부가적 차이를 만들기위한 두번째 방법은 이들의 색상 또는 색상 분포에 의한다.

광택은 조도 방향, 관찰 방향 및 시료 배향의 상호 배향의 주어진 범위에서 관찰된다. 결론적으로, 광택을 특정화하는 세번째 방법은 특정 관찰 각 및 시료 배향을 제공하여 광택이 육안으로 관찰되는 조도 각(또는 이의 분포)을 측정하는 것이다. 유사하게, 광택이 육안으로 관찰되는 관찰 각(또는 이의 분포)의 범위는 제공된 고정된 조도 각 및 시료 배향을 사용하거나 또는 광택이 육안으로 관찰되는 시료 배향(또는 이의 분포)의 범위가 제공된 고정된 관찰각 및 고정된 조도 각을 사용할 수 있다.

색상 측정

통상, 텍스쳐 매칭은 색상 매칭과 조합될 것이다. 색상을 매치하기위해서, 색상이 먼저 측정되어야 한다. 색상은 비색계, 예컨대 분광계 또는 3자극 미터를 사용하여 측정될 수 있다. 측정된 신호는 매칭하는 색상과 페인트 식의 결정을 위해서 사용될 수 있다. US 특허 출원 US 2001/0036309에서는 다중각 분광계를 사용하여 색상을 측정하고 측정된 데이터를 사용하여 데이터뱅크에서 색상 식을 조사하는 방법을 개시하고 있다. US 특허 US 4,813,000에서는 3자극 색상 분석기를 사용하여 선택된 색상을 측정하고 상기 측정된 색도 데이터를 사용하여 데이터뱅크에서 색상 식에 대한 조사를 실시하는 것이 개시되어 있다. WO 01/25737에서는 스캐너 또는 디지털 카메라와 같은 디지털 촬상 장치로 색상을 측정하는 방법이 개시되어 있다.

텍스쳐 특성 및 선택적으로 색상을 측정한 후에, 매칭되는 페인트 제제를 계산한다. 이를 위해서, 페인트 제제의 텍스쳐 및 선택적으로 색상이 예측된다.

페인트 모듈의 농도에 기초한 텍스쳐 예측

적당한 보수용 페인트는 모듈 세트로부터 선택된 수많은 페인트 모듈, 예컨대 토너들의 혼합물로서 제제화된다. 상기 모듈의 텍스쳐 파라미터가 선정되어진다. 상기 파라미터들을 근거로, 목적하는 텍스쳐 파라미터가 보여지는 혼합물이 계산될 수 있다. 이 방법으로, 원래 페인트 필름의 텍스쳐와 거의 매칭되는 텍스쳐를 갖는 보수용 페인트 제제가 계산될 수 있다.

색상 식의 텍스쳐는 가령 거칠기, 섬광, 광택 또는 마이크로휘도와 같은 시각적 텍스쳐 특성, 및 입자 크기, 입자 크기 분포, 입자 형태, 입자 색상 및 입자의 수와 같은 물리적 텍스쳐 특성으로 표시될 수 있고, 입자는 예를들면 이펙트 안료, 또는 육안 또는 촬상으로 직접 구별될 수 없는 몇개의 이펙트 입자들, 예컨대 de-방향자이다.

텍스쳐 특성 cⁱ를 갖는 V 토너를 포함하는 단일 색상 식의 텍스쳐 파라미터(T)가 하기 식으로 기재될 수 있다:

(3)

여기서, T_i는 바람직하게는 거칠기와 같은 시각적 특성과 물리적 텍스쳐 특성일 수 있다. 예를들면, 수 많은 V 토너들의 제제를 위한 거칠기 모델은 광학적 기하학 g 및 파장 λ로 측정되는 Kubelka-Munk k 값 및 s 값 및 토너 농도 c의 함수로서 기재될 수 있다:

(4)

본 예에서, 거칠기 모델은 색상 모델과 동일한 파라미터(K 값 및 S 값)를 사용한다. 이는 텍스쳐 모델에 대해서는 항상 필요한 것은 아니며: 좀 더 일반적인 예로는 T_i가 토너들의 특정 텍스쳐 특성에 의존하는 것을 보여준다:

(5)

여기서, A^j는 예를들면 특정 토너의 입자 면적 또는 면적 분포이며, B^j는 특정 토너의 입자 형태[예컨대, 주축 길이 또는 원형성(circularity)]이다. T_i는 거칠기 T_거칠기와 같은 시각적 특성이며, 색상 식에서 전체 입체 형태 또는 색상 식의 전체 입자 면적 또는 면적 분포일 수 있다.

표준 페인트의 텍스쳐, 예를들면 차량의 보수용 페인트는 수 많은 텍스쳐 파라미터 T_i ^ST로 표시될 수 있다. 상기 표준 페인트의 텍스쳐가 매치되는 경우, 최소 자승법(the least square method)과 같은 계산 방법은 Marquardt-Levenberg 알고리즘과 같은 비선형 최적화 알고리즘(Numerical Recipes in Pascal, W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling. Cambridge University Press, 1989에 기술됨)을 사용함으로써 토너 농도를 변경하여 하기의 식을 최소화하는데 사용된다:

(6)

이는 단일 페인트 식에 있어서 색상 식과 특정한 표적 색상사이의 이론적 텍스쳐 차이가 최소화되는 방법으로 토너 농도가 변경되는 것을 의미한다[예컨대, 상기 식(6)으로부터의 X²가 최소화됨].

거칠기

하기는 페인트를 제제화하는데 사용되는 페인트 모듈의 선정된 거칠기 데이터에 기초하여 페인트 필름의 거칠기를 예측하는 계산 모델의 예이다. 하기의 일반 함수는 각 경중인자(weighing factor) β와 수개의 예측자(x)의 합으로서 계산된 색상 식의 거칠기를 예측하기위해서 정의될 수 있다:

(7)

가능한 예측자(x)는 예를들면 색상 제제에 사용된 토너의 농도이다. 표 1에서, 색상 식의 예가 제공된다:

토너	농도
Q065(안료가 없는 결합제 모듈)	0.23
Q110(고체 안료를 포함하는 토너)	0.17
Q160(고체 안료를 포함하는 토너)	0.20
Q811E(금속성 안료를 포함하는 토너)	0.30
Q811U(금속성 안료를 포함하는 토너)	0.05
Q951F(진주 안료를 포함하는 토너)	0.05

3개의 가능한 예측자(x)는 다음과 같다:

CONCS = 고체 농도: 0.17 + 0.20

CONCM = 금속 농도: 0.30 + 0.05

CONCP = 진주 농도: 0.05

상기 경우에, 예측자는 토너 형태(고체, 금속, 진주안료 등)에 관한 것이다. 선택적으로, 예측자는 개개의 토너와 관련하여 사용되지만, 이는 매우 많은 수의 예측자를 생성한다. 다른 선택 사항은 낮은 산란 계수를 갖는 고체(CONCSL), 높은 산란 계수를 갖는 고체(CONCSH), 미세 금속(CONCMF), 중간 금속(CONCMM), 조질의 금속(CONCMC), 낮은 산란 계수를 갖는 진주안료(CONCPL), 높은 산란 계수를 갖는 진주안료(CONCPH), des-방향자(CONCQ) 등의 농도와 관련된 예측자를 사용하는 것이다.

산란은 거칠기에 있어서 좋은 지표인 것이 발견되었다. 너무 많은 예측자를 회피하기위해서, 착색제 농도들에 25°, 45° 및 110°에서 16개의 파장에 대한 평균인 착색제 산란 계수들을 곱하여 합한 값을 얻을 수 있다. 이경우에 금속에 있어서, 이는 25 °에 대한 것이다:

(8a) SUMMS1 = 0.30*평균S₂₅Q811E + 0.05*평균S₂₅Q811U

다른 각에 대해서는 하기와 같다:

SUMMS2 = 0.30*평균S₄₅Q811E + 0.05*평균S₄₅Q811U

SUMMS3 = 0.30*평균S₁₁₀Q811E + 0.05*평균S₁₁₀Q811U

여기서, 표 1에 개시된 이들의 개별 농도에 의해서 칭량되는, "평균S₂₅Q811E"는 토너 Q811E에 대해 25°에서 16개의 파장에 대한 산란 계수의 평균 값이며, "평균S₂₅Q811U"는 토너 Q811U에 대해 25°에서 16개의 파장에 대한 산란 계수의 평균 값이다.

흡수 계수는 동일하게 실시될 수 있다. 이 경우에 금속에 대해, 이는 25°에 대한 것이다:

(8b) SUMMK1 = 0.30*평균K₂₅Q811E + 0.05*평균K₂₅Q811U

예측자들, SUMMS1, SUMMS2, SUMMS3, SUMMK1, SUMMK2 및 SUMMK3가 식 (7)에서 사용된다.

부가적으로 또는 선택적으로, L, a, b, 먼셀 크로머(Munsell chroma) 및 3개의 각에서 색상의 먼셀 휴 값(Munsell hue value)이 예측자로서 사용될 수 있다. 고려될 수 있는 다른 예측자는 K에 대한 S의 비율 및 S에 대한 K의 비율이며, 이는 전체 범위에 대한 평균 대신에 파장 영역을 2개 부분(SUMMS1A 및 SUMMS1B) 또는 4개 부분(SUMMS1A, SUMMS1B, SUMMS1C 및 SUMMS1D)으로 분할시키며 일종의 콘트라스트 예측자([상수-{S/K}_고체]/{S/K}_고체)로 정의된다. 가능한 조합수는 셀 수 없이 많아 보인다; 그러나 많은 것이 매우 연관되어 있다.

통상 6개의 거칠기 부류 또는 카테고리가 정의된다.

상기 카테고리가 사용되기 때문에, 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 적용하여 선형 모델 대신에 거칠기를 예측하며, 후자는 연속 스케일을 제시한다. 함수는 하기와 같이 기재될 수 있다:

(9)

여기서, α는 카테고리들 사이의 경계이다.

특정 거칠기 값에 있어서의 가능성은 하기와 같이 계산될 수 있다:

P(거칠기 값 = 1) = p(y≤y₁)

P(거칠기 값 = 2) = p(y≤y₂)-p(y≤y₁)

P(거칠기 값 = 3) = p(y≤y₃)-p(y≤y₂)

P(거칠기 값 = 4) = p(y≤y₄)-p(y≤y₃)

P(거칠기 값 = 5) = p(y≤y₅)-p(y≤y₄)

P(거칠기 값 = 6) = 1-p(y≤y₅)

도 2는 가능성 분포의 예를 보여준다. 거칠기 값으로서, 중간(median), 모드(mode) 또는 Σi*P(i) (여기서, i= 1 내지 6)가 얻어진다.

α 및 β에 대한 값은 대표적인 차량 색상의 패널 세트와 비교하여 선정된다. 상기 참조 색상은 육안으로 판정되고, 참조 스케일에 따라 값을 기록한다. 이는 많은 사람에 의해서 실시되며, 기록된 값은 패널에 대해서 평균한다. 상기 참조 색상 각각에 대해서, 예측된 거칠기 값은 육안 판정에 있어서 참조 스케일에 따른 값과 균등해야 한다. 파라미터는 대표적인 차량 색상의 세트에서 사용된 모든 패널에 대해서 관찰된 값과 측정된 값 사이의 차이를 최소화함에 의해서 알 수 있다. 상기 파라미터는 알려져 있으며, 차량 페인트 필름의 거칠기가 예측될 수 있다.

광택(glint)

광택 모델은 페인트에서 사용된 다양한 토너의 농도에만 기초하여 이펙트 코팅의 광택 수를 예측하기위해서 고안되었다. 상기 모델은 예를들면 재도장될 차량의 원래의 색상을 매치하고자 하는 경우 사용될 수 있다. 이러한 경우에, 모델은 원래 차량 색상의 광택 측면이 매칭되는 것이 확실하다.

상기 예측을 하기위해서, 광택 모델은 많은 입력 파라미터를 요구한다:

- 조도 각 및 관찰 각. 이는 광원(예컨대, 태양광)이 코팅을 비추는 각과 관찰자가 쳐다보는 각을 의미한다. 또한, 광원이 비추는 거리 및 관찰자와 코팅 사이의 거리가 관련이 있다. 광원의 강도가 또한 요구된다. 최종적으로, 검출기/관찰자의 눈 및 광원의 각도 범위는 코팅으로부터 알 수 있다.

- 이펙트 토너 내부에 플레이크 입자의 크기, 두께 및 수

- 각 토너에 대한 플레이크가 코팅에 놓여 있는 방향

- 비(非)이펙트 토너의 흡수값 및 산란값(K&S) 및 비(非)이펙트 토너의 굴절율. 이는 코팅이 빛을 얼마나 흡수하는 지를 계산하는데 사용된다.

먼저, 배경의 색상 및 강도, 예컨대 코팅 주변의 광택이 계산된다. 이는 중요하며, 이는 사람의 눈은 주변이 더 밝은 경우 보다 주변이 더 어두운 경우 광택과 같은 작은 광원을 더 잘 검출할 수 있기 때문이다. 배경 색상은 이펙트 코팅에 쏟아지는 모든 광이 코팅내 어떠한 깊이에서 플레이크에 의해서 흡수되거나 또는 반사된다는 가정하에 비(非)이펙트 토너의 흡수값 및 산란값(K&S)에 기초하여 계산된다. 코팅내 수개의 깊이에서 플레이크로부터 다양한 기여가 모두 고려된다.

배경 색상 및 강도를 계산한 후에, 계산된 배경에 대해서 사람 눈에서 볼 수 있도록 광택이 얼마나 강한지가 계산된다. 계산은 논문인 Hardy, J. Opt. Soc. Am 57 (1967) 44-47에 기술된 바와 같이 실시된다. 다음에, 1 평방센티미터의 코팅 표면하에 오른쪽 방향을 갖는 플레이크가 얼마나 많은지 및 코팅내 깊이를 계산하여, 이들로부터 반사된 광은 배경에 대해서 볼 수 있을 정도로 충분히 강하다. 이러한 수는 N이라 하고, 4가지 항을 곱한 것을 알 수 있다. 제1 항은 광택이 더 어두운 배경에 대해서 쉽게 인식가능하다는 사실을 설명하고 고체 안료에 의한 광 흡수를 다룬다. 제2 항은 시야각 및 조도각에 의존하여 설명한다. 제3 항은 코팅내 플레이크의 농도를 설명하며, 제4 항은 광택으로 볼 수 있도록 올바른 방향을 갖는 플레이크의 분율을 계산한다.

사람의 인식은 자극의 로그(logarithm)에 기초한 정신계 웨버법(psychologically based Weber law)을 사용하여, N의 로그는 시각적으로 관찰된 광택 스케일 수와 연관이 있다. 웨버 법은 M.W. Levine, Fundamentals of Sensation and Perception, 3 ed., Oxford University Press, New York, 2000에 기재되어 있다. 사람의 인식이 자극의 로그에 기초한 정신계 웨버법을 사용하여, N의 로그는 시각적으로 관찰된 광택 스케일 수와 연관이 있다.

페인트 모듈의 농도에 기초한 색상 매칭

색상 식은 수 많은 방법으로 예컨대, 조사 절차(search procedure), 계산 또는 이들 둘의 조합된 방법에 의해서 측정될 수 있다. 예를들면, 여기에 연결된 비색 데이터를 갖는 색상 식을 포함하는 데이터뱅크를 사용할 수 있다. 측정된 선택된 색상의 계산된 비색 데이터를 사용하여, 색상 식과 가장 근접하게 매칭되는 것을 발견하였다. 선택적으로, 여기에 연결된 스펙트럼 데이터를 갖는 색상 식을 갖는 데이터뱅크를 사용할 수 있다. 공지된 계산법을 사용하여 색상 식의 비색 데이터를 계산하고, 이들을 비교한다. 또한, K 및 S 데이터로 불리는 안료의 흡수 데이터 및 반사 데이터를 보관하는 데이터뱅크를 사용할 수 있다. 안료 농도와 조합하여 K 데이터 및 S 데이터를 사용하여 측정된 선택된 색상의 비색 데이터를 비색 데이터와 매우 밀접하게 매치시킨 색상 식을 계산할 수 있다. 표제의 방법은 D.B. Judd 등의 Colour in Business, Science and Industry에 상세히 기술되어 있다. 상기 조사 방법 및 계산 방법을 조합할 수 있다.

색상은 가시광의 파장의 함수로서 페인트 필름 반사에 의해서 표시될 수 있다. 선택적으로, 색상은 소위 CIE Lab 시스템(이는 Commission International d'Eclairage에 의해 정의됨), 또는 유사한 시스템(예컨대, CIE Luv, CIE XYZ 시스템), 또는 먼셀 시스템(Munsell system)에 의해 표시될 수 있다. 이펙트 안료를 포함하는 페인트 필름에서, 측정된 반사 R은 광학적 기하학에 의존하며, 이는 관찰 각 및 조도 각에 의해서 정의된다. 파장 λ에서 및 v개의 토너로 이루어진 색상 제제의 광학적 기하학(g)에서 이론적 반사(R_gλ)는 각 토너의 비색 파라미터의 함수로서 기재될 수 있다:

(10)

선택적으로, 페인트 식의 L값, a값, b 값은 유사한 방법으로 기재될 수 있다.

상기 색상 식은 v개의 토너, g 측정 기하학적, 및 기하학적 형태에 대한 λ 파장을 포함한다. 통상, 이펙트 안료를 갖지 않는 고체 색상의 경우에 g=1이며, 파장 범위가 400 ㎚ 내지 700 ㎚인 경우 λ=16이고, 파장 간격은 20 ㎚이다. 이펙트 안료를 포함하는 페인트에 있어서, g는 통상 약 3이다.

Kubelka Munk 모델[하이딩 버젼(hiding version)]에 따라, 반사 R^KM이 하기 식에 따라 정의된다:

(11)

여기서, Kⁱ _gλ는 파장 λ 및 토너 i의 광학적 기하학 g에서 흡수 인자이며, Sⁱ _gλ는 파장 λ 및 토너 i의 광학적 기하학 g에서 산란 인자이다. 그러므로, 식 (4)와 유사한 식이 수득된다:

(12)

반사 값 R^ST _gλ로 표시되는 표준 색상(예컨대, 보수될 차량의 색상)을 매치하기위해서, 예를들면 최소 자승법은 Marquardt-Levenberg 알고리즘과 같은 비(非)선형 최적화 알고리즘을 사용함으로써 하기 표현을 최소화하기위해 사용될 수 있다:

(13)

이는 단일 색상 식에 대해 색상 식과 특정 표적의 색상 사이의 이론적 색상 차이를 최소화하는 방법으로 토너 농도를 변화시키는 것을 의미한다[예컨대, 식 (13)으로부터 X²가 최소화됨]. 하나의 색상 식에서 V개의 상이한 토너들의 농도 cⁱ가 각 토너에 대한 고정된 K값 및 S값을 사용하여 하기 식으로 cⁱ 파라미터를 고정함으로써 추정된다:

(14)

색상 제제를 나타내는 방법은 토너가 생략되는 경우 또는 색상 식에 첨가되는 경우를 포함한다: 이는 수반된 토너 농도를 0으로 설정하거나 또는 파라미터를 제거함으로써 달성될 수 있다.

조합된 색상 및 텍스쳐 매칭

텍스쳐 파라미터에 대처하는 바람직한 방법은 동시에 색상 및 텍스쳐에 기초하여 페인트를 매칭하는 것이다. 이를 위해서, 조합된 색상 및 텍스쳐 모델 "RT"이 정의될 수 있다. 예를들면 이는 식(6) 및 식(13)을 조합함에 의해서 실시될 수 있으며, 예컨대 이들을 부가하고 0 내지 1의 경중인자(α)를 정의함으로써 실시될 수 있다:

(15)

식 (15)는 Marquardt-Levenberg 알고리즘과 같은 비선형 최적화 알고리즘을 사용함으로써 최소화한다. 피트 파라미터(fit parameter)는 토너 농도이며, 고정된 파라미터는 색상 모델로부터의 K값 및 S값과, 텍스쳐 모델로부터의 텍스쳐 파라미터이다.

경중인자(α)가 사용되어 색상과 텍스쳐 사이의 우선 순위를 설정한다. 색상 매치는 텍스쳐 매치보다 더 우선 순위가 주어지면 α는 0.5 이하이고, 한편 텍스쳐 매치는 더 우선 순위가 제공된다면 α는 0.5 이상이다. α값이 더 높아지면, 텍스쳐의 역할이 더 중요해진다. 인자 α는 모든 색상 식에 대해서 일정하게 유지되지만, 각각의 개별의 색상 식에 대해서 변화될 수 있다.

텍스쳐를 다루는 선택적 방법은 다소 표준 색상 제제화 동안 강제 제약으로서 텍스쳐를 사용하는 것이다. 이는 식(13)이 식(15) 대신에 해결되지만 평가하는 동안 토너 농도는 텍스쳐 파라미터 차이 T_i(c¹,c²,...,c^v)-T_i ^ST가 선정된 상한 및 하한을 초과하는 방법으로 변화되지 않는다.

도 3은 색상 부분 및 텍스쳐 부분에서 X²로 나누는 식(15)을 사용하는 방법의 도식적 예를 보여준다:

(16)

도 3은 특정 색상 식에 대한 식 (16)의 함수로서 그래프로 표시한다. 식이 색상에만 매치되는 경우(α=0) X² _색상 (암청색 라인)는 상기 특별한 경우에 색상이 평균 색상 전문가에 따라 시각적으로 허용가능한 것을 의미하는 색상 허용 역치(핑크 라인)보다 더 낮다. 그러나, X² _텍스쳐 (황색 라인)는 꽤 크며, 상기 특별한 경우에 텍스쳐 역치(시안 라인)보다 더 크며, 이는 텍스쳐가 평균 색상 전문가에 대해 시각적으로 허용가능하지 않다는 것을 의미한다. 한편, 매치가 텍스쳐에만 기초하는 경우(α=1) 텍스쳐는 허용가능하지만, 색상은 허용가능하지 않다. 만족스러운 매치를 수득하기위해서, X² _색상 및 X² _텍스쳐는 상응하는 역치보다 낮아야 한다. 이는 0.2≤α≤0.6인 경우 본 특정 예에서 달성된다. 이는 단지 예임을 강조한다. 이는 색상 및/또는 텍스쳐가 이들의 시각적 역치보다 더 낮거나 또는 더 낮아질 수 없는 색상 식일 것이다. 이는 예를들면 토너가 올바르게 선택되지 않는 경우이다.

경중 인자α를 처리하는 다른 방법들이 있다. 한가지 방법은 평균적으로 조합된 색상 및 텍스쳐를 최상으로 매치할 수 있는 고정된 값으로 α를 설정하는 것이다. 더 바람직한 방법은 각각의 개별의 색상 식에 있어서 최적값 α를 측정하는 것이다.

본 발명은 하기의 실시예에 의해서 추가로 설명된다.

암회색 이펙트 코팅("표준")은 컬러체커(ColourChecker)에 의해서 3개의 각(25 °, 45°및 110°)에서 측정된다. 표 2는 측정 결과이다.

텍스쳐 특성으로서, 거칠기가 측정되고 0.91에서 나타낸다.

색상("colour")과, 색상 및 텍스쳐("coltex")를 매치하려는 노력이 있었다. 양쪽 계산에 있어서, 착색제의 동일한 세트가 사용된다. 처방(recipe)이 분무되고 시료를 측정한다. 처방은 표 3에 개시되어 있으며, 색상 측정 결과는 표 4 및 표 5에 개시하였다. "colour"에 있어서, 거칠기 값은 2.24이며, "coltex"에 있어서, 거칠기 값은 1.23이며, 표준과의 거칠기 차이는 표 6에 개시되어 있다.

가중 평균 ΔEcmc (WADE)를 사용하면, "Colour" 점수는 0.46이며, "coltex" 점수는 0.68이다. 본 실시예는 텍스쳐 매칭의 부가가치를 보여주며: "coltex"의 텍스쳐는 "표준"의 텍스쳐와 매치되며, "Colour"에서 보다 약간 떨어지지만, 요건 WADE < 1을 만족한다.

Claims

보수될 기재 상의 페인트 필름의 색상 특성 및 텍스쳐 특성(texture property)에 보수용 페인트(repair paint)를 매칭(matching)시키는 방법으로서,

상기 텍스쳐 특성은 작은 구성 부재들의 크기와 조직(organization)에 따른 페인트 필름의 평면에서의 시각적 표면 구조(visible surface structure)로서 정의되며, 상기 보수용 페인트는 페인트 모듈(module)의 농도를 기준으로 하여 제제화되며, 각 페인트 모듈은 특정 텍스쳐 데이터 및 색상 데이터와 연관되고, 페인트 모듈의 텍스쳐 데이터 및 색상 데이터를 이용한 계산적인 텍스쳐 및 색상 모델(calculational texture and color model)이 매칭되는 텍스쳐 특성 및 색상 특성을 가진 보수용 페인트를 계산하기 위해서 사용되며, 색차식(color difference formula) 및 텍스쳐차식(texture difference formula)을 가중인자(weighing factor)와 조합하는 색상 및 텍스쳐 차식이 사용되며, 상기 가중 인자에 대한 최적값은 각각의 별개의 색상식에 대해 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

원래의 페인트 색상을 측정하기 위해서 분광 광도계(spectrophotometer)를 사용하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,

CCD 카메라와 같은 디지털 촬상 장치(degital imaging device)가 원래의 페인트 필름의 텍스쳐를 촬상하기 위해 사용되며, 촬상 분석 소프트웨어(image analysis software)가 촬상된 텍스쳐를 분석하고 텍스쳐 파라미터를 계산하기 위해 사용하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,

특정 텍스쳐를 매칭하기 위해서 요구되는 주어진 이펙트 모듈(effect module) 세트의 농도를 계산한 다음 이펙트 모듈의 혼합물을 추가의 모듈과 혼합하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,

보수될 색상에 대해, 보수될 색상의 시각적 평가를 필요로 하지 않고 이펙트 모듈이 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
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