KR101747009B1 - 시각적 및/또는 기구적 기술을 통한 페인팅된 표면의 멀티앵글 색상, 불투명도, 안료 특성화 및 텍스처 분석 - Google Patents

Abstract

컴퓨터에 의해 구현되는 방법이 개시된다. 이 방법은 측색 정보를 제공하도록 타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가 및 기구 측정 중 적어도 하나를 수행하는 단계(73)와, 프로세서를 사용하여, 타겟 샘플에 대해 상이한 관측 각도에서 색상 및 색도를 결정함으로써 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하는 단계(82)를 포함한다. 이 방법은 또한, 프로세서를 사용하여, 타겟 코팅 내에 존재하는 색상 및/또는 비-색상 착색 효과의 존재 및 배향을 검출함으로써 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 단계(84)와, 프로세서를 사용하여, 상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 타겟 코팅의 배합 조성을 출력하는 단계(86)를 포함한다.

Description

시각적 및/또는 기구적 기술을 통한 페인팅된 표면의 멀티앵글 색상, 불투명도, 안료 특성화 및 텍스처 분석{MULTI-ANGULAR COLOR, OPACITY, PIGMENT CHARACTERIZATION AND TEXTURE ANALYSIS OF A PAINTED SURFACE VIA VISUAL AND/OR INSTRUMENTAL TECHNIQUES}

관련 출원의 상호참조

본 출원은 2012년 9월 19일자 출원된 미국 가 특허출원 제61/702,959호의 우선권을 주장한다.

본 발명의 분야

다양한 실시형태에서, 본 발명은 일반적으로 경화된 복합적 코팅(예컨대, 페인트) 혼합물의 색채적 및 물리적 속성을 평가하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

보통, 복합적 코팅(예컨대, 페인트) 혼합물의 특성을 평가하는데 사용되는 다양한 기술(예컨대, SAE® J361)은, 샘플의 현미경을 이용한 평가와 종종 결합되는 다양한 면내 관측 조건(in-plane viewing conditions)을 포함한다. 그러나, 일반적으로 그런 기술은 복합적 페인트 혼합물의 새로운 효과 착색(effect pigmentations)을 적절하게 다루지 않는다. 또한, 이들은 직물에 주로 중점을 두고 있고, 효과 착색을 적절히 관측하기 위해 적어도 두 개의 광원을 필요로 하는 모호하게 식별된 면외 관측 각도들(out-of-plane viewing angles)을 사용한다. 다른 기술들은 주로 착색을 분석하기에 효과적인 분광 광도계(spectrophotometer)(즉, 효과 샘플을 위한 면내 멀티앵글 디바이스(in-plane multi-angle devices) 및 스트레이트 색조(straight shade) 샘플을 위한 구면 디바이스)를 사용하는 것을 수반한다. 그러나, 일반적으로 그런 기술들은, 유색 알루미늄의 조악성(coarseness)을 관측하는 것이 매우 어렵기 때문에, 예컨대, 펄, 유색 알루미늄 등을 포함하는 Colorstream® 안료의 고유 특성으로 인해 새로운 안료를 적절히 특성화할 수 없다. 따라서, 특별한 효과 안료를 적절히 결정하기 위해 현미경이 필요하고, 그에 따라 시간과 복잡성이 추가되지만 샘플의 특징 및 특별한 안료의 효과를 수정하는 애플리케이션 문제들은 만족스럽게 다뤄지지 않는다.

실험실용 고니오 분광 광도계들(gonio spectrophotometers)은 크기, 가격, 성능 및 측정 시간과 같은 제약으로 인해 현장이나 실험실에서 효과적으로 사용될 수 없다. 휴대용 고니오 분광 광도계 디바이스들은 Byk-Gardner로부터의 Byk Mac® 디바이스와 같은 CCD 카메라 또는 X-Rite, Inc로부터의 MA98 디바이스와 같은 언더 샘플링된 양방향성 반사율 디바이스(under-sampled bidirectional reflectance devices)를 포함한다. 이런 디바이스는, 조악성, 광채(sparkle), 및 이전에 이용할 수 없었던 부가 정보를 제공하기 위해 이용가능한 기존의 휴대용 장비에 대한 개선점을 보여주지만, 단순한 데이터 스트림 또는 결정적인 텍스처 및 불투명도(opacity) 정보를 제공하지 않는다. 광채 및 입자성(graininess) 값을 생성하는 CCD 카메라는 부정확하며 포괄적인 값을 제공하므로, 안료 식별/특성화 및 텍스처 정보는 텍스처 스케일 및 스펙트럼 데이터와 함께 사용되더라도 부정확하다. 언더 샘플링된 양방향성 반사율 디바이스는 많은 양의 데이터 스트림을 사용하고 "핑거프린트(fingerprint)" 안료 또는 샘플 결함에 대한 안료의 매우 복잡한 산란(scattering) 특성에 의존한다.

부분적으로는, 조악성은 기여할 수 있는 특성이 아니며 광채만이 적절한 척도라는 근본적 가정으로 인해 디바이스가 부적절한 결과를 제공하기 때문에, 전술된 디바이스 중 어떤 것도 유색 알루미늄과 같은 효과 착색의 식별 및 특성 분석을 위한 적절한 정보를 제공하지 않는다. 그러나, 상이한 알루미늄들(유색이거나 그 이외의 것)은 시준된 광에서 조악성의 특성을 명백히 나타내며 따라서 디바이스들에서는 동일한 것으로 보이는 시각적으로 상이한 알루미늄 안료 및 그런 디바이스의 제안된 용도에 대한 혼란이 존재한다. 또한, 보통, 상기 디바이스들은, 적절한 결과를 산출하기 위해 가중 함수(weighting functions)를 사용하는 전통적이거나, 진보적이거나, 또는 복잡한 사유 측색 함수(proprietary colorimetric function)를 필요로 한다.

다양한 텍스처를 나타내고 공지된 샘플들과 비교되는 페인팅된 또는 가상의 샘플들을 사용하는 다른 전략들이 개발되어 왔다. 이런 기술들은 상당한 사용자 간섭을 필요로 하고 사실상 주관적이므로 사용자의 기술에 따라 모순된 결과를 초래할 수 있다.

따라서, 컬러 카메라를 사용하거나 사용하지 않고 제한된 멀티앵글, 다면 스펙트럼 및/또는 시각적 데이터를 사용하여 안료 특성화 및 샘플 특성을 위한 개선되고 간략화된 결과를 산출함으로써 애플리케이션(불투명도) 문제 및 텍스처 문제를 신속하고 명확하게 식별하여 보다 빠르고 양호한 컬러 매칭을 허용할 수 있는 간략화된 해결책이 필요하다.

다양한 실시형태에서, 본 발명은 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 상기 방법은, 측색 정보(colorimetric information)를 생성하도록 타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나를 수행하는 단계와, 프로세서를 사용하여, 상기 타겟 샘플에 대해 상이한 관측 각도에서 색상 및 색도(color intensity)를 결정함으로써, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너(bulk toner)를 식별하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은, 상기 프로세서를 사용하여, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 및/또는 무색 착색 효과의 존재 및 배향(orientation)을 검출함으로써, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 단계와, 상기 프로세서를 사용하여, 상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 배합 조성을 출력하는 단계를 포함한다.

다양한 실시형태에서, 본 발명은 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은, 사용자 인터페이스와, 측색 정보를 생성하도록 타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하도록 프로그램되고 상기 사용자 인터페이스와 통신하는 프로세서를 포함한다. 또한, 상기 프로세서는, 상기 타겟 샘플에 대해 상이한 관측 각도에서 색상 및 색도를 결정함으로써 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하고, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 및/또는 무색 착색 효과의 존재 및 배향을 검출함으로써 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하도록 프로그램된다. 또한, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 배합 조성을 출력하도록 프로그램된다.

다양한 실시형태에서, 본 발명은 장치에 관한 것이다. 상기 장치는, 측색 정보를 생성하도록 타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하는 수단과, 상기 타겟 샘플에 대해 상이한 관측 각도에서 색상 및 색도를 결정함으로써 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하는 수단을 포함한다. 또한, 상기 장치는, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 및/또는 무색 착색 효과의 존재 및 배향을 검출함으로써 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 수단과, 상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 배합 조성을 출력하는 수단을 포함한다.

다양한 실시형태에서, 본 발명은, 소프트웨어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 소프트웨어는 프로세서로 하여금,

측색 정보를 생성하도록 타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하게 하고,

상기 타겟 샘플에 대해 상이한 관측 각도에서 색상 및 색도를 결정함으로써, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하게 하고,

상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 및/또는 무색 착색 효과의 존재 및 배향을 검출함으로써, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하게 하고,

상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 배합 조성을 출력하게 하는

컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.

도 1은 표준 수학 용어에 따라 분류된 각도를 도시한다.
도 2는 표준 멀티앵글 분광 광도계 용어에 따라 분류된 도 1의 각도를 도시한다.
도 3은 토너를 특성화하기 위한 시각적 및/또는 스펙트럼 정보가 캡처될 수 있는 특정 각도들을 도시한다.
도 4는 토너를 특성화하기 위한 시각적 및/또는 스펙트럼 정보가 캡처될 수 있는 최대 개수의 각도들을 도시한다.
도 5는 전형적인 투명 또는 반투명 효과 플레이크(flake)와의 페인팅된 샘플 및 광 상호작용에 대한 다양한 각도를 도시한다.
도 6은 분산 광원이 어떻게 초점이 맞지 않는 광을 제공하여 무작위 정보를 제공하는지를 도시한다.
도 7은 타겟 샘플 코팅을 매칭하는데 사용된 토너를 식별하는 프로세스의 실시형태의 흐름도를 도시한다.
도 8은 타겟 샘플 코팅을 매칭하는데 사용된 토너를 식별하는 프로세스의 실시형태의 흐름도를 도시한다.
도 9는 타겟 샘플 코팅을 매칭하는데 사용된 토너를 식별하기 위해 사용될 수 있는 시스템의 실시형태를 도시한다.

다양한 측면에서, 본 발명의 실시형태는, 타겟 샘플에 대한 타겟 스펙트럼 및 시각적 정보를 획득하고, 타겟 샘플과 유사한 색상, 텍스처(즉, 불균일한 지형학적 외관), 및 불투명도를 갖는 코팅을 산출하는데 사용될 수 있는 복수의 벌크 토너 유형을 식별하도록 토너를 특성화(즉, 유사한 물리적 레이어링 및 특성을 갖는 펄, 알루미늄, 유색 알루미늄 등의 토너 유형의 그룹화)하고, 코팅의 조성이 사용자 지정 수용 기준(user specified acceptance criteria)을 충족하는지 여부를 판단하는데에 사용될 수 있는 방법, 및 분광 광도계를 포함한다.

본 발명의 다양한 실시형태는 타겟 샘플에서와 거의 또는 실질적으로 동일한 색상, 텍스처, 불투명도 및 효과 특성을 갖는 페인트를 산출하도록 사용될 수 있는 "가장 적합한(best fit)" 개별/특정 토너들의 식별을 포함한다. 실시형태들은 또한 사용자 지정 수용 기준을 충족시키는 페인트 배합 조성을 만드는데 필요한 누락된 특정 토너들이 식별되도록 토너들의 불충분함을 식별할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시형태는, 타겟 샘플에 대한 정보를 캡처하는 디바이스 및 타겟 샘플과 유사한 색상을 갖는 페인트를 산출하는데 사용될 수 있는 특정 토너 및 벌크 토너 유형을 식별하는 프로세서를 갖는 장치를 포함한다. 프로세서는 또한, 수정된 페인트 조성 또는 배합 조성이 사용자 지정 수용 기준을 충족시키는지 여부를 판정한다. 출력 디바이스는 코팅이 하나 이상의 표면 상에서 어떻게 보일 것인지를 가시화하기 위해 페인트 배합 조성 정보를 사용자에게 전달하는데 사용될 수 있다. 다양한 실시형태에서, 본 발명은 구조물의 일부(예컨대, 벽), 자동차 등과 같은 물체의 내부 또는 내부 표면이 예컨대 하나 이상의 페인트 색상으로 코팅된 후에 어떻게 보일 것인지를 사용자가 가시화하는 방법 및 장치를 제공한다.

여기의 설명은 주로 페인트에 관한 것이지만, 본 발명의 디바이스, 시스템 및 방법은 착색 및 산업적 코팅을 포함하는 여러 유형의 코팅에 적용된다는 것을 이해해야 한다. 본 발명의 설명된 실시형태는 제한적인 것으로 간주되어서는 안된다. 본 발명과 일치하는 방법은 의류 및 패션 제품의 매칭 및/또는 코디네이션과 같은 다양한 분야에서 실행될 수 있다.

본 발명의 실시형태는, 예컨대 인터넷이나 인트라넷과 같은 네트워크를 통해 중앙 컴퓨터와 통신하는 하나 이상의 원격 단말 또는 디바이스를 포함하거나 독립형 유닛이 될 수 있는 컴퓨터 시스템과 함께 사용되거나 그 컴퓨터 시스템 내에 통합될 수 있다. 이와 같이, 여기에 설명된 컴퓨터 또는 "프로세서" 및 관련된 구성요소들은 로컬 컴퓨터 시스템 또는 원격 컴퓨터 또는 온라인 컴퓨터 시스템의 일부 또는 그들의 결합이 될 수 있다. 여기에 설명된 데이터베이스 및 소프트웨어는 컴퓨터 내부 메모리 또는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다.

전통적인 분광 광도계 및 시각적 관측 조건은 도 1 및 도 2에 도시된 각도 및 광원을 고려한다. 도 1 및 도 2는 동일한 각도들을 도시하지만, 도 2는 멀티앵글 분광 광도계를 논의할 때 반사각(즉, 입사 광원의 거울 반사의 각도)과 관련하여 각도들을 설명하기 위해 일반적으로 인정된 용어를 사용한다. 그러나, 명확성을 위해 도 1에 도시된 각도 분류 시스템이 여기에서 사용된다. 다양한 실시형태에서는, 분산된 또는 시준된 색상 보정된 광을 사용하는 전통적인 광원이 사용될 수 있다.

다양한 실시형태에서는, 미지의 또는 타켓 샘플의 표면에 적용되는 코팅에 사용된 토너의 유형을 적절히 식별하기 위해, 적절한 각도에서 관찰이 이루어지고 관찰 데이터가 데이터베이스에 존재하는 기존의 토너와 비교된다. 데이터베이스는 비교가 이루어지는 기존의 토너들의 특성을 포함한다.

다양한 실시형태에서는, 토너를 특성화하기 위해 두 개의 입사 광원이 사용될 수 있다. 도 3에 도시된 것처럼, 105°의 입사각은 샘플 상의 밝은 스포트라이트로서 기능하며, 관찰자(카메라가 될 수도 있음) 및/또는 분광 광도계로 하여금 타겟의 색상 및 플레이크(즉, 효과) 배향에 관한 반사율 세부사항을 캡처할 수 있게 한다. 입사광은 개인이 자연광 환경에서 페인팅된 표면을 관찰할 때 존재하는 것보다 더 밝고 더 직접적일 수 있다. 입사광을 사용함으로써, 코팅의 특성은 과장되어, 코팅 내의 입자의 극미한 특징을 더 쉽게 정량화할 수 있다. 코팅된 표면(예컨대, 차량)의 길이를 따라 보고 있는 개인을 나타내는 170°의 제 2 입사각은 색상 및 토너 특징의 보다 양호한 평가를 허용한다. 도 5에 도시된 것처럼, 타겟에 거의 평행한 입사광은, 타겟에 대한 더 일반적인 각도에서의 광원과 달리, 운모(micas), 펄, 시라릭(xirallic), 유리 플레이크 등과 같은 반투명 토너와 실질적으로 다르게 상호작용한다. 10°(170°와 같지만 반대방향임)의 조명각에서, 코팅 층은 아래쪽으로부터 "관측"될 수 있는데, 이것은 반사광보다 훨씬 더 많은 투과광이 관측자에게 반환되도록 한다. 이것은 단순하거나 복잡한 코팅 혼합물에서 토너의 특성화를 위한 플레이크 배향을 식별하고 불투명도 정보, 고유 색상 데이터를 제공한다. 또한, 이 각도에서 반사된 광은 이동에 따른 상당한 색상 변화에 의해 특정 효과 안료의 식별에 중요할 수 있는 반사된 정보 및 색상의 더 큰 스팬(span)을 제공한다.

반투명 토너와 광의 복잡한 상호작용 때문에, 타켓 샘플을 관측할 때 일관성 및 반복가능성을 보증하기 위해 직접적인 시준된 광원이 사용될 수 있다. 도 6은 분산 광원이 어떻게 초점이 맞지 않는 광을 제공하고 금속 플레이크와 같은 효과와의 상당한 "무작위" 상호작용을 허용하는지를 도시하는데, 이는 모든 각도에서 관측자에게 무작위 정보를 제공함으로써 부적절하게 반복될 수 있는 측정을 초래한다. 분산 소스로부터의 미광(stray light)은 다양한 각도에서 상이한 다양한 위치에서의 안료 효과와 부딪칠 수 있는데, 이것은 재생 불가능한 반사를 초래하고 이런식의 정보를 분광 광도계의 센서 또는 관찰자 눈의 수용체에 제공한다. 효과 안료의 고유 특징이 분산되므로 효과 안료의 식별 가능성이 제거된다. 시준된 광은 소스 빔으로부터 방출되는 미광을 갖지 않으므로, 타겟 표면이 관측될 때마다 동일한 반사를 반환한다. 이런 원리는 데이터베이스에 안료 데이터를 파퓰레이트하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 타겟 정보와 비교될 데이터베이스를 개발할 때 유사한 배향의 유사한 광을 사용하는 것이 바람직할 것이다.

도 7에 도시된 것처럼, 본 발명의 실시형태는 타겟 표면상의 코팅의 조성을 결정하기 위해 타겟 표면을 분석하는 방법에 관한 것이다. 단계(70)에서 타겟 표면을 갖는 타겟 샘플이 획득되고, 단계(72)에서 분석을 위해 준비된다. 단계(73)에서는, 사용자 입력에 기초하여, 시각적 관찰이 행해져야 할지 아니면 기구적 측정이 행해져야 할지가 판정된다. 기구적 측정이 행해져야 한다면, 단계(74)에서 분광 광도계와 같은 디바이스 내에 포함된 색상 카메라가 적색, 녹색 및 청색(RGB) 정보를 획득한다. 동시에, 분광 광도계는 L*, a*, b*, C 및 h와 같은 측색 값(colorimetric values)을 공급할 수 있다. 단계(76)에서 정보는 상기 디바이스로부터 사용자 디바이스로 발송된다. 이 정보는 상이한 각도에서 관측된 정보를 직접 비교하기 위해 사용될 수 있다. 3개의 값 중 임의의 것에 대한 비교 중에 RGB 또는 측색 정보에 존재하는 0.5 내지 1.0의 톨러런스 차이(tolerance difference)는 일반적으로 상이한 색상 또는 상이한 색도(color intensity)를 나타낸다.

단계(78)에서 타겟 코팅 조성의 시각적 평가가 수행되고, 단계(80)에서 관찰자는 주어진 각도에서 어떤 색상이 가장 현저한지에 대한 판정을 해야한다. 다양한 실시형태에서, 이것은 주어진 각도에서 관찰된 가장 채도가 높은 색상에 기초하여 결정될 수 있다. 예컨대, 특정 관측 각도에서 타겟 코팅이 흐린 녹색으로 보이지만 상당한 보라색 반점을 포함할 수 있다. 보라색은 그 주어진 각도에서 가장 현저한 색상이므로, 보라색이 그 각도의 색상으로서 지정되고 비교를 위해 사용된다. 또한 그 색상은 주어진 각도에서 그 색상의 강도(intensity)로서 지정될 특정 강도를 갖는 것으로 해석될 수도 있다. 이 강도는 예컨대, 약한 인텐스(intense)에서, 중간 인텐스로, 높은 인텐스까지 3 내지 5 포인트 스케일로 측정될 수 있다.

분광 광도계에 의해 제공된 스펙트럼 데이터는 단계(82)에서 데이터 조작을 필요로하지만, 시각적 관찰의 주관성 또는 카메라를 사용하는 제한을 제거할 수 있다. 다양한 실시형태에서, 각도들 사이에서 스펙트럼 데이터의 비교는 두 개의 과정 중 하나를 수반한다. 첫번째 과정은, 가장 큰 반사율의 피크(peak)를 평가하고, 주어진 파장에서의 반사율 값을 특정 범위의 파장들에 색상들이 할당되어 있는 데이터베이스의 값들과 비교하는 것이다. 예컨대, 스펙트럼 반사율은 특정 샘플에서 550nm에서 또는 그 부근에서 피크가 될 수 있다. 데이터베이스의 특정 컬러들에 대한 파장값들과 비교될 때, 그 색상은 데이터베이스에 저장된 525-575nm의 범위를 갖는 "녹색"과 일치할 수 있다(즉, 평가된 각도에서는 "녹색"이 가장 현저한 색상이 될 것이다). 시각적 프로세스에 이어서, 평가된 각도에서의 "색상"은 다른 각도에서 관찰된 색상과 비교된다. 각각의 각도의 피크에서 스펙트럼 반사율의 크기 사이의 차이는 고려중인 각도들 사이의 강도 차이를 나타낸다. 각도들 사이의 스펙트럼 데이터를 비교하는 과정에 이어서, 증강된 유사도 또는 반사 지수(SI)의 생성이 수반된다. 고려중인 각도들에서의 스펙트럼 곡선은 정규화되고, 각 파장에서의 정규화된 값들 사이의 차이의 절대값들의 합을 고려된 파장 수의 2배로 나눔으로써 증강된 SI를 산출한다. 0.2 내지 0.4의 값 범위를 초과하는 것은 고려중인 색상들이 상이한 것임을 나타낼 수 있다. 0.2의 값은 더 엄격한 제어가 주어지는 큰 전반적 시작 비교 풀(large overall starting comparison pool) 또는 백색/은색/흑색에서 바람직할 것이고, 0.4의 값은 더 작은 전반적 시작 비교 풀 또는 그 풀과 유사한 색상들을 포함하는 더 큰 풀에서 바람직할 것이다. 다양한 실시형태에서, 강도를 고려하는 프로세스는 각도들 사이의 스펙트럼 데이터를 비교하는 첫번째 과정과 관련하여 여기에 설명된 프로세스와 실질적으로 동일하다.

토너 유형의 정확한 해석은 최종 코팅의 정확한 텍스처를 유도할 것이므로 토너의 벌크 특성화가 수행된다. 예컨대, 일반적으로 펄은 이상적인 조악성(coarseness) 값을 가지지만, 특정 펄은 고유 색상 스파클 특징을 초래한다. 또한, 알루미늄은 유사한 색상 값을 가지지만, 고유한 전반적 텍스처 특성을 가질 수 있다. 따라서, 코팅에 존재하는 토너의 추가적인 특성화가 단계(84)에서 수행되고, 일단 각도 비교를 통해 사용을 위한 옵션으로서 적합한 토너가 식별되면, 코팅의 텍스처는 따라서 적절히 식별될 것이다(즉, 적절한 텍스처는 합리적인 토너 선택과 함께 존재할 것이다). 코팅에 사용된 정확한 토너를 식별할 필요는 없지만, 토너의 적합한 선택은 색상 및 텍스처 문제를 처리할 것이다. 단계(86)에서, 타겟 코팅과 일치하는(또는 수용가능한 방식으로 사실상 일치하는) 코팅 배합 조성이 출력된다.

단계(82)에서 타겟 코팅의 벌크 토너 특징을 결정하기 위해, 상이한 관측 각도들이 액세스될 수 있고 예컨대 170°에서의 광원을 사용하여 서로 비교될 수 있다. 예컨대, 30° 및 60°의 면내 각(in-plane angles)은 전술된 시각적 평가, 색상 카메라 또는 스펙트럼 곡선의 해석을 통한 색상(적색, 녹색 등)에 대해 액세스될 수 있다. 다음에, 45°의 고도에서 90° 및 30°의 면외 각(out-of-plane angles)이 또한 동일한 방식으로 색상에 대해 액세스될 수 있다. 색상들이 서로의 특정 톨러런스 내에 있지 않으면, 타겟 코팅 내에 펄 효과(예컨대, 운모, 시라릭, 컬러스트림, 할리퀸(harlequin) 등)가 존재한다. 색상 및 색도 차이에 따라서는 유색 알루미늄 플레이크가 존재할 수도 있다(색도는 면내 각에서 훨씬 더 높고 알루미늄의 색상 또한 거기에서 훨씬 더 현저할 것이다). 면내 각들의 범위를 통한 타겟의 이동에 대한 추가적인 고려가 또한 제공될 수 있다. 색도가 125°, 60°, 및 30°의 각도 사이에서 변하면, 타겟은 알루미늄 플레이크를 포함할 가능성이 있다. 색상 또는 색도가 임의의 각도에 걸쳐 변하지 않으면, 타겟 코팅은 효과 토너를 포함하지 않으며 단지 스트레이트 색조(straight shade)만이 존재한다.

전술된 것처럼, 단계(82)에서 일단 토너 유형이 일반적으로 결정되면, 토너들은 보다 구체적으로 특성화될 수 있으며, 단계(84)에서 하나 이상의 토너로부터의 선택을 위해 데이터베이스와 비교된다. 각각의 각도에서의 타겟은 평가되고 각 토너에 대한 각도 정보를 포함하는 데이터베이스의 데이터와 비교된다. 각도 정보는 스펙트럼 데이터, 시각적 색상 할당, 각 토너의 애플리케이션 함축, 개별 토너들에 적용될 수 있는 포괄적 애플리케이션 정보, 면내 각에 대해 반대 평면 내에 있는 면외 각들의 비교에 기초한 정렬/불투명도 정보, 및 임의의 다른 적절한 데이터를 포함할 수 있다.

유색 알루미늄은 특정 각도에서의 유색 알루미늄의 특징과의 비교에 기초하여 타겟 코팅 내에 존재하는 것으로 결정된다. 유색 알루미늄은 170°의 광원이 사용될 때 개시된 대부분의 각도에서 크게 가시적이지 않고, 유색 알루미늄은 90°의 면외 각에서 가시적이지 않다. 따라서, 유색 알루미늄에 의해 타겟에 기여한 거의 모든 색상은 170°의 광원을 사용한 90°의 면외 각에서 존재하지 않는다. 105°의 광원을 사용하는 면내 각들로부터의 색상들을 170°의 광원을 사용하는 90°의 면외 각으로부터의 색상들(또는 그 결핍)과 비교하면 유색 알루미늄이 존재한다는 확실한 또는 거의 확실한 결정을 할 수 있다. 특정 유색 알루미늄이 존재하는지 여부를 판정하기 위해, 30°의 면외 각이 105°의 광원을 사용하여 평가될 수 있다. 그런 각도에서 존재하는 색상은, 존재하는 유색 알루미늄의 더 구체적인 유형(예컨대, 금색, 적색, 주황색 등)의 확인을 위해 데이터베이스의 데이터와 비교될 수 있다. 105°의 광원을 사용하는 다른 각도들에서의 데이터와 데이터베이스의 데이터를 비교함으로써 추가적인 확인이 획득될 수 있다. 그러나, 유색 알루미늄의 텍스처는 105°의 광원을 사용하는 30°의 면외 각에서 가장 선명하게 보인다. 따라서, 그런 광원을 사용하여 그런 각도에서, 스펙트럼 수용체의 위치, 시각적 평가, 및/또는 색상 카메라가 사용될 수 있다.

복잡한 혼합물에 존재하는 펄 효과는 170°의 광원을 사용하는 90°의 면외 각에서 비교함으로써 더 구체적으로 정의될 수 있다. 대부분의 효과 착색은 그런 광원을 사용한 그런 각도에서 상당히 더 낮은 색상 인텐스(color intense)를 갖게 된다. 이것은 도 5에 도시된다. 그러나, 펄 효과는 170°의 광원을 사용하여 90°의 면외 각에서 관측될 때 현저히 더 높은 색상 인텐스를 가지게 되므로, 펄 효과는 예외적이다. 그런 광원을 사용한 그런 각도에서 가장 현저한 것으로 결정된 색상은 데이터베이스의 데이터와 비교되어, 관찰되는 것과 동일한 거동 및 색상을 가장 근접하게 나타내는 특정 펄 효과를 결정한다. 일 실시형태에서 주로 고려되는 각도는 170°의 광원을 사용하는 90°의 각도이지만, 타겟과 비교되는 데이터베이스의 펄 효과의 면외 내지 면내 이동 특징 데이터를 고려함으로써 정확한 펄 효과가 선택되었음을 보장하기 위해 다른 각도들에서의 타겟의 특징적 색상들 역시 비교되고 평가될 수 있다. 그런 광원을 사용한 그런 각도에서의 펄 효과의 색도는, 타겟 코팅 내의 입자의 오정렬 및/또는 플래트닝 에이전트(flattening agent)의 존재를 결정하기 위해 데이터베이스의 데이터와 추가로 비교될 수 있다. 일단 펄 효과가 타겟 코팅 내에 존재하는 것으로 식별되었다면, 데이터베이스에 존재하는 토너의 각각에 대한 정확한 스펙트럼 곡선 정보를 포함하는 데이터베이스 내의 더 포괄적인 데이터를 사용하여 추가적인 분석/비교가 이루어질 수 있다. 타겟의 스펙트럼 곡선과 데이터베이스로부터 제안된 토너의 비교는 전술된 유사도 지수를 사용하여 표준 운모 또는 시라릭(또는 Colorstream® 시라릭) 효과의 존재를 추가로 식별할 수 있다.

면내 각들 및 105° 또는 170°의 광원을 사용하여 타겟 샘플의 이동을 평가함으로써 미세화된 백색(micronized white)이 식별될 수 있다. 광원에 가장 가까운 각도는 미세화된 백색에 의해 영향받지 않을 수 있지만, 광원에서 먼 각도일수록 백색/밝은 청색을 나타낼 수 있다.

알루미늄 플레이크는, 추가적인 고려사항에 의해, 전술된 것처럼, 유색 알루미늄에 사용되는 프로세스를 사용하여 타겟 코팅의 특징을 데이터베이스의 데이터와 비교함으로써 보다 구체적으로 식별될 수 있다. 전술된 것처럼, 알루미늄의 존재는 타겟 코팅의 전체 색상에 따른 타겟 코팅의 이동을 결정함으로써 평가될 수 있다. 타겟 코팅의 전체 색상이 회색 또는 백색을 나타내지만, 각도들 사이에서 상당한 강도 변화가 존재할 때, 알루미늄이 존재할 가능성이 높다(이는 백색 또는 은색 펄 효과가 이미 특성화되었다면 덜 확실할 것이다). 알루미늄 플레이크는 추가적인 토너의 존재없이 은색의 외관을 나타낼 것이다. 105°의 광원을 사용하는 30°의 면외 각에서 타겟 코팅의 특징은 데이터베이스의 알루미늄 효과에 대한 색도 데이터와 비교될 수 있다. 알루미늄에 대한 텍스처는 그런 각도에서 그런 광원을 사용할 때 가장 분명하므로, 그 각도에서 색상의 강도는 그 각도에서 타겟 코팅의 색상 정보를 무시함으로써 적절한 알루미늄 플레이크를 선택하도록 데이터베이스의 데이터와 비교될 수 있다. (유색 알루미늄 안료를 포함하는) 알루미늄 플레이크는 일반적으로 스프레이 변화(spray variation)를 겪기 쉽고, 다양한 실시형태에서는 데이터베이스에 저장되는 90° 및 30°의 각도로부터 비교 면외 정보를 포함하는 데이터베이스와 비교된다. 예컨대, 다양한 실시형태의 데이터베이스는 다양한 정렬 상태에서(특히, 습식, 건식 및/또는 정전기 애플리케이션에 의해) 스프레이된 알루미늄에 관한 170° 및 105° 정보를 포함한다. 이들 각도에서의 유사성 비교는 플레이크 정렬 조절 재료－플롭(flop) 조절자에 대한 필요성을 결정한다(즉, 알루비늄 반응이 유사해 보인다면, 특정 애플리케이션 유형은 플롭 조절 안료가 혼합물에 추가되어야 할지 여부를 나타낸다). 타겟 샘플 내의 알루미늄의 존재를 결정하기 위해 추가적 평가가 수행될 수 있고, 반사각(105° 광원에서 75° 및 170° 광원에서 10°)에서의 관찰을 사용함으로써 특정 유형의 알루미늄이 식별될 수 있다. 본 발명이 실시형태는 광원 및 관찰자가 특정 각도를 취하는 것을 고려하는 것으로 여기에서 설명되지만, 그런 각도는 제한적인 것이 아니며, 범위 또는 특정적이지 않은 각도를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

다양한 실시형태에서, 잔존 토너들, 예컨대 솔리드는, 170° 광원을 사용한 90° 및 30°의 면외 각에 관련된 데이터를 고려함으로써 초기에 식별될 수 있다. 타겟 내의 펄 효과의 존재없이, 90°의 각도는 타겟 코팅 내의 잔존 솔리드 토너를 결정하는데 사용될 수 있다. 솔리드 토너의 선택을 제공하기 위해 그런 각도에서 타겟 코팅의 스펙트럼 곡선과 함께, 가장 유사한 솔리드 유색 토너와의 데이터 비교(SI 비교) 또는 Kubelka-Munk 매칭 툴이 사용될 수 있다. 유색 알루미늄 또는 효과가 존재하지 않는다면, 상기 광원들 중 어느 한 쪽 또는 양쪽을 사용하여 데이터베이스의 데이터와 면내 각에서의 데이터를 비교함으로써 솔리드 토너가 선택될 수 있다. 펄 효과 및/또는 유색 알루미늄이 존재하면, 면내 각들 및 30°의 면외 각의 색상들과 가장 유사한 토너가 데이터베이스로부터 선택될 수 있다.

분광 광도계의 사용을 통해, 프로세스는 식별 프로세스를 최적화하기 위해 반복적으로 사용될 수 있다. 프로세스로부터 선택된 토너를 사용하여 만들어진 토너로부터의 반사율 데이터는 미지의 샘플의 반사율 데이터로부터 공제될 수 있다. 이것은, 추가적인 토너 식별을 위한 프로세스를 통해 반복될 수 있는, 새롭고, "더 어두운(darker)" 반사율 곡선을 초래한다. 최근의 반복을 통해 선택된 토너는 이전 반복으로부터의 토너들에 추가될 수 있다.

도 8은 타겟 샘플 코팅을 매칭하는데 사용된 토너를 식별하는 프로세스의 실시형태의 흐름도를 도시한다. 도 7의 단계(82)에 의해 설명된 것처럼, 단계(88 및 90)에서, 모든 관찰 각도에서의 색상을 결정(단계(88))하고, 모든 관찰 각도에서 강도를 결정(단계(90))함으로써, 벌크 토너가 식별된다. 단계(92)에서는, 타겟 샘플내에 유색 알루미늄 및/또는 펄 효과가 존재하는지 여부가 결정되고, 만약 존재한다면, 단계(94)에서 그 효과(예컨대, 운모, 시라릭, 유색 알루미늄, 유리 등)가 식별되고, 효과 배향이 전술된 것처럼 고려된다. 단계(96)에서, 무색 알루미늄 및 솔리드 효과가 식별되고, 효과 배향이 전술된 것처럼 고려된다.

도 9는 타겟 샘플 코팅을 매칭하는데 사용된 토너를 식별하기 위해 사용될 수 있는 시스템(90)의 실시형태를 도시한다. 사용자(92)는 타겟 샘플(98)의 특성을 측정하도록 분광 광도계(96)를 조작하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 사용자 인터페이스(94)를 사용할 수 있다. 분광 광도계(96)로부터의 데이터는 개인용 컴퓨터, 모바일 디바이스, 또는 임의 유형의 프로세서와 같은 컴퓨터(100)로 전달될 수 있다. 컴퓨터(100)는 네트워크(102)를 통해 서버(104)와 통신할 수 있다. 네트워크(102)는 인터넷, 로컬 에어리어 네트워크, 인트라넷, 또는 무선 네트워크와 같은 임의 유형의 네트워크일 수 있다. 서버(104)는 비교를 위해 본 발명의 실시형태의 방법에 의해 사용되는 데이터 및 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스(106)와 통신한다. 본 발명의 다양한 실시형태의 방법의 다양한 단계는 컴퓨터(100) 및/또는 서버(106)에 의해 수행될 수 있다.

다른 측면에서, 본 발명은 컴퓨터 또는 컴퓨터 시스템으로 하여금 전술된 방법을 수행하게 하는 소프트웨어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서 구현될 수 있다. 소프트웨어는 프로세서 및 사용자 인터페이스가 전술된 방법을 수행할 수 있도록 하는데 사용되는 다양한 모듈을 포함할 수 있다.

당업자라면 전술된 설명에 개시된 개념에서 벗어나지 않고 본 발명에 대한 다양한 변형이 이루어질 수 있음을 쉽게 인식할 것이다. 그런 변형은 이하의 특허청구범위에서 문언적으로 달리 표현되지 않는다면 특허청구범위 내에 포함되는 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 여기에 상세히 설명된 특정 실시형태는 단지 예시적인 것이고 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위 및 임의의 모든 등가물의 전 범위로 주어진다.

Claims (17)

1. 컴퓨터에 의해 구현되는 방법으로서,
   타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나를 수행하여 측색 정보(colorimetric information)를 생성하는 단계와,
   프로세서를 사용하여, 상기 타겟 샘플에 대해 상이한 관측 각도에서 색상 및 색도(color intensity)를 결정함으로써, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너(bulk toner)를 식별하는 단계와,
   상기 프로세서를 사용하여, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 단계와,
   상기 프로세서를 사용하여, 상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 조성을 출력하는 단계를 포함하되,
   상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 단계는:
   상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 착색 효과, 무색 착색 효과 또는 이들 모두의 존재 및 배향(orientation)을 검출하는 단계,
   특정 면내 각(in-plane angle)에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 1 색상을 검출하는 단계,
   특정 면외 각(out-of-plane angle)에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 2 색상을 검출하는 단계, 및
   상기 하나 이상의 제 1 색상과 상기 하나 이상의 제 2 색상을, 각 특정 토너에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스의 데이터와 비교하는 단계를 포함하는,
   컴퓨터 구현 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나를 수행하는 단계는, 분광 광도계(spectrophotometer)를 사용하여 상기 타겟 샘플을 측정하는 단계를 포함하는
   컴퓨터 구현 방법.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 단계는, 상기 타켓 코팅 내에 유색 알루미늄, 펄 효과 또는 이들 모두가 존재하는지 여부를 판정하는 단계를 포함하는
   컴퓨터 구현 방법.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 단계는, 솔리드 효과(solid effect)와 무색 알루미늄 중 적어도 하나를 식별하는 단계를 포함하는
   컴퓨터 구현 방법.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   분석을 위해 상기 타겟 샘플을 준비하는 단계를 더 포함하는
   컴퓨터 구현 방법.
   
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 시각적 평가를 수행하는 단계는, 현저한 색상을 시각적으로 결정하는 단계를 포함하는 것으로서,
   상기 현저한 색상은 가장 채도가 높은 색상 또는 가장 높은 강도(intensity)를 갖는 색상인
   컴퓨터 구현 방법.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 색도를 결정하는 것은 유사도 지수(similarity index)를 계산하는 것을 포함하는
   컴퓨터 구현 방법.
   
8. 사용자 인터페이스와,
   상기 사용자 인터페이스와 통신하는 프로세서를 포함하되,
   상기 프로세서는,
   타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하여 측색 정보를 생성하고,
   상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하고,
   상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하고,
   상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 조성을 출력하도록 프로그램되는
   시스템으로서,
   상기 벌크 토너를 식별하는 것은:
   특정 면내 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 1 색상을 검출하고,
   특정 면외 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 2 색상을 검출하고,
   상기 하나 이상의 제 1 색상과 상기 하나 이상의 제 2 색상을, 각 벌크 토너에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스의 데이터와 비교하는 것을 포함하며,
   상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 것은:
   상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 착색 효과, 무색 착색 효과 또는 이들 모두의 존재 및 배향을 검출하는 것을 포함하는
   시스템.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 프로세서와 통신하는 상기 데이터베이스를 더 포함하는
   시스템.
   
10. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서와 통신하는 디스플레이를 더 포함하는
    시스템.
    
11. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서와 통신하는 분광 광도계를 더 포함하는
    시스템.
    
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 타켓 코팅 내에 유색 알루미늄, 펄 효과 또는 이들 모두가 존재하는지 여부를 판정함으로써 상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하도록 프로그램되는
    시스템.
    
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서는 솔리드 효과와 무색 알루미늄 중 적어도 하나를 식별함으로써 상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하도록 프로그램되는
    시스템.
    
14. 타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하여 측색 정보를 생성하는 수단과,
    상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하는 수단과,
    상기 타겟 코팅 내에 존재하는 유색 착색 효과, 무색 착색 효과 또는 이들 모두의 존재 및 배향을 검출함으로써, 상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 수단과,
    상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 조성을 출력하는 수단을 포함하는
    장치로서,
    상기 벌크 토너를 식별하는 것은:
    특정 면내 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 1 색상을 검출하고,
    특정 면외 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 2 색상을 검출하고,
    상기 하나 이상의 제 1 색상과 상기 하나 이상의 제 2 색상을, 각 벌크 토너에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스의 데이터와 비교하는 것을 포함하는, 장치.
    
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 수단은, 상기 타켓 코팅 내에 유색 알루미늄, 펄 효과 또는 이들 모두가 존재하는지 여부를 판정하는 수단을 포함하는
    장치.
    
16. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 수단은, 솔리드 효과와 무색 알루미늄 중 적어도 하나를 식별하는 수단을 포함하는
    장치.
    
17. 소프트웨어를 포함한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 소프트웨어는 프로세서로 하여금,
    타겟 샘플 상의 타겟 코팅에 대한 시각적 평가와 기구적 측정 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하여 측색 정보를 생성하고,
    상기 타겟 코팅 내에 존재하는 벌크 토너를 식별하고,
    상기 타겟 코팅 내에 존재하는 적어도 하나의 특정 토너를 식별하고,
    상기 적어도 하나의 특정 토너를 포함하는 상기 타겟 코팅의 조성을 출력하게 하되,
    상기 벌크 토너를 식별하는 것은:
    특정 면내 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 1 색상을 검출하고,
    특정 면외 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 2 색상을 검출하고,
    상기 하나 이상의 제 1 색상과 상기 하나 이상의 제 2 색상을, 각 벌크 토너에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스의 데이터와 비교하는 것을 포함하며,
    상기 적어도 하나의 특정 토너를 식별하는 것은
    특정 면내 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 3 색상을 검출하고,
    특정 면외 각에서 상기 타겟 코팅의 하나 이상의 제 4 색상을 검출하고,
    상기 하나 이상의 제 3 색상과 상기 하나 이상의 제 4 색상을, 각 특정 토너에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스의 데이터와 비교하는 것을 포함하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.

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