KR101939887B1 - 피벗-정규화를 사용하는 코팅된 표면의 텍스처 분석 - Google Patents

피벗-정규화를 사용하는 코팅된 표면의 텍스처 분석 Download PDF

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Abstract

본 발명은 미지의 복합 또는 간단한 코팅 내의 안료 식별을 위해 분광 광학 및/또는 비색 분석에서 피벗-정규화를 사용하는 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터로 구현된 방법에 관한 것이다. 본 발명은 미지의 타겟 코팅 내에서 발생하는 텍스처 및/또는 각변화외관 효과(들)를 신뢰적으로 정합하기 위해 특히 유용하다.

Description

피벗-정규화를 사용하는 코팅된 표면의 텍스처 분석{TEXTURE ANALYSIS OF A COATED SURFACE USING PIVOT-NORMALIZATION}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2013년 11월 8일 출원된 미국 가출원 제 61/901,498호를 우선권 주장한다.
발명의 분야
본 발명은 일반적으로 미지의 타겟 코팅 내에서 발생하는 텍스처 및/또는 각변화외관(gonioapparent) 효과(들)의 모두에 정합하도록 적절한 안료(들)를 식별하기 위해 분광 광학 각도 및/또는 입사광원으로부터 스펙트럼 반사율(reflectances) 또는 비색 정보(colorimetric information)를 관련시키기 위한 피벗 정규화(pivot-normalization)를 사용하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
더 많은 정교한 해결책(elegant solutions)은 사용자가 포뮬레이션(formulation) 엔진에 토너의 샘플 세트를 제출하는 것을 요구하고, 반면에 덜 정교한 방법은 종종 사용을 위해 사전규정된 토너의 부분집합을 선택한다. 어느 접근법도 단계식 방법을 이용하지 않고, 따라서 종종 최적이 아닌 해결책을 야기한다. 이들 방법은 통상적으로 사용자에 대해 부담이 되었고, 사용자를 위한 양호한 해결책에 능률적인 방법을 제공하기 위한 적절한 "직관"이 결여되어 왔다. 부가적으로, 이 방법론의 성질에 의해, 샘플에 정합하는데 필요한 적절한 안료가 배제될 수 있다.
포뮬레이션 엔진 또는 검색 엔진(또는 시각적 프로세스)을 거쳐 적절한 컬러 정합(color match)을 제공하기 위해, 샘플의 정확한 착색(pigmentation)을 결정하는 것이 이상적이다. 원본 샘플에 동일한 안료 또는 이들 안료의 적절한 오프셋을 이용하는 것은 포뮬레이션 또는 검색 프로세스가 명백한 최적 솔루션에 도달하게 할 것이라는 것을 분명하게 지각할 수 있다. 이들 안료를 고의적으로 또는 우발적으로 이용가능하지 않도록 하는 것은 최적의 컬러 정합보다 못한 결과를 초래할 것이라는 것도 명백하다.
다수의 포뮬레이션 엔진 및 방법론이 다양한 알고리즘을 거쳐 동시에 안료 선택 및 포뮬레이션을 포함하도록 시도된다. 역사적으로, 안료 식별 패키지 및 포뮬레이션 엔진은 대부분 이들의 사용자에게 포뮬레이션 및 안료 정보를 제공하기 위해 "무차별" 대입("brute" force), 추측 및 체크 유형의 방법을 취해 왔다. 조합 접근법(combinatorial approach), 또는 무차별 대입 방법은 최종 정합에서 원하는 최종 수의 안료가 주어지면 거의 모든 이용 가능한 안료가 모든 다양한 이용 가능한 조합으로 조합되는 빈번히 사용되는 방법이다. 조합 접근법은 다양한 포뮬레이션을 발생하기 위해 쿠벨카-뭉크(Kubelka-Munk)식 또는 그 도함수를 이용할 수 있다. 엔진의 속도를 최적화하기 위해 특정 조건이 주어지면 소정의 안료의 사용량을 규제하는 몇몇 방법이 존재하여 왔지만, 최종 결과는 이들 공식 조합이 이어서 샘플에 대해 유효화되고 샘플에 대부분 거의 정합하는 공식의 선택(또는 단일의)이 사용자에 제공되는 것이다. 샘플에 비교하여 정합의 정확도를 결정하는데 사용되는 다양한 형태의 델타 이(Delta E) 또는 다른 비색 평가 알고리즘이 존재한다.
더 많은 정교한 해결책은 사용자가 포뮬레이션 엔진에 토너의 샘플 세트를 제출하는 것을 요구하고, 반면에 덜 정교한 방법은 종종 사용을 위해 사전규정된 토너의 부분집합을 선택한다. 어느 접근법도 단계식 방법을 이용하지 않고, 따라서 종종 최적이 아닌 해결책을 야기한다. 이들 방법은 통상적으로 사용자에 대해 부담이 되었고, 사용자를 위한 양호한 해결책에 능률적인 방법을 제공하기 위한 적절한 "직관"이 결여되어 왔다. 부가적으로, 이 방법론의 성질에 의해, 샘플에 정합하는데 필요한 적절한 안료가 배제될 수 있다.
표준 휴대형 분광 광학계에서, 입사광은 일반적으로 수직으로부터 45도의 각도로 설정된다. 수집될 수 있는 최종 스펙트럼 반사율은 일반적으로 입사광과 동일한 평면에 있고, 반사각(specular angle)(입사광에 대해 동일하고 반대각)의 어느 하나의 측면 뿐만 아니라 입사광원 자체에 더 근접해 있다.
신규한 휴대형 분광 광학 디바이스는 광대한 다수의 각도형 컬러 응답(스펙트럼 반사율) 데이터를 제공한다. 방위각(azimuthal angle) 또는 평면외각(out-of-plane angle)을 포함하는 다수의 새로운 각도의 추가 이외에, 다수의 도구가 또한 표준으로부터 상이한 기하학을 갖는 부가의 광원을 제공한다. 예로서, 제 2 조명기의 입사광원은 수직으로부터 15도에 위치될 수 있다. 입사광 및 각도 응답의 복수의 조합은 동시에 핸들링될 너무 적은 그리고 너무 많은 정보일 수 있어, 거대한 양의 분광 광학 데이터를 발생한다. 그러나, 의도적인 방식으로 모든 이들 데이터를 효율적으로 핸들링하고 분석하기 위한 방법이 결여되어 있다. 다른 한편으로, 또한 신규한 분광 광학 디바이스는 선택된 조명 조건에 대해 분석된 샘플의 스펙트럼 응답의 일부만을 캡처한다.
다양한 텍스처를 표현하는 페인트된 또는 가상 샘플을 사용하고 이들을 미지의 샘플에 비교하는 전략이 최근에 개발되어 왔다. 이들 기술은 상당한 사용자 개입을 필요로 하고, 개인의 숙련에 따라 비일관적인 결과를 생성하는 상당한 주관적이다.
안료 특성 및 샘플 특성에 대해 향상되고 단순화된 결과를 생성할 수 있는 단순화된 접근법-이러한 단순화된 접근법은 제한된 다중각, 이용가능한 다중 플래너, 카메라를 이용하거나 이용하지 않은 스펙트럼 데이터, 컬러 또는 기타 등등을 사용함-, 속도 및 사용의 용이성을 위해 선호될 수 있다. 포뮬레이션 엔진 또는 시각적 컬러 정합 프로세스에 공급될 샘플의 안료를 정확하게 결정할 수 있는 간단화된 시스템을 제공하는 것은 속도 및 정확성을 상당히 향상시킨다. 동일한 가요성 시스템 내에 포뮬레이션 엔진을 포함하는 것은 성능, 정확성 및 단순함을 또한 향상시킨다.
따라서, 분석된 미지의 타겟 코팅의 텍스처 및/또는 각변화외관 효과(들)에 관한 특히 의미있는 추론을 허용하는 분광 광학계로부터 모든 데이터 및 데이터의 특정 조합을 효율적으로 평가하는데 사용될 수 있는 시스템 및 방법에 대한 요구가 존재한다. 개별 각도 스펙트럼 반사율 및 비색(예를 들어, XYZ, L*a*b*, L*C*h* 등) 응답이 독립적인 엔티티 뿐만 아니라 디바이스로부터 수신된 다른 응답(모든 응답 또는 구체적으로 선택된 응답이건간에)에 의존하는 엔티티의 모두로서 핸들링되는 시스템 및 방법에 대한 요구가 또한 존재한다. 따라서, 본 발명은 이용 가능한 안료의 동일한 또는 거의 동일한 특성(오프셋의 경우에, 자동차 재마감 용례에서와 같이 요구됨)을 갖는 시각적 정합 프로세스를 위한 포뮬레이션 엔진 또는 선택 안료를 가능하게 하는 수단을 제공하는 것을 목적으로 한다.
제 1 양태에서, 본 발명은 컴퓨터로 구현된 방법을 제공한다. 방법은 프로세서를 사용하여, 타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻는 단계 및 프로세서를 사용하여, 얻어진 반사율 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하는 단계를 포함한다. 방법은 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여, 프로세서를 사용하여, 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 생성하는 단계를 또한 포함한다.
다른 양태에서, 본 발명은 시스템에 관한 것이다. 시스템은 데이터베이스 및 데이터베이스와 통신하는 프로세서를 포함한다. 프로세서는 타겟 코팅으로부터 반사율을 얻고, 얻어진 반사율 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하고, 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여, 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 생성하도록 프로그래밍된다.
다른 양태에서, 본 발명은 장치를 제공한다. 장치는 타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻기 위한 수단 및 얻어진 반사율 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율을 계산하기 위한 수단을 포함한다. 장치는 피벗-정규화된 데이터에 기초하여 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 식별하기 위한 수단을 또한 포함한다.
다른 양태에서, 본 발명은 프로세서가 타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻고; 얻어진 반사율 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하고; 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여, 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 생성하게 하기 위한 소프트웨어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다.
도 1은 본 발명을 사용하는 타겟 복합 코팅을 위한 착색을 계산하는 프로세스를 도시한다.
도 2는 정반사에 대해 산업 표준 6개의 각도(-15°, 15°, 25°, 45°, 75° 및 110°)로부터 원시(비정규화된) 스펙트럼 반사율 데이터의 예를 도시한다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터의 "표준" 정규화 결과의 예를 도시한다.
도 4는 서로 중첩하는 도 2에 도시된 데이터의 다양한 피벗-정규화된 곡선의 예를 도시한다.
도 5는 평균 및 표준 편차가 연계된 정보의 제 1 어레이를 가로질러 계산되어 있고 서로에 대해 그래프 작성되어 있는 피벗-정규화된 반사율 데이터의 사용의 예를 도시한다.
도 6은 타겟 코팅이 각변화외관 효과를 포함할 것인지를 예측하기 위해 특정 각도의 조합을 사용하는 피벗-정규화된 데이터 세트의 사용의 예를 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 타겟 샘플의 코팅 혼합물의 일 안료로부터 다른 안료를 구별가능한 또는 시각적으로 및/또는 분광 광학적으로 고유한 상이한 또는 동일한 조명 조건 하에서 반사 특성과 같은 물리적으로 적절한 속성을 식별하는데 사용될 수 있는 시스템을 도시한다.
본 명세서의 설명은 일반적으로 페인트 또는 코팅을 참조하지만, 디바이스, 시스템 및 방법은 스테인(stain) 및 산업용 코팅을 포함하는, 다른 유형의 코팅에 적용된다는 것이 이해되어야 한다. 본 발명의 설명된 실시예는 한정적인 것으로서 고려되어서는 안된다. 본 발명에 따른 방법은 의류 및 패션 제품의 정합 및/또는 코디네이션(coordination)과 같은 다양한 분야에서 실시될 수도 있다. 본 발명은 자립형 유닛일 수 있거나 또는 예를 들어, 인터넷 또는 인트라넷과 같은 네트워크를 거쳐 중앙 컴퓨터와 통신하는 하나 이상의 원격 단말 또는 디바이스를 포함할 수도 있는 컴퓨터 시스템과 함께 사용되거나 합체될 수 있다. 이와 같이, 본 명세서에 설명된 컴퓨터 또는 "프로세서" 및 관련 구성요소는 로컬 컴퓨터 시스템 또는 원격 컴퓨터 또는 온라인 시스템 또는 이들의 조합의 부분일 수 있다. 본 명세서에 설명된 데이터베이스 및 소프트웨어는 컴퓨터 내부 메모리 내에 또는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 내에 저장될 수 있다.
본 발명은 일반적으로 코팅의 스펙트럼 분석에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 한정적인 것은 아니지만, 금속, 진주광택 및/또는 특별 효과 안료를 포함하는 복합 코팅 혼합물을 예측하고 포뮬레이션하기 위한 디바이스, 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 일반적으로 예를 들어, 분광 광학계에 의해 측정된 특정 반사율에 기초하여, 프로세서를 사용하여 계산되는 피벗-정규화 데이터를 사용하여 경화된 복합 코팅(예를 들어, 페인트) 혼합물의 물리적 특성 속성(이러한 속성은 예를 들어, 일 안료로부터 다른 안료를 구별가능한 또는 시각적으로 및/또는 분광 광학적으로 고유한 상이한 또는 동일한 조명 조건 하에서 반사 특성을 포함함)을 식별하기 위한 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 피벗-정규화 데이터는 분광광학계로부터의 비색응답에 기초하여 계산된다.
피벗-정규화 방법론을 사용하는 목적은 여러 가지이다. 첫째로, 소정의 시스템 내의 모든 이용 가능한 각도를 사용하기 위해, 피벗-정규화는 교번적인 양방향성 반사율 분포 함수(bi-directional reflectance distribution function: "BRDF")형 분석을 생성하는데 사용될 수 있다. 이 유형의 분석은 임의의 각도를 배제하는 것은 아니고, 각변화외관이건 아니건간에, 특정 코팅, 텍스처 또는 안료 유형의 반구형 "맵" 또는 "핑거프린트"를 생성하기 위해 모든 각도를 사용한다. 둘째로, 피벗-정규화는 의도적인 조작을 성취하기 위해 단지 특정 각도의 조합을 평가하는데 사용될 수 있다. 유사하게, 이는 타겟 코팅 내에 포함되거나 포함되지 않은 후에 특정 텍스처 또는 효과가 추구될 때 특정 단일 각도 또는 각도의 조합의 특정 배제 또는 포함을 포함한다. 셋째로, 피벗-정규화는 수신된 스펙트럼 반사율값이 소정 방식으로 부정확한 잠재적인 가정을 수용하고 보정하는데 사용될 수 있다. 스펙트럼 반사율 데이터의 불규칙성 또는 이상성에 대한 몇몇 잠재적인 이유는, 미세하더라도, 입사광 각도 위치, 입사광 변동, 개구 크기, 타겟 코팅면 불균일성 등을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명을 사용하는 타겟 복합 코팅을 위한 안료를 계산하는 프로세스를 도시한다. 단계 10에서, 데이터는 예를 들어, 분광 광학계로부터 수집된다. 본 발명의 시스템 및 방법은 다수의 방식으로 이용될 수 있다. 예를 들어, 시스템 및 방법은 예를 들어 스펙트럼 반사율 데이터 및/또는 비색 데이터(예를 들어, XYZ, L*a*b*, L*C*h* 등)와 같은 원시 데이터, 및 이미 처리되어 있을 수 있는 데이터 상에 사용될 수 있다. 처리된 데이터는 다차원 기하학적 데이터, 벡터 데이터, 수정되지 않은 또는 수정된 반사 스펙트럼 반사율 데이터 등을 포함할 수 있다. 피벗-정규화를 경험하는 데이터는 원본 데이터의 기능성에 기초하여 2개 이상의 식별된 연계된 어레이를 가질 수 있다. 여기서, 연계된 어레이는 코팅에 관련된 정보의 어레이(또는 다수의 어레이)와 같은, 가변 파라미터에 따른 1차로 얻어진 값(여기서: 반사율)의 분류를 의미한다. 예를 들어, 스펙트럼 반사율 데이터는 각도 및 파장으로 구성된 어레이를 갖는 것으로 고려될 수 있다. 다른 예는 각도 및 반사 유형(즉, L*, a*, 또는 b*)의 함수로서 비색 데이터를 포함한다. 2개 초과의 어레이가 존재하는 상황에서, 2개의 다양한 세트는 독립적으로 테스트될 수 있고, 또는 다양한 어레이는 단지 2개의 어레이로 압축될 수도 있다. 데이터 세트 내에 최적의 어레이 세트를 선택하기 위해, 테스트는 복합 혼합물 내의 컬러, 텍스처, 착색 및 모든 변형에 대해, 알고리즘의 원하는 기능성에 기초하여 다양한 잠재적인 최종 피벗-정규화된 데이터 세트 및 최적의 모두에 대해 다수의 시나리오에 요구될 수 있다.
도 2는 산업-표준 6개의 각도로부터 원시 스펙트럼 반사율 데이터의 예를 도시한다. "표준" 정규화 상황에서, 프로세스의 목표는 다수의 데이터 세트로부터 데이터의 상이한 스케일(즉, 상이한 각도)을 하나의 공통 스케일로 조정하여, 따라서 원본 데이터 세트들 사이의 관계 분석 및 이해를 허용하는 시프트된 또는 스케일링된 데이터의 세트를 생성하는 것이다. "표준" 정규화 결과의 예가 도 2의 데이터에 기초하여 도 3에 도시되어 있다. 본 발명의 피벗-정규화의 목표는 상이한 스케일을 공통 스케일로 정렬하는 것은 아니고, 원본 데이터 세트와 정보의 이들의 연계된 어레이 사이의 유사성 및 차이에 대해 향상된 식견을 얻기 위해 추가의 분리를 유발하는 것이다. 도 4는 도 2의 데이터에 기초하여, 서로 중첩하는 다양한 피벗-정규화된 곡선의 예를 도시한다. 볼 수 있는 바와 같이, "표준" 정규화 방법 대 피벗-정규화된 방법으로부터의 결과적인 정보 사이에는 차이가 있다. 도 4에서, 그래프의 분해능은 각각의 곡선의 y축을 정렬하기보다는 오버레이 방법을 사용하는 것을 고려하고 있다.
도 1의 단계 12에서, 데이터는 연계된 정보의 2차 어레이에 기초하여 분류된다. 예를 들어, 각도 및 파장의 연계된 어레이를 갖는 원시 스펙트럼 반사율 데이터를 사용하면, 데이터는 개별 파장 내의 각도의 스케일들 사이의 공통성을 생성하기 위해 파장에 의해 분류될 수 있다. 이는 개별 각도 내의 파장의 스케일들 사이의 공통 정렬을 행하기 위해 각도에 의해 분류하는 "표준" 정규화 방법에 대조적이다. 먼저 2차 어레이(예를 들어, 파장)에 의해 분류함으로써, 제 1 어레이(예를 들어, 각도)가 "공통성"이 된다. 2차 어레이의 각각의 세트 내에서, 단계 14에서의 피벗-정규화 계산은 표준 형태를 취할 수 있다. 정규화 계산은 통상적으로:
Figure 112016055081167-pct00001
여기서, X는 특정 데이터 세트값이고, μ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 평균(population average)이고, σ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 표준 편차이다. 사용자는 어레이 및 도구가 조정할 것이 어느 정보인지를 결정할 수 있다.
데이터의 제 1 어레이를 가로지르는 표준 편차는 데이터의 제 2 어레이를 가로지르는 것보다 훨씬 더 작을 수 있다는 사실에 기인하여, 데이터의 최종적인 피벗-정규화된 세트는 유용한 정보를 산출하지 않는 것으로 보일 수 있다. 따라서, 검사, 분석, 그래프 작성 등의 분해능이 열악하면, 상세한 특징이 누락될 수도 있다. 따라서, 검사, 분석, 그래프 작성 등의 분해능은 분석의 이익을 확인하기 위해 최적화될 수 있다.
스펙트럼 반사율 데이터를 사용할 때, 계산은 데이터의 각각의 2차 어레이에 기초하여 데이터의 제 1 어레이에 대해 개별적으로 발생할 수 있다. 그러나, 출력은 원래의 2개의 연계된 어레이와 연계되어 유지된다. 예를 들어, 평균, 중간 및 합과 같은 통계가 멀티-어레이 계산된 피벗-정규화된 데이터로부터 단일의 어레이를 생성하는데 사용될 수 있다. 더욱이, 개별 특정 어레이값 또는 값들이 피벗-정규화된 분석들 사이에 비교될 수 있다. 이러한 상황의 값은 최대 또는 통계적 중요성의 특정 어레이값 또는 값들에 초점을 맞추고, 여기서 대부분의 컬러 및/또는 텍스처 정보는 시각적으로 또는 수치적으로 지각된다.
도 1의 단계 16에서, 피벗-정규화된 데이터로부터의 계산된 피벗-정규화된 값 또는 통계는 또한 복합 코팅 혼합물 내의 텍스처, 1차 플레이크(flake) 유형 또는 다른 외관 정보를 식별하기 위해 공지의 특성에 실험적으로 상관될 수 있다. 실험적인 방법을 이용하기 위해, 피벗-정규화된 데이터가 실험 데이터세트에 대해 계산된다. 단일 점 내로의 모든 원하는 통계적 또는 수학적 변환이 이용될 수 있고, 또는 데이터는 연계된 정보의 제 1 및 제 2 어레이의 함수로서 잔류할 수도 있다. 다양한 실시예에서, 실험 데이터 세트는 매일의 상황에서 핸들링될 필요가 있을 예측된 혼합물 및 컬러를 대표한다. 실험 데이터세트는 예측 상관: y = f(x)를 생성하는데 사용될 수 있고, 여기서 y는 타겟 코팅에 관한 식별 또는 정량적 질의를 위한 원하는 특성을 표현하고, f(x)는 x의 소정의 함수이고, 여기서 x는 연계된 어레이의 특정 세트 또는 다수의 세트로부터 피벗-정규화된 데이터로부터 피벗-정규화된 계산된 값 또는 통계를 사용하는 하나 또는 다수의 변수이다. 결과적인 함수는 실험 데이터세트에 의해 규정된 바와 같이 선형 또는 비선형일 수 있다.
도 5는 평균 및 표준 편차가 연계된 정보의 제 1 어레이를 가로질러 계산되어 있고 서로에 대해 그래프 작성되어 있는 피벗-정규화된 반사율 데이터의 사용의 예를 도시한다. 최종적인 상관은 단지 특정 상황에서만 채색된 알루미늄 안료의 사용량의 높은 확률을 나타내고, 반면에 착색된 알루미늄 안료의 사용량의 결여는 상당히 상이한 그래픽 디스플레이 및 따라서 또한 연계된 확률을 예시한다.
도 6은 타겟 코팅이 각변화외관 효과를 포함할 것인지를 예측하기 위해 특정 각도의 조합을 사용하는 피벗-정규화된 데이터 세트의 사용의 예를 도시한다. 이 경우에, 0.5 이상을 야기하는 특정 각도에 대한 피벗-정규화된 데이터로부터의 계산된 범위값은 각변화외관 안료를 포함하지 않는 더 높은 가능성을 지시하고, 반면에 0.2 이하에 더 근접한 계산된 범위값은 해당 각변화외관 안료를 포함하는 더 높은 가능성을 갖는다.
일단 실험적 상관이 결정되면, 이는 도 1의 단계 18에서, 타겟 코팅에 대한 예측된 값을 유도하는데 사용될 수 있다. 이는 x에 대해 타겟 코팅의 값(피벗-정규화된 데이터 등)을 사용하고 y에 대해 해답(텍스처 효과)을 계산함으로써 성취될 수 있다. 예는 각변화외관의 내용에 대해 본 명세서에 제공되었지만, 본 발명에 따르면, 피벗-정규화 계산 및 실험 상관을 위한 가장 중요한 단일 각도 또는 각도의 조합을 반복적으로 선택함으로써 그 안료의 어느 크기의 플레이크에서 어느 각변화외관 안료를 특정의 결과로서 유도할 수 있다. 각도 비교 및 어느 레벨로 이들이 조합되는지의 선택은 가장 가능한 실험적 상관을 생성하는데 사용될 수 있다. 실험 상관은 또한 예를 들어 단일 각도 비색 데이터와 같은 다른 비-피벗-정규화 정보를 포함함으로써 향상될 수 있다.
전체 "맵" 또는 "핑거프린트" 접근의 품질 및 실험 상관 접근의 품질은 입력 데이터에 의존할 수 있다. 입력 데이터의 품질은 전체 맵 또는 실험 상관을 위해 알려진 세트를 생성하는데 사용된 도구의 품질 및 데이터 세트의 품질에 의존할 수 있다. 도구로부터의 데이터의 임의의 품질 또는 실험적 데이터 세트는 해답을 야기할 것이지만, 해답은 고품질 도구 및 광범위하게 다양한 고품질 실험 데이터 세트의 사용에 의해 향상될 수 있다.
본 명세서에 설명된 계산의 전체 세트는 특정 연계된 어레이 조합의 선택을 용이하게 하기 위해 뿐만 아니라 피벗-정규화된 데이터를 사용하여 실험 상관을 유도하고 이어서 사용하기 위해 요구되는 계산의 체적을 수용하기 위해 프로세스와 함께 사용될 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 타겟 샘플의 코팅 혼합물의 일 안료로부터 다른 안료를 구별가능한 또는 시각적으로 및/또는 분광 광학적으로 고유한 상이한 또는 동일한 조명 조건 하에서 반사 특성과 같은 물리적으로 적절한 속성을 식별하는데 사용될 수 있는 시스템을 도시한다. 사용자(92)는 타겟 샘플(98)의 특성을 측정하기 위해 분광 광학계(96)를 동작하도록 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 사용자 인터페이스(94)를 이용할 수 있다. 분광 광학계(96)로부터의 데이터는 퍼스널 컴퓨터, 모바일 디바이스, 또는 임의의 유형의 프로세서와 같은 컴퓨터(100)에 전달될 수 있다. 컴퓨터(100)는 네트워크(102)를 거쳐 서버(104)와 통신할 수 있다. 네트워크(102)는 인터넷, 근거리 통신망, 인트라넷, 또는 무선 네트워크와 같은 임의의 유형의 네트워크일 수 있다. 서버(104)는 비교 목적으로 본 발명의 방법에 의해 사용되는 데이터 및 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스(106)와 통신한다. 데이터베이스(106)는 예를 들어, 클라이언트 서버 환경에, 또는 예를 들어 클라우드 컴퓨팅 환경과 같은 웹기반 환경에 이용될 수 있다. 본 발명의 방법의 다양한 단계는 컴퓨터(100) 및/또는 서버(104)에 의해 수행될 수 있다.
다른 양태에서, 본 발명은 컴퓨터 또는 컴퓨터 시스템이 전술된 방법을 수행하게 하기 위한 소프트웨어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서 구현될 수 있다. 소프트웨어는 프로세서 및 사용자 인터페이스가 본 명세서에 설명된 방법을 수행하는 것을 가능하게 하는데 사용되는 다양한 모듈을 포함할 수 있다.
상기 설명에 개시된 개념으로부터 벗어나지 않는 범위에서 본 발명에 대한 수정이 이루어질 수 있다는 것은 당 기술 분야의 숙련자들에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다. 이에 따라, 본 명세서에 상세히 설명된 특정 실시예는 단지 예시적인 것이고, 본 발명의 범주를 한정하는 것은 아니다.

Claims (17)

  1. 컴퓨터로 구현된 방법으로서,
    프로세서를 사용하여, 타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻는 단계 - 상기 얻어진 데이터는 복수의 각도로부터 취한 컬러 응답을 포함하고, 상기 얻어진 데이터는 각도 데이터의 1차(primary) 어레이와 적어도 파장 데이터의 2차(secondary) 어레이를 포함하는 두 개 이상의 연관된 어레이를 포함함 - 와,
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 얻어진 데이터를 상기 2차 어레이 내의 상기 파장 데이터에 의해 분류하는 단계와,
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 2차 어레이에 의해 분류된 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하는 단계와,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여, 상기 프로세서를 사용하여, 상기 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색(a coating pigmentation)을 생성하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터는 이하의 식
    Figure 112018082066421-pct00012

    에 따라 계산되고, 여기서 X는 특정 데이터 세트값이고, μ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 평균(population average)이고, σ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 표준 편차인
    방법.
  4. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 코팅 착색을 생성하는 단계는 상기 피벗-정규화된 반사율 데이터를 복수의 공지의 데이터에 상관시키는 단계 및 상기 상관에 기초하여 상기 타겟 코팅의 적어도 하나의 텍스처 특징을 예측하는 단계를 포함하는
    방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터를 복수의 공지의 데이터에 상관시키는 단계는 상기 피벗-정규화된 반사율 데이터를 복수의 공지의 데이터에 실험적으로(empirically) 상관시키는 단계를 포함하는
    방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 상관에 기초하여 상기 타겟 코팅의 적어도 하나의 텍스처 특징을 예측하는 단계는 적어도 하나의 실험 계산을 사용하여, 상기 상관에 기초하여 상기 타겟 코팅의 적어도 하나의 텍스처 특징을 예측하는 단계를 포함하는
    방법.
  7. 데이터베이스와,
    상기 데이터베이스와 통신하는 프로세서를 포함하는 시스템으로서,
    상기 프로세서는,
    타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻고 - 상기 얻어진 데이터는 복수의 각도로부터 취한 컬러 응답을 포함하고, 상기 얻어진 데이터는 각도 데이터의 1차 어레이와 비색 데이터(colorimetric data)의 2차 어레이를 포함하는 두 개 이상의 연관된 어레이를 포함함 - ,
    상기 프로세서를 사용하여, 상기 얻어진 데이터를 상기 2차 어레이 내의 상기 비색 데이터에 의해 분류하고,
    상기 분류된 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하고,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여, 상기 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 생성하도록
    프로그래밍된
    시스템.
  8. 삭제
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터는 이하의 식
    Figure 112018082066421-pct00013

    에 따라 계산되고, 여기서 X는 특정 데이터 세트값이고, μ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 평균이고, σ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 표준 편차인
    시스템.
  10. 제 7 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서와 통신하는 분광 광학계를 더 포함하는
    시스템.
  11. 타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻는 수단 - 상기 얻어진 데이터는 복수의 각도로부터 취한 컬러 응답을 포함하고, 상기 얻어진 데이터는 각도 데이터의 1차 어레이와 적어도 파장 데이터의 2차 어레이를 포함하는 두 개 이상의 연관된 어레이를 포함함 - 과,
    상기 얻어진 데이터를 상기 2차 어레이 내의 상기 파장 데이터에 의해 분류하는 수단과,
    상기 2차 어레이에 의해 분류된 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하는 수단과,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여 상기 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 생성하는 수단을 포함하는
    장치.
  12. 삭제
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터는 이하의 식
    Figure 112018082066421-pct00014

    에 따라 계산되고, 여기서 X는 특정 데이터 세트값이고, μ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 평균이고, σ는 분류된 2차 어레이 내의 데이터 세트값의 샘플 또는 모집단 표준 편차인
    장치.
  14. 제 11 항 또는 제 13 항에 있어서,
    상기 코팅 착색을 생성하는 수단은 상기 피벗-정규화된 반사율 데이터를 복수의 공지의 데이터에 상관시키는 수단 및 상기 상관에 기초하여 상기 타겟 코팅의 적어도 하나의 텍스처 특징을 예측하는 수단을 포함하는
    장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터를 복수의 공지의 데이터에 상관시키는 수단은 상기 피벗-정규화된 반사율 데이터를 복수의 공지의 데이터에 실험적으로 상관시키는 수단을 포함하는
    장치.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 상관에 기초하여 상기 타겟 코팅의 적어도 하나의 텍스처 특징을 예측하는 수단은 적어도 하나의 실험 계산을 사용하여, 상기 상관에 기초하여 상기 타겟 코팅의 적어도 하나의 텍스처 특징을 예측하는 수단을 포함하는
    장치.
  17. 소프트웨어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 소프트웨어는 프로세서로 하여금,
    타겟 코팅으로부터 반사율 데이터를 얻게 하고 - 상기 얻어진 데이터는 복수의 각도로부터 취한 컬러 응답을 포함하고, 상기 얻어진 데이터는 각도 데이터의 1차 어레이와 파장 데이터 또는 비색 데이터의 2차 어레이를 포함하는 두 개 이상의 연관된 어레이를 포함함 -,
    상기 얻어진 데이터를 상기 2차 어레이의 상기 파장 데이터 또는 비색 데이터에 의해 분류하게 하고,
    상기 2차 어레이에 의해 분류된 데이터로부터 피벗-정규화된 반사율 데이터를 계산하게 하고,
    상기 피벗-정규화된 반사율 데이터에 기초하여, 상기 타겟 코팅에 대해 외관이 동일하거나 실질적으로 유사한 코팅 착색을 생성하게 하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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