KR20020036856A

KR20020036856A - 전자 영상장치로 색 맞춤방법

Info

Publication number: KR20020036856A
Application number: KR1020027003729A
Authority: KR
Inventors: 스피체르다니엘; 루카센마르첼페트루스
Original assignee: 샬크비즈크 피이터 코르넬리스; 페트귄터; 아크조 노벨 엔.브이.
Priority date: 1999-10-05
Filing date: 2000-10-04
Publication date: 2002-05-16
Also published as: KR100748844B1; AU7525100A; US6768814B1; RU2002111565A; WO2001025737A1; RU2251084C2; EP1218706A1; BR0014467A; CN1189726C; CN1378643A; AU770821B2; JP2003511662A; ZA200202650B

Abstract

본 발명은 전자 영상장치로 측정된 선택 색을 맞추는 색 공식을 결정하는 방법에 관한 것이고, 상기 방법은 하기 단계를 포함한다: a) 전자 영상장치는 각각의 보정 색의 비색 데이타가 알려진 적어도 2개의 보정 색의 색 신호를 측정하여 보정되고; b) 선택된 색은 전자 영상장치를 이용해서 측정되고; c) 수리적 모델을 이용하여, 변수가 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기 위해 계산되고; d) 수리적 모델 및 계산된 변수를 이용하여, 측정된 선택 색의 색 신호가 비색 데이타로 변환되고; 및 e) 데이타뱅크를 이용하여, 비색 데이타가 가장 가깝게 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타를 맞추어 색 공식을 결정한다.

Description

전자 영상장치로 색 맞춤방법{METHOD FOR COLOUR MATCHING BY MEANS OF AN ELECTRONIC IMAGING DEVICE}

분광광도계 및 삼자극치계(tri-stimulus meter)와 같은 색온도계를 이용해서 선택된 색을 측정하는 것은 잘 알려져 있다. 측정된 신호는 색 공식의 결정에 사용될 수도 있다. 따라서 U.S. 4,813,000은 삼자극치 색 분석기를 이용해서 선택된 색 측정 및 데이타뱅크에서 색 공식을 검색하기 위해 측정된 색도 데이타의 사용을 개시한다. Fahrzeug + Karosserie, 9, 1997, 11-12, 1997 및 1-5, 1998에 공개된 W.R. Cramer에 의한 일련의 논문은 분광광도계를 이용해서 선택된 색을 측정 및 데이타뱅크에서 색 공식을 검색하기 위해 측정된 스펙트럼 데이타 사용의 상업적 적용을 기술한다. 상기 방법은 페인트가 모든 색에 유용해야하는 판매의 관점에서 사용에 특히 적당하다.

표준 색 샘플로 선택된 색을 확인하기 위해 측정된 신호를 사용하는 것이 또한 가능하다. 상기 방법은 프린팅 잉크 산업에서 현재 사용된다.

인간 눈은 색 차이에 매우 민감하다. 만약 색이 맞추어지려면, 색의 측정이 가능한한 정확할 필요가있다. 높은 측정 정확도는 보정이 필요하다. 이 끝에 표준 값, 소위 비색 데이타의 용어에서 색을 정의하는 고정된 표준이 있다. 가장 흔한 비색 데이타는 Commision International de l'Eclairage (CIE), 예를 들면 CIELab (L^* _ab, a^*, b^*), CIEXYZ (X, Y, Z) 및 CIELUV (L^* _uv, u^*, v^*)에 있다. 그러므로 분광광도계 또는 삼자극치계가 보정되면 스펙트럼 측정 데이타 및 삼자극치 측정 데이타는 비색 데이타로 변환되어야한다.

분광광도계의 결점은 매우 섬세한 장비라는 것이다. 그러므로 특정 전문 기술이 판매의 전술한 관점에서 항상 유용하지는 않는 사용기의 일부에 요구된다. 또한, 분광광도계는 비싸다. 분광광도계 및 삼자극치계의 추가 결점은 물질의 조직을 포함하는 색 외형 측정에 사용될 수 없다는 것이다.

본 발명은 전자 영상장치로 측정된 선택된 색을 맞추는 색 공식을 결정하는 방법에 관한 것이고, 상기 방법은 하기 단계를 포함한다:

a) 전자 영상장치는 각각의 보정 색의 비색 데이타가 알려진 적어도 2개의 보정 색의 색 신호를 측정하여 보정되고;

b) 동시에 또는 다음 단계에서 선택된 색은 전자 영상장치를 이용해서 측정되고;

c) 수리적 모델을 사용하여, 변수는 공지된 비색 데이타에 보정 색의 측정된 색 신호를 변환하기 위해 계산되고;

d) 수리적 모델 및 계산된 변수를 사용하여, 측정된 선택 색의 색 신호는 비색 데이타로 변환되고; 및

e) 데이타뱅크를 사용하여, 색 공식은 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타를 가장 가깝게 맞추는 비색 데이타로 결정된다.

본 발명은 값싼 소비자 전자공학의 사용이 가능한 이점이 있다. 소비자 전자공학이 종종 전문가 적용에 필요한 정확한 세팅을 요구하지는 않는다. 본 발명에 따른 방법은 선택된 색을 맞추는 색 공식의 결정에 부정확한 장치를 이용하는 것 및 아직까지 측정 정확도의 높은 수준을 달성하는 것을 가능하게 한다. 또한, 방법은 폭넓은 훈련을 필요로하는 사람 없이 비전문가에 의해 쉽게 실시될 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 색 외형의 특성, 소위 조직을 또한 측정할 수 있다.

본 발명에 따른 방법에서 용어 "전자 영상장치"는 컴퓨터를 이용해서 처리될 수 있는 전자 영상이 기록될 수 있는 모든 장치를 나타낸다. 상기 전자 영상장치의 예는 디지털 기록 장치이다. 바람직하게, 전자 영상장치는 디지털 비디오 카메라, 디지털 카메라, 평판 스캐너, 드럼 스캐너 또는 수동 조작 스캐너이다. 그러나, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 소위 프레임 그래버(grabber)에 결합된 아날로그 비디오 카메라는 또한 용어 "전자 영상장치"에 포함된다. 마지막으로, 용어 "전자 영상장치"는 또한 멀티-스펙트럼-영상 장비 및 다색 필터의 흑백 카메라를 포함한다. 평판 스캐너의 예는 휴렛 팩커드 3C, 휴렛 팩커드 스캔제트 Ⅱc, 샤프 JX450, 아그파 Focus Color 및 아그파 Arcus Plus이다. 드럼 스캐너의 예는 Howtek D4000, Optronics Color Getter 및 LeafScan 45이다. 디지털 카메라의 예는 Ricoh RDC 5000, 올림푸스 C-2000Z 및 니콘 쿨픽스 950이다. 바람직하게, 디지털 카메라가 사용된다.

최소의 2개 보정 색, 즉 흰색과 검은색이 사용된다. 선택적으로, 회색 또는 중성 색이 사용된다. 선택된 색의 색 신호를 비색 데이타로 더 정확하게 변환하기 위해 보정 색외에 중성 색이 포함되어 참고로 주어진다. 보정 색이 임의로 선택된다. 바람직하게, 전체 비색 색 범위에 분포된 보정 색이 사용된다. 더 바람직하게, 선택된 색 부근에 분포한 보정 색이 사용된다.

이론에서, 물리적 보정 패턴은 전자 영상장치의 영상 분야내에 존재하는 것 만큼 많은 보정 색을 포함할 수 있다. 보정 색은 패치의 형태에서 패턴에 기록된다. 이론에서, 보정 패치는 단일 픽셀 크기를 갖는다. 상기 경우에 측정 표면의 크기는 보정 패치의 크기와 같을 것이다. 사용된 전자 영상장치에 따라서, 단일 픽셀보다 더 큰 보정 패치를 요구하는 현상이 일어난다. 상기 현상은 안정성, 비선형성, 일그러짐, 위치의 재생산성 및 혼선을 포함한다. 일반적으로 2와 1000 사이의 보정 색이 존재하고, 10-500이 바람직하고, 25-150이 더 바람직하다.

물론, 보정 패치가 정사각형일 필요는 없다. 직사각형이어야만 하지도 않고 일정하게 형성될 필요도 없다. 색을 분리할 필요는 없고, 즉 색은 점차 이동된다.

보정 패치가 제공되는 지지는 평편하거나 곡선이다. 바람직하게, 지지는 단색, 예를 들면 흰색 또는 회색이다. 지지 표면적을 보여질 수 있게 하기 위해 보정 패치의 일부 또는 모든 주위에 깨끗한 공간이 남겨진다. 지지의 단색은 전자 영상장치의 공간적 비획일성을 측정 및 수정하는데 또한 도움이 된다.

요구되는 측정 정확도에 따라서, 보정 색 및 선택된 색을 동시에 측정하는 것이 바람직하다. 상기 경우에서 보정 패턴 지지는 리세스(recess), 예를 들면 중앙에 제공된다. 선택적으로, 지지는 영상 분야보다 더 작은 곳에 선택되어 남은 영상 분야가 선택된 색을 기록하는데 사용될 수 있다.

또한, 본 발명의 구성내에서 10개 이상 색의 보정 패턴을 사용하는 단계 a)에서 미리 보정할 수 있고, 그후 단계 b)에서 검은색 및 흰색 보정이 이루어지고 동시에 선택된 색을 측정할 수 있다. 상기 단계의 조합은 광원의 영향에 기인하여 밝기 변화의 감소에 유용하다.

기록된 영상 처리, 모델 변수 계산 및 측정된 색 신호의 비색 데이타 변환이 컴퓨터 소프트웨어를 이용하여 모두 이루어진다. 소프트웨어는 보정 패턴의 위치 및 선택적으로 측정된 물체를 나타낸다. 소프트웨어는 또한 각 보정 색에 대한 공지된 비색 데이타 목록표 및 측정된 색 신호와 비색 데이타 사이의 상호관계를 기술하는 수리적 모델을 포함한다. 소프트웨어를 이용하여 모델 변수는 수리적 모델로부터 계산된다. 그후 소프트웨어는 수리적 모델 및 선택된 색의 측정 신호를 비색 데이타로 변환하는 모델 변수를 사용한다.

비색 데이타는 Lab 또는 XYZ와 같은 CIE 시스템에 의해 예증된다. 그러나,상기 용어는 CIE 시스템에 제한되지 않는다. 시스템을 한정한 사용기를 사용할 수 있다.

선택된 수리적 모델은 기술자에 공지된 모델이다. 예는 H.R. Kang, Color Technology for Electronic Imaging Device, SPIE Optical Engineering Press, 1997, 3장 및 11장, 및 U.S. 5,850,472에 언급된다. 모델은 비선형 또는 선형이다. 비선형 모델의 한 예는 10개의 변수를 갖는 2차 다항식 또는 20개의 변수를 갖는 3차 다항식이다. 바람직하게, 선형 모델이 사용된다. 더 바람직하게, 사용된 선형 모델은 4개의 모델 변수를 갖는다.

4개의 변수를 갖는 선형 모델의 한 예는 하기 모델이고, 상기 경우 R, G, 및 B 데이타에서 보정 색의 측정된 색 신호는 상기 경우 CIELab 데이타에서 비색 데이타로 변환된다:

L_i ^*=c₀+ c₁R_i+ c₂G_i+ c₃B_i,

a_i ^*=d₀+ d₁R_i+ d₂G_i+ d₃B_i,

b_i ^*=e₀+ e₁R_i+ e₂G_i+ e₃B_i,

(상기 식에서, R_i, G_i, B_i, L_i ^*, a_i ^*및 b_i ^*는 측정된 신호 및 보정 색 i의 비색 데이타이다.)

선형 곡선 굽이는 보정 색의 측정된 RGB 데이타 및 공지된 CIELab 데이타로부터 모델 변수 c₀-c₃, d₀-d₃및 e₀-e₃을 계산하는데 사용된다. 상기 모델 변수는 선택된 색의 측정된 RGB 데이타를 CIELab 데이타로 변환하는데 사용된다.

20개의 변수를 갖는 비선형 3차 다항식의 한 예는 하기와 같다:

L_i ^*= c₀+ c₁R_i+ c₂G_i- c₃B_i+ c₄R_i ²+ c₅G_i ²+ c₆B_i ²- c₇R_iG_i- c₈R_iB_i+ c₉G_iB_i+ c₁₀R_i ³+ c₁₁G_i ³+ c₁₂B_i ³+c₁₃R_i ²G_i+ c₁₄R_i ²B_i+ c₁₅G_i ²R_i+ c₁₆G_i ²B_i+ c₁₇B_i ²R_i+ c₁₈B_i ²G_i+ c₁₉R_iG_iB_i

a_i ^*= d₀+ d₁R_i+ d₂G_i- d₃B_i+ d₄R_i ²+ d₅G_i ²+ d₆B_i ²- d₇R_iG_i- d₈R_iB_i+ d₉G_iB_i+ d₁₀R_i ³+ d₁₁G_i ³+ d₁₂B_i ³+d₁₃R_i ²G_i+ d₁₄R_i ²B_i+ d₁₅G_i ²R_i+ d₁₆G_i ²B_i+ d₁₇B_i ²R_i+ d₁₈B_i ²G_i+ d₁₉R_iG_iB_i

b_i ^*= e₀+ e₁R_i+ e₂G_i- e₃B_i+ e₄R_i ²+ e₅G_i ²+ e₆B_i ²- e₇R_iG_i- e₈R_iB_i+ e₉G_iB_i+ e₁₀R_i ³+ e₁₁G_i ³+ e₁₂B_i ³+e₁₃R_i ²G_i+ e₁₄R_i ²B_i+ e₁₅G_i ²R_i+ e₁₆G_i ²B_i+ e₁₇B_i ²R_i+ e₁₈B_i ²G_i+ e₁₉R_iG_iB_i

선형 곡선 굽이는 보정 색의 측정된 RGB 데이타 및 공지된 CIELab 데이타로부터 모델 변수 c₀-c₁₉, d₀-d₁₉및 e₀-e₁₉를 계산하는데 사용된다. 상기 모델 변수는선택된 색의 측정된 RGB 데이타를 CIELab 데이타로 변환하는데 사용된다.

상기에도 불구하고, 모델 변수를 계산할 때 선택된 색의 부근에서 보정 색에 더 큰 가중치를 제공할 수 있다. 4개의 변수를 갖는 선형 모델의 상기 예의 경우에서, 상기는 선형 곡선 굽이 동안 각 보정 색이 해당 보정 색과 선택된 색 사이의 RGB 색 간격의 거리에 기초한 가중치 요소를 주어진다는 것을 의미한다. 선형 곡선 굽이 방법에서 제곱의 하기 총합은 최소이다.

정서하면, 상기 합은 하기와 같다:

(상기 식에서

n:은 보정 색의 수

R, G, B: 선택된 색의 측정된 신호이다.)

선택적으로, 보간법(interpolation)으로 선택된 색 부근에서 보정 색을 사용할 수 있다.

그렇게 요구된다면, 식 R=G=B=f(L^*) 또는 다른 비색 시스템에서 L^*의 비교

값에 따른 검은색, 흰색 및 회색에 대한 측정된 신호에서 회색 균형이 이루어진다.

상기 회색 균형은 H.R. Kang, Color Technology for Electronic Imaging p25Devices, SPIE Optical Engineering Press, 1997, 11장에 기술되어있다. 사용에 적당한 연산의 예는 하기와 같다:

R_ig= f₁+ f₂·L_ig ^*

R_ig= f₁+ f₂·L_ig ^*+ f₃·(L_ig ^*)²

R_ig= f₁+ f₂·L_ig ^*+ f₃·log(L_ig ^*)

(상기 식에서, R_ig는 측정된 신호이고 L_ig ^*는 흰색, 회색 및 검은색 보정

색의 비색 값이다.)

선택적으로, 그렇게 요구된다면, 검은색 및 흰색에 대한 측정된 데이타의 차감 수정은 하기 식에 따라 이루어진다:

R_c= ((R-R_b)/(R_w-R_b))×255

G_c= ((G-G_b)/(G_w-G_b))×255

B_c= ((B-B_b)/(B_w-B_b))×255

(상기 식에서

R_c, G_c, B_c= 선택된 색에 대한 수정 신호

R, G, B = 선택된 색에 대한 측정된 신호

R_w, G_w, B_w= 흰색에 대한 측정된 신호

R_b, G_b, B_b= 검은색에 대한 측정된 신호

본 발명에 따른 방법의 최종 단계에서 데이타뱅크는 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타를 가장 가깝게 맞추는 비색 데이타를 갖는 색 공식을 결정하는데 사용된다. 색 공식과 선택된 색 사이의 색 차이의 한 측정은 예를 들면, 하기 수리적 연산이다:

(상기 식에서

ΔE^* _ab는 CIE에 따른 색 차이

1 = 선택된 색의 계산된 비색 데이타

2 = 데이타뱅크에서 색 공식의 비색 데이타)

색 차이 ΔE^* _ab가 더 작을수록, 선택된 색과 색 공식 사이의 맞춤은 더 좋아질 것이다.

색 공식은 예를 들면, 검색 방법, 계산 또는 두개를 조합하는 많은 방법에서 결정될 수 있다. 예를 들면, 거기에 연결된 비색 데이타를 갖는 색 공식을 포함하는 데이타뱅크를 사용한다. 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타를 사용하여 가장 가깝게 맞추는 색 공식이 발견될 수 있다. 선택적으로, 거기에 연결된 스펙트럼 데이타의 색 공식을 갖는 데이타뱅크를 사용할 수 있다. 공지된 계산 방법은 색 공식의 비색 데이타를 계산 및 비교에 사용될 수 있다. 또한, 데이타뱅크는 안료의 흡수 및 반사 데이타, 소위 K 및 S 데이타가 저장되는데 사용될 수 있다. 안료 농도의 조합으로 K 및 S 데이타를 사용하여 측정된 선택 색의 비색 데이타를 가장 가깝게 맞추는 비색 데이타의 색 공식을 계산할 수 있다. 해당 방법은 D.B. Judd et al., Color in Business, Science and Industry에 상세히 기술되어있다. 상기 기술된 검색 및 계산 방법을 조합할 수 있다.

광원 메타머리즘(metamerism), 각 메타머리즘 및 조직과 같은 현상이 색 맞춤에 영향을 미칠것이다.

광원 메타머리즘은 단일 광원, 예를 들면 햇빛아래에서는 두 물체의 관찰된 색이 같게 보이고, 반면 어떤 다른 광원, 예를 들면 형광아래에서는 색이 다른 현상이다. 상기는 다른 방출 스펙트럼의 2개의 광원아래서 측정함으로 고려될 수 있다. 본 발명에 따른 방법에서, 우월한 사용은 다른 광원하에서 선택된 색 및 보정 색으로 만들어진 기록의 전자 영상장치로 만들어진다. 같은 물체의 다른 측정을 처리할 필요가 있는 소프트웨어는 기술자에 공지된다.

금속 및 진주 광택의 페인트와 같은 조직화된 물질은 관찰 및/또는 노출 각변화(각 메타머리즘)로 색 변화의 외형을 특징으로 한다. 그러므로 상기 색의 적당한 측정에 대해 적어도 2개의 다른 각에서 색을 결정할 필요가 있다. 상기 방법에서 본 발명에 따른 방법의 사용이 바람직하다. 전자 영상장치가 하기 방법 및 이들의 조합으로 물체의 색을 측정할 수 있다:

- 물체가 장치의 영상 분야내에 움직이는 동안 적어도 2개의 기록이 전자 영상장치로 만들어지고;

- 장치가 물체와 마주보고 움직이는 동안 적어도 2개의 기록이 전자 영상장치로 만들어지고;

- 광원이 물체와 마주보고 움직여지는 동안 적어도 2개의 기록이 전자 영상장치로 만들어지고; 또는

- 장치가 다른 각도에서 데이타 사이의 단일 영상으로 구별할 수 있을 때 하나의 기록은 물체의 편평한 또는 곡선 영역의 전자 영상장치로 만들어진다.

같은 물체의 다른 측정을 처리하도록 요구된 소프트웨어는 기술자에 공지되어있다.

특정 효과 페인트와 같은 물질의 또 다른 특성은 조직이다. 조직은 특정 색 및/또는 형태의 작은 영역을 배열하여 한정될 수 있다. 특정 효과 페인트의 조직과 같은 공지된 영상 처리 방법을 사용하여 전자 영상장치로 만들어진 기록으로부터 결정될 수 있다는 것이 알려졌다. 조직을 특징짓는 하나의 방법은 조직 변수(texture parameter)를 이용하는 것이다. 상업적으로 유용한 영상 처리 패키지, 예를 들면 "옵티마스(Optimas)"는 기록을 사용하여 상기 조직 변수를 계산할수 있다. 상기 계산의 예는 하기에 주어진다. 물론, 상기 예는 특정 방법으로 본 발명을 제한하는 것으로 해석되지 않는다.

측정된 선택 색의 기록은 평균 밝기를 결정하는데 사용된다. 평균보다 훨씬 더 높은 밝기의 기록에서 영역이 선택된다. 그렇게 요구된다면, 영역이 겹치거나 인접하는 것 및 소프트웨어를 사용하여 상기 영역을 분리하는 것을 결정할 수 있다. 각 선택된 영역은 계산된 원주 및 표면적을 갖는다. 이는 평균 원주, 평균 표면적 및 측정된 선택 색에 대한 표준 편차 동반을 준다. 선택적으로, 픽셀 및/또는 픽셀 그룹의 평균화 및 여과와 같은 계산은 또한 포함된다.

그렇게 요구된다면, 조직 측정은 보정 패턴에 하나 이상의 룰러(ruler)를 적용하여서 보정될 수 있다.

특정 효과 페인트와 같은 조직화된 물질을 맞추기 위해, 본 발명에 따른 방법은 비색 데이타 뿐만 아니라 조직 변수 또는 조직 변수가 계산될 수 있는 기록에 데이타뱅크에서 색 공식의 연결 가능성을 제공한다. 상기 변수 또는 기록을 사용하여 또한 조직에 의하여 선택된 색을 가장 가깝게 맞추는 색 공식이 데이타뱅크에서 발견될 수 있다. 조직에 의하여 선택된 색에 또한 가장 가까운 가장 가깝게 맞추는 색 공식을 알아내는 연산의 한 예는 하기와 같다:

(상기 식에서

w_1-i= 가중치 요소

T_1-i= 조직 변수)

전체 변수, 예를 들면 ΔQ=f(ΔE, ΔT)를 또한 계산할 수 있다.

본 발명에 따른 방법이 요구된 특정 색에서 페인트를 제공할 수 있어야만 하는 판매의 관점에서 적용될 수 있다. 색 공식은 색, 마스터 페인트 및/또는 안료 페이스트의 혼합 양이상 만들어진다. 색 공식을 이용하여, 페인트가 디스펜서(dispenser)에서 제조될 수 있다. 자동차 수리 분야에서 색 및 색 강도에 표준화된 혼합 색의 세트를 적용하는 것이 통상적이다. 상기 표준화된 혼합 색, 흔히 약 40개의 다른 색이 판매의 관점에서 존재한다. 상기 표준화된 혼합 색의 세트로부터 요구된 페인트의 색이 만들어질 수 있다. 전문 페인팅 산업 뿐만 아니라 DIY 분야에서 선택적으로 많은 다른 색에서 마스터 페인트, 및 색 및 색 강도에 대해 표준화된 안료 페이스트로 보충되는 종종 적어도 하나의 흰색 및/또는 하나의 깨끗한 마스터 색, 예를 들면 안료 없는 페인트로 구성되는 색에 대한 표준화된 마스터 페인트의 세트를 사용하는 것이 통상적이다. 상기 마스터 페인트의 세트로부터 요구된 특정 색은 마스터 페인트에 안료 페이스트를 첨가하여 제조될 수 있다.

본 발명은 자동차 수리 산업에서 우월하게 사용될 수 있다. 상기 경우에서, 방법은 하기와 같이 실시된다. 수리될 자동차의 색은 전자 영상장치를 사용하여 측정된다. 상기에 앞서 또는 동시에, 기록은 다른 보정 색이 적용되는 패널로 만들어진다. 자동차 색의 비색 데이타가 계산된다. 소프트웨어는 적용 후에 수리될 자동차의 색과 일치하는 색을 줄 색 공식을 생성하는데 사용된다. 색 공식은 디스펜서에서 제조되고 적용된다.

상기에 기술된 바와 같이, 선택된 색의 측정으로 동시에 보정 색 측정을 이루는데 유리하다. 이는 예를 들면 자동차 자동 수리 산업의 경우이고, 여기서 1이하 ΔE^* _ab의 측정 정확도가 필요하다. 상기 경우에서 방법이 실시되어 한 영상에서 자동차 및 보정 색의 패널 두 영역이 측정된다. 방법은 차에 실제로 위치된 보정 패널을 요구하지 않는다. 기록 동안에 자동차와 같은 영상 분야에 있다면, 어딘가 다른 곳에서 준비된다.

선택적으로, 다른 정보는 전자 영상장치로 기록되기 위해 제공된다. 예를 들면, 일부 패턴이 사용될 때, 코드는 모든 패턴에 제공된다. 발명의 방법이 자동차 산업에 사용된다면, 정보는 자동차의 형태, 제조년 및 다른 관련 정보에 관해 제공된다. 상기 정보는 바 코드, 도트 코드 또는 알파-수 정보의 형태로 제공된다. 공간은 정보의 상기 종류에 대한 보정 패턴에 제공된다. 그러나, 자동차와 같은 영상 분야에 있는 한, 차체 공장의 다른 위치에 상기 정보를 제공할 수 있다.

전자 영상장치의 물체의 조직을 또한 측정할 수 있다는 것을 증명할 수 있기 때문에, 본 발명은 하기에서 특정 효과 페인트와 같은 조직화된 물질의 선택된 색을 맞추기 위하여 색 공식을 결정하는 방법을 또한 포함한다

a) 선택된 색은 분광광도계 또는 삼자극치계로 측정되고;

b) 선택된 색의 조직이 전자 영상장치로 측정되고; 및

c) 측정된 색 및 조직 신호가 데이타뱅크에서 비색 데이타 및 조직 변수가선택된 색의 색 공식을 가장 가깝게 맞추는 색 공식을 결정하는데 사용된다.

특정 효과 페인트의 선택된 색을 측정하기 위해 분광광도계 사용 및 데이타뱅크에서 선택된 색을 가장 가깝게 맞추는 색 공식을 찾기 위해 스펙트럼 측정 데이타를 사용하는 것이 명백하다. 상기 데이타뱅크는 종종 0 내지 10과 같은 수치 범위로 자주 표현되는 거칠음(coarseness)과 같은 색 공식에 연결된 조직 변수를 가질 것이다. 상기 변수는 견본을 이용하여 보기에 특정 효과 페인트의 거칠음을 결정할 사용기에 의해 나타내어진다. 본 발명에 따른 방법을 사용하여, 전자적으로 조직을 결정, 거칠음 값으로 변환 및 선택된 색을 가장 가깝게 맞추는 존재하는 데이타뱅크에 색 공식을 알기 위한 상기 값을 지금 사용할 수 있다.

선택적으로, 물론 데이타뱅크는 적합할 수 있고 또는 신규한 것이 신규한 조직 변수에 설치되고 또는 기록이 색 공식에 연결된다.

특정 효과 페인트가 자동차에서 주로 사용되기 때문에, 상기 방법은 자동차 수리 산업에 바람직하게 사용된다.

마지막으로, 본 발명은 표준 색 샘플과 비교하여 전자 영상장치로 측정된 선택된 색의 색 차이를 결정하는 방법에 관한 것이고, 상기 방법은 하기 단계를 포함한다:

c) 수리적 모델을 사용하여, 변수는 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기 위해 계산되고;

e) 선택된 색의 비색 데이타는 표준 색 샘플의 비색 데이타와 비교된다.

표준 색 샘플의 비색 데이타는 소프트웨어 프로그램으로 유용할 수 있다. 표준 색 샘플을 선택된 색의 측정 전, 동시 또는 후에 또한 측정할 수 있다. 상기 방법은 프린팅 잉크 산업에서 바람직하게 사용된다.

본 발명의 3가지 방법 모두가 페인트 또는 프린팅 잉크 산업에 제한되는 것이 아니고 바람직하게 사용된다.

본 발명은 하기 실시예로 설명될 것이다.

본 발명은 전자 영상장치에 의한 색 측정을 적용하는 방법에 관한 것이다. 더 특히, 본 발명은 전자 영상장치로 측정된 선택된 색을 맞추기 위하여 색 공식(colour formula)을 결정하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 전자 영상장치로 측정된 조직화된 물질의 선택된 색을 맞추기 위하여 색 공식을 결정하는 방법으로 또한 이끌어진다. 마지막으로, 본 발명은 표준 색 샘플로 전자 영상장치로 측정된 선택된 색을 확인하는 방법으로 이끌어진다.

상기 실시예에서 A4-크기 지지에서 2개의 다른 보정 패턴 모두를 사용하여 측정하였다. 우선 2개의 보정 패턴의 보정 색은 분광광도계를 이용해서 결정된 비색 데이타를 갖는다:

보정 패턴 1 (도 1 참조):

·65 보정 색은 전체 공간에 분포되었다.

·색은 Sikkens 3031 Color Collection제이다

65 보정 색의 L^*, a^*및 b^*데이타를 D/8 결합조직의 HunterLab UltraScan 분광광도계로 측정하였다. L^*, a^*및 b^*(햇빛 D65, 10°-관찰자) 데이타가 표 1에 기재되어있다.

보정 패턴 2 (도 2 참조):

·37 보정 색은 색 공간의 일부에 분포된다(0<a^*<50; 0<b^*<50; 15<L^*<65). 중성 색(흰색/회색/검은색)은 이중으로 존재한다(색 번호 1, 2, 6, 7, 8, 13, 14, 15, 18 및 19).

·색은 Sikkens Car Refinishes Color Map (Autobase colours)에서 선택된다.

37 보정 색을 45/0, 45/20 및 45/-65 결합조직의 3개의 각도에서 다른 것들 중에, 다른 분광광도계 Macbeth CE 730-GL로 측정하였다. 스펙트럼 데이타를 수리적으로 D/8 결합조직로 전환하였다. 계산된 L^*, a^*및 b^*(휴렛 팩커드 스캔제트 5P 평판 스캐너의 스캐너 광원, 10°-관찰자) 데이타는 표 2에 기재되어있다.

실시예 1

휴렛 팩커드 3C 평판 스캐너를 보정 패턴 1의 색 및 149 공지되지 않은 색을 측정하는데 사용하였다. 방법은 보정 패턴으로 동시에 측정한 각 공지되지 않은 색을 포함한다. 즉 측정의 결과는 공지되지 않은 색의 위치에서 149 공지되지 않은 색의 하나로 각각에 보정 패턴 1의 149개의 색 영상이었다(패턴 1 참조, "공지되지 않음"). 상기 기술된 바와 같이 4개 변수의 선형 모델 및 가중치 연산을 사용하여 149 공지되지 않은 색의 비색 데이타를 계산하였다.

또한, 149 공지되지 않은 색의 비색 데이타를 앞서 말한 D/8 결합조직의 Hunterlab Ultrascan 분광광도계로 측정하였다(햇빛 D65, 10°-관찰자).

표 3은 데이타의 통계를 나타낸다. 2-4 열에 분광광도계로 측정된 비색 데이타가 기재되고, 5-7 열에 스캐너를 사용하여 측정된 비색 데이타가 기재되고 8 열에 분광광도계와 스캐너 비색 데이타 사이의 색 차이가 기재된다. 평균적으로, 색 차이 ΔE^* _ab= 2.26이다. 색 차이의 중앙 값은 ΔE^* _ab= 1.67이다. ΔE^* _ab는 표 4에 또한 기재된다.

실시예 2

미리 보정 패턴의 측정을 제외하고 실시예 1을 반복하였다. 즉, 측정의 결과는 보정 패턴 1의 하나의 기록 및 보정 패턴 1 없이 공지되지 않은 색의 149개의 기록이었다.

결과의 통계는 표 3에 또한 공지된다. 9-11 열에 스캐너로 결정된 비색 데이타가 기재된다. 12 열에 분광광도계로 결정된 비색 데이타와 스캐너로 결정된 것 사이의 색 차이가 기재된다. 평균적으로, 색 차이 ΔE^* _ab= 2.23이다. 색 차이의 중앙 값은 ΔE^* _ab= 1.61이다. ΔE^* _ab는 표 4에 또한 기재된다.

실시예 3 및 4

하기 연산 R_ig= f₁+ f₂·L_ig ^*를 사용하여 회색 균형을 실시하는 것을 제외하고 실시예 1 및 2를 반복하였다. 결과는 표 4에 기재되어있다.

실시예 5

가중치 없는 것을 제외하고 실시예 1을 반복하였다. 결과는 표 4에 기재되어있다.

실시예 6

명세서에 기술된 바와 같이 20개 변수의 모델을 사용하는 것을 제외하고 실시예 5를 반복하였다.

실시예 1-6의 논의

표 4에서 명백한 것과 같이, 실시예 1-6은 본 발명에 따른 방법을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 보인다. 요구된 정확도에 따라, 다른 연산들 사이에서 선택할 수 있다. 본 발명에 따른 방법이 4 또는 20개 변수의 모델을 동시에 보정 및 적용함으로 실시될 수 있다는 것을 실시예 5 및 6에서 분명하다. 또한, 사전 보정과 동시 보정 사이의 차이가 거의 없다는 것을 실시예 1-2 및 3-4에서 보인다. 상기는 아마 요소의 조합의 결과, 즉 65 색의 보정 패턴, 수리적 모델 및 휴렛 팩커드 3C 평판 스캐너의 사용이다. 상기 요소의 하나 이상의 변화가 사전 보정에서보다 동시 보정에서 더 좋은 결과를 보일 것을 기대한다.

실시예 7

휴렛 팩커드 스캔제트 5P 평판 스캐너를 사용하여, 보정 패턴으로 동시에 측정한 공지되지 않은 색의 각 경우에 보정 패턴 2의 색 및 28 공지되지 않은 색을 측정하였다. 따라서 측정의 결과는 공지되지 않은 색의 위치에서 28 공지되지 않은 색의 하나로 각각에 보정 패턴 2의 28 색 영상이다(패턴 2 참조, "공지되지 않음"). 상기 명세서에 기술된 바와 같이 4개의 변수 및 가중치 연산의 선형 모델을 사용하여 28 공지되지 않은 색의 비색 데이타를 계산하였다.

또한, 45/0, 45/20 및 45/-65 결합조직의 3개 각도에서 MacBeth CE 730-GL 분광광도계(휴렛 팩커드 스캔제트 5P 평판 스캐너의 스캐너 광원, 10°-관찰자)를 이용하여 색을 측정 및 스펙트럼 데이타를 수리적으로 D/8 결합조직로 전환하여 28 공지되지 않은 색의 비색 데이타를 계산하였다.

표 5는 측정 데이타의 통계를 나타낸다. 2-4 열에 분광광도계로 측정된 비색 데이타가 기재되고, 5-7 열에 스캐너로 측정된 비색 데이타가 기재되고 8 열에 분광광도계와 스캐너 비색 데이타 사이의 색 차이가 기재된다. 평균적으로, 색 차이 ΔE^* _ab= 2.20이다. 색 차이의 중앙 값은 ΔE^* _ab= 2.04이다. ΔE^* _ab는 표 6에 또한 기재된다.

실시예 8

사전 보정 패턴의 측정을 제외하고 실시예 7을 반복하였다. 즉, 측정의 결과는 보정 패턴 2의 하나의 기록 및 보정 패턴 2 없이 공지되지 않은 색의 28 기록이었다.

결과의 통계는 표 5에 또한 개시되어있다. 9-11 열에 스캐너로 결정된 비색 데이타가 기재된다. 12 열은 분광광도계로 결정된 비색 데이타와 스캐너로 결정된것 사이의 색 차이가 기재된다. 평균적으로, 색 차이 ΔE^* _ab= 2.24이다. 색 차이의 중앙 값은 ΔE^* _ab= 2.18이다. ΔE^* _ab는 표 6에 또한 기재된다.

실시예 9 및 10

하기 연산 R_ig= f₁+ f₂·L_ig ^*를 사용하여 회색 균형을 실시하는 것을 제외하고 실시예 7 및 8을 반복하였다. 결과는 표 6에 기재되어있다.

실시예 11

가중치 없는 것을 제외하고 실시예 7을 반복하였다. ΔE^* _ab는 표 6에 기재되어있다.

실시예 12

명세서에 기술된 바와 같이 20개 변수의 모델을 사용하는 것을 제외하고 실시예 11을 반복하였다. ΔE^* _ab는 표 6에 기재된다.

실시예 7-12의 논의

표 6에서 명백한 것과 같이, 실시예 7-12는 본 발명에 따른 방법을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 보인다. 요구된 정확도에 따라, 다른 연산들 사이에서 선택할 수 있다. 본 발명에 따른 방법이 4 또는 20개 변수의 모델을 동시에 보정 및 적용함으로 실시될 수 있다는 것을 실시예 11 및 12에서 분명하다. 또한, 사전 보정과 동시 보정 사이의 차이가 거의 없다는 것을 실시예 7-8 및 9-10에서 보인다. 상기는 아마 요소의 조합의 결과, 즉 37 색의 보정 패턴, 수리적 모델 및 휴렛 팩커드 5P 평판 스캐너의 사용이다. 상기 요소의 하나 이상의 변화가 사전 보정에서보다 동시 보정에서 더 좋은 결과를 보일 것을 기대한다.

실시예 13: 재생산성

패턴 1의 65 보정 패치의 하나 (no. 8)를 공지되지 않은 색으로 디자인했다. 선택된 색의 비색 데이타는 L^*= 36.56; a^*= 56.40 및 b^*= 42.10이었다.

보정 패치 8을 휴렛 팩커드 3C 평판 스캐너, 동시에 64 공지된 보정 색으로 149회 측정하였다. 149 측정 포인트에 측정된 ΔE^* _ab에서 표준 편차는 0.35이었고, 이는 분광광도계에 대한 결과와 비교된다.

실시예 14: 재생산성

패턴 2의 37 보정 패치의 하나 (no. 26)를 공지되지 않은 색으로 디자인했다. 선택된 색의 비색 데이타는 L^*= 34.29; a^*= 37.55 및 b^*= 33.64이었다.

보정 패치 26을 휴렛 팩커드 3C 평판 색 스캐너, 동시에 36 공지된 보정 패치로 28회 측정하였다. 28 측정 포인트에 측정된 ΔE^* _ab에서 표준 편차는 0.17이었고, 이는 분광광도계가 사용될 때에 10배이다.

Claims

하기 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 영상장치로 측정된 선택된 색을 맞추기 위한 색 공식 결정방법:

a) 전자 영상장치는 각각의 보정 색의 비색 데이타가 알려진 적어도 2개의 보정 색의 색 신호를 측정하여 보정되고;

b) 동시에 또는 다음 단계에서 선택된 색이 전자 영상장치를 이용해서 측정되고;

c) 수리적 모델을 사용하여, 변수가 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기 위해 계산되고;

d) 수리적 모델 및 계산된 변수를 사용하여, 측정된 선택 색의 색 신호가 비색 데이타로 변환되고; 및

e) 데이타뱅크를 사용하여, 비색 데이타가 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타와 가장 가깝게 맞는 색 공식을 결정한다.
제 1 항에 있어서,

상기 보정 색이 전체 비색 색 범위에 분포되는 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 2 항에 있어서,

상기 보정 색이 선택된 색의 부근에 분포되는 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 하나 이상의 항에서,

상기 선택된 색의 부근에서의 보정 색이 모델 변수를 계산할 때 더 큰 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 하나 이상의 항에서,

상기 전자 영상장치가 평판 스캐너인 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 하나 이상의 항에서,

상기 전자 영상장치가 디지털 카메라인 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 1 항 내지 제 6 항 중 하나 이상의 항에서,

상기 보정 색 및 선택된 색의 측정이 동시에 일어나는 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 1 항 내지 제 7 항 중 하나 이상의 항에서,

조직 변수가 선택된 색의 기록에서 계산될 수 있고 데이타뱅크를 이용하여 조직 변수가 측정된 선택 색의 계산된 조직 변수를 가장 가깝게 맞는 것이 결정될 수 있는 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
제 8 항에 있어서,

룰러가 보정 패턴에 제공되는 것을 특징으로 하는 색 공식 결정방법.
하기에서 선택된 색 및/또는 선택된 물질의 조직을 맞추기 위한 조직 및/또는 색 공식 결정방법:

a) 선택된 물질의 색이 분광광도계 또는 삼자극치계로 측정되고;

b) 선택된 물질의 조직이 전자 영상장치로 측정되고; 및

c) 측정된 색 및 조직 데이타가 데이타 뱅크에서, 비색 데이타 및 조직 데이타가 선택된 물질의 그것을 가장 가깝게 맞추는 조직 및/또는 색 공식을 결정하는데 사용된다.
제 1 항 내지 제 10 항 중 하나 이상의 항에서,

상기 방법이 자동차 수리 산업에서 실시되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항 내지 제 11 항 중 하나 이상의 항에서,

추가의 정보가 전자 영상장치로 선택된 색의 기록 동안 제공되는 것을 특징으로 하는 방법.
하기 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표준 색 샘플과 비교되어지는 전자 영상장치로 측정된 선택 색의 색 차이 결정방법:

a) 전자 영상장치는 각각의 보정 색의 비색 데이타가 알려진 적어도 2개의 보정 색의 색 신호를 측정하여 보정되고;

b) 동시에 또는 다음 단계에서 선택된 색이 전자 영상장치를 이용해서 측정되고;

c) 수리적 모델을 사용하여, 변수가 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기 위해 계산되고;

d) 수리적 모델 및 계산된 변수를 사용하여, 측정된 선택 색의 색 신호가 비색 데이타로 변환되고; 및

e) 선택된 색의 비색 데이타가 표준 색 샘플의 비색 데이타와 비교된다.