WO2007037074A1 - 多彩模様塗膜の塗料条件・塗装条件の決定装置、決定方法、決定プログラム及びその記録媒体 - Google Patents

多彩模様塗膜の塗料条件・塗装条件の決定装置、決定方法、決定プログラム及びその記録媒体 Download PDF

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WO2007037074A1
WO2007037074A1 PCT/JP2006/316228 JP2006316228W WO2007037074A1 WO 2007037074 A1 WO2007037074 A1 WO 2007037074A1 JP 2006316228 W JP2006316228 W JP 2006316228W WO 2007037074 A1 WO2007037074 A1 WO 2007037074A1
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WO
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paint
conditions
coating
condition
image
Prior art date
Application number
PCT/JP2006/316228
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English (en)
French (fr)
Inventor
Yutaka Masuda
Isao Kamimori
Original Assignee
Kansai Paint Co., Ltd.
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Publication date
Application filed by Kansai Paint Co., Ltd. filed Critical Kansai Paint Co., Ltd.
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Publication of WO2007037074A1 publication Critical patent/WO2007037074A1/ja

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B05—SPRAYING OR ATOMISING IN GENERAL; APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
    • B05D—PROCESSES FOR APPLYING FLUENT MATERIALS TO SURFACES, IN GENERAL
    • B05D5/00—Processes for applying liquids or other fluent materials to surfaces to obtain special surface effects, finishes or structures
    • B05D5/06—Processes for applying liquids or other fluent materials to surfaces to obtain special surface effects, finishes or structures to obtain multicolour or other optical effects
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C09—DYES; PAINTS; POLISHES; NATURAL RESINS; ADHESIVES; COMPOSITIONS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; APPLICATIONS OF MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • C09D—COATING COMPOSITIONS, e.g. PAINTS, VARNISHES OR LACQUERS; FILLING PASTES; CHEMICAL PAINT OR INK REMOVERS; INKS; CORRECTING FLUIDS; WOODSTAINS; PASTES OR SOLIDS FOR COLOURING OR PRINTING; USE OF MATERIALS THEREFOR
    • C09D7/00—Features of coating compositions, not provided for in group C09D5/00; Processes for incorporating ingredients in coating compositions
    • C09D7/80—Processes for incorporating ingredients

Definitions

  • Paint conditions for multicolored paint films ⁇ Apparatus for determining coating conditions, determining method, determining program and recording medium
  • the present invention determines paint conditions and coating conditions that can obtain a desired multi-pattern coating film, and paints the multi-pattern coating film according to the determined coating conditions under the determined coating conditions.
  • the present invention relates to a determination apparatus, a determination method, a determination program, and a computer-readable recording medium on which the program is recorded.
  • Patent Document 1 discloses a method of measuring and evaluating a granular pattern, which is one form of a multicolored pattern, and setting the coating conditions based on this measurement.
  • the particle size distribution is calculated by defining the size of the particles of the granular pattern as the square root of the area or the square root multiplied by some coefficient, and the number of particles per unit area and the defined particle size
  • the coating condition factor quantitatively from several or all measured values of the distribution parameter such as mean value, variance, standard deviation, etc.
  • a coating condition setting method for setting a coating condition capable of ensuring the above is disclosed.
  • Patent Document 2 an image of a particulate pattern coating or a particulate matter is imaged, the captured image is processed to determine an image feature amount, and an image of a sample is processed in advance.
  • a painting system that evaluates painting or coating results by comparing an image feature quantity of a sample in which the image feature quantity is stored with an image feature quantity to be inspected is disclosed.
  • Patent Document 3 listed below discloses a raw material paint for forming a multicolored pattern easily and quickly.
  • a method of determining between is disclosed. Specifically, an image image of a multicolored paint film is prepared, the types of colors that make up this image image are analyzed, and the colors that make up the analyzed multicolored paint film image and the various colors of each color are analyzed.
  • a method for determining the area ratio of the pattern coating film in the image and determining the blending ratio of the colored paint particles based on the area ratio is disclosed.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2000-206029
  • Patent Document 2 Japanese Patent Laid-Open No. 11-45337
  • Patent Document 3 Japanese Patent Laid-Open No. 9-220508
  • Patent Document 1 the method disclosed in Patent Document 1 is to measure the distribution of granular patterns of a granular pattern coating film with a proven track record, and statistically process the measured values to determine the coating conditions.
  • No track record ⁇ Cannot be used to obtain a new multicolored paint film.
  • Patent Document 2 similarly relates to a technique for reproducing a multicolored pattern coating film similar to a sample plate that has already been proven, and cannot be applied to a multicolored pattern coating film that has not been proven.
  • Patent Document 3 it is not possible to determine the coating conditions for actual coating.
  • An object of the present invention is to create a desired colorful pattern image, display it on an image display device, and paint conditions and painting conditions that can reproduce the colorful pattern created by statistical calculation from the image feature amount of the image. Based on the paint conditions and paint conditions obtained, it is possible to obtain multiple pattern paint films by coating multiple paints at the same time.
  • An apparatus, a determination method, a determination program, and a computer-readable recording medium recording the program are provided.
  • the paint condition of the multicolored paint film according to the present invention 'painting condition determination method (1) is a paint condition for producing a multicolored paint film by simultaneously applying a plurality of paints having different visual characteristics.
  • a second step of calculating an image feature amount of the multicolored paint film expected to be applied under these conditions from the specified paint condition and the paint condition, and the processing device force the image feature amount
  • the determination method (2) of the paint condition / painting condition of the multicolored paint film according to the present invention is the above paint condition 'painting condition determination method (1): Including visual characteristics, particle size distribution and drawing latency, the paint conditions include visual characteristics and viscosity of the paint, and the coating conditions include paint discharge rate, coater moving speed and atomizer flow rate. It is characterized by that.
  • the paint condition / painting condition determining method (3) of the multicolored paint film according to the present invention is the above-mentioned processing in the third step in the above-mentioned paint condition 'painting condition determining method (1) ".
  • the apparatus executes a plurality of threads as a computer program corresponding to each of the paint conditions specified in the first step, and simultaneously generates particles of colors corresponding to the paint conditions to generate the CG image. It is characterized by doing.
  • the paint condition / painting condition determining method (4) of the multicolored paint film according to the present invention is the above-mentioned paint condition 'painting condition determining method (2), wherein the particle size distribution of the CG image is logarithmic. Characterized by regular distribution! /
  • the paint condition / painting condition determination method (5) of the multicolored paint film according to the present invention is the above paint condition 'painting condition determination method (2), wherein the visual characteristics of the particles are concealed. The hiding power is calculated based on the turbidity of the paint.
  • the paint condition / painting condition determination method (6) of the multicolored paint film according to the present invention is the above paint condition 'painting condition determination method (2), wherein the particle size distribution is per unit area.
  • the processing device determines the number of particles by a multiple regression equation using the viscosity and the coating conditions as variables, and sets the determined number of particles to the determined number of particles. Based on! /! And calculating the drawing waiting time!
  • the method for determining paint conditions / painting conditions (7) of the multicolored paint film according to the present invention is as described above.
  • a paint having a predetermined paint condition is used, and the coating apparatus is controlled under the predetermined paint condition to perform coating to generate a coated plate
  • the process is executed a plurality of times by changing the paint condition and the paint condition, and a plurality of the coated plates are generated, and the reading device reads the patterns on the surface of the plurality of coated plates as digital image data.
  • the paint condition 'painting condition determination method (8) of the multi-pattern coating film according to the present invention is determined in the fourth step in the above paint condition' painting condition determination method (7).
  • the eighth step of adjusting a plurality of paints of different colors according to a plurality of the paint conditions, and the coating conditions determined in the fourth step using a plurality of paints of different colors adjusted in the eighth step The method further comprises a ninth step of controlling the coating apparatus to produce a multi-pattern coating film.
  • the paint condition 'painting condition determination device (1) is a paint condition for producing a multicolored paint film by simultaneously applying a plurality of paints having different visual characteristics.
  • an apparatus for determining coating conditions comprising a processing device and an image display device, wherein the processing device is coated under these conditions from a plurality of paint conditions and coating conditions having different specified visual features.
  • the image feature amount of the multicolored paint film expected to be calculated is calculated, a CG image is generated using the image feature amount, displayed on the display device, and displayed on the display device when a predetermined instruction is received. It is characterized in that the paint conditions and the painting conditions used for the generated CG image are determined as the conditions for generating the multicolored paint film.
  • the paint condition / painting condition determining device (2) of the multicolored paint film according to the present invention includes an image reading device and a coating device in the paint condition 'painting condition determining device (1).
  • a paint having a predetermined paint condition is applied before the processing device obtains the image feature amount.
  • the process of generating a coated plate by controlling the coating device under a predetermined coating condition and performing painting, changing the paint condition and the coating condition multiple times, and creating the pattern on the surface of the plurality of coated plates.
  • the image reading device reads and inputs the digital image data to the processing device, and the processing device calculates the image feature amount including one or more factors from the plurality of digital image data, and the image feature amount.
  • One or more factors of the above are used as objective variables, and a multiple regression equation is obtained with two or more factors of the paint conditions and coating conditions when generating the coated plate as explanatory variables.
  • the image feature amount is calculated from the specified coating condition and coating condition using.
  • the paint condition / painting condition determining device (3) of the multi-colored paint film according to the present invention includes a plurality of the paint conditions determined in the paint condition 'painting condition determining device (2). A plurality of paints of different colors adjusted according to the above are used, and the painting apparatus is controlled under the above-described painting conditions to perform painting, thereby generating a multi-pattern coating film.
  • Paint program for multicolored paint film is a paint for producing a multicolor paint film by simultaneously painting a plurality of paints having different visual characteristics.
  • a determination program for determining conditions and coating conditions wherein a first function for accepting designation of paint conditions and paint conditions of a plurality of different colors from a computer, and the specified paint conditions and paint conditions
  • a paint condition and a painting condition used for generating the CG image displayed on the display device are determined as conditions for generating the multicolored paint film.
  • To perform functions It is characterized by.
  • the paint condition / painting condition determination program (2) of the multicolored paint film according to the present invention executes the second function in the paint condition 'painting condition determination program (1).
  • the computer uses a paint with a predetermined paint condition and controls the coating device under the predetermined paint condition to perform painting and generate a coated plate multiple times by changing the paint condition and the paint condition.
  • the surface patterns of the plurality of coating plates generated in this manner are read using an image reading device and input to the processing device as digital image data.
  • the function of 5 and the image feature amount including one or more factors are calculated from a plurality of the digital image data, and one or more factors of the image feature amount are set as objective variables, and the paint conditions for generating the coating plate And a sixth function for obtaining a multiple regression equation having two or more factors of the painting conditions as explanatory variables, and the multiple regression equation is used for calculating the image feature amount in the second function. It is characterized by being used.
  • the paint condition / painting condition determining program (3) for the multi-pattern paint film according to the present invention is the above-mentioned paint condition 'painting condition determining program (2).
  • the coating device is controlled with the paint conditions determined by executing the fourth function. It is characterized by further executing the sixth function of painting and generating a multi-pattern coating film.
  • a computer-readable recording medium is characterized in that the program for determining coating conditions / painting conditions (1) for the multicolored paint film is recorded.
  • the present invention if a plurality of paint conditions and painting conditions having different visual features are specified, the corresponding image feature amount is determined, and a CG image imitating a multicolored pattern image is used using the determined image feature amount. It can be generated and displayed on an image display device. Therefore, it is possible to freely simulate a colorful pattern image, and to efficiently determine paint conditions and painting conditions for obtaining a desired colorful pattern coating film.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a coating system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the coating system according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a display screen of a simulation program used in the painting system according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 A diagram showing the particle image and the particle size distribution of the image, where (a) is the actual painted image, (b) is a CG image when the particle size is normally distributed, and (3) is the particle size. This is related to CG images with positive logarithmic distribution.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a CG image (a) determined by simulation and a pattern image (b) actually obtained by painting under the corresponding conditions.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example CG image (a) determined by simulation and an image (b) of a pattern actually obtained by painting under the corresponding conditions.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a coating system according to an embodiment of the present invention.
  • This system consists of a decision unit 1 that determines the paint condition 'painting conditions' and a painting unit 2 that performs coating according to the determined coating conditions using a paint that conforms to the determined paint conditions.
  • the determination unit 1 includes a processing device 101, an image display device 102 that is connected to the processing device 101 and capable of full color display, and a surface pattern of a surface-coated plate (hereinafter referred to as a coated plate). Are input as image data (electronic data) and input to the processing device 101.
  • the processing device 101 is, for example, a computer, and the image display device 102 is, for example, a CRT display device, a liquid crystal display device, or the like.
  • the image input device 103 is an image scanner, a CCD camera, or the like.
  • the painting unit 2 is an automatic painting system capable of simultaneously painting a plurality of paints having different visual characteristics.
  • the painting control device 104, the controller 105, the multi-nozzle gun 106, the paint container 107, and A conveyor 108 is provided.
  • the multi-nozzle gun is a spray gun having a plurality of paint discharge nozzles and is attached to a robot arm or a reciprocator (not shown).
  • An object to be coated 109 is transferred by a conveyor 108 and is painted by a multi-nozzle gun by an air atomization method.
  • the processing apparatus 101 acquires information related to the characteristics of the coating unit 2 (automatic coating system). Specifically, using a plurality of paints with different viscosities, using a multi-nozzle gun 106 in the coating part 2 with a predetermined coating condition, a plurality of coated plates with a particulate pattern were created, and the surface of each created coating plate Is read as image data using the image input device 103, and the diameter of the particles (hereinafter referred to as “particle size”) and the number of particles per unit area (hereinafter referred to as “particle number”) in the image read using image processing. Ask).
  • particle size the diameter of the particles
  • particle number the number of particles per unit area
  • the particle size and the number of particles are obtained for each paint viscosity and coating condition, and using these data, a multiple regression equation is obtained that uses the particle size and the number of particles as objective variables.
  • the obtained multiple regression equation expresses the coating characteristics of the coating part 2, i.e., how much the particle size and the number of particles are painted depending on the viscosity of the paint used and the coating conditions. .
  • the image input device 103 is not necessary for simulating various designs to be described later once the characteristics of the coating unit 2 are clear and the multiple regression equation is obtained once.
  • the multi-pattern coating film is simulated by the processing apparatus 101.
  • paint conditions and painting conditions are input to the processing apparatus 101, and the processing apparatus 101 is configured based on these conditions.
  • An image feature amount is generated, and a computer graphic (hereinafter referred to as CG) image of a multicolor pattern image (actually a particulate pattern) is created based on the generated image feature amount and displayed on the image display device 102.
  • CG computer graphic
  • the image feature amount is the number of colors used (1 color, 2 colors ⁇ ), and the visual features of each color (when a solid color whose color does not change depending on the viewing angle is assumed) Coordinate values and turbidity in the system), particle size distribution, and drawing waiting time.
  • the created image is determined to be the desired CG image (multicolored pattern image)
  • the illumination light is irradiated at an angle of 45 degrees to the coating film.
  • the colorimetric value when observed at an angle of 25 degrees or 45 degrees with respect to the regular reflection angle more accurately, the representative color of the metallic color obtained by the method disclosed in Japanese Patent No. 3469767 can be used.
  • the paint is adjusted according to the determined paint condition and filled in the paint container 107, and the processing device 101 transmits the determined paint condition to the paint control device 104, and the paint control device 1 04 creates control data according to the received coating conditions, and controls the operation of the multi-nozzle gun 106 and the conveyor 108 via the controller 105 for coating.
  • the processing device 101 transmits the determined paint condition to the paint control device 104, and the paint control device 1 04 creates control data according to the received coating conditions, and controls the operation of the multi-nozzle gun 106 and the conveyor 108 via the controller 105 for coating.
  • a multicolored paint film corresponding to the CG image determined by the simulation is generated.
  • the processing performed by the processing device 101 is performed by an internal arithmetic element (hereinafter referred to as a CPU), an internal recording device (such as a hard disk), and a predetermined data stored in an internal temporary storage device (hereinafter referred to as a memory).
  • a CPU internal arithmetic element
  • an internal recording device such as a hard disk
  • a memory an internal temporary storage device
  • the processing is performed using the memory as a work area, and the CPU appropriately records the processing results in a recording device.
  • step S1 dilute any paint (chromatic or chromatic color containing a coloring material) with a solvent, adjust three or more sample paints with different viscosity VIS, and adjust the viscosity VIS, for example,
  • the adjusted information is recorded in the recording device 101 of the processing device 101 in correspondence with the information (paint ID) for identifying each sample paint.
  • Viscosity VIS is important because the size of the multi-pattern particles greatly depends on the viscosity of the paint and should be recorded numerically for the statistical calculations described below. Keep it.
  • Known methods for measuring the viscosity include the Ford Cup method, the KU value method, the B-type viscometer method, and the like.
  • viscosity for example, “seconds” measured by the Ford Cup method, “KU value” measured by a stoma-type viscometer, “TI value (titatropy value)” measured by a B-type viscometer, etc. are used. Can do.
  • a dilution ratio that correlates with viscosity can be used as the viscosity.
  • step S2 the sample paints having different viscosities adjusted in step S1 are applied to a predetermined plate while changing the coating conditions, and a particulate pattern coated plate is created. That is, the prepared sample paint is supplied to the coating unit 2, and the coating control device 104 changes the coating conditions to apply the paint for a short time, and then dries to generate a plurality of particulate pattern coating plates. At this time, information for identifying the generated particulate pattern coating plate (multicolored pattern coating plate ID), the paint condition (viscosity), and the coating condition are associated with each other and recorded in the recording device of the processing apparatus 101.
  • the coating conditions viscosity
  • the corresponding paint ID may be recorded.
  • the coating conditions may be determined according to the atomization method of the paint, whether it is a robot arm or a reciprocator, and the like.
  • paint conditions include paint discharge rate, paint atmosphere temperature, paint atmosphere humidity, paint atmosphere wind speed, coater movement speed (e.g., paint gun movement speed), workpiece movement speed, paint gun And the distance between the object to be coated, applied voltage, bell cup rotation speed, atomizing air pressure, atomizing air flow rate, shaving air pressure, shaving air temperature, shaving air humidity and shaving air flow rate.
  • coating is performed by varying the level by 3 to 6 with respect to one coating condition (factor). As the number of levels increases, the accuracy of the multiple regression equation improves, but in practice, 6 levels or less are sufficient.
  • coating conditions change the value of only one painting condition and change the values of other coating conditions to change the values of multiple coating conditions at the same time. May be.
  • the short time is a time required to obtain a granular pattern having a relatively sparse density, which is suitable for measuring the particle size and the number of particles by image processing to be described later, and is usually about 1 second. It's time. Also, when drying, depending on the type of paint, heat cure, if necessary Heat after painting the colorless tariya paint.
  • step S3 the surface pattern of each of the plurality of particulate pattern coating plates created in step S2 is read using the image input device 103, converted into a predetermined image format, and a unique file name To the recording device of the processing device 101.
  • a gray gradation image for example, in the case of 8-bit data, each pixel is 0 to Convert to 255 and save.
  • a known format such as TIFF or JPEG may be used as the image storage format.
  • the area used for measurement only needs to be sufficiently larger than the size of the texture. Since the particle size of the multicolored pattern by normal coating is about 0.1 to 8 mm, there is no need to measure the entire area of the coated plate. The image that is read is taken as the measurement target.
  • step S4 the processing device 101 reads each image data stored in step S3, calculates the particle size and the number of particles of each image, and corresponds to the file name of the image data in the internal recording device. Let me record. For example, a histogram of each pixel value (luminance) is obtained, an appropriate binary level corresponding to the histogram is determined, a gray image is binarized, and the number of particles and the average particle size are calculated.
  • the binarization level may be determined visually by displaying target image data on the image display device 102 and displaying the displayed image. For example, in step S2, even if the coated plate is made by painting for a short time so that the particles do not overlap as much as possible, the particles may overlap.
  • a filter process such as a rank filter may be performed in advance to erase fine particles (for example, particles having an area force pixel or less).
  • the unit of particle size may be mm in terms of pixel size when measurement in mm is performed in pixels.
  • the above processing can also be performed using known image processing software (for example, NIH-Image developed at the National Institute of Health in the United States).
  • step S5 the processing apparatus 101 uses the viscosity and coating conditions recorded in step S2 as explanatory variables, and changes the average particle diameter and the number of particles recorded in step S4.
  • Particle size aO + a 1 X viscosity + a2 X discharge rate + a3 X atomization air flow rate + a4 X conveyor speed (Formula 1)
  • a0 and bO are constants, al to a4, and bl to b4 are multiple regression coefficients. Since the unit of viscosity and each coating condition is different, the range of variables may be extremely large depending on the coating conditions. In that case, instead of using the value of the coating condition as it is, a standard value may be determined as the reference value and calculated using the ratio to the reference value. As a result, accuracy can be maintained.
  • the explanatory variable is limited to the above-mentioned paint viscosity, discharge amount, atomizing air flow rate and conveyor speed, and other factors may be used as long as they are paint conditions and paint conditions.
  • Steps S1 to S5 it is possible to obtain the particle diameter and the number of particles for each paint condition and paint condition using an actual coated plate.
  • the paint shown in FIG. Multiple regression equations (for example, Equation 1 and Equation 2) representing the painting characteristics of Part 2 could be determined.
  • Steps S1 to S5 need only be performed once as long as the coating part 2 and the paint system (the paint used) do not change.
  • step S6 the processing apparatus 101 receives designation of a plurality of paint conditions and painting conditions, and these conditional forces also determine the CG drawing parameters. For example, the number of guns to be used (corresponding to the number of paints and the number of colors), the color of the paint for each gun (RGB value), the viscosity of the paint for each gun, and the turbidity of the paint for each gun Degree H.
  • a regression equation for particle size D and number N of particles Calculate the particle size D and the number N of particles for each gun according to Equations 1 and 2), and calculate the waiting time ST for each gun based on the number N of particles.
  • per gun since paint of a predetermined paint condition is made to correspond to one gun, “per gun” may be rephrased as “per paint”. Also, the number of guns can be determined from the number of paint conditions specified (for example, the number of viscosities), which is not essential.
  • the particle size D and waiting time ST for each thread are determined.
  • the waiting time ST is the time it takes to draw the next circle after drawing a circle filled with one thread force and one color, and is usually specified in msec (milliseconds). If the waiting time ST is short, the number of circles to be drawn per unit time increases, and a dense particle image is drawn. If the waiting time ST is long, a sparse particle image is drawn. Therefore, the waiting time ST can be specified as a value inversely proportional to the number N of particles. For example, when drawing 100 particles per unit area during 100 msec, the waiting time ST (msec) is calculated using the number N of particles obtained in step S5.
  • the RGB value of the actual paint color is specified.
  • a plate with paint (stock color already created) can be read with the image input device 103 (for example, an image scanner) and RGB values can be determined, or with a spectrophotometer or color difference meter.
  • the measured colorimetric value XYZ may be used to calculate the RGB value using the XYZ to RGB conversion matrix specified by the CIE.
  • turbidity H need not be considered, but if not, In order to bring the CG colorful pattern closer to the actual paint pattern, drawing is performed considering the turbidity H of the paint.
  • pixel data that has already been drawn (painted) for one pixel is m (i represents each RGB component), and its upper strength is drawn (painted). If the data is n, the data k after particle drawing is
  • Equation 4 can be used.
  • Turbidity H is transparent when the paint prepared is a bar coater, doctor blade, etc. (approx. No. 20-30, coating height of spray droplets, approximately 5 ⁇ m is desirable). After coating on a film and drying, it can be obtained by measuring with a turbidimeter (eg haze meter). Turbidity H is 100% completely concealed and 0% completely transparent. With ordinary paint, the hiding power is small, the turbidity H of the paint color is about 40%, the hiding power is large, and the turbidity H of the paint is 90% or more.
  • step S7 the processing apparatus 101 generates a CG image using the drawing parameters determined in step S6. Specifically, a thread that draws a circle is activated for each waiting time ST, and each thread force particle radius R is obtained, and each thread thread is assigned a specified color (RGB value) within a circular area of radius R. And repeat the process of painting with the specified turbidity H.
  • the radius R of the particle to be drawn is changed with time. Draw particles repeatedly with CG If you draw with a distribution close to the actual particle size distribution of the paint while changing the particle size (or particle radius) appropriately, you will be close to an actual multicolored pattern. As a result of examining various particle size distributions, the log-normal distribution was the closest to the actual coated plate. In order to realize logarithmic normal distribution with CG images, the radius R of the circle to be drawn can be determined by the following procedure. First, a known algorithm ("Algorithm Dictionary by JAVA" Haruhiko Okumura et al., Technical Review, Heisei 15 The normal distribution (average value generation algorithm described in pp.
  • the radius R of the circle to be drawn is determined by the following equation 6 from the particle size g generated in equation 5.
  • the multi-thread is activated, the radius R is determined for each thread force waiting time ST, and the pixel data within the radius R centered on a predetermined pixel of the video memory (not shown) is designated as the specified color. And overwrite with data calculated using turbidity.
  • the drawing process is sequentially performed, and the data on the video memory is displayed on the image display device 102 as a CG image.
  • the processing device 101 stops executing the thread, and the still image at that time is displayed on the image display device 102 as a colorful pattern. For example, drawing is stopped while recording the time of drawing start force that may be instructed by a human operation of the operation unit (computer keyboard, mouse, etc.). Line, let's stop automatically after a preset time.
  • step S8 the designer visually determines the colorful pattern of the CG image drawn in step S7 and displayed on the image display device 102, and determines whether or not it is close to his / her own image. If it is close to the designer's image (the sample may be a photograph or a fancy pattern), the processor 101 stops the simulation by the above-mentioned CG and uses it at the time of the designer's instruction. Record the drawing parameters in the recording device and proceed to step S9. If the designer does not approve, the processing apparatus 101 receives an instruction and returns to step S7 to perform simulation again. At this time, compared to various color samples and photographs, it is possible to evaluate various patterns of CG images displayed on the image display device 102. In addition, a simulation may be performed in a state where a sample image is displayed on the image display device 102, and CG images may be displayed side by side on the same screen to determine similarity.
  • step S9 paint conditions that are drawing parameters corresponding to the CG image of the multicolor pattern determined by the simulation in steps S6 to S8, that is, paint conditions corresponding to the number of guns used, that is, ⁇ paint color, Using the set of paint viscosity, paint turbidity ⁇ , create paints with values close to the respective paint conditions.
  • Each of the prepared paints is put into a paint container 107.
  • the color material composition may be determined by performing an approximate color search (determined by the distance in the RGB value space) using the determined RGB values. For example, store the RGB value of the paint color obtained by painting a paint with a proven composition, and search for the paint composition that has the closest Euclidean geometric distance to the desired RGB value! . It is also possible to search for recipes using known CCM techniques. Also, adjust the viscosity of the paint by diluting it appropriately with dilution thinner according to the dilution rate. It is also possible to adjust with a rheology control agent.
  • step S10 the processing apparatus 101 sends the painting conditions (discharge amount, atomizing air flow rate, comparison speed, etc.) among the drawing parameters determined by the simulation in steps S6 to S8 to the coating control apparatus 104. Then, the painting control device 104 also generates control data for the controller 105 for the received painting condition force and sends it to the controller 105.
  • the painting conditions discharge amount, atomizing air flow rate, comparison speed, etc.
  • step S11 the controller 105 determines the paint volume according to the received control data. Using the paint created in step S9 in the vessel 107, the movement of the multi-nozzle gun 106 and the speed of the conveyor 108 are controlled, and various patterns are painted.
  • Steps S1 and above Determine the multiple regression equation representing the characteristics of the coating part 2 by L1 and perform the CG simulation specifying the coating conditions to determine the desired paint conditions and coating conditions for the various patterns. If you create a paint according to the determined paint conditions and then apply the paint by controlling the automatic coating system (painting part 2) with the paint conditions determined using that paint !, a series of processing is completed To do. As a result, a desired multicolored coating film can be generated.
  • the coating system including the determining unit 1 and the coating unit 2 has been described, but an embodiment in which the processing apparatus 101 alone of the determining unit 1 is implemented is also possible.
  • the processing device 101 when the processing device 101 is not connected to the coating control device 104, a plurality of digital image data of a granular pattern actually painted using the sample paint using the coating unit 2 is converted into an optical disk. It may be recorded on portable media such as, and input to the processing device 101 via this to determine a multiple regression equation representing the characteristics of the paint part 2.
  • the viscosity of the prepared paints A and B was adjusted. That is, for each of paints A and B, PG60 standard thinner is prepared at the dilution rate shown in Table 1. Ford Cup No. 4 and B-type viscometer (Table 1 shows Fc # 4 and B-type, respectively. ), And paints with viscosity of 4 levels per paint ((1) to (4) in Table 1) were prepared. A specified amount of curing agent (isocyanate) was added immediately before painting.
  • step S2 a coating experiment was performed using the prepared paint (step S2).
  • the four levels of paint A and paint B shown in Table 1 were applied to the coating conditions shown in Table 2 (discharge rate DR, fog).
  • the paint was applied using various air flow rates (ACA, Compasspi-CS).
  • Table 3 shows the combinations of coating conditions used.
  • level (1) is a standard value.
  • step S3 to S4 particle measurement of the pattern on the coating film surface was performed (steps S3 to S4).
  • a plate with a particulate pattern obtained using paints A and B is scanned at 300 dpi using an image scanner CanoScan FB636U (Canon) to obtain a full-color image. did.
  • CanoScan FB636U Canon
  • the gray image is visually specified by specifying the binary key level for the saved gray image, and the image is finely filtered by the rank filter. ⁇ Noise was removed and the area and number of particles of 4 pixels or more were measured.
  • the reason for 4 pixels or more is that if the area of 4 pixels is a circle, the diameter is about 2.25 pixels (radius is about 1.125 pixels). In other words, the area of a circle with a radius of 1 pixel, which is the smallest unit of an image, is about 4 pixels.
  • RGB values of paint A (green) and paint B (brown) are measured from a full-color image captured with an image scanner using photo retouching software PhotoShop (manufactured by Adobe in the United States) The following values were obtained:
  • R, G, and B are decimal representations of 8-bit data.
  • the multiple regression equation was determined using the particle size D and the number N of particles as objective variables and the paint conditions (viscosity) and coating conditions as explanatory variables (step S5).
  • the determination of the multiple regression equation was performed according to the above-mentioned known document B (pp. 26-30). As a result, the following multiple regression equations (Equation 8 and Equation 9) were obtained.
  • N 640. 8 + 3. 65 XVIS-1. 38 X DR— 2. 46 XACA + 5. 357 X CS (Equation 9) where D is the average particle size [pixels] and N is the number of particles [pieces] , VIS is Fc # 4 (Ford Cup # 4) viscosity [sec], DR is discharge rate [ccZmin], ACA is atomization air amount [NLZmin], CS is conveyor speed [mZmin]. [0080] Next, a computer program for simulating various patterns in JAVA (registered trademark) language was created, and the following verifications 1 and 2 were performed (steps S6 to S8). The function described in the well-known document B described above was used to generate the variable f having a normal distribution.
  • Figure 3 shows an example of the screen displayed on the image display device by the created simulation software.
  • the scanned image and its particle size distribution are shown.
  • Figure 4 (b) shows a CG image generated using a normal normal distribution and its particle size distribution.
  • Figure 4 (c) shows a CG image generated using a lognormal distribution and its particle size distribution.
  • the images of (b) and (c) in Fig. 4 are!, And the average particle size is 10 pixels.
  • camouflage patterns that are actually mixed in two colors are created with CG, and two examples are shown for comparison with a coated plate that was actually painted under the coating conditions.
  • Fig. 5 (b) shows a variety of patterns obtained by actual painting under the same conditions. Although it is gray in Fig. 5, it is actually a color image. As a result of visual judgment of the pattern of these two images, it was a good approximation.
  • Figure 6 (b) shows a colorful pattern obtained by actually painting under the same conditions. The force shown in gray in Fig. 6 is actually a color image. The pattern of these two images approximated well as a result of visual judgment. Compared with the image in Fig. 5, it can be seen that by reducing the discharge amount DR [ccZmin] from 200 to 150, an image having a small particle size and a low density was obtained.
  • the present invention it is possible to calculate paint conditions and painting conditions that can reproduce a desired multicolored pattern image, and based on the obtained paint conditions and painting conditions, a plurality of paints can be applied simultaneously. A multi-pattern coating film can be obtained.

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Abstract

　多彩模様塗膜の塗料条件・塗装条件の決定装置は、異なる視覚的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成するための塗料条件及び塗装条件を決定する装置であって、処理装置（１０１）及び画像表示装置（１０２）を備え、処理装置（１０１）が、指定された異なる視覚的特徴を有する複数の塗料条件及び塗装条件から、これらの条件で塗装されると期待される多彩模様塗膜の画像特徴量を求め、この画像特徴量を用いてＣＧ画像を生成して表示装置（１０２）に表示し、所定の指示を受けた場合に、表示装置（１０２）に表示されたＣＧ画像の生成に使用した塗料条件及び塗装条件を、多彩模様塗膜を生成するための条件として決定する。

Description

明 細 書
多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定装置、決定方法、決定プログ ラム及びその記録媒体
技術分野
[0001] 本発明は、所望の多彩模様塗膜を得ることができる塗料条件及び塗装条件を決定 し、決定した塗料条件に応じた塗料を、決定した塗装条件で塗装して多彩模様塗膜 を得ることができる、決定装置、決定方法、決定プログラム及びそのプログラムを記録 したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
背景技術
[0002] 複数のノズルを具備し、各々のノズルカゝら視覚的特徴が異なる塗料を噴霧可能な 多ノズルガンを使用し、塗料条件及び塗装条件を変動させて塗料を噴霧すること〖こ より、種々の多彩模様塗膜を得ることができる。例えば、御影石調、花畑調等の各種 の意匠を多彩模様塗膜として実現する場合には、使用する塗料の種類、塗料条件、 及び塗装条件を変動させて塗装実験を繰り返し、所望の多彩模様塗膜が得られる塗 料条件及び塗装条件を決定して!/ヽた。
[0003] 下記特許文献 1には、多彩模様の一形態である粒状模様を測定、評価し、これによ り塗装条件を設定する方法が開示されている。具体的には、粒状模様の粒子の大き さを、その面積の平方根若しくはこの平方根に何らかの係数を乗じたものと定義して 粒度分布を求め、単位面積当たりの粒子の個数及び定義した粒子の大きさの平均 値、分散、標準偏差などの分布母数のいくつ力若しくは全ての測定値から、塗装条 件の因子と分布母数との相関関係を定量的に解析することにより、所定の塗装品質 を確保できる塗装条件を設定する塗装条件設定方法が開示されている。
[0004] また、下記特許文献 2には、粒子状模様の塗装または粒子状物を撮像し、撮像した 画像を処理して画像特徴量を求め、予め見本を撮像した画像を処理して求めた画像 特徴量を記憶しておいた見本の画像特徴量と検査対象の画像特徴量を比較するこ とにより塗装または塗布結果を評価する塗装システムが開示されている。
[0005] また、下記特許文献 3には、多彩模様形成用塗料の原料塗料を、容易にかつ短時 間で決定する方法が開示されている。具体的には、多彩模様塗膜のイメージ画像を 準備し、このイメージ画像を構成する色の種類を解析し、解析された多彩模様塗膜 のイメージ画像を構成する色と、各々の色の多彩模様塗膜の画像に占める面積比率 を決定し、この面積比率に基づ ヽて着色塗料粒子の配合割合を決定する方法が開 示されている。
特許文献 1：特開 2000— 206029号公報
特許文献 2：特開平 11—45337号公報
特許文献 3：特開平 9 - 220508号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0006] しかし、上記特許文献 1に開示された方法は、実績がある粒状模様塗膜の粒状模 様の分布を測定し、その測定値を統計処理して塗装条件を決定するものであって、 実績がな ヽ新たな多彩模様塗膜を得るためには使用することができな 、。
[0007] また、上記特許文献 2も同様に、すでに実績がある見本板と同様の多彩模様塗膜 を再現する技術に関し、実績の無い多彩模様塗膜には適用することができない。
[0008] また、上記特許文献 3では、実際に塗装を行うときの塗装条件を決定することはでき ない。
[0009] 本発明の目的は、所望の多彩模様画像を作成して画像表示装置に表示し、該画 像の画像特徴量から統計計算によって作成した多彩模様を再現可能な塗料条件及 び塗装条件を計算し、得られた塗料条件及び塗装条件に基づ!、て複数の塗料を同 時に塗装して多彩模様塗膜を得ることができる、多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条 件の決定装置、決定方法、決定プログラムおよびそのプログラムを記録したコンビュ ータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
課題を解決するための手段
[0010] 本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条件の決定方法 (1)は、異なる視覚 的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成するための塗料 条件及び塗装条件を決定する方法であって、処理装置が、異なる視覚的特徴を有 する複数の塗料条件及び塗装条件の指定を受け付ける第 1ステップと、前記処理装 置が、指定された前記塗料条件及び前記塗装条件から、これらの条件で塗装される と期待される多彩模様塗膜の画像特徴量を算出する第 2ステップと、前記処理装置 力 前記画像特徴量を用いて CG画像を生成し、表示装置に表示する第 3ステップと 、前記処理装置が、所定の指示を受けた場合に、前記表示装置に表示された前記 C G画像の生成に使用した塗料条件及び塗装条件を、前記多彩模様塗膜を生成する ための条件として決定する第 4ステップとを含むことを特徴としている。
[0011] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法 (2)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法（1)において、前記画像特徴量が、粒子の視覚 的特徴、粒度分布及び描画待ち時間を含み、前記塗料条件が、塗料の視覚的特徴 及び粘度を含み、前記塗装条件が、塗料の吐出量、塗装機の移動速度及び霧化工 ァ流量を含むことを特徴として 、る。
[0012] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法 (3)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法（1)において、前記第 3ステップにおいて前記処 理装置が、前記第 1ステップで指定された各々の前記塗料条件に対応する、コンビュ ータプログラムである複数のスレッドを実行し、前記塗料条件に対応する色の粒子を 同時に描画して前記 CG画像を生成することを特徴としている。
[0013] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法 (4)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法 (2)において、前記 CG画像の粒度分布が対数正 規分布であることを特徴として！/、る。
[0014] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法 (5)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法 (2)において、前記粒子の視覚的特徴が隠蔽力 を含み、該隠蔽力が塗料の濁度に基づいて計算されることを特徴としている。
[0015] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法 (6)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法 (2)において、前記粒度分布が、単位面積当りの 粒子の個数である粒子数であり、前記第 2ステップにおいて前記処理装置が、前記 粘度及び前記塗装条件を変数とする重回帰式によって前記粒子数を決定し、決定さ れた該粒子数に基づ!/ヽて前記描画待ち時間を計算することを特徴として!/ヽる。
[0016] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法 (7)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法（1)において、前記第 2ステップの前に、所定の 塗料条件の塗料を用い、所定の塗装条件で塗装装置を制御して塗装を行って塗板 を生成する処理を、前記塗料条件及び塗装条件を変更して複数回実行し、複数の 前記塗板を生成する第 5ステップと、読取装置が、複数の前記塗板の表面の模様を 読み込んで、ディジタル画像データとして前記処理装置に入力する第 6ステップと、 前記処理装置が、複数の前記ディジタル画像データから 1以上の因子を含む前記画 像特徴量を算出し、該画像特徴量のうちの 1以上の因子を目的変数とし、前記塗板 を生成するときの塗料条件及び塗装条件のうちの 2以上の因子を説明変数とする重 回帰式を求める第 7ステップとを含み、前記重回帰式が、前記第 2ステップにおける 前記画像特徴量の算出に使用されることを特徴としている。
[0017] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条件の決定方法 (8)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定方法 (7)において、前記第 4ステップで決定された複 数の前記塗料条件に応じて異なる色の複数の塗料を調整する第 8ステップと、該第 8 ステップで調整された異なる色の複数の塗料を用い、前記第 4ステップで決定された 塗装条件で前記塗装装置を制御して塗装を行い多彩模様塗膜を生成する第 9ステ ップをさらに含むことを特徴として 、る。
[0018] 本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条件の決定装置（1)は、異なる視覚 的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成するための塗料 条件及び塗装条件を決定する装置であって、処理装置及び画像表示装置を備え、 前記処理装置が、指定された異なる視覚的特徴を有する複数の塗料条件及び塗装 条件から、これらの条件で塗装されると期待される多彩模様塗膜の画像特徴量を算 出し、前記画像特徴量を用いて CG画像を生成して前記表示装置に表示し、所定の 指示を受けた場合に、前記表示装置に表示された前記 CG画像の生成に使用した 塗料条件及び塗装条件を、前記多彩模様塗膜を生成するための条件として決定す ることを特徴としている。
[0019] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定装置 (2)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定装置（1)において、画像読取装置と塗装装置とをさら に備え、前記処理装置が前記画像特徴量を求める前に、所定の塗料条件の塗料を 用い、所定の塗装条件で塗装装置を制御して塗装を行って塗板を生成する処理を、 塗料条件及び塗装条件を変更して複数回実行して生成された複数の塗板の表面の 模様を、前記画像読取装置が読み込んで、ディジタル画像データとして前記処理装 置に入力し、前記処理装置が、複数の前記ディジタル画像データから 1以上の因子 を含む前記画像特徴量を算出し、該画像特徴量の 1以上の因子を目的変数とし、前 記塗板を生成するときの塗料条件及び塗装条件のうちの 2以上の因子を説明変数と する重回帰式を求め、前記処理装置が、前記重回帰式を用いて、指定された前記塗 料条件及び塗装条件から前記画像特徴量を算出することを特徴としている。
[0020] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定装置 (3)は、上記 の塗料条件'塗装条件の決定装置 (2)において、決定された複数の前記塗料条件 に応じて調整された異なる色の複数の塗料を用い、決定された前記塗装条件で前記 塗装装置を制御して塗装を行 、多彩模様塗膜を生成することを特徴として 、る。
[0021] 本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定プログラム（1)は、異な る視覚的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成するため の塗料条件及び塗装条件を決定する決定プログラムであって、コンピュータに、複数 の異なる色の塗料条件及び塗装条件の指定を受け付ける第 1の機能と、指定された 前記塗料条件及び前記塗装条件から、これらの条件で塗装されると期待される多彩 模様塗膜の画像特徴量を算出する第 2の機能と、前記画像特徴量を用いて CG画像 を生成し、表示装置に表示する第 3の機能と、所定の指示を受けた場合に、前記表 示装置に表示された前記 CG画像の生成に使用した塗料条件及び塗装条件を、前 記多彩模様塗膜を生成するための条件として決定する第 4の機能とを実行させること を特徴としている。
[0022] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定プログラム（2)は、 上記の塗料条件'塗装条件の決定プログラム（1)において、前記第 2の機能を実行 する前に、前記コンピュータに、所定の塗料条件の塗料を用い、所定の塗装条件で 塗装装置を制御して塗装を行って塗板を生成する処理を、塗料条件及び塗装条件 を変更して複数回実行して生成された複数の前記塗板の表面の模様を、画像読取 装置を用いて読み込んで、ディジタル画像データとして前記処理装置に入力する第 5の機能と、複数の前記ディジタル画像データから 1以上の因子を含む前記画像特 徴量を算出し、該画像特徴量の 1以上の因子を目的変数とし、前記塗板を生成する ときの塗料条件及び塗装条件のうちの 2以上の因子を説明変数とする重回帰式を求 める第 6の機能とを実現させ、前記重回帰式が、前記第 2機能における前記画像特 徴量の算出に使用されることを特徴として 、る。
[0023] また、本発明に係る多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定プログラム（3)は、 上記の塗料条件'塗装条件の決定プログラム（2)において、前記コンピュータに、前 記第 4の機能を実行して決定された複数の前記塗料条件に応じて調整された異なる 色の複数の塗料を用い、前記第 4の機能を実行して決定された塗装条件で前記塗 装装置を制御して塗装を行い多彩模様塗膜を生成する第 6の機能をさらに実行させ ることを特徴としている。
[0024] 本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記の多彩模様塗膜の塗 料条件 ·塗装条件の決定プログラム（1)を記録して 、ることを特徴として 、る。
発明の効果
[0025] 本発明によれば、異なる視覚的特徴を有する複数の塗料条件及び塗装条件を指 定すれば、対応する画像特徴量を決定し、これを用いて多彩模様画像を模した CG 画像を生成して画像表示装置に表示することができる。従って、多彩模様画像を自 由にシミュレーションすることができ、所望する多彩模様塗膜を得るための塗料条件 及び塗装条件を効率的に決定することが可能となる。
[0026] また、所定の塗料条件の塗料を使用し、所定の塗装条件で塗装装置を制御して実 際に塗装した塗板表面の模様を用いて決定した重回帰式を用いて、 CG画像の描画 に用いる画像特徴量を決定することにより、より実際の多彩模様に近い CG画像を生 成することができ、より精度の高いシミュレーションが可能となる。
[0027] 従って、シミュレーションによって決定された塗料条件の塗料を用い、決定された塗 装条件で塗装装置を制御して塗装を行うことによって、所望の多彩模様塗膜を容易 に得ることが可能となる。
図面の簡単な説明
[0028] [図 1]本発明の実施の形態に係る塗装システムの構成を示す模式図である。 [図 2]本発明の実施の形態に係る塗装システムの動作を示すフローチャートである。
[図 3]本発明の実施の形態に係る塗装システムで使用するシミュレーションプログラム の表示画面の一例を示す図である。
[図 4]粒子画像とその画像の粒径の分布を示す図であり、（a)は実際の塗装画像、 (b )は粒径が正規分布する場合の CG画像、 (3)は粒径が対数正分布する場合の CG 画像に関する。
[図 5]シミュレーションによって決定した一例の CG画像 (a)と、対応する条件で実際に 塗装して得られた模様の画像 (b)とを示す図である。
[図 6]シミュレーションによって決定した一例の CG画像 (a)と、対応する条件で実際に 塗装して得られた模様の画像 (b)とを示す図である。
符号の説明
[0029] 1 決定部
2 塗装部
101 処理装置
102 画像表示装置
103 画像入力装置
104 塗装制御装置
105 コントローラ
106 多ノズルガン
107 塗料容器
108 コンベア
109 被塗物
発明を実施するための最良の形態
[0030] 以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
[0031] 図 1は、本発明の実施の形態に係る塗装システムの概略構成を示す図である。本 システムは、塗料条件'塗装条件を決定する決定部 1と、決定された塗料条件に応じ た塗料を用いて、決定された塗装条件に従って塗装を行う塗装部 2とから構成されて いる。 [0032] 決定部 1は、処理装置 101と、処理装置 101に接続されたフルカラーの表示が可 能な画像表示装置 102と、表面が塗装された板 (以下、塗板と記す)の表面の模様を 画像データ（電子データ）として読み込み、処理装置 101に入力することができる画 像入力装置 103とを備えている。処理装置 101は、例えばコンピュータであり、画像 表示装置 102は、例えば CRT表示装置、液晶表示装置などである。また、画像入力 装置 103は、イメージスキャナーや CCDカメラなどである。
[0033] 塗装部 2は、複数の異なる視覚的特徴を有する塗料を同時に塗装することが可能 な自動塗装システムであって、塗装制御装置 104、コントローラ 105、多ノズルガン 1 06、塗料容器 107、及びコンベア 108を備えている。多ノズルガンは、複数の塗料吐 出ノズルを有するスプレーガンであり、ロボットアーム又はレシプロケータ（図示せず） に装着されている。塗装対象である被塗物 109が、コンベア 108で移送され、多ノズ ルガンによってエア霧化方式で塗装される。
[0034] 詳細は後述するが、本実施の形態に係る塗装システム全体の動作の概要を説明 する。
[0035] まず、処理装置 101によって、塗装部 2 (自動塗装システム）の特性に関する情報を 取得する。具体的には、粘度の異なる複数の塗料を用いて、所定の塗装条件で塗装 部 2の多ノズルガン 106を使用して粒子状模様の複数の塗板を作成し、作成された 各々の塗板の表面を画像入力装置 103を用いて画像データとして読み込み、画像 処理を用いて読み込んだ画像中の粒子の直径 (以下「粒径」と記す)及び単位面積 当たりの粒子の個数 (以下「粒子数」と記す)を求める。これによつて、塗料粘度及び 塗装条件毎に粒径及び粒子数が得られ、これらのデータを使用して、粒径、粒子数 をそれぞれ目的変数する重回帰式を求める。得られた重回帰式は、塗装部 2の塗装 特性を表すもの、即ち、使用する塗料の粘度、塗装条件によって、どの程度の粒径 及び粒子数の模様が塗装されるかを示すものである。尚、画像入力装置 103は、塗 装部 2の特性が明らかであって、一度重回帰式が求められた後は、後述する多彩模 様の意匠をシミュレーションするためには無くてもよい。
[0036] 次に、処理装置 101によって、多彩模様塗膜をシミュレーションする。具体的には、 処理装置 101に塗料条件及び塗装条件が入力され、処理装置 101は、これらから画 像特徴量を生成し、生成した画像特徴量に基づいて多彩模様画像 (実際には、粒子 状模様)のコンピュータグラフィック (以下、 CGと記す)画像を作成し、画像表示装置 102に表示する。ここで、画像特徴量は、使用する色数（1色、 2色 · · ·）、各々の色の 視覚的特徴 (見る角度によって色が変化しないソリッド色を前提とする場合には、表 色系における座標値及び濁度）、粒度分布、描画待ち時間である。作成された画像 が所望の CG画像 (多彩模様画像)と判断された場合、その CG画像を作成したときの 画像特徴量、塗料条件、塗装条件を記録する。尚、観察角度によって見え方が変化 するメタリック色の塗料を 1色以上使用する場合には、上記した色の視覚的特徴とし て、例えば塗膜に対して 45度の角度で照明光を照射し、正反射角度に対して 25度 又は 45度の角度で観察したときの測色値、より正確には特許 3469767号開示の方 法で求めたメタリック色の代表色を使用することができる。
[0037] 最後に、決定された塗料条件に応じて塗料を調整して塗料容器 107に充填し、処 理装置 101が、決定された塗装条件を塗装制御装置 104に送信し、塗装制御装置 1 04が、受信した塗装条件に応じて制御データを作成し、コントローラ 105を介して、 多ノズルガン 106、コンベア 108の動作を制御して塗装する。これによつて、シミュレ ーシヨンで決定された CG画像に対応する多彩模様塗膜が生成される。
[0038] 次に本発明の実施の形態に係る塗装システムの動作を、図 2のフローチャートを用 いて更に詳しく説明する。以下の処理において、処理装置 101が行う処理は、内部 の演算素子 (以下、 CPUと記す)が、内部の記録装置 (ハードディスクなど)力 所定 のデータを、内部の一時記憶装置（以下、メモリと記す）に読み出し、メモリをワーク領 域として使用して行う処理であり、 CPUは適宜処理結果を記録装置に記録することと する。
[0039] (塗装部 2の特性の決定）
ステップ S1にお 、て、任意の塗料 (色材を含む有彩色、あるいは無彩色）を溶剤で 希釈し、粘度 VISが異なる 3種類以上のサンプル塗料を調整し、その粘度 VISを、例 えば、調整した各々のサンプル塗料を特定する情報 (塗料 ID)と対応させて処理装 置 101の記録装置に記録する。多彩模様の粒子の大きさは塗料の粘度に大きく依 存するため、粘度 VISは重要であり、後述する統計計算のために数値ィヒして記録し ておく。
[0040] 粘度の計測方法は、フォードカップ法、 KU値法、 B型粘度計法等が公知である。
粘度としては、例えば、フォードカップ法で測定した「秒数」、ストーマ一式粘度計で 測定した「KU値」、 B型粘度計で測定した「TI値 (チタソトロピー値)」等を使用するこ とができる。特に塗料が溶剤系の場合には、粘性と相関がある希釈率を粘度として使 用することができる。
[0041] ステップ S2において、ステップ S1で調整した粘度の異なるサンプル塗料を塗装条 件を変えて、所定の板に塗装して、粒子状模様塗板を作成する。即ち、作成したサン プル塗料を塗装部 2に供給し、塗装制御装置 104によって塗装条件を変更して短時 間塗装し、その後乾燥させて複数の粒子状模様塗板を生成する。このとき、生成した 粒子状模様塗板を特定する情報 (多彩模様塗板 ID)と、その塗料条件 (粘度)及び 塗装条件とを対応させて、処理装置 101の記録装置に記録する。ここで、塗装条件（ 粘度)を多彩模様塗板 IDと直接対応させて記録する代りに、該当する塗料 IDを記録 してちよい。
[0042] ここで、塗装条件は、塗料の霧化方式、ロボットアームかレシプロケータか等に応じ て決定すればよい。塗装条件として、例えば、塗料の吐出量、塗装雰囲気の温度、 塗装雰囲気の湿度、塗装雰囲気の風速、塗装機の移動速度 (例えば塗装ガンの移 動速度)、被塗物の移動速度、塗装ガンと被塗装物との間の距離、印加電圧、ベル カップ回転数、霧化エア圧、霧化エア流量、シェービングエア圧、シェービングエア 温度、シェービングエア湿度及びシェービングエア流量等が挙げられる。
[0043] また、後述する重回帰式を作成するために、 1つの塗装条件（因子）に対して、 3〜 6水準変動させて塗装する。水準数が多いほど重回帰式の精度は向上するが、実用 上は 6水準以下でも十分である。複数の塗装条件を使用する場合、ある 1つの塗装 条件の値のみを変動させ、他の塗装条件の値を固定して塗装してもよぐ複数の塗 装条件の値を同時に変えて塗装してもよい。
[0044] また、短時間とは、後述する画像処理によって粒径及び粒子数を計測するのに適 した、密度が比較的疎な粒状模様を得るのに要する時間であり、通常 1秒前後の時 間である。また、乾燥させるとき、塗料の種類によっては加熱硬化させ、必要に応じて 無色のタリヤー塗料を塗装した後に加熱する。
[0045] ステップ S3にお 、て、ステップ S2で作成した複数の粒子状模様塗板の各々の表 面模様を、画像入力装置 103を用いて読み込み、所定の画像形式に変換し、一意 のファイル名を付して処理装置 101の記録装置に記録する。後述するように、読み込 んだ画像からは、粒径と粒子数を求めるので、カラー画像として読み込んだ場合には 、グレーの階調画像 (例えば、 8ビットデータの場合、各画素が 0〜255の値）に変換 して保存する。画像の保存形式には、例えば TIFF、 JPEG等の公知の形式を用いれ ばよい。
[0046] また、計測に使う面積は、テクスチャの大きさよりも十分に大きければよい。通常塗 装による多彩模様の粒径は 0. l〜8mm程度であるので、塗板の全面積を計測する 必要は無ぐ多彩模様塗板の表面模様において、 1辺が約 3〜： LOcmの四角形領域 を読み込んだ画像を計測対象にする。
[0047] ステップ S4において、処理装置 101が、ステップ S3で保存した各画像データを読 み出し、各画像の粒径及び粒子数を計算し、内部の記録装置に画像データのフアイ ル名と対応させて記録する。例えば、各画素値 (輝度）のヒストグラムを求め、ヒストグ ラムに応じた適切な 2値ィ匕レベルを決定し、グレー画像を 2値ィ匕して、粒子数と平均 の粒径を計算する。 2値化レベルは、対象としている画像データを画像表示装置 102 に表示し、表示された画像から目視によって決定してもよい。例えば、ステップ S2に おいて、なるべく粒子が重ならないように短時間塗装して作成した塗板でも、粒子が 重なっている場合があり、その場合には、画像処理によって重なった粒子を分離して もよいが、無理に分離せずに、画像を見ながら目視で 2値ィ匕レベルを設定してもよい 。また、精度を向上するために、予めランクフィルタ一等のフィルタ処理を行って、微 小な粒子 (例えば、面積力 ピクセル以下の粒子）を消去してもよい。粒径の単位は、 ピクセルでもよぐ計測を mmで行った場合には、ピクセルカゝら換算した mmでもよい。
[0048] 上記の処理は、公知の画像処理ソフトウェア（例えば、アメリカ合衆国の National Ins titute of Healthで開発された NIH— Image)を使用して行うこともできる。
[0049] ステップ S5にお 、て、処理装置 101が、ステップ S2で記録した粘度及び塗装条件 を説明変数とし、ステップ S4で記録した平均粒径及び粒子数のそれぞれを目的変 数として重回帰式を求め、記録装置に記録する。即ち、処理装置 101は、記録装置 から、各画像データのファイル名に対応する粒径、粒子数、及び多彩模様塗板 IDを 読み出し、更に多彩模様塗板 IDに対応する粘度及び塗装条件を読み出す。そして 、例えば、式 1、式 2の各係数 ai、 bi(i = 0〜4)を決定して、記録装置に記録する。 粒径 = aO + a 1 X粘度 + a2 X吐出量 + a3 X霧化エア流量 + a4 Xコンベアスピード (式 1)
粒子数 =bO+b l X粘度 +b2 X吐出量 +b3 X霧化エア流量 +b4 Xコンペァスピ ード （式 2)
ここで、 a0、 bOは定数、 al〜a4、 bl〜b4は重回帰係数である。粘度、各塗装条件 の単位はそれぞれ異なるので、塗装条件によっては極端に変数の範囲が大きい場 合がある。その場合には、その塗装条件の値をそのまま用いて計算するのではなぐ 標準的な値を基準値と決めて、その基準値に対する比率を用いて計算すればよい。 これによつて精度を維持することができる。
[0050] 尚、説明変数は、上記の塗料粘度、吐出量、霧化エア流量及びコンベアスピードに 限定されす、塗料条件及び塗装条件であればよぐ別の要因を使用してもよい。
[0051] 以上のステップ S1〜S5によって、実際の塗板を用いて、塗料条件及び塗装条件 毎に粒径及び粒子数を求めることができ、これらのデータを使用して、図 1に示した 塗装部 2の塗装特性を表す重回帰式 (例えば、式 1、式 2)を決定することができた。 ステップ S1〜S5の処理は、塗装部 2及び塗料系（使用する塗料）が変らない限り、 1 回だけ行えばよい。
[0052] (多彩模様塗膜のシミュレーション）
次に、多彩模様塗膜のシミュレーション、即ち CGによる多彩模様の描画、及びその ときに使用する描画パラメータに関して説明する。
[0053] ステップ S6において、処理装置 101が、複数の塗料条件及び塗装条件の指定を 受けて、これらの条件力も CG描画パラメータを決定する。複数の塗装条件としては、 例えば、使用するガンの数 (塗料数、色数に対応）、ガン毎の塗料の色 (RGB値）、ガ ン毎の塗料の粘度、及びガン毎の塗料の濁度 Hである。指定された条件と、ステップ 35で記録した係数（&0〜&4、 b0〜b4)とを用いて、粒径 D及び粒子数 Nの回帰式（ 式 1、式 2)に従って、ガン毎に粒径 D及び粒子数 Nを計算し、さらに粒子数 N力ゝらガ ン毎の待ち時間 STを計算する。ここで、 1つのガンに、所定の塗料条件の塗料を対 応させるので、「ガン毎」とは「塗料毎」と言い換えてもよい。また、ガンの数の指定は 不可欠では無ぐ指定された塗料条件の数 (例えば、粘度の数)から知ることができる
[0054] 使用する CGの描画方法として、多ノズルガンから同時に塗料を噴出させる実際の 塗装方法を真似るために、 JAVA (登録商標)言語で CGを作成するための公知技術 (「Java完全マスターブック」高田美榭著、技術評論社、平成 16年 5月（以下、公知文 献 Aと記す）の pp. 97〜109参照）である JAVA (登録商標）マルチスレッドを用いた 描画方法を採用する。即ち、 1つのガンで行う噴霧塗装に対応する描画処理を、コン ピュータプログラムの単位であるスレッドとして作成し、ガンの数と同じ数のスレッドを 用意して、複数のスレッドを同時に実行しながら描画処理を行う。
[0055] そのために、スレッド (ガンに対応）毎の粒径 Dと待ち時間 STを決定する。待ち時間 STとは、 1つのスレッド力 1つの色で内部を塗りつぶした円を描いた後、次の円を描 くまでの時間であり、通常は msec (ミリセカンド)で指定する。待ち時間 STが短ければ 単位時間当たりに描画する円の数が多くなり、密な粒子画像が描画され、待ち時間 S Tが長ければ逆に疎な粒子画像が描画される。従って、待ち時間 STを、粒子数 Nに 反比例する値として指定することができる。例えば、 100msecの間に単位面積あたり 100個の粒子を描画させる場合、ステップ S5において求められた粒子数 Nを用いて 待ち時間 ST (msec)を、
ST= 100/N (式 3)
によって計算する。
[0056] ガン毎の塗料の色 (RGB値）、即ちスレッドが描画する粒子の色には、実際の塗料 の色の RGB値を指定する。塗料の色の RGB値を得るには様々な方法がある。例え ば、塗料を塗装した板 (既に作成してあるストックカラー）を画像入力装置 103 (例え ばイメージスキャナー）で読み込み、 RGB値を決定してもよぐまたは分光光度計、色 彩色差計で測定した測色値 XYZを用いて、 CIEが規定する XYZから RGBへの変換 行列を用いて RGB値を計算してもよい。後述するように、多彩模様を塗装する場合、 実際に塗料を作成するので、配合が既知の塗色や、各種見本帳の分光反射率から CCM (コンピュータ'カラー'マッチング）によって配合を計算した色を使用するのが 望ましい。また、各々の色の RGB値を指定して、 CCMで実際に使用する塗料の配 合を計算してもよい。
[0057] ガン毎の塗料の濁度 H、即ちスレッドが描画する色の透け程度について説明する。
粒子を重ねて描画する場合、塗料の濁度 (隠蔽力）を考慮した描画を行うことが望ま しい。実際に多彩模様の塗装に使用する塗料が、塗装された場合に下の模様を十 分に隠蔽する力がある場合には濁度 Hを考慮する必要はないが、そうではない場合 には、 CGの多彩模様をより現実の塗装模様に近づけるために塗料の濁度 Hを考慮 して描画を行う。即ち、指定された濁度 Hを考慮して、 1つの画素に関して、既に描画 (塗装)されている画素データを m (iは RGBの各成分を表す)、その上力 描画 (塗 装)するデータを nとすれば、粒子描画後のデータ kを、
k =m X ( 100 -H) /100 +n X H/100 (式 4)
とする。尚、白色でない板を塗装対象とし、塗装によって素地を 100%隠蔽すること ができない塗料を使用する場合、素地の視覚的特性を考慮することが必要となるが、 その場合でも、粒子を描画する前の初期状態の画像データとして、素地の色に対応 する RGBデータを設定しておけば、式 4を使用することができる。
[0058] 濁度 Hは、作成した塗料をバーコータ、ドクターブレード等（およそ 20〜30番で、お よそスプレーの液滴の塗装高さ、約 5 μ m程度の膜厚が望ましい）で透明なフィルム に塗装し、乾燥させた後、濁度計 (例えばヘイズ計)で測定して得ることがつできる。 濁度 Hは、 100%が完全隠蔽、 0%が完全透明である。通常の塗料では、隠蔽力が 小さ 、塗色の濁度 Hは約 40%、隠ペ 、力が大き 、塗料の濁度 Hは 90%以上である
[0059] ステップ S7において、処理装置 101が、ステップ S6で決定した描画パラメータを使 用して CG画像を生成する。具体的には、待ち時間 ST毎に円を描画するスレッドが 起動され、各スレッド力 粒子の半径 Rを求め、半径 Rの円形領域内を、各スレッド〖こ 指定された色 (RGB値)を用いて、指定の濁度 Hで塗りつぶす処理を繰り返す。
[0060] ここで、描画する粒子の半径 Rを時間的に変化させる。 CGで粒子を繰り返し描画 するとき、粒径 (あるいは粒子の半径)を適度に変化させながら、実際の塗装の粒度 分布に近い分布で描画すれば、実際の多彩模様に近くなる。様々な粒径分布を検 討した結果、対数正規分布が実際の塗板にもっとも近い分布であった。対数正規分 布を CG画像で実現するには、以下の手順で描画する円の半径 Rを決定すればよい まず、公知のアルゴリズム (「JAVAによるアルゴリズム事典」奥村晴彦ら、技術評論 社、平成 15年 5月（以下、公知文献 Bと記す)の pp. 152〜153記載の正規分布発 生アルゴリズム)で、正規分布 (平均値 =0、標準偏差 = 1)する変数 fを発生させ、次 式 5のように、変数 fを指数とする exp (f)を計算し、それに exp (0. 5)を乗じ、さらにこ れに平均粒径 Dを乗じて、対数正規分布する粒度分布、即ち対数正規分布する変 数である粒径 gを生成する。
g = D X exp (f) /exp (0. 5) (式 5)
さらに、式 5で生成された粒径 gから、次式 6によって描画する円の半径 Rを決定す る。
半径 =0. 5 X g (式 6)
ここで、平均値 =0、標準偏差 σ = 1の正規分布と対数正規分布との間には次式 7の関係があり、係数 exp (0. 5)は、対数正規分布の平均値を 0に合わせるための係 数である。
対数正規分布の期待値 = exp + a 2Z2) =exp(0+lZ2) =exp(0. 5) = 1. 6 4872 (式 7)
以上のように、マルチスレッドが起動され、各スレッド力 待ち時間 ST毎に半径 Rを 決定し、ビデオメモリ（図示せず)の所定画素を中心とする半径 R内の画素データを、 指定の色及び濁度を用いて計算したデータで上書きする。このように順次描画処理 が実行され、ビデオメモリ上のデータが CG画像として画像表示装置 102に表示され る。処理装置 101は、任意のタイミングで描画停止の指令が入力された場合、スレツ ドの実行を停止し、その時点での静止画像が多彩模様として画像表示装置 102に表 示される。描画停止は、例えば、人による操作部（コンピュータのキーボード、マウス など)の操作によって、指示されてもよぐ描画開始力 の時間を記録しながら描画を 行 、、予め設定された時間が経過した後に自動的に停止するようにしてもょ 、。
[0062] ステップ S8において、ステップ S7で描画され、画像表示装置 102に表示される CG 画像の多彩模様の図柄を、デザイナーが目視で、 自分のイメージに近いか否かを判 断する。デザイナーのイメージに近ければ、（見本は写真でも、空想の柄でもよい）デ ザイナ一の指示を受けて、処理装置 101は、上記した CGによるシミュレーションを停 止し、そのときに使用していた描画パラメータを記録装置に記録し、ステップ S9に移 行する。デザイナーが了承しなければ、処理装置 101が指示を受けて、再びシミュレ ーシヨンを行うために、ステップ S7に戻る。このとき、各種の色見本や写真と比較して 、画像表示装置 102に表示される CG画像の多彩模様の図柄を評価することができ る。また、画像表示装置 102上に見本となる画像を表示させた状態でシミュレーショ ンを行い、同じ画面上に CG画像を並べて表示して、類似性を判断してもよい。
[0063] (決定された条件での塗装）
ステップ S9において、ステップ S6〜S8でのシミュレーションによって決定された多 彩模様の CG画像に対応する描画パラメータである塗料条件、即ち、使用したガンの 数に応じた塗料条件、即ち {塗料の色、塗料の粘度、塗料の濁度 }のセットを用いて、 それぞれの塗料条件に近い値を持つ塗料を作成する。作成された塗料は、各々塗 料容器 107に投入される。色材の配合は、決定した RGB値を用いて、ストックカラー を近似色検索 (RGB値空間上での距離の大小で判断)して決定してもよ ヽ。例えば、 実績がある配合の塗料を塗装して得られた塗色の RGB値を記憶しておき、所望の R GB値とのユークリッド幾何学距離が最も近 、塗料配合を検索すればよ!ヽ。公知の C CMの技術で配合を検索することも可能である。また、塗料の粘度は、希釈率に応じ て、適度に希釈シンナーで薄めて調整する。また、レオロジーコントロール剤で調整 することも可會である。
[0064] ステップ S10において、処理装置 101は、ステップ S6〜S8でのシミュレーションに よって決定された描画パラメータのうちの塗装条件（吐出量、霧化エア流量、コンペ ァスピード等)を塗装制御装置 104に送信し、塗装制御装置 104は、受信した塗装 条件力もコントローラ 105用の制御データを生成し、コントローラ 105に送信する。
[0065] ステップ S11において、コントローラ 105が、受信した制御データに応じて、塗料容 器 107中のステップ S9で作成された塗料を使用し、多ノズルガン 106の動き及びコ ンベア 108のスピードを制御し、多彩模様の塗装を行う。
[0066] 以上のステップ S1〜： L 1によって、塗装部 2の特性を表す重回帰式を決定し、塗装 条件を指定した CGシミュレーションを行って所望する多彩模様の塗料条件及び塗装 条件を決定し、決定された塗料条件に応じた塗料を作成し、その塗料を用いて決定 した塗装条件で自動塗装システム (塗装部 2)を制御して塗装を行うと!、う、一連の処 理が完了する。その結果、所望の多彩模様の塗膜を生成することができる。
[0067] 以上においては、決定部 1及び塗装部 2を備える塗装システムに関して説明したが 、決定部 1の処理装置 101単独で実施する形態も可能である。例えば、処理装置 10 1が塗装制御装置 104と接続されていない場合には、塗装部 2を用いて実際にサン プル塗料を用いて塗装された粒状模様の複数のディジタル画像データを、光デイス クなどの可搬メディアに記録し、これを介して処理装置 101に入力し、塗装部 2の特 性を表す重回帰式を決定してもよ ヽ。
[0068] また、塗装部 2に関して、粒径、粒子数の重回帰式が一度決定された後は、塗装部 2の特性が変化しない限り、決定された重回帰式を用いて様々な CGシミュレーション を実行することができる。即ち、塗料条件及び塗装条件から粒径及び粒子数を決定 する重回帰式が指定されれば、所望する様々な多彩模様を自由にシミュレーション することができる。
実施例
[0069] 以下に実施例を示し、本発明の特徴とするところをより一層明確にする。
[0070] 緑色と茶色の 2色の塗料を作成し、それらを同時に描画したカモフラージュの迷彩 柄の多彩模様を CGでシミュレーションし、決定した塗装条件を自動塗装システム (塗 装部 2)に送信し、実際に多彩模様の塗板を作成して評価した。
[0071] まず、塗料の調整 (ステップ S1〜S2の処理）について説明する。使用する塗料とし て、レタン PG60 (関西ペイント社製、溶剤型自動車補修用塗料、 2液ウレタン硬化型 )の原色塗料及びタリヤー塗料を、下記の比率で混合して 2色の塗料 A、 Bを作成し た。ここで、 3桁の番号は原色番号である。 001タリヤーを加えて、所定の顔料濃度（ PHR)になるようにした。 塗料 A:ミツドグリーン（以下、緑と記す） 010白 Z870緑 =6. 3/12. 5 (PHR) 塗料 B :ダークブラウン (以下、茶と記す） 400黒 Z584ベンガラ = 1. 5/12. 3 (P HR)
作成した塗料 A、 Bの粘度を調整した。即ち、塗料 A、 Bの各々について、 PG60の 標準シンナーを表 1の希釈率でカ卩え、フォードカップ No4と B型粘度計 (表 1では、そ れぞれ Fc #4、 B型と表示）で測定して、 1塗料当たり 4水準 (表 1の（1)〜(4) )の粘 度の塗料を作成した。塗装する直前に硬化剤 (イソシァネート）を規定量加えた。
[0072] [表 1]
Figure imgf000020_0001
[0073] 次に、作成した塗料を用いて塗装実験を行った (ステップ S2)。即ち、多彩模様の 粒径及び粒子数を予測する重回帰式を作成するために、表 1に示した 4水準の塗料 A、塗料 Bを、表 2に示した塗装条件（吐出量 DR、霧化エア流量 ACA、コンペァスピ — CS)の各水準を用いて塗装した。使用した塗装条件の組み合わせを表 3に示す 。尚、表 2において、水準（1)が標準的な値である。
[0074] [表 2] 説明変数 水 準
(変動因子） (1 ) (2) (3) (4) (5) (6) 塗装条件 吐出量： DR(cc/min) 200 100 150 300 一 - 霧化エア量： ACA(NLAnin) 100 75 150 200 125 175 コンへ'ァスピート'： GS(m/min) 30 15 45 54 - - [0075] [表 3]
Figure imgf000021_0001
[0076] 塗装には、 S型塗装機 (ェヌピーシ一社製、 4系統の塗装通路を具備する多ノズル スプレーガンを装備する）を使用し、 N6グレーの中塗り板の上に 1ステージ (約 1秒間 )塗装した。この条件では粒子の重なりが少なぐ後の画像処理の計測に適した塗膜 を形成できる。塗装後、 5分間室温にて放置し、その後熱風乾燥炉にて 80度 (°C)で 20分間強制乾燥した。タリヤーは塗装しな力つた。
[0077] 次に、形成した塗膜を用いて、塗膜表面の模様の粒子計測を行った (ステップ S3 〜S4)。塗料 A、 Bを用いて得られた粒子状模様の板をイメージスキャナー CanoScan FB636U (キャノン社製）を使用して、 300dpiでスキャンしてフルカラーの画像を取得 した。取得した画像の解像度を 144dpiに変換した後、中心付近の 256 X 256ピクセ ルの正方形領域を切り取り、 256階調のグレー画像に変換した後、 JPEG画像として 保存した。保存した画像は、一辺が約 4. 5cmに相当する。
[0078] 次に、画像解析ソフト NIH— Imageを用いて、保存したグレー画像を対象として、 目視で 2値ィ匕レベルを指定してグレー画像を 2値ィ匕し、ランクフィルターで細カ^ヽノィ ズを除去し、 4ピクセル以上の粒子の面積と個数を計測した。 4ピクセル以上とした理 由は 4ピクセルの面積を円と仮定すると直径は約 2. 25ピクセル（半径は約 1. 125ピ クセル）である。つまり画像の最小単位である 1ピクセルの半径を持つ円の面積が約 4 ピクセルであるので、画像処理の計測は 4ピクセル以上とした。
[0079] また、フォトレタッチソフト PhotoShop (米国 Adobe社製）を用いてイメージスキャナ 一で取り込んだフルカラーの画像から、塗料 A (緑)と塗料 B (茶）の色の RGB値を計 測し、以下の値を得た。ここで、 R、 G、 Bは各 8ビットデータの 10進表示である。
塗料 A (緑）： R= 10、 G = 65、 B= 50
塗料 B (茶）： R=45、 G = 30、 B = 20
また、希釈前の塗料 A、 Bを、耐溶剤性のある透明フィルムにバーコータ 20番で塗 装して、濁度計 COH— 300A (日本電色工業社製)で濁度を測定し、以下の値を得 た。塗料 A (緑）：濁度 (ヘイズ） =85 (%)
塗料 B (茶）：濁度 (ヘイズ) = 95 (%)
次に、上記で計測された値を用いて、粒径 D、粒子数 Nをそれぞれ目的変数とし、 塗料条件 (粘度)及び塗装条件を説明変数として重回帰式を決定した (ステップ S5) 。重回帰式の決定は、上記した公知文献 B (pp. 26〜30)に従って行った。その結果 、次の重回帰式 (式 8、式 9)を得た。
D= l. 79-0. 247 X VIS + 0. 04687 X DR+0. 09157 XACA— 0. 1596 X C S (式 8)
N = 640. 8 + 3. 65 XVIS - 1. 38 X DR— 2. 46 XACA+ 5. 357 X CS (式 9) ここで、 Dは平均の粒径 [ピクセル]、 Nは粒子数 [個]、 VISは Fc # 4 (フォードカツ プ # 4)粘度 [sec]、 DRは吐出量 [ccZmin]、 ACAは霧化エア量 [NLZmin]、 CS はコンベアスピード [mZmin]である。 [0080] 次に、 JAVA (登録商標）言語で多彩模様をシミュレーションするコンピュータプログ ラムを作成し、次の検証 1、 2を行った (ステップ S6〜S8)。正規分布する変数 fの発 生は上記した公知文献 Bに記載の関数を用いた。図 3に、作成したシミュレーションソ フトによる、画像表示装置に表示される画面の一例を示す。
(検証 1 粒径分布の形の確認）
CGで生成した多彩模様の粒度分布が実際の塗板の粒度分布に近いか否かを確 力めた。図 4の（a)は、表 3の No. 17の行の条件、即ち、塗料 B (塗料種（1) )、 DR= 200、 ACA= 100、 CS = 30の条件で塗装された塗板表面のスキャン画像及びその 粒度分布を示す。図 4の（b)は、通常の正規分布を用いて生成した CG画像及びそ の粒度分布である。また、図 4の（c)は、対数正規分布を用いて生成した CG画像及 びその粒度分布である。図 4の（b)及び (c)の画像は!、ずれも平均粒径が 10ピクセ ルである。図 4において、（b)と (c)とを比較すると、（a)に近い形が（c)であり、対数正 規分布を用いることによって、実際に塗装された模様に近い模様を再現できることが 分かる。特に、粒径が比較的小さい粒子の頻度が多ぐ一部に粒径が比較的大きい 粒子が存在して 、る実際の塗装模様の特性を正確に再現できて 、ることが分かる。 一方 (b)の正規分布の画像では、粒径の変化幅が小さぐ比較的均一な粒子が多く 、実際の塗装模様を示した (a)とは大きく異なっていることが分力る。
(検証 2 2色混合多彩模様）
実際に 2色混合したカモフラージュ模様の多彩模様を CGで作成し、そのときの塗 装条件で実際に塗装した塗板との比較結果を 2例示す。
[0081] 図 5の（a)は、図 2のステップ S7〜S8と同様に、塗料 Aの粘度 27. 5秒、塗料 Bの粘 度 22. 3秒に調整した塗料を、塗装条件 DR= 200 [ccZmin]、 ACA= 100[NLZ min]、 CS = 30[mZmin]で 45秒間描画する条件で描画した CG画像である。図 5 の (b)は、同じ条件で実際に塗装して得られた多彩模様である。図 5ではグレー表示 であるが、実際にはカラー画像である。これら 2つの画像の模様を目視判定した結果 、よく近似していた。
[0082] また、図 6の（a)は、塗料 Aの粘度 27. 5秒、塗料 Bの粘度 22. 3秒に調整した塗料 を、塗装条件のうち吐出量を小さくし、上記と同様に描画した CG画像である。このと き、 DR= 150[ccZmin]、 ACA= 100 [NLZmin]、 CS = 30[mZmin]で、 45秒 間描画した。図 6の (b)は、同じ条件で実際に塗装して得られた多彩模様である。図 6ではグレー表示である力 実際にはカラー画像である。これら 2つの画像の模様は 、目視判定の結果よく近似していた。図 5の画像と比較すると、吐出量 DR[ccZmin ]を 200から 150に減じたことにより粒子の粒径が小さぐまた密度も疎な画像が得ら れたことが分かる。
産業上の利用可能性
本発明によれば、所望の多彩模様画像を再現可能な塗料条件及び塗装条件を計 算することができ、得られた塗料条件及び塗装条件に基づ!、て複数の塗料を同時に 塗装して多彩模様塗膜を得ることができる。

Claims

請求の範囲
[1] 異なる視覚的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成す るための塗料条件及び塗装条件を決定する方法であって、
処理装置が、異なる視覚的特徴を有する複数の塗料条件及び塗装条件の指定を 受け付ける第 1ステップと、
前記処理装置が、指定された前記塗料条件及び前記塗装条件から、これらの条件 で塗装されると期待される多彩模様塗膜の画像特徴量を算出する第 2ステップと、 前記処理装置が、前記画像特徴量を用いて CG画像を生成し、表示装置に表示す る第 3ステップと、
前記処理装置が、所定の指示を受けた場合に、前記表示装置に表示された前記 C G画像の生成に使用した塗料条件及び塗装条件を、前記多彩模様塗膜を生成する ための条件として決定する第 4ステップとを含むことを特徴とする多彩模様塗膜の塗 料条件 ·塗装条件の決定方法。
[2] 前記画像特徴量が、粒子の視覚的特徴、粒度分布及び描画待ち時間を含み、 前記塗料条件が、塗料の視覚的特徴及び粘度を含み、
前記塗装条件が、塗料の吐出量、塗装機の移動速度及び霧化エア流量を含む請 求項 1に記載の多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法。
[3] 前記第 3ステップにおいて前記処理装置が、
前記第 1ステップで指定された各々の前記塗料条件に対応する、コンピュータプロ グラムである複数のスレッドを実行し、
前記塗料条件に対応する色の粒子を同時に描画して前記 CG画像を生成すること を特徴とする請求項 1に記載の多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法。
[4] 前記 CG画像の粒度分布が対数正規分布である請求項 2に記載の多彩模様塗膜 の塗料条件 ·塗装条件の決定方法。
[5] 前記粒子の視覚的特徴が隠蔽力を含み、
該隠蔽力が塗料の濁度に基づいて計算される請求項 2に記載の多彩模様塗膜の 塗料条件 ·塗装条件の決定方法。
[6] 前記粒度分布が、単位面積当りの粒子の個数である粒子数であり、 前記第 2ステップにお 、て前記処理装置が、前記粘度及び前記塗装条件を変数と する重回帰式によって前記粒子数を決定し、決定された該粒子数に基づ 、て前記 描画待ち時間を計算することを特徴とする請求項 2に記載の多彩模様塗膜の塗料条 件'塗装条件の決定方法。
[7] 前記第 2ステップの前に、
所定の塗料条件の塗料を用い、所定の塗装条件で塗装装置を制御して塗装を行 つて塗板を生成する処理を、前記塗料条件及び塗装条件を変更して複数回実行し、 複数の前記塗板を生成する第 5ステップと、
読取装置が、複数の前記塗板の表面の模様を読み込んで、ディジタル画像データ として前記処理装置に入力する第 6ステップと、
前記処理装置が、複数の前記ディジタル画像データから 1以上の因子を含む前記 画像特徴量を算出し、該画像特徴量のうちの 1以上の因子を目的変数とし、前記塗 板を生成するときの塗料条件及び塗装条件のうちの 2以上の因子を説明変数とする 重回帰式を求める第 7ステップとを含み、
前記重回帰式が、前記第 2ステップにおける前記画像特徴量の算出に使用される ことを特徴とする請求項 1に記載の多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定方法
[8] 前記第 4ステップで決定された複数の前記塗料条件に応じて異なる色の複数の塗 料を調整する第 8ステップと、
該第 8ステップで調整された異なる色の複数の塗料を用い、前記第 4ステップで決 定された塗装条件で前記塗装装置を制御して塗装を行い多彩模様塗膜を生成する 第 9ステップをさらに含むことを特徴とする請求項 7に記載の多彩模様塗膜の塗料条 件'塗装条件の決定方法。
[9] 異なる視覚的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成す るための塗料条件及び塗装条件を決定する装置であって、
処理装置及び画像表示装置を備え、
前記処理装置が、
指定された異なる視覚的特徴を有する複数の塗料条件及び塗装条件から、これら の条件で塗装されると期待される多彩模様塗膜の画像特徴量を算出し、 前記画像特徴量を用いて CG画像を生成して前記表示装置に表示し、 所定の指示を受けた場合に、前記表示装置に表示された前記 CG画像の生成に使 用した塗料条件及び塗装条件を、前記多彩模様塗膜を生成するための条件として 決定することを特徴とする多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定装置。
[10] 画像読取装置と塗装装置とをさらに備え、
前記処理装置が前記画像特徴量を求める前に、
所定の塗料条件の塗料を用い、所定の塗装条件で塗装装置を制御して塗装を行 つて塗板を生成する処理を、塗料条件及び塗装条件を変更して複数回実行して生 成された複数の塗板の表面の模様を、前記画像読取装置が読み込んで、ディジタル 画像データとして前記処理装置に入力し、
前記処理装置が、複数の前記ディジタル画像データから 1以上の因子を含む前記 画像特徴量を算出し、該画像特徴量の 1以上の因子を目的変数とし、前記塗板を生 成するときの塗料条件及び塗装条件のうちの 2以上の因子を説明変数とする重回帰 式を求め、
前記処理装置が、前記重回帰式を用いて、指定された前記塗料条件及び塗装条 件から前記画像特徴量を算出することを特徴とする請求項 9に記載の多彩模様塗膜 の塗料条件 ·塗装条件の決定装置。
[11] 決定された複数の前記塗料条件に応じて調整された異なる色の複数の塗料を用い 、決定された前記塗装条件で前記塗装装置を制御して塗装を行!、多彩模様塗膜を 生成することを特徴とする請求項 10に記載の多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条件 の決定装置。
[12] 異なる視覚的特徴を有する複数の塗料を同時に塗装して多彩模様塗膜を生成す るための塗料条件及び塗装条件を決定する決定プログラムであって、
コンピュータに、
複数の異なる色の塗料条件及び塗装条件の指定を受け付ける第 1の機能と、 指定された前記塗料条件及び前記塗装条件から、これらの条件で塗装されると期 待される多彩模様塗膜の画像特徴量を算出する第 2の機能と、 前記画像特徴量を用いて CG画像を生成し、表示装置に表示する第 3の機能と、 所定の指示を受けた場合に、前記表示装置に表示された前記 CG画像の生成に使 用した塗料条件及び塗装条件を、前記多彩模様塗膜を生成するための条件として 決定する第 4の機能とを実行させることを特徴とする多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装 条件の決定プログラム。
[13] 前記第 2の機能を実行する前に、
前記コンピュータに、
所定の塗料条件の塗料を用い、所定の塗装条件で塗装装置を制御して塗装を行 つて塗板を生成する処理を、塗料条件及び塗装条件を変更して複数回実行して生 成された複数の前記塗板の表面の模様を、画像読取装置を用いて読み込んで、ディ ジタル画像データとして前記処理装置に入力する第 5の機能と、
複数の前記ディジタル画像データから 1以上の因子を含む前記画像特徴量を算出 し、該画像特徴量の 1以上の因子を目的変数とし、前記塗板を生成するときの塗料 条件及び塗装条件のうちの 2以上の因子を説明変数とする重回帰式を求める第 6の 機能とを実現させ、
前記重回帰式が、前記第 2機能における前記画像特徴量の算出に使用されること を特徴とする請求項 12に記載の多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条件の決定プログ ラム。
[14] 前記コンピュータに、
前記第 4の機能を実行して決定された複数の前記塗料条件に応じて調整された異 なる色の複数の塗料を用い、前記第 4の機能を実行して決定された塗装条件で前記 塗装装置を制御して塗装を行い多彩模様塗膜を生成する第 6の機能をさらに実行さ せることを特徴とする請求項 13に記載の多彩模様塗膜の塗料条件'塗装条件の決 定プログラム。
[15] 請求項 12に記載の多彩模様塗膜の塗料条件 ·塗装条件の決定プログラムを記録 した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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