配色方法
发明领域
本发明涉及一种用于将参考色配方(reference color formulation)配色至确定的色调(color shade)标准的方法。这一方法已经应用于上色和特殊效果赋予表面涂层领域中。它可以用于颜色实验室,特别用于匹配未知涂料(pigmentation)的色调,以及在油漆生产中将油漆批料匹配至确定的色调标准。
背景技术
未知涂料的色调的匹配是油漆公司的所有色彩领域中的中心问题。如果必须匹配颜色标准和需要调色(tinting),通常需要调色步骤的数目对于该方法的经济效率是决定性的标准。如果没有适合的测量和分析技术,制定色调所需的调色步骤的数目是与各自的配色技师的经验必然密切相关的。如果没有良好的技术人员则通常由于调色方法导致显着增加的费用。
在匹配未知涂料的色调时,现在开发出完全可能的计量支持。以期进一步在仪器上支持未知涂料匹色的的加工方法(elaboration process),已经开发出多种方法,并且这些方法从理论的角度来看是可行的。各种方法在实际应用中已经表明,所有这些方法都是近似的性质。
在特定的树脂体系中加工色调的第一步,是在反射光谱和适当的辐射传输模式的基础上的配方计算,以描述光线通过颗粒介质的扩散。仅对于效果色调,通常提前进行显微图像分析的额外步骤,以确定效果调节组分。通过配方计算得出的喷涂配方(sprayed-out formula)会明显偏离了令人满意的匹配,有以下几个原因:(i)当处理光学材料参数和各自的颜料体积浓度之间的非线性时,理论的辐射传输模式的限制,(ii)由于颜料的体积比,颜料之间的相互作用导致更大的颜料团聚,(iii)如果实验室加工必须在完全不同的限制条件下生产而制造的扩大化问题,(iv)与校准窗口相比,包埋介质(embedding medium)物理结构的偏差,(v)作为不正确称重的量的工艺误差、错误的温度、不适合的生产或应用条件。
色差越大,或当需要配方的所有着色剂的复杂的调整时,目视估测校正越来越难。如果剩余色差(remaining color differences)是不可接受的,所确定的配方在以后的步骤中必须修正直到它达到给定的接受目标。通过在颜色实验室和生产中引入电脑辅助颜色配方计算以支持调色工艺,已经开发了多种方法以在计量上加速调色方法和尽可能地不依赖配色师的经验。所有这些方法都使用特殊的配方计算算法,该算法是基于Schuster-Kubelka-Munk的2-通量模型(P.Kubelka and F.Munk,“EinBeitrag zur Optik der Farbanstriche”,T.Tech.Phys.12,p.593,1931)以各向同性地反射表面涂层,或基于多通量模型以各向异性地反射特殊效果颜色(P.S.Mudgett and L.W.Richards,“Multiple scatteringcalculations for technology”,Appl.Opt.10,p.1485,1971)。在文献中讨论了各种方法的校正系数方法和导出变量,它们都具有近似的性质,因为对于精确的物理/数学公式,不足的信息是可行的。为实现精确的理论方法的支出通常太高,并与利益没有联系。在由喷涂配方的配制的和计算浓度之间的比较而来的校正系数方法中,产生了校正系数,其近似地允许适用于色调加工的材料和用于产生光学材料参数的材料之间的着色强度差异的表征。通过此校正系数方法,其后所有新计算配方都进行了修正。然而,如果在校正中,一个或多个配方组分接近零,则这种方法变得数值不稳定。
另外,除实际配方组分外,没有附加的调色组分可以确定。
因此,本发明的目的是避免用于配方校正的常规方法的限制和提高调色方法(shading process)的效率。此外,本发明目的是提供用于将参考色配方匹配至确定的色调标准的方法,此方法减少了特别是在颜色实验室的颜色开发和在油漆生产中的批料调整中的调色步骤的数目。本方法适用于未知的或已知涂料的色调标准。
发明概述
本发明是涉及用于将参考色配方匹配至未知的或已知涂料的确定的色调标准的方法,包括以下步骤:
1.测量色调标准的反射光谱RST,
2.根据色调标准的配方混合油漆和将油漆涂覆于基材,
3.测量涂覆的油漆的反射光谱RPT,
4.重计算所涂覆的油漆的配方的理论反射光谱RRPT,
5.计算在第4步得到的所涂覆的油漆的测得的反射光谱RPT和在第5步得到的重计算反射光谱RRPT之间的谱差ΔR,
6.通过在第6步中得到的谱差ΔR调整色调标准的反射光谱RST,产生色调标准的修正的反射光谱RSTM,
7.在修正的反射光谱RSTM的基础上计算配方,
8.根据在第8步中计算的配方混合油漆和将油漆涂覆于基材,
9.任选地测量所涂覆油漆的反射光谱RPT和
如果所涂覆的油漆的反射光谱RPT和色调标准的修正的反射光谱RSTM之间的色差是不合格的,重复步骤4至8。这样做,直到符合给定的匹配标准。
可选择地,本发明是涉及用于将参考色配方匹配至未知的或已知涂料的确定的色调标准的方法,包括以下步骤:
1.确定色调标准的色坐标CST,
2.根据色调标准的配方混合油漆和将油漆涂覆于基材,
3.确定涂覆的油漆的色坐标CPT,
4.重计算所涂覆的油漆的配方的理论色坐标CRPT,
5.计算在第3步得到的所涂覆的油漆的确定色坐标CPT和在第4步得到的重计算的色坐标CRPT之间的差ΔC,
6.通过在第5步中得到的色坐标差ΔC调整色调标准的色坐标CST,产生色调标准的修正的色坐标CSTM,
7.在修正的色坐标CSTM的基础上计算配方,
8.根据在第7步中计算的配方混合油漆和将油漆涂覆于基材,
9.任选地确定所涂覆油漆的色坐标CPT和
如果所涂覆的油漆的色坐标CPT和色调标准的修正的色坐标CSTM之间的色差是不合格的,重复步骤4至8。这样做,直到符合给定的匹配标准。
色坐标,如三色激励值(tristimulus value)的三重峰(triplet)或CIELab色空间的L*,a*,b*值,可以以配色领域的技术人员公知的方法由测得的反射光谱得到,或可以通过适当的测量装置直接测量得到。
不用说,如果在配色过程中的第一个调色步骤没有产生可以接受的结果,即,如果在色调标准的确定的配方的基础上配制的喷涂油漆并不符合色调标准和它们的差异是不能接受的,本发明的方法是适用的。
附图说明
图1是本发明方法的示意流程图。
图2至图4显示了绿色纯色色调的发展过程(course ofdevelopment),该绿色纯色色调包括5种着色剂:白色,碳黑,黄色,蓝色和绿色。
图5显示了单个校正步骤的目标光谱的变化。
图6显示标准和多种进行的校正步骤之间的谱差。
图7至11表明了角度敏感的(gonioapparent)紫色色调的发展,该角度敏感紫色色调包括随角异色控制剂(flop control agent)(fca)和5种着色剂:铝,云母-蓝,红,紫,和炭黑。所有配方组分的浓度变化作为调色步骤的函数给出。
图7描述了作为波长和观测角度的函数的标准的反射面(reflectancesurface)。
图8显示了作为调色步骤的函数的标准和喷涂配方之间的色差。
图9显示了作为调色步骤的函数的所有配方组分的浓度变化。
图10显示了对于常规校正系数方法作为调色步骤的函数的标准和喷涂配方之间的色差。
图11显示了对于常规校正系数方法作为调色步骤的函数的所有配方组分的浓度变化。
发明详述
本发明的方法是基于已知涂料(pigmentation)的色调的测得的反射光谱的频谱值(或者是基于相应的色坐标的比较)与相应的理论的预测值的比较。可用的样品越多,能够收集的关于用于颜料校准的材料和实际所用的用于配色的原材料之间的色彩偏差的信息越多。当使用本方法时,利用迄今在所有的调色步骤中累积的完全的信息,用于纯色调和效果色调的配方校正的具有收敛性能(convergence behaviour)的方法产生了。通常在使用新方法时,配方在3-5个校正步骤后稳定下来。相对于常规方法,终止标准(termination criterion)可以界定,允许几乎自动化和加速的配方(formula)的加工方法。此外,该方法提供了可能性,以进一步确定除了实际配方成分外的调色组分。该方法可用于干的以及湿的油漆材料。
该发明将在下文更加详细地解释。
术语“反射光谱”是指在纯色色***况下的反射谱和特殊效果色***况下的反射面。
在本发明的第1步中,测量了要匹配的色调标准的反射光谱RST。测量对于纯色色调是通过分光光度计在单测量几何形状(geometry)(如,例如45°/0°或d/8°)进行,和通过适用于特殊效果色调的测角分光光度计(goniospectrophotometer)在多测量几何形状进行的。色调标准可以是固化的或干的油漆层、湿油漆层或任何其他任意特征的颜色标准。当测量湿油漆膜的反射光谱时,可以使用用于测量湿油漆膜的常用方法和装置。
在本发明步骤2中,混合根据色调标准的配方的油漆样品。在已知涂料的色调标准的情况下,根据已知的配方混合油漆,在未知涂料的色调标准的情况下,根据计算配方混合油漆。
色调标准可以是例如未知涂料的色调标准,这样,首先配方必须针对色调来计算。色调标准还可以是已知涂料的色调标准,例如,已知组合物/涂料的油漆的生产的色调。在该情况下,实际的油漆生产批料要与给定的色调标准相匹配。
因此,在未知涂料的色调标准的情况下,色调标准必须使用合适的着色剂体系(colorant system)通过基于测得的反射光谱计算配方匹配。这是根据本领域技术人员公知的配方计算方法进行的。配方计算通常是基于给定的着色剂体系。
着色剂体系应被理解为是指包含用于油漆生产的所有颜料的任何体系的吸收颜料和/或特殊效果颜料。颜料组分的数量和选择在此不受限制。它们可以以任何方式适于相关要求,例如,根据油漆生产商或其客户的要求。
配方计算的先决条件是可用的着色剂体系的所有有色成分的光学材料参数的知识。对于任何着色剂体系,它们必须事先通过校准梯队(calibration echelon)实验确定。产生的各自的校准梯队当然与所使用的辐射传输模式是紧密相连的。在各向同性的情况下,两种材料参数,即,散射和吸收系数,必须分别确定。为此,必须测量至少有两种不同混合的色彩性能(coloristic behaviour)。模型明确解释了散射事件的各向异性,进一步包含用于相位函数的参数确定的波长依赖性材料常数。在神经网络模型的情况下,所有颜料的光学性质被隐藏和以网络结构的权值(weight)被捕获。
然后将油漆涂到基材上。其后所涂覆油漆的反射光谱RPT的测量可以用湿的油漆层或干的油漆层进行。制备和涂覆油漆样品可以以通常的方式进行。例如,油漆可喷雾在金属测试板上。任选地,所涂覆的油漆层在所需的条件下可以是固化的或干的。而且,可以使用用于测量湿油漆膜的反射数据的通常的方法和装置。湿或干油漆层的选择,取决于适用的标准。
随后,测得了所涂覆的油漆层的反射光谱RPT(第3步)。这是如本发明的第1步中说明的而进行的。
在本发明的第4步中,重计算所涂覆的油漆的配方的理论反射光谱RRPT。这是可以在例如进行第2步之前或之后或进行第3步之前或之后进行。基于配方的有色颜料的光学材料参数重计算理论反射光谱RPTR,其已提前实验确定并例如存储在数据库中。
在下一步(第5步)中,计算在第3步得到的所涂覆的油漆的测得反射光谱RPT和在第4步得到的重计算反射光谱RRPT之间的谱差ΔR。
在测得的根据配方的所涂覆的油漆的反射光谱RPT和对于相同配方理论上重新计算的反射光谱RRPT之间的比较中,通常会发现差别,其可以追溯到着色剂的标准化能力的限制、有色组分(coloring component)彼此之间的配方依赖相互作用(recipe dependent interaction)、光学材料参数的有限精确性(finite accuracy)、所用的理论模型的局限性、应用条件中的变化、和测量误差。在测得的和重计算的反射光谱之间的差异是对所述的缺陷的度量。因此,在第6步中,通过在第5步中得到的谱差ΔR调整色调标准的反射光谱RST,由此获得色调标准的修正的反射光谱RSTM。
色调标准的修正反射光谱RSTM其后通过通常的配方计算匹配。这通过改变初始配方的组分和最后加入附加的确定的调色组分进行,其在给定的着色剂体系中是可行的。在修正的反射光谱RSTM的基础上计算修正的配方(步骤7)。计算的修正的配方又被混合和喷涂(sprayed-out)。喷涂油漆是通过分光光度计测量的。
如果所涂覆的油漆的反射光谱RPT和色调标准的修正的反射光谱RSTM之间的色差是不合格的,必须重复步骤4至8直到符合给定的匹配标准。
匹配质量的评估可严格地在视觉上或仪器上进行,或可以使用两者相结合的方法。在仪器评价的情况下,根据应用领域(如,例如,再抛光、工业或OEM涂料)和相关的接受度(acceptance),可靠的各种指标(metric)可作为颜色开发方法(color development process)的终止标准。为此目的,典型地在均匀的色空间(如,例如CIELab-76或DIN-99)中或特殊色差公式(如,例如CIE94或CIEDE2000)中采用剩余色差,其中阈值用于分离接受和拒绝的颜色区域。在角度敏感的(gonioapparent)颜色的情况下,必须进行形式的归纳以以合适地说明色貌(color appearance)的角度依赖。
基于各浓度的所有配方的组分的收敛性能的分析可以制定作为校正步骤数目的函数的严格的数学终止标准。各浓度的所有组分作为的校正步骤的函数的函数行为必须通过适当的模型函数近似化,它可以通过有效的拟合程序(efficient fitting routine)与实验结果配合以确定模型参数。对于三参数的函数,配合参数的估计至少需要三个数据集:第一喷涂配方,第一喷涂校正,和计算出的第二次修正。
利用估计的参数值,可以计算出模型函数的渐近性能(asymptoticbehaviour)。如果具有校正步骤的数目的浓度变化(the concentrationvariation with the number of correction steps)通过模型函数被正确地描述,现在可以通过独一无二的数学标准终止仪器加工方法。
由三参数集产生的渐近配方的质量是与模型函数的适用性和统计和***误差紧密相关的。如果例如对于单调减少(增加)函数,配方组分的渐近浓度高(低)于上个实验数据集(第二计算浓度)的数值,这两个误差源必然导致偏离“理想的”渐近配方并在特定的情况下是可辨别的。很明显要忽略这一渐近配方和进行正常的配方校正步骤。数据精确性可以通过估计超过3个以上的校正步骤进一步改善。随后对于渐近第四数据集大大降低了所有误差源的影响(超定方程组!(over-determined set of equations))和一般导致几乎“理想的”校正渐近配方。至少现在可以终止配方校正程序,因为对于配方改进所有的仪器可能性已经用尽。
实验已清楚地表明,本发明方法的收敛性能显著优于线性并可以通过适当的模型函数近似至足够的准确度。因此,本校正方法的性能明显优于常规线性方法,并肯定会导致在调色方法中步骤(hit)数目的减少。该模型函数也可以用来推断无限的校正步骤(correction step infinite)。在这个意义上,可以对校正方案增加简单的分析工具,以通过推断减少步骤的数目和附加地一方面改善收敛性能并另一方面确立清楚表明仪器配方校正的限制(终止标准)的工具。
一般地,代替使用反射光谱,在本发明中可以使用相应的色坐标,如例如三色激励值的三重峰或更均匀的CIELab色空间的L*,a*,b*值,即代替光谱匹配标准,还可以应用色空间匹配标准。
色坐标,如三色激励值的三重峰或CIELab色空间的L*,a*,b*值,可以以配色领域的技术人员公知的方法由测得的反射光谱得到,或可以通过适当的测量装置直接测量得到。
为实施本发明的方法,步骤1至9的次序并非硬性确定的。使用所有步骤来实施本发明的方法,但如果合适,可以改变步骤的次序,例如第4步可以在第2步之前或之后或第3步之前或之后进行。本领域技术人员能够评价任何适当的合理的步骤次序。
本发明的方法的示意流程图在图1中示出。
未知涂料的标准板用作色调标准。
通常,通过所涂覆的油漆的测得反射光谱RPT和相应的对相同配方的重计算光谱RRPT之间的谱差调整色调标准的光谱。对于此修正的色调标准的新光谱,基于迄今所用的组分和最后附加的调色组分又计算出新的配方。重复所述步骤直到符合确定的终止标准。这意味着重复步骤直到校正的颜色配方已经稳定(即,所有组分的浓度的变化分别足够小或未到给定的限值)和/或残留色差符合预置的容许架构(tolerance frame)。
在实验样品光谱和相应的预测反射光谱之间的谱差ΔR(ΔR=RPT-RPTR)是总的工艺误差的度量,该总的工艺误差包括辐射传输模式的不足、表征数据的物理结构上的变化和在加工中的错误,如,例如不正确的着色剂称重和错误的应用条件。后两个***误差源通常将有错误的组分(erratic component)引入校正方法中,对任何配方校正方法的收敛性能具有负面的影响。
与其相比,例如,已知的线性矢量调色方法(linear vector shadingmethod)并没有利用在校正方法的过程中产生的所有信息。仅仅考虑在标准和例如实际批料间的色差,而完全忽略了实际和预测批料色位(color position)或反射函数之间的失配(misfit)。
如果这些***误差的贡献在总工艺误差中占主导,因为目标随机移动,没有在它们的性能所限定的限制范围内的收敛可以预期。只有更严格的方法控制,将有助于重新建立良好运行的配方校正算法。
本发明的校正方法提供优良的收敛性能的益处,由此校正步骤的数目可以以自然的方式限制。对于所有潜在的工作领域,收敛足够快;在任何情况下,方法在3至5步后停止。可以界定显示配方校正的仪器限制的独特的终止标准。由于校正程序的这些优化性能,色调的加工或批料调色可以在很大程度上实现自动化。此外,在校正过程中,可以超出实际配方成分的调色组分非正式地确定和用于优化匹配结果。校正系数方法的现有的限制,即在校正过程中的没有组分会被从配方中放弃(校正系数方法的数值不稳定),不再存在于新的方法中。
对在用于颜料校准的材料和适用于加工色调的着色剂的光学性能上的差异的直接方法,是通过色调的测得光谱和相应配方的重计算光谱之间的比较的提供的。只有这样,具体的谱差可以变得显而易见和在校正中得到解释。利用这种光谱信息,标准的反射光谱被修正并随后再次匹配。其他方法,如例如,校正系数的方法,比较两个配方的浓度,因此回落到不再包含直接光谱信息的已经转变的数量上。同色异谱校正(metameric correction)的危险通过比较光谱数据而被最小化,这是因为在实际校正步骤的算法中,其是基于对标准的修正光谱的常规颜色配方计算,此迭代(iteration)的优值(figure of merit)是运用适当的加权函数的最佳曲线拟合(optimum curve fitting)。
最后,本发明提供了用于配方校正的高度灵活的和有效的方法,以匹配给定的色调标准,其可用于色调的加工和在颜色实验室中的颜色开发以及油漆生产中的批料调整。
本发明在下面的实施例中更详细地解释。
实施例
实施例1
绿色纯色色调的配方校正
图2至图4显示了绿色纯色色调的发展过程,该绿色纯色色调包括5种着色剂:白色,碳黑,黄色,蓝色和绿色。标准包含绿色颜料和由补充色黄色和蓝色组成的第二绿色组分。已知此补充色对组分的量的变化反应相当敏感。
图2描述了通过分光光度计测量的作为波长的函数的标准的反射光谱。
图3显示了作为调色步骤的函数的标准与喷涂配方之间的色差。
图4显示了作为调色步骤的函数的所有配方组分的浓度变化。
如可以从平均降低的剩余色差看出,通过考虑在各校正步骤中收集到的所有信息,从色彩的角度来看,新方法导致了配方的显着改进。此外,伴随增加的校正步骤数目,所有配方组分的量的依赖呈现趋于稳定值的明显趋势。正如预期的那样,发明的光谱校正方法在色空间的收敛性能是明显优于线性的和显而易见地优于线性矢量调色方法的。
图5和图6在配方校正的过程中收集了在反射空间的更多细节。图5显示了单个校正步骤的目标光谱的变化。
图6显示了标准和多种进行的校正步骤之间的谱差ΔR,强调地证实了理论预期:伴随增加数目的校正步骤,ΔR迅速减少至合理的统计测量误差。
标记了“V0”的曲线表示测得的标准的反射光谱(RST)。对此标准的相应的预期匹配产生了理论上预期的“R0”曲线(RRPT)。当混合和喷雾此配方和测量该板导致“A0”曲线(RPT)。理论上合成的光谱“R0”和实测光谱“A0”(RPT)的差别是由于所有的固有制备(inherentpreparatory)、应用、测量、和整个方法的模型误差包括表征数据集的失配。将此谱差ΔR=R0-A0从标准的光谱“V0”中减去产生了新的实际的(virtual)目标光谱(V1=RSTM),其导致了总的工艺误差。因此,此实际目标的匹配将提供比以前的步骤显著接近最终的匹配问题稳定方案的结果。
当使用本发明的方法时,经过2个调色步骤,配方已经稳定。令人满意的匹配结果已经获得。
实施例2
特殊效果色调的配方校正
图7至11表明了与已经作为单步方法实行的常规的校正系数方法相比较,使用本发明的方法的特殊效果色调的完全自动化的配方校正的过程。
图7至11表明了角度敏感的紫色色调的发展,该角度敏感紫色色调包括随角异色控制剂(fca)和5种着色剂:铝,云母-蓝,红,紫,和炭黑。所有配方组分的浓度变化作为调色步骤的函数以及由三、四和五数据集得出推断渐近值。
图7描述了作为波长和观测角度的函数的标准的反射面。
图8显示了作为调色步骤的函数的标准和喷涂配方之间的色差。
图9显示了作为调色步骤的函数的所有配方组分的浓度变化。
图10显示了对于常规校正系数方法作为调色步骤的函数的标准和喷涂配方之间的色差。
图11显示了对于常规校正系数方法作为调色步骤的函数的所有配方组分的浓度变化。
特殊效果的色调包含两个干扰颜料(interference pigment)和三个纯色颜料作为着色组分(coloring constituents)。可以从图7中描绘的反射指标图看出,此色调的效果特征在角变化上变得明显。此外,在图8和图9中,根据CIELab-76的剩余色差和配方组成作为校正步骤的函数已经被积分(integrate)。而根据已知的校正系数的单步方法,通过校正计算并没有获得改进,如可以从减少的平均剩余色差看出,通过考虑在各步骤中收集到的所有信息,新方法从色彩的角度来看导致了配方的显着改善。在后一种情况下,伴随增加的校正步骤数目,所有配方组分的量的依赖呈现明显趋于稳定值的趋势,而校正系数方法并没有显示任何饱和趋势。在所讨论的实施例中,新的校正方法的效率事实上变得显而易见,由于喷涂第一配方的相当小的剩余色差,常规校正方法从趋势上导致更糟配方(常规情况(pathological case)),而新方法以完全没问题的方式处理了同样此限制情况。
当使用本发明的方法时,经过3个调色步骤,配方已经稳定。令人满意的匹配结果已经获得。