JP2004109119A - 色合わせ方法、及び色合わせ装置 - Google Patents

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Takashi Inamura
稲村 崇
Shinichi Tozawa
戸沢 伸一
Masashi Gunjima
郡嶋 政司
Akihiro Tsukada
塚田 明宏
Masaru Masuda
増田 勝
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Toppan Printing Co Ltd
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Abstract

【課題】残色材を処理した調色工程の中で学習が可能で、精度良く補正効果を出せる技術が望まれていた。
【解決手段】目標色および残色材について配合比を取得する工程、残色材を選択する工程、目標色の配合比・残色材の配合比・補正係数・目標色作成量・残色材混合量から基準色材の混合量を決定する工程、調色工程からなる色合わせ方法における補正係数が、配合比取得工程における配合比と、測色により得られた配合比との作成誤差を求める工程を、先行目標色について行った結果得られた作成誤差を用いて補正係数の更新を行う工程により更新された補正係数であることを特徴とする色合わせ方法等を提供する。
【選択図】図1

Description

 本発明はインキ、染色等の色合わせ工程に関するものであり、更にはコンピュータを用いて自動的に色合わせを行なう、コンピュータ・カラー・マッチング装置(以下CCMと略す)を用いた色合わせ方法、およびその方法に係る色合わせ装置に関するものである。
 最初の色合わせでは、常時準備がなされていることを想定される複数の色材、例えばシアン、マゼンタ、イエローのインキを特定しておき、これらの複数の色材を用いて、これらの混合量の比を調整することにより目標色と同じ色の色材となる様に調製する。従って、CCMにおいてはこの様な常時準備がなされていることを想定される複数の色材を標準として色材と定め(以下この基準色材と称する)、目標色について基準色材のみによる配合比を決定して、この配合比により色管理している。
 ところで、一般に工場は長期間運転しており、これにより、基準色材以外の、残肉(印刷中に使い切れずに残ったインキ)で代表される、前の工程において余ったインキ、染色等や、何らかの理由で作成や購入したインキ、染色等(以下、残色材と称する)が発生し、これは一般に基準色材とは違う色となった状態で余剰分として発生する。この調製した残色材は、調製時点の目標色が違うために、多くの種類が発生する。従って、各々の残色材をCCMの測色基準とすることは実際上行えない。
 しかし、人件費の高騰や、CCM技術の進歩により、CCMを利用して残色材における基準色材の混合量の比を求めて、これにより調色する事自体は、近年可能な様にCCMの仕組みがなっている。
 この方法としては、基準色材のみによる配合比を用いて行なうCCMの技術は向上してきており、測定誤差を補正する補正機能、学習機能を付加したCCMも、幾つかのメーカーが提供している。
 この様なCCMの一例として、この補正係数を学習・補正する機能を有する技術として、例えば特開平05−296836号公報に記載のCCMが挙げられる。
 この様に提供されているCCMは、配合比が既知の基準色材と、その配合比により実際に配合した色材を測色し、配合比を算出した結果の両データの組み、もしくは両データの誤差などの何らかの誤差を示すデータと、複数の既知である色材から求める事により、両配合比の誤差が最小となる様に、順次配合比の算出結果を補正したり、重み係数を補正したり等の手段で調整、学習していた。
 実際の調色において、この様な調色を実行するためには、残色材を特定する必要がある。これは、在庫の残色材の配合比と目標色の配合比を元に、目標色を基準色材と残色材の混合により調色を実現する混合量の比を求め、その値のうち、実際に利用が可能である混合量の比となる、言いかえるとその比の中で負の値として算出された値がなく、全ての値が正である残色材を選択する事が可能になる。この様に選択された残色材につき、その在庫量とその残色材の混合により調色を実現する混合量の比を一覧表示、もしくは検索表示、選別表示、ソート表示等する事により、最も使用に適した残色材を選択可能になる。
 この結果選択された残色材を用いて、その目標色を基準色材と残色材の混合により調色を実現する混合量の比により混合しても、実際に調色した場合は目標色とは色に違いがあ
るのが一般的であり、さらにCCMの配合比を求める場合の補正量を調整、学習させる必要がある。
 しかしながら、この様な方法によると、配合比が補正、学習の機会毎に更新される事となり、その補正、学習の内容による配合比の変動が多い場合と少ない場合があるが、極端な値となる場合があり、この様な場合には却って計算精度の低下というかたちでデータの整合性を失い、配合比に影響が現れる場合がある。これは、補正、学習前の配合比が加味されている目標色のデータと、補正、学習後に加味されるデータとで、取扱が違うこととなるからである。
 この様な事を防止するために、補正、学習前の配合比で加味されている目標色の配合比に関するデータと、補正、学習後に加味される配合比に関するデータとを同一に取扱う方法として、補正、学習後の配合比のデータを基に配合比を求める方法もあるが、これでは全ての目標色、残色材、基準色材につき補正、学習を行う再計算を行う必要があるが、その計算量が膨大となり、実際的ではない。
 そこで、実際に稼働させる前に稼働が可能なレベルまで配合比の補正、学習を行って確定させる必要があった。しかしそれでは、実際の稼働前に準備段階の測定を終了する必要があり、稼働上では困難性があった。

特開平05−296836号公報
 以上の様な問題点がなく、従来方法より簡潔な配合比などの、データの管理が可能となる色合わせ方法及び色合わせ装置が求められていた。
 また、残色材の在庫管理の面でもCCMを活用することで、数値化が容易になり、残色材、基準色材を含めたトータルの色材コストの削減に貢献できる色合わせ方法及び色合わせ装置が求められていた。
 更に、補正係数の更新の度に配合比の再計算を行なうことや、補正係数作成のためのサンプル作成等も必要無くなり、残色材を利用した目標色の色合わせのデータから補正係数を作成出来る色合わせ方法及び色合わせ装置が求められていた。
 補正係数作成前に記録した古い目標色材への色合わせも、補正係数作成後に記録した新しい目標色材への色合わせと同様の補正効果が得られる色合わせ方法及び色合わせ装置が求められていた。
 さらに、残色材を利用しない場合や、残色材の利用が適当でない場合は、従来の方法をそのまま利用する事が可能になり、効率的な色合わせ方法及び色合わせ装置が求められていた。
 上記課題を解決する為に、まず本発明の第1の発明は、目標色を、選択した残色材の混合量と、残色材に加えて目標色を達成すべく標準に用いられる複数の色材(以下、「基準色材」と称する)の混合量を決めて、これに従い混合して調色する色合わせ方法において、
 基準色材を色分解の基準とした場合の配合比算出結果(以下、「配合比」と称する)を、目標色および残色材について測定もしくは呼び出しにより得る工程(以下、「配合比取得工程」と称する)、
 目標色の混合に用いる残色材を、残色材の中から選択する工程(以下、「残色材選択工程」と称する)、
 目標色の配合比、残色材の配合比、補正係数、目標色作成量、残色材混合量から基準色材の混合量を決定する工程(以下、「混合量決定工程」と称する)、
 得られた残色材、および基準色材の混合量に従って調色して目標色を得る工程(以下、「調色工程」と称する)、
からなる色合わせ方法であって、該補正係数が、
 目標色の配合比取得工程における配合比と、調色工程で得られた目標色の測色により得られた配合比との作成誤差を求める工程(以下、「作成誤差獲得工程」と称する)を、
 一つもしくは複数の、以前調色した目標色(以下、「先行目標色」と称する)について行った結果得られた作成誤差を用いて補正係数の更新を行う工程(以下、「補正係数更新工程」と称する)
 により更新された補正係数であることを特徴とする色合わせ方法を提供するものである。
 また、本発明の第2の発明は、請求項1に記載の、補正係数更新工程が、ニューラルネットワークを用いた学習であることを特徴とする色合わせ方法を提供するものである。
 また、本発明の第3の発明は、請求項1乃至2記載の色合わせ方法において、調色工程で得られた目標色について作成誤差獲得工程を行って得られた作成誤差が許容範囲外の場合には、
 調色して得られた目標色を新たな残色材として、混合量決定工程、調色工程、作成誤差獲得工程を、
 作成誤差が許容範囲内になるまで繰り返すことを特徴とする色合わせ方法を提供するものである。
 また、本発明の第4の発明は、目標色を、選択した残色材の混合量と、基準色材の混合量を決める色合わせ装置において、
 基準色材を色分解の基準とした場合の配合比算出結果(以下、「配合比」と称する)を、目標色および残色材について測定もしくは呼び出しにより得る手段(以下、「配合比取得手段」と称する)、
 目標色の混合に用いる残色材を、残色材の中から選択する手段(以下、「残色材選択手段」と称する)、
 目標色の配合比、残色材の配合比、補正係数、目標色作成量、残色材混合量から基準色材の混合量を決定する手段(以下、「混合量決定手段」と称する)、
 得られた残色材、および基準色材の混合量に従って調色した目標色を測色する手段(以下、「測色手段」と称する)、
からなる色合わせ装置であって、該補正係数が
 目標色の配合比取得手段における配合比と、測色手段により得られた配合比との作成誤差を求める手段(以下、「作成誤差獲得手段」と称する)を、
 一つもしくは複数の、以前調色した目標色(以下「先行目標色」と称する)について用いた結果得られた作成誤差を用いて補正係数の更新を行なう手段(以下、「補正係数更新手段」と称する)
 により更新された補正係数であることを特徴とする色合わせ装置を提供するものである。
 また、本発明の第5の発明は、請求項4に記載の補正係数更新手段が、ニューラルネッ
トワークを用いた学習であることを特徴とする色合わせ装置を提供するものである。
 また、本発明の第6の発明は、目標色を、選択した残色材の混合量と、基準色材の混合量を決める色合わせ装置において、
 基準色材を色分解の基準とした場合の配合比算出結果(以下、「配合比」と称する)を、目標色および残色材について呼び出しにより得る手段(以下、「配合比取得手段」と称する)、
 目標色の混合に用いる残色材を、残色材の中から選択する手段(以下、「残色材選択手段」と称する)、
 目標色の配合比、残色材の配合比、補正係数、目標色作成量、残色材混合量から基準色材の混合量を決定する手段(以下、「混合量決定手段」と称する)、
を含む色合わせ装置であって、
該補正係数は、請求項4または5に記載の色合わせ装置により取得された補正係数であることを特徴とする色合わせ装置を提供するものである。
 本発明の色合わせ方法、及び色合わせ装置により、従来方法より簡潔な配合比データの管理が可能となった。
 残色材の在庫管理の面でもCCMを活用することで、数値化が容易になり、残色材、基準色材を含めたトータルの色材コストの削減に貢献できるようになる。
 更に、補正係数の更新の度に配合比の再計算を行なうことや、補正係数作成のためのサンプル作成等も必要無くなり、残色材を利用した目標色の色合わせのデータから補正係数を作成出来るようになった。
 補正係数作成前に記録した古い目標色材への色合わせも、補正係数作成後に記録した新しい目標色材への色合わせと同様の補正効果が得られることも従来方法とは大きく異なる。
 さらに、残色材を利用しない場合や、残色材の利用が適当でない場合は、従来の方法をそのまま利用する事が可能になり、効率的な技術を提供できるものである。
 次に、本願発明について図面を用いて詳細に説明する。
 まず、本願発明の補正係数の作成方法について説明する。
 図1は通常の調色作業の中で、補正係数を作成する手順の一例を示したフローチャートである。
 手順1)CCM基礎データ作成
 基準色材の配合比を算出するのに必要な基準色材の基礎データを作成する。
 基礎データは、まず、基準色材を数段階の濃度に希釈した色材を作成して、その分光透過率、或いは分光反射率を測定し、ランベルト−ベールの式やクベルカ−ムンクの式を用いて基準色材濃度と光学濃度の関係式、或いは基準色材濃度と散乱吸収係数の関係式から作成する。
 CCMの基本的な計算方法については周知の手法であるので詳細の説明は省略する。
 なお、ここで用いた基準色材の基礎データは、以後の各手順のCCMにおいても、目標色の変更や補正や学習が行われても一切変更しないものとする。
 手順2)目標色と残色材の配合比の記録
 手順1でCCMの基礎データが完成し、目標色と残色材の配合比の算出が出来るようになったら、以後の各手順のCCMにおいても、補正や学習が行われても、この配合比は一切変更しない固定のものとする。
 以下、目標色や残色材を測色、各々の配合比を算出して、記憶装置に記録する。
 配合比の記録は、実際に目標とする目標色や残色材を作るときに測色して配合比を算出しても良いし、始めに多数の目標色の配合比や残色材の配合比を記録しておいても良い。
 更に、目標色の配合比や残色材の配合比の記録の代わりに、目標色の分光波形データや残色材の分光波形データや、その他色の特性を記録するデータとなり、そのデータから配合比を算出できるデータを記録するものであれば、どの様なデータでも構わない。
 ここで決定した色の配合比および配合比の計算方法は、新たな目標色や残色材を追加して測定する場合も変更しないものとする。
 手順3)適切な残色材を検索
 手順2で残色材の配合比の記録が済んでいるものの中から、目標色材を作成するのに適した残色材を検索、選定する。
 このとき、残色材の選定を、コンピュータ等を用いて計算により行なっても良いし、使用できる残色材のリストを作成し、その中から人が選定しても良い。
 また、適した残色材を選定出来ない場合や、その他の理由から残色材を使用できない場合などは、残色材を使用せずに作業を継続しても良い。
 もちろん、使用するのに適した残色材がない等の理由で残色材を全く使わない場合も想定されるが、残りの色のインキにつき残色材を用いる様に上記適切な残色材を選択的に使用し、残色材を用いたインキと残色材を用いないインキを混合して従使用するものであっても構わない。
 手順4)色合わせの調整に用いる調色すべき基準色材の量を算出
 目標色の配合比と手順3で選定した残色材の配合比、従来からの補正係数、および選定した残色材の量(重量、或いは体積)、および目標色の必要量(重量、或いは体積)を用いて、それと混合して調色すべき基準色材の混合量(重量、或いは体積)を求める。
 なお、手順3で残色材を選定しなかった場合は、従来の配合比に従い目標色の必要量(重量、或いは体積)から、混合して調色すべく基準色材の量(重量、或いは体積)を求める。
 また、手順2で目標色の記録を分光波形データで行なっている場合には、目標色の必要量(重量、或いは体積)、残色材の量(重量、或いは体積)と残色材の分光波形の差分データから、それと混合して調色すべく基準色材の量(重量、或いは体積)を求めるものでも構わない。
 以下、基準色材が色材A、色材B、色材Cからなるとして、目標色における、色材Aの配合比をMa%、色材Bの配合比をMb%、色材Cの配合比をMc%とする。
 また、残色材における、色材Aの配合比をZa%、色材Bの配合比をZb%、色材Cの配合比をZc%とする。
 また、調色に必要な基準色材の量の中で、色材Aの量をTa(Kg)、色材Bの量をTb(Kg)、色材Cの量をTc(Kg)とし、最終的に必要な目標色の量をMj(Kg)、残色材の量をZj(Kg)とする。
 また、残色材の量Zj(Kg)を最大限使用する様に設定することも可能で、この場合、残色材の量Zj(Kg)を固定して与える代わりに、最終的に必要な目標色の量Mj(Kg)を超えて任意に作成量を設定することも可能である。本例では、残色材の量Zj(Kg)を最終的に必要な目標色の量Mj(Kg)とともに固定とする。
 この場合、調色に必要な基準色材の量の中で、色材の量Ta、Tb、Tcは、おのおの
Ta=(Ma*Mj-Za*Zj)/100(Kg)
Tb=(Mb*Mj-Zb*Zj)/100(Kg)
Tc=(Mc*Mj-Zc*Zj)/100(Kg)
となる。
 手順5)調色による目標色の作成・配合比算出
 手順4において求めた調色に必要な基準色材の量である、色材Aの量をTa(Kg)、色材Bの量をTb(Kg)、色材Cの量をTc(Kg)、残色材の量をZj(Kg)を混合し、調色して目標色を作成する。
 次に、調色された目標色を手順2と同様の、配合比の計算方法により、CCMにて配合比の算出を行なう。
 手順6)調色された目標色の作成誤差の算出
 手順2の目標色の配合比と、手順5で算出した配合比から、配合比の作成誤差を求め、次いで、調色に必要な基準色材の量の中で、基準色材の量を修正し、本来の基準色材の量を算出する。
 ただし、手順5で算出した調色された目標色の測色結果から得られた配合比が、色材Aの比がGa%、色材Bの比がGb%、色材Cの比がGc%である場合、
色材Aの作成誤差は(Ga-Ma)%、
色材Bの作成誤差は(Gb-Mb)%、
色材Cの作成誤差は(Gc-Mc)%
となる。
 この結果、修正後の調色に必要な基準色材の量の中で、基準色材の量は、
色材Aについては、Ta-(Ga-Ma)/100*Mj(Kg)、
色材Bについては、Tb-(Gb-Mb)/100*Mj(Kg)、
色材Cについては、Tc-(Gb-Mc)/100*Mj(Kg)
となる。
 但し、この値は選定した基準色材が自由に使用できる場合であるものとする。
 手順7)調色された目標色の作成誤差を再調整
 手順6で算出した作成誤差が許容範囲を超える場合には、手順5で調色された目標色に再度、基準色材を加えて調整し、本来の目標色に色合わせをして実際に使用できるようにする。
 本来の目標色の色材の組み合わせで作成誤差の補正が必要と判断された場合、手順3から手順7までを補正係数作成に必要なデータ数が集まるまで繰り返す必要があるが、この作業は実務上でデータを蓄積してゆく事が出来る。
 手順8)補正係数作成
 誤差修正の学習が必要と判断され、手順3から手順7の繰り返しで補正係数作成に必要なデータ数が集まった各色材の組み合わせにおいて、学習を実行する。
 ここではニューラルネットワークのバックプロパゲーション法を用いて結合係数を作成する。
 図3はその様なニューラルネットワークの構成図である。
 ニューラルネットワークにCCMから算出した基準色材の量と、修正後の基準色材の量の関係を学習させ、結合係数を作成する。
 本例においてのニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層で構成される三層構造である。
 また、入力層、出力層は色材数(通常3色)と同数の結合素子、中間層は複数の(3つから9つ程度)の結合素子で構成される。
 本例においては入力層には手順4で算出した基準色材の量を入力し、出力層から出力される結果と、教師データ、つまり手順6で算出された修正後の基準色材の量との差が最小となるように、バックプロパゲーション法により学習を行ない、結合係数を決定する。
 ニューラルネットワークのバックプロパゲーション法は周知のアルゴリズムであるので、結合係数決定の詳細については省略する。
 また、学習を行なう際、入力値と出力値の教師データは、作成誤差の修正が出来る特性値であれば何れを用いても構わない。
 本例における方法以外に、例えば入力値に目標色と残色材の分光反射率の差分、出力値に補正後の基準色材の量として学習を行なう等が考えられる。
 次に、補正係数作成後の通常調色の手順を説明する。
 図2は、既に補正係数が確定した後の調色を行なう手順の一例を示したフローチャートである。
 手順10)配合比取得工程
 目標色が、従前使用した目標色であれば、その目標色の配合比の記録を呼び出す。
 なお、新規な目標色であれば、手順1のCCMの基礎データを利用し、手順2と全く同様に配合比を算出して、記憶装置に記録する。
 更に、目標色の配合比や残色材の配合比の記録の代わりに、目標色の分光波形データや残色材の分光波形データや、その他色の特性を記録するデータとなり、そのデータから配合比を算出できるデータ記録するものであれば、どの様なデータでも構わない事は手順2と同様である。
 ここで決定した色の配合比および配合比の計算方法は、追加して測定する場合も、手順2と同様に変更しないものとする。
 手順11)適切な残色材を検索
 目標色の色合わせを行なう際に、適切な残色材を選択する。
 このとき、例えば最も残色材を消費できる目標色材をコンピュータで計算して選択しても良いし、調色者が使用したい残色材を指定出来るようにしても良いし、どの様に設定できるかを選択できる様にしても良いので、適宜残色材を効率的に消費できるような手段を選択すると良い。
 手順12)基準色材の補正前の混合量を算出
 目標色の配合比と、手順11で選択した残色材の配合比から、色合わせに必要な基準色材の基準色材の補正前の混合量を算出する。
 このとき、目標色の配合比や残色材の配合比のCCM計算においては、補正係数の作成有無に関わらず、常に同じアルゴリズムで計算を行うため、いつ補正係数を作成しても計算精度に差を生じない。
 以下、目標色における、色材Aの配合比をMa'%、色材Bの配合比をMb'%、色材Cの配合比をMc'%とする。
 また、残色材における、色材Aの配合比をZa'%、色材Bの配合比をZb'%、色材Cの配合比をZc'%とする。
 また、調色に必要な基準色材の量の中における、色材Aの量をTa'(Kg)、色材Bの量をTb'(Kg)、色材Cの量をTc'(Kg)、残色材の量をZj'(Kg)とする。
 残色材の量Zj'(Kg)を、最大限消費する様に設定することも可能であるが、本例では、残色材の量Zj'(Kg)を、必要な調色相対量Mj'(Kg)とともに固定とする。
 この場合、調色に必要な基準色材の量の中で、色材の量Ta'、Tb'、Tc'は、おのおの
Ta'=(Ma'*Mj'-Za'*Zj')/100(Kg)
Tb'=(Mb'*Mj'-Zb'*Zj')/100(Kg)
Tc'=(Mc'*Mj'-Zc'*Zj')/100(Kg)
となる。
 これにより、補正前の単純に基準色材の基礎データ作成時(手順1)と同様のCCM条件から得られた混合量が作成された。
 手順13)基準色材の量の補正
 手順12で算出した補正前の基準色材の量を、手順8で作成した補正係数を用いて補正を施す。
 なお、この場合の調色に必要な基準色材の中で、色材Aの色材の量Ta'(Kg)を補正し
た場合の色材Aの量をTa"(Kg)とする。
 また、この場合の色材Bの量Tb'(Kg)を補正した場合の色材Bの量をTb"(Kg)とする。
 また、この場合の色材Cの量Tc'(Kg)を補正した場合の色材Cの量をTc"(Kg)とする。
 これにより補正後の調色に必要な基準色材の量、Ta"(Kg)、Tb"(Kg)、Tc"(Kg)が得られる。
 手順14)色材の作成、色差確認
 手順13で算出した、補正後の調色に必要な基準色材の量、および残色材の量に従い色合わせを行ない、調色された目標色と本来の目標色との色差を確認する。
 この様にして、許容範囲内であれば目標色の製造方法で使用可能な補正係数が得られ、これに基づいて目標色の製造がなされる。
 なお、本願では手順8において、ニューラルネットワークのバックプロパゲーション法を用いて補正係数を作成し、予測誤差を補正、減少させているが、その他の学習方法を使用して補正係数を算出しても良いし、調色者が補正係数を作成しても構わない。
 次に、図4を用いて本発明のコンピュータ・カラー・マッチングの補正装置について説明する。
 コンピュータ・カラー・マッチングの補正装置は、分光透過率もしくは反射率の入力機構として分光透過率・反射率の測定機構1と、例えば、求めた各種計算結果やデータベースの一覧をディスプレイやプリンタなどの出力手段4に出力する等の出力手段を備えるものである。
 また、各手順を実現するための構成は各種のものが考えられるが、好ましい構成としては、目標色の配合比、残色材の配合比のデータベース6と、CCM計算用基礎データベース2と、分光透過率・反射率の測定機構1や、目標色の配合比、残色材の配合比のデータベース6や、CCM計算用基礎データベース2を入力として行なう各種計算や、残色材を有効活用して色合わせを行なった時に使用した配合比等とその作成誤差の関係を学習させるニューラルネットワーク等の学習手段を兼ねた演算手段3と、学習済の補正係数を記憶する記憶手段5からなる構成でも良い。
 以下に、本発明の具体的な実施例を用いてさらに詳しく説明する。
 本例では、図1のフローチャートに従い、残色材としてインキの残肉インキを、グラビア印刷に用いる場合の、目標色としての目標インキの調整方法を求める、通常の調色作業の例であり、この作業の中で、補正係数を作成する手順の一例を説明する。
 なお、基準色材は、東洋インキ製造のグラビアインキ「NLPスーパー」のイエロー、マゼンタ、シアンのインキを調整インキとして使用する。
 先ず、手順1に従ってCCM基礎データを作成する。
 基礎データの一部を表1に示す。
Figure 2004109119
 これが表1です。
 本例ではインキの分光透過率を測定し、ランベルト−ベールの式を用いて色材濃度と光学濃度の関係式を作成した。
 次に、手順2に従って目標インキ、残肉インキの測定を行ない、配合比を百分配合率で算出し、データベースに記録した。
 目標インキ配合率、残肉インキ配合率の一部を表2に示す。
Figure 2004109119
 これが表2です。
 基礎データの作成、目標インキ配合率の記録、残肉インキ配合率の記録が進んだら、手順3に従って目標色の色合わせに使える残肉を検索する。
 本例では目標色の色合わせに使える残肉をコンピュータで検索し、そのリストを表示装置で提示して、その中から調色者が実際に使用する残肉の選定を行なう方法を採用した。
 コンピュータが検索した結果を表3に示す。
Figure 2004109119
 これが表3です。
 次に、手順4に従って目標インキの配合比と、選択した残肉インキの配合比から調色すべき調整インキの量を算出する。
 目標インキ配合率、残肉インキ配合率、調色すべき調整インキの量の算出結果を表4に示す。
Figure 2004109119
 これが表4です。
 次に、手順5に従って色合わせを実行し、調色された目標インキを測色、配合率の算出を行なう。
 算出結果を表5に示す。
Figure 2004109119
 これが表5です。
 次に、手順6に従って目標インキの配合比と調色された目標インキの配合比の誤差から、補正後の調整インキの量を算出する。
 算出結果を表6に示す。
Figure 2004109119
 これが表6です。
 次に、手順7に従って調色された目標インキに調色が必要な調整インキを加えて調色を行なう。
 作成されたインキを印刷機に送り、印刷に使用する。
 補正係数作成に必要なデータ数が集まったら、手順8に従ってニューラルネットワークのバックプロパゲーション法を用いて補正係数を作成する。
 次に図2のフローチャートに従い、既に補正係数の作成の済んだ色材組み合わせで調色を行なう際、残色材に加える調整インキの量を補正して調色を行なう手順の一例を説明する。
 残肉を用いた通常の色合わせを行なうとき、上記の方法によって補正係数が作成されたインキの組み合わせにおいては、手順11から手順14の方法で、補正を施した調整インキの量を算出して精度の良い色合わせを行なう。
 先ず、手順11に従って目標色の色合わせに使える残肉インキを検索する。
 コンピュータが検索した結果を表7に示す。
Figure 2004109119
 これが表7です。
 次に、手順12に従って目標インキの配合比と残肉インキの配合比から混合すべき調整インキの量を算出する。
 目標インキ配合率、残肉インキ配合率、混合すべき調整インキの量の算出結果を表8に示す。
Figure 2004109119
 これが表8です。
 次に、手順13に従って、混合すべき調整インキの量を作成した補正係数を用いて補正する。
 補正後の混合すべき調整インキの量を表9に示す。
Figure 2004109119
 これが表9です。
 次に、手順14に従って算出した補正後の混合すべき調整インキの量で色合わせを行ない、目標色との色差を確認する。
 以上説明したように、本発明の色合わせ方法、及び色合わせ装置により、従来方法より簡潔な配合比データの管理が可能となった。
 残色材の在庫管理の面でもCCMを活用することで、数値化が容易になり、残色材、基準色材を含めたトータルの色材コストの削減に貢献できるようになる。
 更に、補正係数の更新の度に配合比の再計算を行なうことや、補正係数作成のためのサンプル作成等も必要無くなり、残色材を利用した目標色の色合わせのデータから補正係数を作成出来るようになった。
 補正係数作成前に記録した古い目標色材への色合わせも、補正係数作成後に記録した新しい目標色材への色合わせと同様の補正効果が得られることも従来方法とは大きく異なる。
 さらに、残色材を利用しない場合や、残色材の利用が適当でない場合は、従来の方法をそのまま利用する事が可能になり、効率的な技術を提供できるものである。
 本発明は、インキ、染色等の色合わせ工程に関するものであり、更にはコンピュータを用いて自動的に色合わせを行なうときに用いられる。
調色作業の中で、補正係数を作成する手順の一例を説明するフローチャートである。 既に補正係数の作成の済んだ残色材および基準色材の組み合わせで調色を行なう際、残色材に加える基準色材の量を補正して補色を行なう手順の一例を説明するフローチャートである。 ニューラルネットワークの構成図である。 本発明のCCM装置、及び算出結果の補正手段を説明するブロック図である。
符号の説明
 1・・・分光透過率・反射率の測定装置
 2・・・CCM計算用基礎データベース
 3・・・演算装置
 4・・・出力装置
 5・・・記憶装置
 6・・・目標色の配合比・残色材の配合比のデータベース

Claims (6)

  1.  目標色を、選択した残色材の混合量と、残色材に加えて目標色を達成すべく標準に用いられる複数の色材(以下、「基準色材」と称する)の混合量を決めて、これに従い混合して調色する色合わせ方法において、
     基準色材を色分解の基準とした場合の配合比算出結果(以下、「配合比」と称する)を、目標色および残色材について測定もしくは呼び出しにより得る工程(以下、「配合比取得工程」と称する)、
     目標色の混合に用いる残色材を、残色材の中から選択する工程(以下、「残色材選択工程」と称する)、
     目標色の配合比、残色材の配合比、補正係数、目標色作成量、残色材混合量から基準色材の混合量を決定する工程(以下、「混合量決定工程」と称する)、
     得られた残色材、および基準色材の混合量に従って調色して目標色を得る工程(以下、「調色工程」と称する)、
    からなる色合わせ方法であって、該補正係数が、
     目標色の配合比取得工程における配合比と、調色工程で得られた目標色の測色により得られた配合比との作成誤差を求める工程(以下、「作成誤差獲得工程」と称する)を、
     一つもしくは複数の、以前調色した目標色(以下、「先行目標色」と称する)について行った結果得られた作成誤差を用いて補正係数の更新を行う工程(以下、「補正係数更新工程」と称する)
     により更新された補正係数であることを特徴とする色合わせ方法。
  2.  請求項1に記載の、補正係数更新工程が、ニューラルネットワークを用いた学習であることを特徴とする色合わせ方法。
  3.  請求項1乃至2記載の色合わせ方法において、調色工程で得られた目標色について作成誤差獲得工程を行って得られた作成誤差が許容範囲外の場合には、
     調色して得られた目標色を新たな残色材として、混合量決定工程、調色工程、作成誤差獲得工程を、
     作成誤差が許容範囲内になるまで繰り返すことを特徴とする色合わせ方法。
  4.  目標色を、選択した残色材の混合量と、基準色材の混合量を決める色合わせ装置において、
     基準色材を色分解の基準とした場合の配合比算出結果(以下、「配合比」と称する)を、目標色および残色材について測定もしくは呼び出しにより得る手段(以下、「配合比取得手段」と称する)、
     目標色の混合に用いる残色材を、残色材の中から選択する手段(以下、「残色材選択手段」と称する)、
     目標色の配合比、残色材の配合比、補正係数、目標色作成量、残色材混合量から基準色材の混合量を決定する手段(以下、「混合量決定手段」と称する)、
     得られた残色材、および基準色材の混合量に従って調色した目標色を測色する手段(以下、「測色手段」と称する)、
    からなる色合わせ装置であって、該補正係数が、
     目標色の配合比取得手段における配合比と、測色手段により得られた配合比との作成誤差を求める手段(以下、「作成誤差獲得手段」と称する)を、
     一つもしくは複数の、以前調色した目標色(以下「先行目標色」と称する)について用いた結果得られた作成誤差を用いて補正係数の更新を行なう手段(以下、「補正係数更新手段」と称する)
     により更新された補正係数であることを特徴とする色合わせ装置。
  5.  請求項4に記載の補正係数更新手段が、ニューラルネットワークを用いた学習であることを特徴とする色合わせ装置。
  6.  目標色を、選択した残色材の混合量と、基準色材の混合量を決める色合わせ装置において、
     基準色材を色分解の基準とした場合の配合比算出結果(以下、「配合比」と称する)を、目標色および残色材について呼び出しにより得る手段(以下、「配合比取得手段」と称する)、
     目標色の混合に用いる残色材を、残色材の中から選択する手段(以下、「残色材選択手段」と称する)、
     目標色の配合比、残色材の配合比、補正係数、目標色作成量、残色材混合量から基準色材の混合量を決定する手段(以下、「混合量決定手段」と称する)、
    を含む色合わせ装置であって、
    該補正係数は、請求項4または5に記載の色合わせ装置により取得された補正係数であることを特徴とする色合わせ装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5846534B1 (ja) * 2015-06-05 2016-01-20 株式会社ウエノコーポレーション 補修用塗料の調色装置及び調色方法
JP2020003393A (ja) * 2018-06-29 2020-01-09 Dicグラフィックス株式会社 配合調整支援システム、配合調整支援方法及びプログラム

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