KR100748844B1

KR100748844B1 - 전자 촬상 장치에 의한 색 매칭 방법

Info

Publication number: KR100748844B1
Application number: KR1020027003729A
Authority: KR
Inventors: 스피체르다니엘; 루카센마르첼페트루스
Original assignee: 아크조 노벨 엔.브이.
Priority date: 1999-10-05
Filing date: 2000-10-04
Publication date: 2007-08-13
Also published as: JP2003511662A; AU7525100A; RU2251084C2; KR20020036856A; RU2002111565A; WO2001025737A1; CN1189726C; CN1378643A; US6768814B1; ZA200202650B; EP1218706A1; AU770821B2; BR0014467A

Abstract

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

Description

전자 촬상 장치에 의한 색 매칭 방법{METHOD FOR COLOUR MATCHING BY MEANS OF AN ELECTRONIC IMAGING DEVICE}

본 발명은 전자 촬상 장치(電子撮像裝置, electronic imaging device)에 의한 색 측정을 적용하는 방법에 관한 것이다. 더 특히, 본 발명은 전자 촬상 장치로 측정된 선택 색(selected colour)을 매칭하기 위하여 색 처방(colour formula)을 결정하는 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 전자 촬상 장치로 측정된 텍스쳐 소재(textured material)의 선택 색을 매칭하기 위하여 색 처방을 결정하는 방법에 관한 것이다. 마지막으로, 본 발명은 표준 색 샘플(standard colour sample)을 이용하여 전자 촬상 장치로 측정된 선택 색을 확인하는 방법에 관한 것이다.

분광광도계(spectrophotometer) 및 삼자극치계(tri-stimulus meter)와 같은 색계측기를 이용해서 선택 색을 측정하는 것은 잘 알려져 있다. 측정된 신호는 색 처방의 결정에 사용될 수도 있다. 따라서 U.S. 4,813,000은 삼자극치 색 분석기를 이용해서 선택 색을 측정하고, 데이타뱅크(databank)에서 색 처방을 검색하기 위해 측정된 색도 데이타를 사용하는 것을 개시하고 있다. Fahrzeug + Karosserie, 9, 1997, 11-12, 1997 및 1-5, 1998에 공개된 W.R. Cramer에 의한 일련의 논문은 분광광도계를 이용해서 선택 색을 측정하고, 데이타뱅크에서 색 처방을 검색하기 위해 측정된 스펙트럼 데이타를 사용하는 상업적 적용을 기술하고 있다. 상기 방법은 페인트가 모든 색상으로 이용가능해야하는 판매의 지점에서 사용에 특히 적당하다.

표준 색 샘플을 이용하여 선택 색을 확인하기 위해 측정된 신호를 사용하는 것이 또한 가능하다. 상기 방법은 프린팅 잉크 산업에서 현재 사용된다.

인간 눈은 색 차이에 매우 민감하다. 색을 매칭시키려면, 색의 측정이 가능한한 정확할 필요가 있다. 높은 측정 정확도는 보정이 필요하다. 이를 위해서 비색 데이타(colorimetric data)로 불리는 표준 값에 의해서 색을 정의하는 확고한 표준이 있다. 가장 흔한 비색 데이타는 Commision International de l'Eclairage (CIE), 예를 들면 CIELab (L^* _ab, a^*, b^*), CIEXYZ (X, Y, Z) 및 CIELUV (L^* _uv, u^*, v^*)에 있다. 그러므로 분광광도계 또는 삼자극치계가 보정되면 스펙트럼 측정 데이타 및 삼자극치 측정 데이타는 비색 데이타로 변환되어야 한다.

분광광도계의 결점은 매우 섬세한 장비라는 것이다. 그러므로 이용자 측에 어느 정도의 숙련이 요구되지만, 전술한 판매의 지점에서 반드시 유용한 것은 아니다. 또한, 분광광도계는 비싸다. 분광광도계 및 삼자극치계의 추가 결점은 소재의 텍스쳐(질감)를 포함하는 색 외형 측정에 사용될 수 없다는 것이다.

본 발명은 전자 촬상 장치로 측정된 선택 색을 매칭하기 위한 색 처방을 결정하는 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은 하기 단계를 포함한다:

a) 전자 촬상 장치가 2개 이상의 보정 색(calibration colour)(각각의 보정 색의 비색 데이타는 공지되어 있음)의 색 신호를 측정함으로써 보정되고;

b) 동시에 또는 다음 단계에서 선택 색은 전자 촬상 장치를 이용하여 측정하며;

c) 수학적 모델(mathematical model)을 사용하여 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기위한 매개변수(parameter)를 계산하고;

d) 상기 수학적 모델 및 계산된 매개변수를 이용하여, 측정된 선택 색의 색 신호를 비색 데이타로 변환시키며; 및

e) 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타에 가장 일치하는 비색 데이타를 구비하는 컬러 처방을 데이타뱅크를 이용하여 결정한다.

본 발명은 값이 저렴한 시판의 전자기기를 사용할 수 있다는 이점이 있다. 시판의 전자기기는 종종 전문가용으로 요구되는 정확한 세팅을 갖지 않는다. 본 발명에 따른 방법은 선택 색을 매칭하기위한 색 처방의 결정을 위해 부정확한 장치를 이용할 수 있지만, 그러나 측정 정확도의 높은 수준을 달성할 수 있게 되었다. 또한, 상기 방법은 폭넓은 훈련을 필요로하는 사람 없이 비전문가에 의해 쉽게 실시될 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 색 외형의 특성, 소위 텍스쳐(texture)를 또한 측정할 수 있다.

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

최소 2개의 보정 색, 즉 흰색과 검은색이 사용된다. 선택적으로, 회색 또는 중간색이 사용될 수 있다. 선택 색의 색 신호를 비색 데이타로 더 정확하게 변환하기위해 중간색 이외의 보정 색이 포함되는 쪽이 바람직하다. 보정 색은 임의로 선택될 수 있다. 바람직하게, 전체 비색 색 공간에 분포된 보정 색이 사용된다. 더 바람직하게, 선택 색 부근에 분포한 보정 색이 사용된다.

이론적으로, 물리적 보정 패턴(calibration pattern)은 전자 촬상 장치의 촬상 분야내에 존재하는 것 만큼 많은 보정 색을 포함할 수 있다. 보정 색은 패치의 형태로 패턴에 기록된다. 이론적으로, 보정 패치는 단일 픽셀 크기를 가질 것이다. 상기 경우에 측정 표면의 크기는 보정 패치의 크기와 동일할 것이다. 사용된 전자 촬상 장치에 따라서, 단일 픽셀보다 더 큰 보정 패치를 요구하는 현상이 일어날 수 있다. 상기 현상에는 안정성, 비선형성, 일그러짐, 위치 결정의 재현성 및 누화(cross-talk)를 포함한다. 일반적으로 2개 내지 1000개, 바람직하게 10개 내지 500개, 더 바람직하게 25개 내지 150개의 보정 색이 존재할 수 있다.

물론, 보정 패치가 정사각형일 필요는 없다. 직사각형이어야만 하지도 않고 일정한 형태일 필요도 없다. 색을 분리할 필요는 없고, 즉 색은 점차 변화시켜도 좋다.

보정 패치가 제공되는 지지체는 평편하거나 곡선일 수 있다. 바람직하게, 지지체는 단색, 예를 들면 흰색 또는 회색이다. 지지체의 표면적을 보여질 수 있게 하기 위해 보정 패치의 일부 또는 전부의 주위에 투명한 공간이 남겨진다. 지지체의 단색은 전자 촬상 장치의 공간적 비획일성을 측정 및 수정하는데 또한 제공될 수 있다.

요구되는 측정 정확도에 따라서, 보정 색 및 선택 색을 동시에 측정하는 것이 바람직하다. 상기 경우에서 보정 패턴 지지체는 예를 들면 중앙에 오목부(recess)를 설치해도 좋다. 선택적으로, 지지체는 촬상 영역보다 더 작은 것이 선택되어 남은 촬상 영역이 선택 색을 기록하는데 사용될 수 있다.

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

기록된 촬상 처리, 모델 매개변수 계산 및 측정된 색 신호를 비색 데이타로의 변환이 컴퓨터 소프트웨어를 이용하여 모두 이루어진다. 소프트웨어는 보정 패턴의 위치 및 선택적으로 측정된 물체를 나타낸다. 소프트웨어는 또한 각 보정 색에 대한 공지된 비색 데이타 목록표 및 측정된 색 신호와 비색 데이타 사이의 상호관계를 기술하는 수학적 모델을 포함한다. 소프트웨어를 이용하여 모델 매개변수는 수학적 모델로부터 계산된다. 그후 소프트웨어는 선택 색의 측정 신호를 비색 데이타로 변환하는데 수학적 모델 및 모델 매개변수를 사용한다.

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

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

4개의 변수를 갖는 선형 모델의 한 예는 하기 모델이고, 보정 색의 측정된 색 신호(이 경우, R, G, 및 B 데이타)는 비색 데이타(이 경우, CIELab 데이타)로 변환된다:

L_i ^*=c₀ + c₁R_i + c₂G_i + c₃B_i,

a_i ^*=d₀ + d₁R_i + d₂G_i + d₃B_i,

b_i ^*=e₀ + e₁R_i + e₂G_i + e₃B_i,

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

보정 색의 측정된 RGB 데이타 및 공지된 CIELab 데이타로부터 모델 매개변수 c₀-c₃, d₀-d₃ 및 e₀-e₃을 계산하는데 선형 회귀(linear regression)를 사용한다. 상기 모델 매개변수는 선택 색의 측정된 RGB 데이타를 CIELab 데이타로 변환하는데 사용된다.

20개의 변수를 갖는 비선형 3차 다항식의 한 예는 하기와 같다:

L_i ^* = c₀ + c₁R_i + c₂G_i - c₃B_i + c₄R_i ² + c₅G_i ² + c₆B_i ² - c₇R_iG_i - c ₈R_iB_i + c₉G_iB_i + c₁₀R_i ³ + c₁₁G_i ³ + c₁₂B _i ³ +c₁₃R_i ²G_i + c₁₄R_i ²B_i + c₁₅G_i ²R_i + c₁₆G _i ²B_i + c₁₇B_i ²R_i + c₁₈B_i ²G_i + c₁₉R_iG_iB_i

a_i ^* = d₀ + d₁R_i + d₂G_i - d₃B_i + d₄R_i ² + d₅G_i ² + d₆B_i ² - d₇R_iG_i - d ₈R_iB_i + d₉G_iB_i + d₁₀R_i ³ + d₁₁G_i ³ + d₁₂B _i ³ +d₁₃R_i ²G_i + d₁₄R_i ²B_i + d₁₅G_i ²R_i + d₁₆G _i ²B_i + d₁₇B_i ²R_i + d₁₈B_i ²G_i + d₁₉R_iG_iB_i

b_i ^* = e₀ + e₁R_i + e₂G_i - e₃B_i + e₄R_i ² + e₅G_i ² + e₆B_i ² - e₇R_iG_i - e ₈R_iB_i + e₉G_iB_i + e₁₀R_i ³ + e₁₁G_i ³ + e₁₂B _i ³ +e₁₃R_i ²G_i + e₁₄R_i ²B_i + e₁₅G_i ²R_i + e₁₆G _i ²B_i + e₁₇B_i ²R_i + e₁₈B_i ²G_i + e₁₉R_iG_iB_i

보정 색의 측정된 RGB 데이타 및 공지된 CIELab 데이타로부터 모델 매개변수 c₀-c₁₉, d₀-d₁₉ 및 e₀-e₁₉를 계산하는데 선형 회귀를 사용한다. 상기 모델 매개변수는 선택 색의 측정된 RGB 데이타를 CIELab 데이타로 변환하는데 사용된다.

상기에도 불구하고, 모델 매개변수를 계산할 때 선택 색의 부근에서 보정 색에 더 큰 가중치를 제공할 수 있다. 4개의 변수를 갖는 선형 모델의 상기 예의 경우에서, 상기는 선형 회귀 동안 각 보정 색이 해당 보정 색과 선택 색 사이의 RGB 색 공간의 거리에 기초한 가중치 요소를 주어진다는 것을 의미한다. 선형 회귀 방법에서 하기의 제곱의 합을 최소로 한다.

정서하면, 상기 합은 하기와 같다:

(상기 식에서

n: 보정 색의 수;

R, G, B: 선택 색의 측정된 신호이다)

선택적으로, 보간(interpolation)을 위해서 선택 색 부근에서 보정 색을 사용할 수 있다.

필요하다면, 식 R=G=B=f(L^*) 또는 다른 비색 시스템에서 L^*에 필적하는 값에 따른 검은색, 흰색 및 회색에 대한 측정된 신호에서 회색 균형이 이루어진다.

삭제

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

R_ig = f₁ + f₂·L_ig ^*

R_ig = f₁ + f₂·L_ig ^* + f₃·(L_ig ^*)²

R_ig = f₁ + f₂·L_ig ^* + f₃·log(L_ig ^*)

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

색의 비색 값이다.)

선택적으로, 목적한다면, 검은색 및 흰색에 대한 측정된 데이타의 오프셋(offset) 보정은 하기 식에 따라 실시될 수 있다:

R_c = ((R-R_b)/(R_w-R_b))×255

G_c= ((G-G_b)/(G_w-G_b))×255

B_c = ((B-B_b)/(B_w-B_b))×255

(상기 식에서,

R_c, G_c, B_c = 선택 색에 대한 보정 신호

R, G, B = 선택 색에 대한 측정된 신호

R_w, G_w, B_w = 흰색에 대한 측정된 신호

R_b, G_b, B_b = 검은색에 대한 측정된 신호)

본 발명에 따른 방법의 최종 단계에서 데이타뱅크는 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타를 가장 가깝게 매치시키는 비색 데이타를 갖는 색 처방을 결정하는데 사용된다. 색 처방과 선택 색 사이의 색 차이의 한 척도는 예를 들면, 하기 수학적 연산이다:

(상기 식에서

ΔE^* _ab는 CIE에 따른 색 차이

1 = 선택 색의 계산된 비색 데이타

2 = 데이타뱅크에서 색 처방의 비색 데이타)

색 차이(ΔE^* _ab)가 더 작을수록, 선택 색과 색 처방 사이의 매치는 더 좋아질 것이다.

색 처방은 예를 들면, 검색 방법, 계산 또는 두개를 조합하는 많은 방법으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 거기에 연결된 비색 데이타를 갖는 색 처방을 포함하는 데이타뱅크를 사용한다. 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타를 사용하여 가장 가깝게 매칭된 색 처방이 발견될 수 있다. 선택적으로, 거기에 연결된 스펙트럼 데이타의 색 처방을 갖는 데이타뱅크를 사용할 수 있다. 공지된 계산 방법은 색 처방의 비색 데이타를 계산하고, 이들을 비교하는데 사용될 수 있다. 또한, 데이타뱅크는 안료의 흡수 및 반사 데이타, 소위 K 및 S 데이타가 저장되는데 사용될 수 있다. 안료 농도와 조합된 K 및 S 데이타를 사용하여 측정된 선택 색의 비색 데이타와 가장 가깝게 매칭되는 비색 데이타의 색 처방을 계산할 수 있다. 해당 방법은 D.B. Judd et al., Color in Business, Science and Industry에 상세히 기술되어 있다. 상기 기술된 검색 및 계산 방법을 조합할 수 있다.

광원 메타머리즘(metamerism), 각 메타머리즘 및 텍스쳐와 같은 현상이 색 매칭에 영향을 미칠것이다.

광원 메타머리즘은 단일 광원, 예를 들면 햇빛아래에서는 두 물체의 관찰된 색이 같게 보이지만, 반면 어떤 다른 광원, 예를 들면 형광아래에서는 색이 다른 현상이다. 상기는 다른 방출 스펙트럼을 갖는 2개의 광원아래서 측정함으로써 고려될 수 있다. 본 발명에 따른 방법에서, 다른 광원하에서 선택 색 및 보정 색으로 만들어진 기록의 전자 촬상 장치를 사용하는 것이 바람직하다. 같은 물체의 다른 측정을 처리할 필요가 있는 소프트웨어가 당업자에게 공지되어 있다.

금속 및 진주 광택의 페인트와 같은 텍스쳐 소재는 관찰 및/또는 노출 각 변화(각 메타머리즘)로 색 외관이 변하는 것을 특징으로 한다. 그러므로 상기 색의 적당한 측정을 위해서 적어도 2개의 다른 각에서 색을 측정할 필요가 있다. 상기 방법에서 본 발명에 따른 방법을 사용하는 것이 바람직하다. 전자 촬상 장치가 하기 방법 및 이들의 조합으로 물체의 색을 측정할 수 있다:

- 물체가 장치의 촬상 범위내에서 움직이는 동안 2개 이상의 기록이 전자 촬상 장치로 만들어지고;

- 장치가 물체와 마주보고 움직이는 동안 2개 이상의 기록이 전자 촬상 장치로 만들어지고;

- 광원이 물체와 마주보고 움직여지는 동안 2개 이상의 기록이 전자 촬상 장치로 만들어지고; 또는

- 장치가 다른 각도들에서 데이타들 사이의 단일 촬상으로 구별할 수 있을 때 하나의 기록은 물체의 편평한 또는 곡선 영역의 전자 촬상 장치로 만들어진다.

같은 물체의 다른 측정을 처리하기위해 필요한 소프트웨어가 당업자에게 공지되어 있다.

특수 효과 페인트와 같은 물질의 또 다른 특성은 텍스쳐(texture, 질감)이다. 텍스쳐는 특정 색 및/또는 형태를 갖는 작은 영역들의 배열로 정의될 수 있다. 그와 같이 알려진 촬상 처리 방법을 사용하여, 특수 효과 페인트의 텍스쳐는 전자 촬상 장치로 만들어진 기록(recordings)으로부터 결정될 수 있다는 것이 알려졌다. 텍스쳐를 특징짓는 하나의 방법은 텍스쳐 매개변수(texture parameter)를 이용하는 것이다. 시판용 촬상 처리 패키지, 예를 들면 "옵티마스(Optimas)"는 기록(recordings)을 사용하여 상기 텍스쳐 매개변수를 계산할 수 있도록 한다. 상기 계산의 예는 하기에 주어진다. 물론, 상기 예는 특정 방법으로 본 발명을 제한하는 것으로 해석되지 않는다.

측정된 선택 색의 기록은 평균 밝기를 결정하는데 사용된다. 기록에서 평균보다 훨씬 더 높은 밝기의 영역이 선택된다. 필요에 따라, 소프트웨어를 사용하여 영역이 겹칠 것인지 인접할 것인지를 판단하고 상기 영역을 분리할 수 있다. 각 선택된 영역은 계산된 원주 및 표면적을 갖는다. 이는 평균 원주, 평균 표면적 및 측정된 선택 색에 대한 수반되는 표준 편차를 제공한다. 선택적으로, 픽셀 및/또는 픽셀 그룹의 평균화 및 필터 처리와 같은 계산이 포함되어도 좋다.

필요에 따라, 보정 패턴에 하나 이상의 룰러(ruler)를 적용하여서 텍스쳐 측정이 보정될 수 있다.

특수 효과 페인트와 같은 텍스쳐 소재를 매칭하기 위해, 본 발명에 따른 방법은 데이타뱅크의 색 처방을 비색 데이타 뿐만 아니라 텍스쳐 매개변수 또는 텍스쳐 매개변수가 계산될 수 있는 기록에 연결할 수 있는 가능성을 제공한다. 상기 변수 또는 기록을 사용하여 또한 텍스쳐에 의하여 선택 색을 가장 가깝게 매칭하는 색 처방이 데이타뱅크에서 발견될 수 있다. 텍스쳐에 있어서 선택 색에 가장 가깝게 매칭하는 색 처방을 알아내는 연산의 한 예는 하기와 같다:

(상기 식에서

w_1-i = 가중치 요소

T_1-i = 텍스쳐 매개변수)

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

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

본 발명은 자동차 수리 산업에서 유익하게 사용될 수 있다. 상기 경우에서, 방법은 하기와 같이 실시된다. 수리될 자동차의 색은 전자 촬상 장치를 사용하여 측정된다. 상기에 앞서 또는 동시에, 다른 보정 색이 적용되는 패널로 기록이 만들어진다. 자동차 색의 비색 데이타가 계산된다. 적용 후에 수리될 자동차의 색과 동일한 색을 줄 수 있는 색 처방을 소프트웨어를 사용하여 생성한다. 색 처방은 디스펜서에서 설정하여 적용한다.

상기에 기술된 바와 같이, 선택 색의 측정과 동시에 보정 색 측정을 실시하는데 유리하다. 이는 예를 들면 자동차 자동 수리 산업의 경우이고, 여기서 1 이하의 ΔE^* _ab의 측정 정확도가 요구된다. 이 경우, 자동차의 일부와 보정 색의 패널의 두 영역을 1개의 촬상으로 측정하기위해서 본 발명의 방법을 실시할 수 있다. 차에 보정 패널을 실제로 배치하는 것이 요구되지 않는다. 기록하는 동안에 자동차와 같은 촬상 분야에 있다면, 다른 곳에 장착할 수 있다.

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

전자 촬상 장치로 물체의 텍스쳐를 또한 측정할 수 있다는 것을 증명할 수 있기 때문에, 본 발명은 하기에서 특수 효과 페인트와 같은 텍스쳐 소재의 선택 색을 매칭하기위한 색 처방을 결정하는 방법을 또한 포함한다:

a) 선택 색은 분광광도계 또는 삼자극치계로 측정되고;

b) 선택 색의 텍스쳐가 전자 촬상 장치로 측정되며; 및

c) 측정된 색 및 텍스쳐 신호가 데이타뱅크에서 비색 데이타 및 텍스쳐 매개변수가 선택 색의 색 처방에 가장 가깝게 매칭되는 색 처방을 결정하는데 사용된다.

특수 효과 페인트의 선택 색을 측정하기 위해 분광광도계를 사용하고 데이타뱅크에서 선택 색을 가장 가깝게 매칭하는 색 처방을 찾기 위해 스펙트럼 측정 데이타를 사용하는 것이 잘 공지되어 있다. 상기 데이타뱅크는 종종 0 내지 10과 같은 수치 범위로 자주 표현되는 거칠기(coarseness)와 같은 색 처방에 연결된 텍스쳐 매개변수를 가질 것이다. 이용자는 재료 견본을 이용하여 특수 효과 페인트의 거칠기를 육안으로 결정하고, 이 텍스쳐 매개변수를 지정한다. 본 발명에 따른 방법을 사용하여, 전자적으로 텍스쳐를 결정하고, 이를 거칠기 값으로 변환하고, 상기 값을 사용하여 종래의 데이타뱅크에서 선택 색에 가장 가깝게 매칭되는 색 처방을 알 수 있다.

선택적으로, 물론 데이타뱅크는 적합할 수 있고 또는 신규한 텍스쳐 매개변수 또는 기록이 색 처방에 연결되도록 새롭게 설정할 수 있다.

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

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

a) 전자 촬상 장치가 2개 이상의 보정 색의 색 신호를 측정함으로써 보정되는 단계(각 보정 색의 비색 데이타는 공지되어 있음);

b) 동시에 또는 다음 단계에서, 선택 색이 전자 촬상 장치를 이용해서 측정되는 단계;

c) 수학적 모델을 사용하여, 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기 위해 매개변수를 계산하는 단계;

d) 수학적 모델 및 계산된 매개변수를 사용하여, 측정된 선택 색의 색 신호를 비색 데이타로 변환하는 단계; 및

e) 선택 색의 비색 데이타를 표준 색 샘플의 비색 데이타와 비교하는 단계.

표준 색 샘플의 비색 데이타는 소프트웨어 프로그램으로 유용할 수 있다. 표준 색 샘플을 선택 색의 측정 이전에, 측정 중에 또는 측정 이후에 측정할 수 있다. 상기 방법은 프린팅 잉크 산업에서 바람직하게 사용된다.

본 발명의 3가지 방법 모두가 페인트 또는 프린팅 잉크 산업에 제한되지 않고 바람직하게 사용된다.

본 발명은 하기 실시예로 설명될 것이다.

상기 실시예에서 A4-크기 지지체에 2개의 다른 보정 패턴을 사용하여 측정하였다. 우선 2개의 보정 패턴의 보정 색은 분광광도계를 이용해서 측정된 비색 데이타를 갖는다:

보정 패턴 1 (도 1 참조):

·65개의 보정 색이 전체 색 공간에 분포되었다.

·색은 Sikkens 3031 Color Collection에서 유래된다

65개의 보정 색의 L^*, a^* 및 b^* 데이타를 D/8 지오메트리(geometry)의 HunterLab UltraScan 분광광도계로 측정하였다. L^*, a^* 및 b^*(햇빛 D65, 10°-관찰자) 데이타가 표 1에 기재되어 있다.

보정 패턴 2 (도 2 참조):

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

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

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

실시예 1

휴렛 팩커드 3C 평판 스캐너를 보정 패턴 1의 색 및 149 공지되지 않은 색을 측정하는데 사용하였다. 방법은 보정 패턴으로 동시에 측정한 각 공지되지 않은 색을 포함한다. 즉 측정 결과는 각 측정시에 미지의 색의 배치 위치(패턴 1 참조, "공지되지 않음"으로 표시)에 미지의 149색 중 1개를 두어 수득되는 보정 패턴 1의 149개의 색 촬상이 된다. 상기 기술된 바와 같이 4개 변수의 선형 모델 및 가중치 연산을 사용하여 149개의 미지의 색의 비색 데이타를 계산하였다.

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

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

실시예 2

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

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

실시예 3 및 4

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

실시예 5

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

실시예 6

명세서에 기술된 바와 같이 20개의 변수를 갖는 모델을 사용하는 것을 제외하고 실시예 5를 반복하였다.

실시예 1-6의 논의

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

실시예 7

휴렛 팩커드 스캔제트 5P 평판 스캐너를 사용하여, 보정 패턴 2와 미지의 28색의 색을 측정하고, 각 측정시에 미지의 각 색을 보정 패턴과 동시에 측정했다. 따라서 측정 결과는 각 측정시에 미지의 색의 배치위치(패턴 2 참조, "공지되지 않음"이라고 나타냄)에 미지의 28색 중 1개를 두어 수득된 보정 패턴 2의 28 색 촬상이다. 상기 명세서에 기술된 바와 같이 4개의 변수 및 가중치 연산의 선형 모델을 사용하여 미지의 28색의 비색 데이타를 계산하였다.

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

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

실시예 8

사전에 보정 패턴의 측정을 실시하는 것을 제외하고 실시예 7을 반복하였다. 즉, 측정 결과는 보정 패턴 2의 하나의 기록 및 보정 패턴 2 없이 미지의 색의 28개의 기록이었다.

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

실시예 9 및 10

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

실시예 11

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

실시예 12

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

실시예 7-12의 논의

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

실시예 13: 재현성

패턴 1의 65개의 보정 패치 중 하나 (no. 8)를 미지의 색으로 지정했다. 선택 색의 비색 데이타는 L^* = 36.56; a^* = 56.40 및 b^* = 42.10이었다.

보정 패치 8을 휴렛 팩커드 3C 평판 스캐너, 동시에 미지의 64 보정 색으로 149회 측정하였다. 149 측정 포인트에서 측정된 ΔE^* _ab에서 표준 편차는 0.35이었고, 이는 분광광도계에 대한 결과에 필적한다.

실시예 14: 재현성

패턴 2의 37개의 보정 패치 중 하나 (no. 26)를 미지의 색으로 지정했다. 선택 색의 비색 데이타는 L^* = 34.29; a^* = 37.55 및 b^* = 33.64이었다.

보정 패치 26을 휴렛 팩커드 3C 평판 색 스캐너, 동시에 미지의 36 보정 패치로 28회 측정하였다. 28 측정 포인트에서 측정된 ΔE^* _ab에서 표준 편차는 0.17이었고, 이는 분광광도계를 이용한 경우와 거의 동일한 정도의 크기이다.

Claims

전자 촬상 장치로 측정된 선택 색을 매칭하기 위해 색 처방(colour formula)을 결정하는 방법으로서,

하기 단계들 (a) 내지 (e)를 포함하는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법:

(a) 각각의 비색 데이타(colorimetric data)가 공지되어 있는 2개 이상의 보정 색(calibration colour)의 색 신호를 측정함으로써 전자 촬상 장치를 보정하는 단계;

(b) 상기 (a) 단계와 동시에 또는 그 다음 단계에서, 전자 촬상 장치를 사용하여 선택 색을 측정하는 단계;

(c) 수학적 모델을 사용하여, 보정 색의 측정된 색 신호를 공지된 비색 데이타로 변환하기 위한 매개변수를 계산하는 단계;

(d) 수학적 모델 및 계산된 매개변수를 사용하여, 측정된 선택 색의 색 신호를 비색 데이타로 변환시키는 단계; 및

(e) 측정된 선택 색의 계산된 비색 데이타와 가장 가깝게 매칭되는 비색 데이타를 가지는 색 처방을 데이타뱅크를 사용하여 결정하는 단계.
제 1 항에 있어서,

상기 보정 색이 비색 색 공간(colorimetric colour space) 전반에 걸쳐 분포되는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 보정 색이 선택 색의 부근에 분포되는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항에 있어서,

모델 매개변수를 계산할 때 상기 선택 색의 부근에서의 보정 색은 더 큰 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 전자 촬상 장치는 평판 스캐너(flatbed scanner)인 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 전자 촬상 장치는 디지털 카메라인 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 보정 색 및 선택 색의 측정이 동시에 실시되는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,

선택 색의 기록으로부터 텍스쳐 매개변수가 계산되고, 측정된 선택 색의 계산된 텍스쳐 매개변수와 가장 가깝게 매치되는 텍스쳐 매개변수를 갖는 색 처방이 데이타뱅크를 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 8 항에 있어서,

룰러(ruler)를 보정 패턴(calibration pattern)에 제공하는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
선택된 물질의 선택 색 및/또는 텍스쳐를 매칭하기 위한 텍스쳐 및/또는 색 처방을 결정하는 방법으로서,

하기 단계 (a) 내지 (c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법:

(a) 선택된 물질의 색을 분광광도계(spectrophotometer) 또는 삼자극치계(tri-stimulus meter)를 사용하여 측정하는 단계;

(b) 선택된 물질의 텍스쳐를 전자 촬상 장치를 사용하여 측정하는 단계; 및

(c) 측정된 색 및 텍스쳐 데이타를 사용하여, 선택된 물질의 비색 데이타 및 텍스쳐 데이타에 가장 잘 매치되는 비색 데이타 및 텍스쳐 데이타를 갖는 텍스쳐 및/또는 색 처방을 데이타뱅크에서 결정하는 단계.
제 1 항 내지 제 4 항, 및 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 방법을 자동차 수리 산업에서 실시하는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 및 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,

전자 촬상 장치에 의한 선택 색의 기록 중에 추가의 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 색 처방 방법.
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