公开/公告号CN1363033A
专利类型发明专利
公开/公告日2002-08-07
原文格式PDF
申请/专利权人 大日精化工业株式会社;
申请/专利号CN01800294.3
申请日2001-02-22
分类号G01J3/36;
代理机构北京纪凯知识产权代理有限公司;
代理人程伟
地址 日本东京
入库时间 2023-12-17 14:19:27
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2006-02-22
授权
授权
2003-02-26
实质审查的生效
实质审查的生效
2002-08-07
公开
公开
技术领域
本发明涉及应用CCM技术,通过CCM调色和视觉调色方式制作出与标准制品等的目标颜色相符的、具有两个以上不同配比的样品组,进而对样品颜色调制处理过程(着色工序)导致的颜色再现性实施评价的评价方法。
背景技术
在调配与标准制品等的目标颜色相符的调色过程中,为了能够制作出满足诸如顾客等要求的标准制品颜色,进行CCM调色时,通常需要制作出三个左右的、具有不同配比的样品组,进行视觉颜色调色时,通常需要制作出三~五个左右的、具有不同配比的样品组。与标准制品颜色相符的、由CCM技术给出的精度,通常可以通过实施CCM修正调色以逐渐减少色差,最终再现出与标准制品相符的颜色。然而,对于依据由CCM调色和视觉调色确定的配比而制作着色物品的着色工序,可能会由于计量误差、使用不良着色剂等原因,而使着色工序出现再现性问题。对于由于在着色工序中存在有诸如计量误差等因素而使再现性恶化的场合,就再现性而言难以形成色差收敛现象。对于通过CCM和视觉确定的配比而制作出着色物品(最终的样品)的颜色与标准制品的颜色不相符的场合,大多是由于再现性出现了问题。
如果举例来说,在先技术中对着色工序实施颜色再现性分析处理的场合,是一种在为五个样品的样品组中对第三号样品实施再现性分析处理的场合,因此必须按照这一配比制作出若干个样品颜色。而且,对于第三号样品的再现性不存在问题的场合,还必须对使用着同样着色剂但使用的配比不同的其它样品实施相同的分析处理过程。
然而,在颜色调制处理作业中制作出用于再现性确认的样品,考虑到制作样品等所付出的劳动,这从效率上来说实际上近乎不可能。如果能够将通过诸如CCM调色和视觉调色等颜色调制处理过程制作出的样品的实测色差和再现性结果,快速且同时显示在计算机画面上,便可以取其作为对是继续实施调色作业或是中断调色作业给出早期判断,并确定相应处理方式用的判断材料。对于特定着色剂的发色显象性出现问题的场合,如果能够判断出这些着色剂等的混入程度,将有助于发现其原因,并且可以提高生产效率。
本发明的目的就是提供一种可以对通过CCM调色和视觉调色方式制作出的样品的实测色差和再现性实施显示,从而可以快速且简单地判断是否需要继续实施调色作业的调色样品再现性用评价方法,本发明的另一目的是在这种调色样品再现性评价方法中,当,确认有异常样品时,进一步对混入该样品的着色剂等的组分实施推定,并且对其混入量实施推定。
发明内容
根据现有技术存在的问题,本发明人在进行深入研究的基础上发现:(1)只要具有在调配标准制品等的目标颜色CCM调色和视觉调色的过程中制作出的两个以上的样品组,并且规定该样品的颜色的着色剂等的各种成分登录在CCM装置的条件下,就可以计算对应各种配比(各个调色样品)模型上的分光反射率RPR-n,取该RPR-n与各调色样品的实测分光反射率RST-n之间相同-n时的差分作为CCM模型误差,通常调色时相对于标准色的色空间上的窄小范围内的微小修正是主体,调色样品组中的CCM模型误差为某一个定值,因此当该RST-n与RPR-n之间的差分保持在该定值之下时,就可以作出起因于着色工序(样品制作)的颜色再现性恶化的判断;(2)在该调色样品的再现性评价方法中,当能够确认出异常样品的场合,确定由特定公式获得的该样品的差分ΔR’-b,从而根据与特定目标颜色相吻合的、从CCM模型获得的调色样品的差分ΔR’间进行的比较,可以对混入该样品中着色剂等的成分以及其混入量实施推定等等,在此基础上完成了本发明。
即,本发明的第一方面提供了一种通过CCM对调色样品的再现性实施评价的方法,其特征在于,具有两个以上的、在调配与标准制品等的目标颜色相符的CCM调色和视觉调色过程中制作出的样品组,并且将规定该样品颜色的着色剂等的各种成分登录在CCM装置的条件下,根据实测所述各样品颜色而获得的分光反射率RST-n,以及由与该样品颜色配比相对应的CCM模型获得的分光反射率RPR-n在相同n时的差分ΔR-n(n为样品序号),对所述样品组的再现性实施评价的方法。
而且,本发明的第二方面提供了一种通过CCM对调色样品的再现性实施评价的方法,其特征在于,具有两个以上的、在调配与标准制品等的目标颜色相符的CCM调色和视觉调色过程中制作出的样品组,并且将规定该样品颜色的着色剂等的各种成分登录在CCM装置的条件下,根据实测所述各样品颜色而获得的分光透射率TST-n,以及由与该样品颜色配比相对应的CCM模型获得的分光透射率TPR-n在相同n时的差分ΔT-n(n为样品序号),对所述样品组的再现性实施评价的方法。
而且,本发明的第三方面是在本发明第一方面的基础上,提供一种通过CCM对调色样品的再现性实施评价的方法,其特征在于,依据所述ΔR-n中的n的任一个或者ΔR-n的平均值与所述ΔR-n间的差分,对所述样品组再现性进行评价。
而且,本发明的第四方面是在本发明第二方面的基础上,提供一种通过CCM对调色样品的再现性实施评价的方法,其特征在于,依据所述ΔT-n中的n的任一个或者ΔT-n的平均值与所述差分ΔT-n间的差分,对所述样品组的再现性进行评价。
而且,本发明的第五方面是在本发明第一~第四中的任何一个方面的基础上,提供了一种通过CCM对调色样品的再现性实施评价的方法,其特征在于,该方法是依据所述分光反射率差ΔR-n或者与分光透射率的差ΔT-n对应的ΔL*a*b*等的颜色表示值差,该颜色表示值差的最大值、最小值、标准偏差等统计值和色差,以及由统计值计算出的色差进行的。
而且,本发明的第六方面提供了一种通过CCM对调色样品的再现性实施评价的方法,其特征在于将本发明的第五方面提供的调色样品再现性用评价方法组合在CCM软件中,在计算出利用CCM调色的样品配比时,可以对再现性进行确认。
而且,本发明的第七方面提供了一种调色样品用评价方法,其特征在于,具有两个以上的、在调配与标准制品等的目标颜色相符的CCM调色和视觉调色过程中制作出的样品组,并且将规定该样品颜色的着色剂等的各种成分登录在CCM装置的条件下,根据实测所述各样品颜色而获得的分光反射率RST-n,以及由与该样品颜色配比相对应的CCM模型获得的分光反射率RPR-n在相同n时的差分ΔR-n(n为样品序号),对所述样品组的再现性实施评价的方法中,从所述样品组的ΔR-n中,抽出与其它样品不同的、显示异常值ΔR-b(b的含义是bad)的样品,经过以下步骤:
(1)取对显示异常值的样品颜色实施实测得到的分光反射率作为RST-b,取从与配比对应的CCM模型获得的分光反射率作为RPR-b,计算出所述ΔR-n中除了b之外的n的任一个,或者除了b之外的ΔR-n的平均值的步骤;
(2)将步骤(1)得到的计算值叠加在CCM的分光反射率RPR-b上,得到经过修正的假定真实值RST’-b的步骤;
(3)确定假定真实值RST’-b与实测分光反射率RST-b之间的差分ΔR’-b的步骤;
(4)取(实测分光反射率RST-b-ΔR-ave)的值作为新的目标颜色,从调色至该目标颜色的、已经储存的CCM数据得到通过模型可以获得的分光反射率RPR-m,求出该分光反射率RPR-m与所述CCM的分光反射率RPR-b之间的差分ΔR-m的步骤;
(5)确定所述差分ΔR’-b与所述差分ΔR-m间的差分最小时差分ΔR-m的步骤,
对显示异常值的样品中混入的着色剂成分等进行推定,或者对其混入量进行推定。
而且,本发明的第八方面提供了一种调色样品用评价方法,是在本发明的第七方面提供的调色样品用评价方法中,替代分光反射率ΔR-n,使用分光透射率ΔT-n的调色样品用评价方法。而且,本发明的第九方面是在本发明第七或第八方面的基础上提供一种调色样品用评价方法,其特征在于不使用所述差分ΔR-n,而是采用依据该差分ΔR-n获得的颜色表示值差分或色差,或者不使用所述差分ΔT-n,而是采用依据该差分ΔT-n获得的颜色表示值差分或色差。
附图说明
图1为表示对样品组进行实测得到的分光反射率RST-n和用CCM得到的分光反射率RPR-n间的关系(左侧)以及其差分ΔR-n(右侧)的示意图。
图2为说明在图1中n=b的示意图。
图3为表示作为第一实施例的调色样品的实测分光反射率和CCM模型分光反射率间的差分(ΔR-n)曲线的示意图。
图4为表示调色样品的实测分光反射率和CCM模型分光反射率间的差分的差分曲线图。
图5为表示另一调色样品的实测分光反射率和CCM模型分光反射率间的差分(ΔR-n)曲线的示意图。
图6为表示另一调色样品的实测分光反射率和CCM模型分光反射率间的差分的差分曲线图。
图7为表示显示再现性的计算机画面的一个实例的示意图。
图8为表示显示再现性的计算机画面的另一个实例的示意图。
图9为表示第二实施例中的调色样品的差分(ΔR-n)曲线的示意图。
图10为表示ΔR’-b、ΔR”-b、ΔR-b和ΔR-实际样品间关系的示意图。
图11为表示差分的差分(ΔR’-m-ΔR’-b)的示意图。
图12为表示作为比较例的差分的差分(ΔR’-L-ΔR’-b)的示意图。
具体实施方式
本发明第一方面的再现性评价方法,是在具有调配标准制品等的目标颜色的CCM调色和视觉调色的理过程中制作的两个以上的样品组,并且将规定该样品颜色的着色剂等的各种成分登录在CCM装置的条件下进行的方法。
在本发明中,作为CCM调色和视觉调色等的调色并没有特别的限制,比如说这类调色可以是调配与顾客提示标准制品的颜色相符的新产品调色,也可以是生产部门的某批产品的补正调色,这些调色利用CCM进行时为CCM调色,通过人类视觉进行时为视觉调色。而且,作为所述标准制品或样品的形态,只要是混色的着色物均可,并没有特别限制,举例来说,可以是印刷品、塑料成型制品、涂装品、染色制品等各种制品。
下面以CCM调色为例进行说明,对新产品调色时,可以首先对标准制品进行实测,求得其分光反射率或分光透射率(本发明无论是反射光比较还是透射光比较,均可以获得相同的作用效果,下面为了说明方便,仅用分光反射率进行说明),并且通过CCM模型获得与这种分光反射率相符的样品。即,样品是依据储存在CCM中的着色剂的光学数据(吸收系数或散射系数)制作出来的,因此可以调色过渡品(n=前回品)的分光反射率为基准,依次制作出修正样品,并最终获得其颜色为标准制品颜色的、即与对标准制品实测获得的分光反射率相符的样品。至于样品的数目,新产品调色时,可以取2~3个左右。视觉调色,例如是按照标准制品制作的第一样品至最终样品的过程中,根据人类的视觉而进行的,在视觉调色时,样品数目可以取3~5个左右。
各个样品中存在不同的配比。如果举例来说,这种配比可以由基材和着色剂等的成分配比来确定。因此样品组中的各个样品,即样品1(n=1)、样品2(n=2)、样品3(n=3)……样品n(n=n)各自的实测分光反射率,当然是彼此不同的。因此,即使对每个样品所获得的分光反射率RST-n实施比较,也不能对其再现性实施比较。此处,n表示样品序号。
在本发明中,CCM调色和视觉调色都是在所述各成分登录在CCM的条件下,对调色过程中的各样品实施实测而获得分光反射率的。换句话说就是,如果样品数目为5,则可以获得五种不同的分光反射率曲线或者分光反射率的数据。这些数据用RST-1、RST-2……RST-5表示。实测分光反射率RST-n用分光光度计测定即可。各组分登录在CCM中,因此可以与各样品的配比相对应的CCM模型的分光反射率RPR-n。它们用RPR-1、RPR-2……RPR-n表示。
可以依据CCM理论,求出CCM模型的分光反射率RPR-n。CCM理论因调色对象物品的形态不同而不同。调色对象物为半透明物或不透明物的场合,适用库贝尔卡—蒙克物体颜色反射率理论(クベル カ·ムンク理论)。在印刷或染色时,适用库贝尔卡—蒙克物体颜色反射率理论的1常数法,当对象物为涂料或塑料时,适用库贝尔卡—蒙克物体颜色反射率理论的2常数法。当对象物为透明物时,适用朗伯贝尔理论(ランバ一トベ一ル理论)。
应用库贝尔卡—蒙克理论的方法相当多,在这儿仅对其中有代表性的方法进行说明。库贝尔卡—蒙克可以由式(1)表示。
K/S=(1-R)2/2R (1)
将公式(1)逆向展开时得到式(2)
R=1+(K/S)-((K/S)2+2(K/S))1/2 (2)
(式中,R表示调色对象物的分光反射率,K表示着色剂的吸收系数,S表示散射系数。)
在库贝尔卡—蒙克理论的1常数法的场合,将各种颜料(比如红色油墨、蓝色油墨等)以规定量计量,测定各种颜色的着色物的分光反射率,从式(1)将颜料的K/S系数、即Fn预先登录。Fn可以由式(3)表示。
Fn=((K/S)n-(K/S)0)/Cn (3)
(式中,(K/S)n表示利用式(1)从着色物的分光反射率获得的K/S值,(K/S)0表示被着色物(比如说为纸张等)的K/S值,Cn表示颜料的重量%。Fn表示每单位重量%的颜料的K/S值。n表示颜料名称。)
将若干种颜料混合,用混合颜料得到着色物的场合,可以利用式(4)计算出(K/S)mix值。
(K/S)mix=F1C1+……+FnCn+(K/S)0 (4)
因为调色物品的配比是已知的,故式(4)中的Cn也是已知的,如果将Fn和(K/S)0预先登录在CCM装置中,即可以获得调色对象物的(K/S)mix。将(K/S)mix代入式(2)中的K/S,便可以求出CCM模型的分光反射率RPR-n。
对于采用库贝尔卡—蒙克理论的2常数法的场合,使用混合颜料时可以应用邓肯(ダンカン)式(5)。
(K/S)mix=(K1C1+……+KnCn+K0)/
(S1C1+……SnCn+S0) (5)
(式中,Kn表示各种颜料的吸收系数,Sn表示散射系数,Cn表示重量%,K0表示被着色物(比如树脂等)的吸收系数,S0表示其散射系数。)
在式(5)中,如果取诸如白色材料a等特定颜料作为参照(参考标准),则其它颜料对于参照的相对值可以展开在式(6)。
(K/S)mix=∑(Kn/Sn)(Sn/Sa)Cn+……+(K0/S0)(S0/Sa)/(∑
(Sn/Sa)Cn+……+S0/Sa) (6)
(式中,Kn/Sn表示对各种颜料的分光反射率实施测定,由式(1)求出的K/S值,K0/S0表示对被着色物(比如树脂等)实施测定,由式(1)求出的K/S值,Sn/Sa表示各种颜料相对于白色材料a的相对散射系数,S0/Sa表示各种被着色物相对于白色材料a的相对散射系数。)。这些值均可以预先登录在CCM装置中。
因调色物的配比是已知的,故式(6)中的Cn也是已知的,其它的如上所述,因登录在CCM装置中,因此可以获得调色物的(K/S)mix。将(K/S)mix代入式(2)中的K/S,便可以求出CCM模型的分光反射率RPR-n。
对于调色对象物为透明物的场合,可以采用朗伯贝尔理论式(7)。
D=-Log T (7)
对各种颜料的规定量进行计量,测定使用各颜料的着色物的分光反射率,将由式(7)获得的各颜料的D系数、即Dn实施预先登录。对于每单位重量%的颜料自身所具有的D值(Dn)由式(8)表示。
Dn=(-LogTn+Log T0)/Cn (8)
(式中,Tn表示使用各颜料单体的着色物的分光反射率,T0表示被着色物(比如树脂等)的分光反射率,n表示颜料名称。)
对于将若干种颜料混合,使用这种混合颜料的着色物,可以利用式(9)算出其D值。
Dmix=D1C1+……+DnCn+D0 (9)
因调色物的配比是已知的,故式(9)中的Cn也是已知的,如果将Dn预先登录在CCM装置中,便可以获得调色物的Dmix。将Dmix代入式(7)中的D,便可以求出CCM模型的分光反射率RPR-n。
如上所述的库贝尔卡—蒙克理论的1常数法、库贝尔卡—蒙克理论的2常数法以及朗伯贝尔法,均为CCM模型方法,是求解CCM模型的分光反射率RPR-n和CCM模型的分光透射率TPR-n的一个实例。
本发明的再现性的评价方法,是根据对所述各种样品颜色实施实测获得的分光反射率RST-n,以及与该样品颜色配比相对应的由CCM模型获得的分光反射率RPR-n在相同n时的差分ΔR-n,或者根据分光透射率TST-n与分光透射率TPR-n在相同n时的差分ΔT-n,对所述样品组的再现性实施评价的方法。RST-n与RPR-n在相同-n时的差分,表示的是CCM模型误差,通常在调色时,取相对于标准调色在窄小范围内实施的微小修正作为主体,因此可认为调色样品组中的CCM模型误差为某一个定值。所以,通过对RST-n和RPR-n间的差分进行比较,可以对颜色的再现性作出判断。
在本发明中,作为差分,除了上述之外,还可以是ΔR-n中n的任一个或ΔR-n的平均值与ΔR-n间的差分,ΔT-n中n的任一个或ΔT-n的平均值与ΔT-n间的差分,而且对该再现性的评价,可以根据与分光反射率差ΔR-n或分光透射率差ΔT-n相对应的ΔL*a*b*等的颜色表示值差和色差,或者根据ΔL*a*b*等的颜色表示值差的最大值、最小值、标准偏差等的统计值以及由统计值算出的色差来进行。作为差分的比较方法,可以举出将差分曲线上下或左右显示、重合显示,以及对分光反射率差分的差分进行显示的方法。
本发明的再现性的评价方法,还可以将上述的调色样品的再现性评价方法组合在CCM软件中,在计算出利用CCM调色的样品配比时,可以通过CCM装置中的计算机画面对再现性实施确认,同时可以依据该再现性的显示结果判断是否继续调色作业。如果对从样品组获得的、由所述再现性评价用ΔL*a*b*表示的颜色表示值之差(最大值—最小值),与对标准制品和调色前回品实测得到的颜色表示值之差进行比较时,通常可以将在色空间表示的L*a*b*表示体系中的L*与a*b*分开,取L*作为以标准制品实测点为中点的纵轴,取a*b*作为以标准制品实测点为中心点的圆形曲线,显示在计算机画面上。这种显示是将用曲线图表示的调色前回品的ΔL*a*b*与标准制品间的位置关系,如果调色前回品的实测曲线位于所述再现性评价用ΔL*a*b*的(最大值—最小值)范围之内,则不可能进行进一步的修正,可以作出停止调色处理的判断。如果前回的曲线位于位于所述(最大值—最小值)的范围之外,则表示可以实施进一步的修正,可以作出继续进行调色的判断。在本说明书中,“前回品”是指进行调色处理作业之前的一个制品。
下面参考图1和图2,对本发明第二方面的调色样品的评价方法进行说明。图1为表示对样品组实施实测所获得的分光反射率RST-n和由CCM给出的分光反射率RPR-n间的关系(左侧)以及其差分ΔR-n(右侧)的示意图,图2为说明在图1中n=b时的示意图。在图中,由样品组ΔR-1~样品组ΔR-4中抽取出具有与其它样品不同的异常值ΔR-b(b意为bad)的样品(在此,n由b表示)。所使用的抽取方式如上所述,通过比较RST-n和相对应的RPR-n间的差分ΔR-n=RST-n-RPR-n的方式来进行,在本实例中,ΔR-1、ΔR-2、ΔR-3大体相同,而ΔR-4偏离所述n=1~3的ΔR的分散,以此作为异常品。异常品是指,当调色过程品有n数时,在其ΔR-n中,与ΔR的分散特别分开的调色物品。下面通过各个步骤作进一步说明。
步骤(1)是:取对显示异常值的样品颜色实施实测获得的分光反射率作为RST-b,取对与该配比相符的CCM模型获得的分光反射率作为RPR-b,计算出所述ΔR-n中除了b之外的n的任一个,或是除了b之外的ΔR-n的平均值(ΔR-ave)的步骤。实测的分光反射率RST-b与由CCM模型获得的分光反射率RPR-b之间的差,表示CCM的初次精度,用同一素材的调色过程的颜色范围、例如色差位于1~5的范围之内时,这一差值是一个定值。例如,当氧化钛含量比较少颜色较浓或颜色较暗时,有时不能成为一个定值,但是在这种情形下,可以预先输入与其相近似的样品配比,以便提高预测精度。
步骤(2)是:如下述式(10)所示,将前述步骤(1)获得的计算值叠加在CCM给出的分光反射率RPR-b上,获得经过修正的假定真实值RST’-b的步骤。
假定真实值RST’-b=RPR-b+ΔR-ave (10)
(式中,ΔR-ave=1/n∑(RST-n-RPR-n),但不包括b。)
换句话说,假定真实值RST’-b是无误差地制作n=b的样品时的假定分光反射率。
步骤(3)是:如式(11)所示,确定假定真实值RST’-b与实测分光反射率RST-b之间的差分ΔR’-b的步骤。
ΔR’-b=RST’-b-RST-b (11)根据这一误差ΔR’-b,可以确定异常程度,并且可以根据以下方法推定这种误差是由哪一种着色剂引起的。将所述式(10)代入至式(11)中的RST’-b处,得到:
ΔR’-b=RPR-b-(RST-b-ΔR-ave) (12)这个式子也可以确定混入着色剂的基本式。在下面也将式(12)中的ΔR’-b表示为ΔR”-b。
步骤(4)是:取(实测分光反射率RST-b-ΔR-ave)的值作为新的目标颜色,得到从调色出该目标颜色用的已经储存的CCM数据、用模型得到分光反射率RPR-m,并且求出该分光反射率RPR-m与CCM给出的分光反射率RPR-b之间的差分ΔR-m的步骤。由CCM数据计算出的RPR-m是将着色剂等的成分预先输入至计算机而获得的,是从接近目标颜色的成分开始依次输出的值。
步骤(5)是:确定所述差分ΔR’-b与所述差分ΔR-m间的差分最小时的差分ΔR-m的步骤。采用这种方法,可以对混入显示异常值的样品中的着色剂成分等实施推定,或者是对其混合量实施推定。当将实测的分光反射率RST-b直接作为目标颜色时,将会附加实测分光反射率与预测分光反射率间的差分误差,因此不能作出正确的判断。
在步骤(4)中,也可以用RST-b作为目标颜色,得到从调色出该目标颜色用的已经储存的CCM数据、用模型获取的分光反射率RPR-m,求出该分光反射率RPR-m与RST-n间的差分ΔR-m。当异常原因是由于特定组分配比量减少而导致时,特定组分之外的其它着色剂的含量增加,当异常原因来自特定组分的配比量的增加时,特定组分之外的其它着色剂的含量减少。
在如上所述的颜色样品评价方法中,也可以取代所述差分ΔR-n,使用差分ΔT-n,在这种场合下,分光反射率将变成分光透射率。而且,也可以取代所述差分ΔR-n,使用根据该差分ΔR-n获得的颜色表示值差或色差,或是取代所述差分ΔT-n,使用根据该差分ΔT-n获得的颜色表示值差或是色差,可以获得与上述的调色样品评价方法相类似的结果。
(实施例)
下面通过实施例对本发明作更具体的说明。其中,CCM模型采用库贝尔卡—蒙克理论的2常数法。
实施例1(情形1:使用分散加工的着色剂)
相对于标准制品,制作出三个调色样品组。样品是通过将氯乙烯类树脂组合物(PVC树脂化合物)与经分散加工的PVC用润滑性彩色DA型着色剂(大日精化工业制造),按照表1所示的配比(单位为“克”)进行混炼而制作的。混炼时使用两个加热轧辊,在大约170℃的温度下进行两分钟。混炼后,进行预定的成型加工以获得三种类型的样品。
表1
上述配比的调色样品的实测反射率RST-n与CCM模型的反射率RPR-n间的差分ΔR-n如表2所示。有关表2中的差分ΔR-n的分光反射率差分曲线如图3所示,有关(ΔR2-ΔR1)和(ΔR3-ΔR1)的分光反射率差分曲线如图4所示。在图3和图4中的横轴表示波长,纵轴表示分光反射率间的差分。CCM模型采用的是“カラコムCCM系统”(大日精化工业制造)”,在400~700nm的波长范围内求解分光反射率。
表2
除了取代经分散加工的PVC用润滑性彩色DA型着色剂,使用未经分散加工的颜料之外,均按照与实例1相同的方法得到样品组,同时按相同方式求得分光反射率。配比是在表1所示的配比基础上,乘以DA型彩色颜料的成分比。CCM模型用的数据库,是用各颜料的成分比除以DA型颜料数据库而得。该配比的调色样品的实测反射率RST-n,与CCM模型的反射率RPR-n间的差分ΔR-n如表3所示。而且,有关表3的ΔR-n的分光反射率差分曲线还如图5所示,有关(ΔR2-ΔR1)和(ΔR3-ΔR1)的分光反射率差分曲线如图6所示。图5为用于与图3进行比较用的示意图,图6为用于与图4进行比较用的示意图。
表3
通过对图3和图5比较可知,如图3所示的各曲线间的一致性明显要比如图5所示的各曲线间的一致性好。通过对图4和图6比较可知,如图6所示的差分的大小明显要比如图5所示的差分的大小更大。这表明,图5和图6所示的是采用了未经分散加工的颜料,因此颜色的稳定性不好。换句话说就是,可以认为是着色工序中不适当的组分导致了再现性的恶化。(基于L*a*b*颜色表示值及其差分的评价方法)
依据由表2给出的实测反射率RST-n和由CCM模型的反射率RPR-n计算出的L*a*b*颜色表示值及其差分,如表4所示。依据由表3给出的实测反射率RST-n和由CCM模型的反射率RPR-n计算出的L*a*b*颜色表示值及其差分,如表5所示。颜色表示值的测定方法采用的是JIS Z 8722规定的物体颜色测定方法。数值为D65ィルミナント、10度视野为L*a*b*。
表4
表5
通过对表4、表5所示的ΔR1、ΔR2、ΔR3进行比较可知,表5的值均比较大。这表明当采用未经分散加工的颜料时,颜色的稳定性不好。换句话说就是,可以认为是着色工序中不适当的组分导致了再现性的恶化。(基于L*a*b*颜色表示值差分间的差分的评价方法)
将表4中的以ΔR1、ΔR2、ΔR3为基准时的差分,以及从差分计算出的色差如表6所示,将表5中的以ΔR1、ΔR2、ΔR3为基准时的差分,以及由该差分计算出的色差如表7所示。
表6
表7
通过对表6、表7所示的色差进行比较可知,表7中的色差比较大。这表明当采用未经分散加工的颜料时,颜色的稳定性不好。换句话说就是,可以认为是着色工序中不适当的组分导致了再现性的恶化。(基于L*a*b*颜色表示值差分的统计处理结果的评价方法)
如果对由实测反射率RST-n与CCM模型的反射率RPR-n计算出的ΔL*a*b*颜色表示值的差分实施统计处理,容易进行综合性判断。生产部门对批量制品的进行补正调色等数据比较多时,适用标准偏差等。此外,新色调色的数据少时,适用(最大值—最小值)或平均值。在此,作为新色调色的例子,表8和表9给出了使用(最大值—最小值)和平均值的一个实例。表8和表9分别表示表4和表5所示的ΔR-n的(最大值—最小值)、ΔR-n间的差和它们的平均值,以及由这些值计算出的色差。
表8
表9
由表8和表9给出的色差为实施综合判断时的再现性。采用未经分散加工的颜料时的表9的色差,比采用经过分散加工的颜料时的表8的色差,其数值大许多。换句话说就是,可以认为是着色工序中不适当的组分导致了再现性的恶化。(CCM画面显示)
将调色样品的再现性评价方法组合在CCM软件中,并且将其再现性显示在CCM装置的计算机画面上。计算机画面显示的一个实例如图7和图8所示。L*a*b*颜色表示值表示色空间(立体图象),在图7和图8中,是用表示L*(亮度)的纵轴(Light-Dark轴)和表示a*b*的圆形曲线(2个)表示的。此外,圆形曲线的中心点表示是标准制品的色度(a*b*),位于色空间中的适当位置。因此,色空间中的a*b*正交轴的中心点,位于表示彩色程度的(vivd-dull)轴的dull方向的延长线上,而且与(vivd-dull)轴相正交的色相轴,在这儿为G(Green)-BG(BlueGreen)轴。图7中纵轴的四角部分,表示表8所示的ΔL*(亮度)的(最大值—最小值)、即再现性,椭圆形的双重线表示表8所示的Δa*、Δb*的(最大值—最小值)、即再现性。此外,点A表示在调色样品制作过程中的前回品(上一样品)与标准制品间的实测位置关系。
根据图7,因前回品位于再现性的范围之外,具有进一步修正的余地,故可作出能进一步调色的判断。
此外。在图8中的纵轴的四角部分,表示表9所示的ΔL*(亮度)的(最大值—最小值)、即再现性,椭圆形的双重线表示表9所示的Δa*、Δb*的(最大值—最小值)、即再现性。点B表示的是在调色样品制作过程中的前回品(上一样品)与标准制品间的色差。
根据图8,因前回品位于表示vivd-dark的ΔL*的再现性的范围之内,故可作出不能进一步修正,应停止调色的判断。
实施例2(情形3:再现性评价的调色过程中的模拟异常样品的检查方法)
样品组A是采用上述情形1中使用的、经分散加工的颜色稳定性良好的DA颜料,按照表10所示的配比(单位为“克”)制作的。即,样品的配比是利用CCM模型,相对于标准,使色相(H+)、亮度(V+)、彩色度(C+)三种属性中的一个发生变化,并使ΔE*发生2左右的变化来确定的,向异常样品中添加与标准制品不同的颜料,制作出ΔE*发生1左右的变化的异常样品配比b。样品的制作方法与情形1相同。
表10
在此,作为标准型、H+型、V+型、C+型样品的制作,用与标准制品具有误差的b的配比作成。它们的实测反射率RST-n和CCM模型的反射率RPR-n的结果、两者间的差分ΔR-n以及除了A-b样品之外的ΔR-ave,表示在表11和图9中。样品b的场合,实测反射率使用b,配比采用的是标准配比。此外,由实测反射率RST-n和CCM模型的反射率RPR-n计算出的颜色表示值、颜色表示值差分、色差等分别表示在表12中。在表12中,数值为D65ィルミナント、10度视野为L*a*b*。
表11
表12
由表11、表12和图9所示可以明确获知,ΔR(A-b)与ΔR(A-H+)、ΔR(A-V+)以及ΔR(A-C+)相比为异常值,所以可以将样品b作为异常样品抽出。在表12中,ΔE*的目标值“2.0”由于包含有模型误差,分别为“1.23”、“1.49”、“1.37”,ΔE*的目标值“1.0”由于同样原因而为“0.9”。随后,通过对假定分光反射率RST’-b进行求解而计算出ΔR’-b和ΔR”-b。其结果分别如表13和图10所示。此外,为了获得ΔR-实际样品间的差异,可以用正确方法作成标准配比,对其实测反射率RST-标准进行测定。这一结果和实测反射率RST-b一并显示在表13和图10中。并且,“ΔR-实际样品间的差异”是指RST-标准与实测RST-b间的差异。
表13
由表13和图10中可以明确获知,计算求得的ΔR’-b和ΔR”-b与ΔR-实际样品间的差异相当一致,从而可以确认将ΔR’-b和ΔR”-b定为基准值是有效的。对于利用CCM技术对已知配比的样品再现性实施评价的现有方法中,该样品的实测反射率RST与从已知配比计算出的模型反射率RPR进行比较,如果其差分ΔR是很大的差,则判断为异常。即,采用的是用各个样品进行评价的绝对评价法,因此对于误差比较小时,其误差可能会淹没在模型误差之内而不能检测到异常。然而,如果采用本发明提供的方法,由于是在各样品之间实施评价的,所以即使误差比较小时,也可以检测出异常样品。换言之,通过现有方法获得的ΔR-b(图中为ΔR(A-b),与实测的ΔR-实际样品间具有相当大的偏离。
为了能够将异常制品b的误差原因推定为由某种着色剂引起的,可以将目标反射率设定为(RST-b-ΔR-ave),并且利用登录有二十种不同着色剂的CCM数据库,选择出与目标分光反射率的一致性比较高的着色剂,制作出其RPR-m,再求出与从标准配比计算出的RPR-b的差分ΔR’-m,具体而言,就是ΔR’-1、ΔR’-2、ΔR’-3、ΔR’-4和ΔR’-5。这些结果和ΔR’-m与差分ΔR’-b间的差分表示在表14和图11中。此处的m表示选择出的配比序号。
表14
由图11可知,与ΔR’-b一致性最好的是ΔR’-1。ΔR’-1的配比表示在表15中(表15中,ΔR’-1表示为“A-b/自动”)。由表15中可以明确获知,计算出的误差率与实际误差率相当一致。
表15
将目标设定为RST-b,利用登录有二十种不同着色剂的CCM数据库,选择出与目标的分光反射率一致性比较高的五种着色剂,制作出其RPR-L,再求出与通过标准配比计算出的样品RPR-b间的差分ΔR’-L。进一步求出ΔR’-L与ΔR’-b间的差分。其结果表示在图12中。由图12中可以明确获知,作为与ΔR’-b最为靠近的ΔR’-1无法确定,与ΔR’-2、ΔR’-3、ΔR’-4和ΔR’-5之间没有大差。
工业实用性
根据本发明第一方面提供的再现性评价方法,通过表示用CCM调色或视觉调色等的调色制作出的样品的实测色差和再现性,从而可以迅速且简单地判断是否继续进行调色作业。根据本发明的第二方面,在再现性评价方法中,可以抽出异常样品,对误差的成分及其含量进行推定,从而使异常原因的探明成为可能。
机译: CCM对调色样品再现性的评价方法
机译: 用CCM评价比色样品的再现性。
机译: 利用图像处理装置的固态轨迹检测器的评价方法以及利用该离子束的能量的能量再现性的评价方法及评价方法