CN105899940A - 用于分光光度数据的统计测量控制的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
一种计算机实现方法。该方法包括使用处理器从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据(10)；并且使用处理器确定(18)所述数据是否包括任何异常数据点(20)。该方法还包括使用处理器移除(22)所述异常数据点中的至少一个，以产生最终的光谱反射率数据(32)；以及使用处理器，至少部分基于所述最终的光谱反射率数据，计算(34)所述目标涂层的特性。
Description
技术领域
在各个实施例中，本发明一般涉及一种方法和装置，用于推导出通过对被固化的复合涂层(例如涂料)混合物涂覆的表面进行分光光度测量获得的准确数据。
背景技术
因为颜色的固有变化横跨被涂覆的表表(这可能是由于，例如低劣的涂层应用，不稳定的涂料化学成分，特殊颜料诸如云母和Xirallic的自然波动)，经常使用统计测量控制(“SMC”)移除由这样的变化导致的错误的或者不准确的数据。另外，SMC通常被用来改善测量不正确的区域或者不能代表被测量的被涂覆的表面的其余部分的区域的效果。这样的相关区域包括，例如表面上的划痕、灰尘、指纹、涂层瑕疵或者分光光度计的光圈不能保持完全处于涂层上的区域。
通常，在刚性需求下，SMC已使用比色数据(例如，作为L＊、a＊和b＊)在角度基础上使用置信区间来完成。然而，这样的方法在移除从分光光度测量获得的错误的或者不准确的数据上并不总是准确的。因此，需要一种系统和方法，使用光谱反射率数据，而不是比色推导，并且允许更灵活的公差。
发明内容
在第一方面，本发明的实施例提供了一种计算机实现方法。该方法包括使用处理器从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据；并且使用处理器确定该数据是否包括任何异常数据点。该方法还包括使用处理器移除异常数据点中的至少一个，以产生最终的光谱反射率数据；并且使用处理器，至少部分基于最终的光谱反射率数据计算目标涂层的特性。在另一方面，本发明的实施例提供了一种系统。该系统包括用户界面；以及与用户界面通信的处理器。该处理器被编程以从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据；确定数据中是否包含任何异常数据点；移除异常数据点中的至少一个以产生最终的光谱反射率数据；并且至少部分基于最终的光谱反射率数据计算目标涂层的特性。
在另一方面，本发明的实施例提供了一种装置，该装置包括用于从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据的装置；用于确定数据是否包括任何异常数据点的装置；用于移除异常数据点中的至少一个以产生最终的光谱反射率数据的装置；用于至少部分基于最终的光谱反射率数据计算目标涂层的特性的装置。在另一方面，本发明的实施例提供了一种非瞬态计算机可读介质，其包括软件，该软件用于使处理器：
从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据；
确定该数据是否包括任何异常数据点；
移除异常数据点中的至少一个以产生最终的光谱反射率数据；
至少部分基于最终的光谱反射率数据计算目标涂层的特性。
附图说明
图1例示了用于推导出通过对被固化的复合涂层(例如，涂料)混合物涂覆的表面进行分光光度测量获得的数据的过程的实施例的流程图。
图2例示了系统的实施例，其可以被用于产生通过对被固化的复合涂层(例如，涂料)混合物涂覆的表面进行分光光度测量获得的数据。
具体实施方式
在各种方面，本发明的实施例包括分光光度计，以及可用于从对被涂覆的表面进行分光光度测量获得的数据中产生准确数据的方法。本发明的各种实施例包括装置，其具有用于捕获目标样本的分光光度数据的设备，以及用于从分光光度数据推导出准确数据的处理器，所述准确数据可用于产生具有与目标样本特性相似的涂层。输出设备可以用于将该特性传达给用户。
虽然此处的描述的一般指的是涂料，应当理解的是，所述设备、系统和方法也应用于其它类型的涂层，包括染料和工业涂层。本发明描述的实施例不应当被认为是限制。和本发明一致的方法可以在多个领域实践，诸如服饰和时尚产品的匹配和/或协调。
本发明的实施例可以与计算机系统一起使用，或者并入计算机系统中，所述计算机系统可以是一个独立的单元或者包括一个或者多个通过网络(诸如，例如因特网或内联网)与中央计算机通信的远程终端或者设备。同样地，计算机或者“处理器”以及此处描述的相关组件可以是下列系统的一部分：本地计算机系统或者远程计算级或者在线系统或者它们的组合。此处描述的数据库和软件可存储在计算机内部存储器或者非瞬态计算机可读介质中。
本发明的实施例针对用于对从分光光度计获得的数据进行统计测量控制(“SMC”)的多步骤处理。
图1例示了用于推导出通过对被涂覆的表面进行的分光光度测量获得的数据的过程的实施例的流程图。该过程开始于步骤10，这时用户启动来自光学仪器(诸如，分光光度计)的光谱反射率数据的传输(例如，上传)。在各种实施例中，该数据或者在每次单独的测量后传输，或者在所有的测量都已完成后作为一系列测量结果传输。在各种实施例中，至少进行三次测量，以确保充足的样本，并且在各种实施例中，测量结果的最大数量是基于用户指定的测量结果的数量。
为了在步骤10获得准确的测量结果，可以期望不论在表面的任何测量位置，分光光度计相对于被涂覆的表面都保持单一的指向。同样，可以期望在各种实施例中，移动分光光度计到横跨目标表面的不同的位置以获得多个测量结果，并且可以进一步期望避开目标表面上的明显瑕疵，诸如灰尘、划痕、针孔、气泡等。
在该过程的步骤12，计算在步骤10进行的每次测量的色调角(hue angle)。这种计算移除一个或者多个明显不接近大多数测量结果的测量结果，例如当测量在与目标表面不同的表面上进行时。在各种实施例中，做出这样的基本假设：来自步骤10的大多数的测量是正确的。如果在步骤10采用多角度分光光度计设备，那么可以使用在“面”角(例如，在45度角)的色调角。在步骤14，每一次测量结果都与中间色调角进行比较。在步骤16，如果确定该中间色调角和单独的测量的色调角之间的差值大于一个指定的公差，那么该测量结果被标记为排除。在各种实施例中，指定的公差例如为5度，并且在各种实施例中，设置该公差需要单独的角度分析。在各种实施例中，如果多个测量结果超出公差，那么在步骤16具有最大差值的测量结果被标记为排除。在各种实施例中，可以按照需要为了大幅变化的数据集重复步骤12、14和16。然而，如果在色调角分析时已经达到测量结果的最小数量(例如，三个测量结果)，并且如在步骤14确定的呈现了大于公差的差值，该测量结果将使该过程失效并且按照以下描述的来解决。
一旦已经完成色调角相对于中间色调角的所有检查，并且如步骤14确定的在所希望的公差水平内，则过程前进到步骤18，其中应用统计异常值检测检验。在各种实施例中，统计异常值检测检验是用于异常值的Grubbs’检验。在各种实施例中，做出测量结果呈现正态分布的假设，因为与测量结果正态性相偏斜的测量结果在步骤16中已经被去除。在各种实施例中，Grubbs’检验被应用于在每个特定的角度和波长的组合处的光谱反射率数据。在统计方面，Grubbs’检验使用从置信水平推导出的显著性水平，目的在于接受或者拒绝无效的以及可替换的假定。在各种实施例中，无效的假定是在特定的角度和波长结合处的光谱反射率数据集不包含任何的异常值。而可替换的假定是在数据集中存在至少一个异常值。为了完成分析，置信水平和显著性水平是基于处理需要而设置的。“G”值和“临界”值(“C”)按照下列等式(1)和(2)计算：
其中R是在特定的角度和波长组合处的特定测量结果的光谱反射率，M是在特定的角度和波长组合处的来自所有还未被标记为排除的测量结果的光谱反射率的中间值，S是在特定的角度和波长组合处的来自所有还未被标记为排除的测量结果的光谱反射率的标准方差(基于中间值计算)，t是在期望的显著性水平的两侧的学生式t值，N是还未被标记为排除的测量结果的数量。当G值大于C值时，无效假设被拒绝，而可替换的假设被接受。否则，无效假设被接受。在任何无效假设被拒绝的情形下，特定的角度和波长的组合可在步骤20被标记为潜在的异常值。从而，对每个测量结果，在步骤20已被标记为潜在异常值的角度和波长的组合的数量被计数。如果该计数超过一个期望的公差，那么该测量结果被标记为排除。例如，在各种实施例中，该公差是全部评估值的10％，并且在各种实施例中，设置该公差需要单独的角度分析。如果多于一个测量结果超过期望的公差，那么在步骤22，具有最大的潜在异常值计数的测量结果被标记为排除。步骤18、20和22可以按照需要重复，或者直到已经达到了测量结果的最小数量(例如三个测量结果)。如果已经达到了测量结果的最小数量，并且统计异常值检验表明另一个测量结果被排除，则过程失效并且按照以下描述的来解决。
一旦还未被标记为排除的测量结果通过统计异常值检验和/或已经达到测量结果的最小数量，过程继续到步骤24。在步骤24，做出在特定的角度和波长组合处的其余的光谱反射率相对于公差值的范围检查。例如，在各种实施例中，公差是关于给定的潜在反射率值的范围的1/100，并且在各种实施例中，设置该公差需更单独的角度分析。在各种实施例中，范围检查的一个目的是为了补偿潜在地过于严格的统计异常值检验。在这样的情况下，光谱反射率的最终的范围检查将允许一个测量结果通过并且完成该过程，即使在达到测量结果的最小数量后，统计异常值检验可能已经继续显示多个异常值(这可能导致过程失效，无缘最终的范围检查)。同样，在测量和/或数据极端变化的情况下，由于大的标准方差计算，统计异常值检验可能“上当”，接受差的测量结果。在这种情况下，潜在的问题是使用错误的数据创建最终控制的测量结果。这两种情形都可以在步骤24使用光谱反射率的范围检查来处理。在各种实施例中，在步骤24对所有在每个特定的角度和波长的组合处还未被排除的测量结果的光谱反射率的范围或者最大值减去最小值进行计算。该范围然后与期望的公差比较。如果计算的范围值超过公差，在范围计算内的最大的单违规测量结果被标记为潜在异常值。在各种实施例中，最大的单违规测量结果将是最大值或者最小值。在步骤24，相对于公差检查了所有的范围之后，对每个测量结果的多少个角度和波长的组合被标记为潜在异常值进行计数。如果该计数超过期望的公差，那么该测量结果在步骤26被排除，并且在各种实施例中该过程回到步骤18(如果多于未被排除的测量结果的最小数量保持下去)，或者回到步骤24，从而再次执行光谱反射率范围检查。例如，在各种实施例中，该公差是全部评估值的10％，并且在各种实施例中，设置该公差需要单独的角度分析。如果达到了测量结果的最小数量，但是光谱反射率范围检查失败，那么过程失效，并且可按照以下描述的来解决。如果已经满足测量结果的最小数量并且光谱反射率范围检查通过，那么过程前进到步骤28，在步骤28该过程确定是否需要处理额外的角度数据，如果需要处理额外的角度数据，过程返回步骤12。
如果在步骤28确定不需要处理额外的角度数据，那么在各种实施例中，对在步骤30评定的每个角度，单独的角度测量结果被合并为单一角度测量结果。在各种实施例中，通过计算在每个特定的角度和波长的组合处的所有剩余的(即，可接受的)测量结果的平均值来合并测量结果。在步骤32的最终结果为基本上稳定并且可靠的光谱反射率数据集，并且在应对同样的被涂覆的表面工作时可以用作在步骤34的对各种应用的未来计算中的基准，其中为所述同样的被涂覆的表面在步骤10获得分光光度数据。例如，最终结果可以被用于被涂覆的表面的特性的确定、比色数据(L＊，a＊，b＊，C＊，h＊)的产生、三刺激数据(X，Y，Z)的产生、吸收和散射数据(K，S)的产生、不透明度计算、传播计算、图像绘制、数字芯片组织/排序、印刷颜色工具组织/排序、黑度计算、颜料强度计算、数据库搜索、进入到数据库中的输入数据的质量控制、仪器输出的质量控制、印刷颜色工具的质量控制、多仪器的校准、颜色配方、颜色匹配质量指示器、颜色调整、光谱反射率曲线比较、多样的预测/选择以及任何其它适当的应用。
图1中例示了在一组测量结果集使过程失效的情况下，在各种实施例中该失效可以通过三种方式来处理。首先，可以使用分光光度计进行额外的测量，并且然后将测量结果加入到已经存在的测量结果数据集中。过程将然后在步骤12用扩充的数据集开始。第二，目前的数据集可以被舍弃，而过程可以在步骤12用新的数据集重新开始。第三，图1的过程可以连同对目标表面中的变化可能将嗓声引入光谱反射率数据或者随后的比色推导中这一理解一起被完全跳过。
下面提供的是此处描述的过程的实施例的示例，其中在单一角度使用了六次分光光度测量。表1例示了起始数据。
表1：起始数据
| 波长 | 测量结果1 | 测量结果2 | 测量结果3 | 测量结果4 | 测量结果5 | 测量结果6 |
| 400 | 10.46 | 10.98 | 11.52 | 10.31 | 11.01 | 11.13 |
| 410 | 10.74 | 11.3 | 11.84 | 10.6 | 11.31 | 11.43 |
| 420 | 11.13 | 11.73 | 12.24 | 10.98 | 11.76 | 11.85 |
| 430 | 11.71 | 12.33 | 12.82 | 11.56 | 12.37 | 12.45 |
| 440 | 12.48 | 13.15 | 13.63 | 12.32 | 13.19 | 13.25 |
| 450 | 13.74 | 14.44 | 14.91 | 13.59 | 14.48 | 14.54 |
| 460 | 15.59 | 16.35 | 16.79 | 15.43 | 16.41 | 16.43 |
| 470 | 18.14 | 18.92 | 19.33 | 17.99 | 19 | 19 |
| 480 | 21.75 | 22.55 | 22.88 | 21.59 | 22.59 | 22.59 |
| 490 | 26.52 | 27.1 | 27.4 | 26.35 | 27.17 | 27.14 |
| 500 | 31.06 | 31.22 | 31.45 | 30.88 | 31.29 | 31.27 |
| 510 | 33.93 | 33.49 | 33.69 | 33.76 | 33.57 | 33.54 |
| 520 | 34.23 | 33.21 | 33.39 | 34.05 | 33.25 | 33.25 |
| 530 | 31.97 | 30.69 | 30.88 | 31.81 | 30.74 | 30.73 |
| 540 | 28.75 | 27.39 | 27.63 | 28.62 | 27.46 | 27.46 |
| 550 | 25.8 | 24.47 | 24.72 | 25.67 | 24.51 | 24.51 |
| 560 | 23.01 | 21.75 | 22.04 | 22.92 | 21.81 | 21.81 |
| 570 | 20.76 | 19.58 | 19.89 | 20.69 | 19.63 | 19.64 |
| 580 | 19.01 | 17.88 | 18.23 | 18.93 | 17.94 | 17.95 |
| 590 | 17.64 | 16.57 | 16.93 | 17.57 | 16.62 | 16.64 |
| 600 | 16.59 | 15.56 | 15.94 | 16.51 | 15.61 | 15.63 |
| 610 | 15.83 | 14.83 | 15.21 | 15.76 | 14.89 | 14.91 |
| 620 | 15.31 | 14.33 | 14.73 | 15.24 | 14.4 | 14.42 |
| 630 | 15 | 14.04 | 14.43 | 14.93 | 14.1 | 14.12 |
| 640 | 14.91 | 13.95 | 14.34 | 14.83 | 14.01 | 14.03 |
| 650 | 14.97 | 14.01 | 14.4 | 14.89 | 14.07 | 14.09 |
| 660 | 15.25 | 14.29 | 14.68 | 15.18 | 14.34 | 14.37 |
| 670 | 15.67 | 14.69 | 15.07 | 15.61 | 14.74 | 14.76 |
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| 690 | 17.3 | 16.24 | 16.6 | 17.23 | 16.3 | 16.31 |
| 700 | 18.36 | 17.2 | 17.54 | 18.29 | 17.26 | 17.28 |
色调角分析(步骤12)将测量结果4标记为排除。色调角分析再循环第二次并且将测量结果1标记为排除。色调角分析再循环第三次，而所有剩余的测量结果入公差范围内。
异常值测量(在这种情况下为用于异常值的Grubb’s检验)紧跟其后(步骤18)。Grubb’s检验标记出测量3被排除。当Grubb’s检验再循环，满足三个测量结果的最小值，从而不再进行分析。
因为已经达到测量结果的最小数量，对还未被标记为排除的测量结果开始范围检查步骤(步骤24)。所述范围检查接受最终的三个测量结果。
未被排除的测量结果最终被平均为有效输出，如表2所示。
表2
| 波长 | SMC最终测量结果 |
| 400 | 0.1104 |
| 410 | 0.1135 |
| 420 | 0.1178 |
| 430 | 0.1238 |
| 440 | 0.132 |
| 450 | 0.1449 |
| 460 | 0.164 |
| 470 | 0.1897 |
| 480 | 0.2258 |
| 490 | 0.2714 |
| 500 | 0.3126 |
| 510 | 0.3353 |
| 520 | 0.3324 |
| 530 | 0.3072 |
| 540 | 0.2744 |
| 550 | 0.245 |
| 560 | 0.2179 |
| 570 | 0.1962 |
| 580 | 0.1792 |
| 590 | 0.1661 |
| 600 | 0.156 |
| 610 | 0.1488 |
| 620 | 0.1438 |
| 630 | 0.1409 |
| 640 | 0.14 |
| 650 | 0.1406 |
| 660 | 0.1433 |
| 670 | 0.1473 |
| 680 | 0.154 |
| 690 | 0.1628 |
| 700 | 0.1725 |
图2例示了可用于识别目标样本的涂层混合物的物理性质属性的系统90的实施例。用户92可利用用户界面94(诸如图形用户界面)来操作分光光度计96以测量目标样本98的性质。来自分光光度计96的数据可以被传输到计算机100，诸如个人计算机、移动设备或者任何类型的处理器。计算机100可以通过网络102与服务器104通信。网络102可以是任何类型的网络，诸如因特网、局域网、内联网或者无线网络。服务器104与可存储数据和信息的数据库106通信，所述数据和信息是通过本发明的实施例的方法使用和产生的。本发明的实施例的方法的各种步骤可通过计算机100和/或服务器106来执行。
在另一方面，本发明可以作为非瞬态计算机可读介质来实现，所述非瞬态计算机可读介质包含用于使计算机或者计算机系统执行上述的方法的软件。该软件可以包括用于使处理器和用户界面能执行此处描述的方法的各种模块。
本领域技术人员容易理解的是，可以对本发明进行修改而不背离前述描述中公开的构思。这样的修改被认为是包括在下列权利要求内，除非所述权利要求按照其语言明确地另有所陈述。因此，此处详细描述的特别实施例仅是列示性的，并且不限制于本发明的范围，所述本发明的范围被给予权利要求以及其任何和全部等同物的最大宽度。
Claims (14)
1.一种计算机实现的方法，包括：
使用处理器，从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据；
使用处理器，确定所述数据是否包括任何异常数据点；
使用处理器，移除所述异常数据点中的至少一个，以产生最终的光谱反射率数据；以及
使用处理器，至少部分基于所述最终的光谱反射率数据，计算所述目标涂层的特性。
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述数据是否包括任何异常数据点包括对所述数据执行统计异常值检验。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述统计异常值检验是用于异常值的Grubb’s检验。
4.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述目标涂层的特性包括下列中的至少一个：产生比色数据(L＊，a＊，b＊，C＊，h＊)、产生三刺激数据(X，Y，Z)、产生吸收和散射数据(K，S)、计算不透明度、计算黑度、计算颜料强度、产生颜色配方、产生颜色匹配质量指示器、产生颜色调整以及产生光谱反射率曲线比较。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括用分光光度计测量所述被涂覆的表面以获得所述光谱反射率数据。
6.一种系统，包括：
用户界面；以及
处理器，其与所述用户界面通信并且被编程为：
从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据；
确定所述数据是否包括任何异常数据点；
移除所述异常数据点中的至少一个，以产生最终的光谱反射率数据；以及
至少部分基于所述最终的光谱反射率数据，计算所述目标涂层的特性。
7.根据权利要求5所述的系统，进一步包括与所述处理器通信的数据库。
8.根据权利要求5所述的系统，进一步包括与所述处理器通信的显示器。
9.根据权利要求5所述的系统，进一步包括与所述处理器通信的分光光度计。
10.根据权利要求5所述的系统，其中所述处理器被编程为使用Grubb’s异常值检验来确定所述数据是否包括任何异常数据点。
11.一种装置，包括：
用于从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据的装置；
用于确定所述数据是否包括任何异常数据点的装置；
用于移除所述异常数据点中的至少一个以产生最终的光谱反射率数据的装置；以及
用于至少部分基于所述最终的光谱反射率数据来计算所述目标涂层的特性的装置。
12.根据权利要求10所述的装置，其中用于确定所述数据是否包括任何异常数据点的装置包括用于对异常值执行Grubb’s检验的装置。
13.一种非瞬态计算机可读介质，其包括软件，所述软件用于使处理器：
从其上具有目标涂层的被涂覆的表面获得光谱反射率数据；
确定所述数据是否包括任何异常数据点；
移除所述异常数据点中的至少一个，以产生最终的光谱反射率数据；以及
至少部分基于所述最终的光谱反射率数据，计算所述目标涂层的特性。
14.根据权利要求12所述的计算机可读介质，其中所述计算机可读介质包括软件，所述软件用于使所述处理器使用用于异常值的Grubb’s检验来移除所述异常数据点中的至少一个，以产生最终的光谱反射率数据。
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