[发明专利]用于匹配目标涂层的颜色和外观的系统和方法在审

专利信息
申请号: 202011639892.1 申请日: 2020-12-31
公开(公告)号: CN113128548A 公开(公告)日: 2021-07-16
发明(设计)人: 拉里·E·斯蒂恩胡克;多米尼克·V·波埃里奥 申请(专利权)人: 艾仕得涂料系统有限责任公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 刘雯鑫;乔图
地址: 瑞士*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 匹配 目标 涂层 颜色 外观 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种用于涉及汽车涂料的颜色匹配的系统,所述系统包括:

存储装置,其用于存储指令;

一个或更多个数据处理器,其被配置成执行指令以:

接收所述目标涂层的目标图像,其中,所述目标图像包括目标图像数据;

应用颜色模型和局部颜色模型来预测所述目标涂层与样本涂层之间的色差,

其中,至所述颜色模型和所述局部颜色模型的输入包括所述目标涂层与所述样本涂层之间的实际色差;

其中,所述颜色模型和所述局部颜色模型包括特征提取分析处理,所述特征提取分析处理通过分析所述目标涂层内的目标像素特征差异来确定图像特征,以及

使用松弛的约束处理来优化所预测的色差;

其中,经优化的色差确定用于喷涂基板的汽车涂料组分。

2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述颜色模型和所述局部颜色模型使用所述目标图像的各个目标像素的L*a*b*颜色坐标中的一个或更多个来确定所述色差。

3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成执行指令以检索数学模型,所述数学模型用于确定所述目标涂层与样本涂层之间的所述色差。

4.根据权利要求3所述的系统,其中,所述数学模型是机器学习模型。

5.根据权利要求1所述的系统,其中,所预测的色差用于确定涂料配方。

6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成确定与计算的匹配样本图像对应的多个涂料配方。

7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述多个涂料配方包括不同等级的涂料。

8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成接收所述目标涂层的所述目标图像数据,其中,所述目标图像数据与相对于成像装置具有不同的光角度的所述目标涂层的多个图像相关联。

9.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成接收所述目标涂层的所述目标图像数据,其中,所述目标图像数据与具有不同的放大率的所述目标涂层的多个图像相关联。

10.根据权利要求1所述的系统,其中,所述目标涂层是金属涂层、珠光涂层或其组合。

11.一种匹配目标涂层的方法,包括:

通过一个或更多个数据处理器接收所述目标涂层的目标图像,其中,所述目标图像包括目标图像数据;

通过所述一个或更多个数据处理器应用颜色模型和局部颜色模型来预测所述目标涂层与样本涂层之间的色差,

其中,至所述颜色模型和所述局部颜色模型的输入包括所述目标涂层与所述样本涂层之间的实际色差;

其中,所述颜色模型和所述局部颜色模型包括特征提取分析处理,所述特征提取分析处理通过分析所述目标涂层内的目标像素特征差异来确定图像特征,以及

通过所述一个或更多个数据处理器使用松弛的约束处理来优化所预测的色差;

其中,经优化的色差确定用于喷涂基板的汽车涂料组分。

12.根据权利要求11所述的方法,其中,所述颜色模型和所述局部颜色模型使用所述目标图像的各个目标像素的L*a*b*颜色坐标中的一个或更多个来确定所述色差。

13.根据权利要求11所述的方法,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成执行指令以检索数学模型,所述数学模型用于确定所述目标涂层与样本涂层之间的所述色差。

14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述数学模型是机器学习模型。

15.根据权利要求11所述的方法,其中,所预测的色差用于确定涂料配方。

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