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公开(公告)号：CN102548669A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201080043657.6
申请日：2010-09-27
Applicant: 关西涂料株式会社
CPC classification number: B05D1/36 , B05D7/26 , B05D7/50 , B05D7/57 , B05D7/572 , B05D7/5723 , B05D2202/10 , C08L61/28 , C09D133/08 , C09D133/10 , C09D167/02 , Y10T428/31797 , C08L2666/16
Abstract: 一种多层涂膜的形成方法，所述方法通过以下形成多层涂膜：在要涂布的材料上顺次涂布第一着色涂料、第二着色涂料和透明涂料，并且通过同时加热来固化通过所述涂布步骤产生的第一着色涂膜、第二着色涂膜和透明涂膜。在所述方法中，所述第一着色涂料包括(a1)含羟基聚酯树脂和(a2)三聚氰胺树脂，所述第二着色涂料包括(b1)含羟基丙烯酸类树脂、(b2)三聚氰胺树脂和(b3)酸催化剂，其中所述含羟基聚酯树脂(a1)包含1.0-8.0mol/kg(以树脂固成分计)在其分子中具有4个以上碳原子的直链亚烷基并且具有羟值为30-160mgKOH/g和数均分子量为1,000-6,000，所述含羟基丙烯酸类树脂(b1)具有羟值为40-200mgKOH/g和重均分子量为3,000-15,000，并且所述三聚氰胺树脂(b2)具有单核三聚氰胺含量为40质量％以上。
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公开(公告)号：CN100498788C
公开(公告)日：2009-06-10
申请号：CN200710000775.9
申请日：2007-01-19
Applicant: 关西涂料株式会社
Abstract: 一种识别有效颜料的方法，包括：第一步骤，对目标有效颜料进行成像以获得其图像数据；第二步骤，对所获得的图像数据进行背景处理，并提取与包含所述有效颜料一个粒子的区域有关的图像数据作为用于处理的图像数据；第三步骤，从所述用于处理的图像数据中提取图像特性参数；以及第四步骤，基于在第三步骤中提取的所述目标有效颜料的图像特性参数、利用预先准备的数据库来识别所述目标有效颜料，其中数据库以如此的方式存储关于各种有效颜料的信息，以使其与通过执行第二步骤和第三步骤所提取的所述各种有效颜料的图像特性参数相关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101730835B
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN200880021300.0
申请日：2008-06-19
Applicant: 关西涂料株式会社
IPC: G01J3/46 , B05D1/00 , C09D201/00 , G01N21/27 , G09T7/00
Abstract: 本发明提供了创建用于检索具有希望的质感的涂料颜色的数据库的方法、使用所述数据库的检索方法和用于执行所述方法和所述检索的系统、程序和记录介质。所述创建数据库的方法包括：步骤(S11)，用于在将多种涂料颜色的每个光谱反射率数据和每个微亮数据与涂料颜色代码关联之后，存储所述光谱反射率数据和所述微亮数据；步骤(S13)，用于在将样本涂料颜色的每个质感评价值与所述涂料颜色代码关联之后，存储所述质感评价值；步骤(S14)，用于使用所述光谱反射率数据和所述微亮数据计算表达质感的涂料颜色的特征量，并且在将所述每个特征量与所述涂料颜色代码关联之后，存储所述特征量；步骤(S15)，用于使用所述样本涂料颜色的所述特征量和所述质感评价值作为训练数据，执行训练神经网络的过程；步骤(S16)，用于在所述训练过程之后，将除了所述样本涂料颜色以外的所述涂料颜色的特征量输入到所述神经网络中，并在将所述每个输出数据与所述涂料颜色代码关联之后，存储输出数据。
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公开(公告)号：CN101535787B
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN200780042611.0
申请日：2007-08-27
Applicant: 关西涂料株式会社
IPC: G01J3/46
CPC classification number: G01J3/46 , G01J3/463 , G06T11/001
Abstract: 本发明涉及涂料颜色的质感图，其中配置多种涂料颜色以能够识别它们的质感；以及该质感图的生成方法、生成程序、生成系统和数据结构。本发明的涂料颜色质感图的生成方法是生成涂料颜色质感图的方法，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，该方法包括：对于多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量(S1至S3)；将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用该特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分(S4)；对于所述多种涂料颜色，计算第一主成分和第二主成分的值；以及在具有第一主成分和第二主成分作为两参数并具有第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置涂料颜色(S5)。
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公开(公告)号：CN101025744A
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200710000775.9
申请日：2007-01-19
Applicant: 关西涂料株式会社
Abstract: 一种识别有效颜料的方法，包括：第一步骤，对目标有效颜料进行成像以获得其图像数据；第二步骤，对所获得的图像数据进行背景处理，并提取与包含所述有效颜料一个粒子的区域有关的图像数据作为用于处理的图像数据；第三步骤，从所述用于处理的图像数据中提取图像特性参数；以及第四步骤，基于在第三步骤中提取的所述目标有效颜料的图像特性参数、利用预先准备的数据库来识别所述目标有效颜料，其中数据库以如此的方式存储关于各种有效颜料的信息，以使其与通过执行第二步骤和第三步骤所提取的所述各种有效颜料的图像特性参数相关。
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公开(公告)号：CN101730835A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200880021300.0
申请日：2008-06-19
Applicant: 关西涂料株式会社
IPC: G01J3/46 , B05D1/00 , C09D201/00 , G01N21/27 , G09T7/00
Abstract: 本发明提供了创建用于检索具有希望的质感的涂料颜色的数据库的方法、使用所述数据库的检索方法和用于执行所述方法和所述检索的系统、程序和记录介质。所述创建数据库的方法包括：步骤(S11)，用于在将多种涂料颜色的每个光谱反射率数据和每个微亮数据与涂料颜色代码关联之后，存储所述光谱反射率数据和所述微亮数据；步骤(S13)，用于在将样本涂料颜色的每个质感评价值与所述涂料颜色代码关联之后，存储所述质感评价值；步骤(S14)，用于使用所述光谱反射率数据和所述微亮数据计算表达质感的涂料颜色的特征量，并且在将所述每个特征量与所述涂料颜色代码关联之后，存储所述特征量；步骤(S15)，用于使用所述样本涂料颜色的所述特征量和所述质感评价值作为训练数据，执行训练神经网络的过程；步骤(S16)，用于在所述训练过程之后，将除了所述样本涂料颜色以外的所述涂料颜色的特征量输入到所述神经网络中，并在将所述每个输出数据与所述涂料颜色代码关联之后，存储输出数据。
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公开(公告)号：CN101535787A
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200780042611.0
申请日：2007-08-27
Applicant: 关西涂料株式会社
IPC: G01J3/46
CPC classification number: G01J3/46 , G01J3/463 , G06T11/001
Abstract: 本发明涉及涂料颜色的质感图，其中配置多种涂料颜色以能够识别它们的质感；以及该质感图的生成方法、生成程序、生成系统和数据结构。本发明的涂料颜色质感图的生成方法是生成涂料颜色质感图的方法，在所述涂料颜色质感图中多种涂料颜色被配置在以能够表示涂料颜色的颜色和质感的两参数为坐标轴的二维平面上，该方法包括：对于多种涂料颜色中的每一颜色，使用在多个光接收角下测量的多个光谱反射率来确定至少三个特征量(S1至S3)；将包括至少三个特征量的数据组进行主成分分析，以确定用该特征量的线性表达式表示的第一主成分和第二主成分(S4)；对于所述多种涂料颜色，计算第一主成分和第二主成分的值；以及在具有第一主成分和第二主成分作为两参数并具有第一主成分和第二主成分的值作为坐标的二维平面上配置涂料颜色(S5)。
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