(57)【要約】  自動車またはトラック車体などのコーティングされた物品の表面の外観を選択し特定する方法であって、さまざまなコーティング組成物、またはプロセス塗布条件の変動の範囲を使用して、コーティングされた基材のサンプルのグループを準備する工程と、各サンプルの少なくとも２つの異なった外観特徴値を測定する工程と、サンプルのグループから、コーティング表面外観の全範囲をカバーするサンプルを選択する工程と、多次元尺度構成法を使用して、選択されたサンプルの外観特徴値から、人間視知覚差データを定め、人間視知覚差を説明するデータの空間組織を形成し、データの空間組織から、表面外観を説明するために必要な最適視知覚次元数を定める工程と、最適視知覚次元数を測定された外観特徴値に関連させる工程と、コーティングされた基材について、受入れられる外観特徴値、およびそのような値を達成するためのプロセスパフォーマンス要件を、多次元知覚空間の単位で設定する工程とを含む方法をここに開示する。
2008527381.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コーティングされた基材の表面外観を特定する方法であって、
（１）さまざまなコーティング表面外観に備えるために、さまざまなコーティング組成物、またはプロセス塗布条件の変動の範囲を使用して、コーティングされた基材のサンプルのグループを準備する工程と、
（２）外観評価計器を使用して、各サンプルの少なくとも２つの異なった外観特徴値を測定する工程と、
（３）前記サンプルのグループから、コーティング組成物およびプロセス塗布条件の範囲によって形成されたコーティング表面外観の全範囲をカバーするサンプルを選択する工程と、
（４）多次元尺度構成法を使用して、前記選択されたサンプルの外観特徴値から、人間視知覚差データを定め、前記人間視知覚差を説明する前記データの空間組織を形成し、前記データの空間組織から、前記表面外観を説明するために必要な最適視知覚次元数を定める工程と、
（５）前記最適視知覚次元数を前記選択されたサンプルの測定された外観特徴値に関連させ、それから知覚データ値を推定する工程と、
（６）コーティングされた基材について、受入れられる外観特徴値、およびそのような値を達成するためのプロセスパフォーマンス要件を、多次元知覚空間の単位で設定する工程とを含む方法。
【請求項２】
受入れられる外観特徴値の設定における顧客の視知覚次元が、工程（６）で使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
外観評価計器が、さまざまな空間波長における６の成分のスペクトルを使用するＷａｖｅｓｃａｎデバイスである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記Ｗａｖｅｓｃａｎデバイスのスペクトルが、成分ｄｕ、Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、およびＷｅを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記多次元尺度構成法が、つり合い型不完備ブロック計画を用いて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記選択されたサンプルを選択することが、前記外観特徴値のクラスタ分析を用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
プロクラステス分析が、測定値および知覚データ値を整列させるために工程（５）で用いられる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コーティングされた基材の仕様を設定するために用いられる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
コーティングプロセスの仕様を設定するために用いられる、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コーティングされた物品の表面、特に、自動車またはトラック車体などの車両のコーティングされた表面の受入れられる外観を選択し特定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コーティングの外観の計器測定値は、必ずしも、特に車両上の、コーティングの人間によって知覚される外観に関連しない。これは、コーティング製造業者が、車両のＯＥＭ（相手先商標製品製造会社）によって使用されるコーティングのための計器ベースの仕様を設定すること、および、そのようなコーティングを塗布するために用いられるプロセスのための仕様を設定することを困難にする。計器測定値を、車両上のコーティングの人間によって知覚される外観により直接的に関連するようにリスケールすることが望ましいであろう。
【０００３】
さまざまな計器からの測定値に基いて、これらの測定値が、人間によって知覚される外観に相関すべきであるという意図で、スケールが展開されている。これらのスケールは、サンプルパネルの限られたセットを使用して展開され、通常、人間によって知覚される外観の１つのスケールに相関される。典型的には、そのようなスケールは、新たな外観テクスチャーおよび最終外観には不完全または不適切であることが後で見出され、受入れられる人間によって知覚される外観に相関しなかった。統計的プロセス制御（ＳＰＣ）が、計器測定値に対して単独で用いられたが、結果は、人間によって知覚される外観の全体的な評価と相関しなかった。
【０００４】
典型的には、外観仕様が、計器外観測定値と人間によって知覚される外観との間の伝達関数を定めることによって展開され、典型的には、視覚快楽一次元スケールレーティング（最悪から最良）が、サンプルの小さいセットに対して使用される。そのような仕様は、新たなサンプルが、人間によって知覚される外観と一致しないレーティングを有するとき、しばしば失敗する。たとえば、同じレーティングを有する２つのサンプルが、非常に異なった人間によって知覚される外観を有することがあるか、受入れられるレーティングを有するサンプルが、受入れられない人間によって知覚される外観を有する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
多様な外観サンプルを使用し、人間によって知覚される外観差の多数の次元を考慮し、計器値と人間によって知覚される外観の受入れられる値との間の一致する合致があるように、測定計器値と人間によって知覚される外観の値との間の予測伝達関数を展開する方法を有することが望ましいであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、コーティングされた基材の表面外観を特定するための方法であって、
（１）さまざまな外観を有するコーティングされた表面を有する基材に備えるために、さまざまなコーティング組成物、およびさまざまなプロセス塗布条件の範囲を使用して、コーティングされた基材のサンプルのグループを準備する工程と、
（２）外観評価計器を使用して、各サンプルの少なくとも２つの異なった外観特徴値を測定する工程と、
（３）サンプルのグループから、コーティング組成物およびプロセス塗布条件のさまざまな範囲によって形成されたコーティング表面外観の全範囲をカバーする選択されたサンプルを選択する工程と、
（４）ＭＤＳ（多次元尺度構成法）を使用して、選択されたサンプルの外観特徴値から、人間視知覚差データを定め、人間視知覚差を説明するデータの空間組織を形成し、データの空間組織から、表面外観を説明するために必要な最適視知覚次元数を定める工程と、
（５）最適視知覚次元数を選択されたサンプルの測定された外観特徴値に関連させ、それから知覚データ値を予測する工程と、
（６）コーティングされた基材について、受入れられる外観特徴値、およびそのような値を達成するためのプロセスパフォーマンス要件を、多次元知覚空間の単位で設定する工程とを含む方法に向けられる。
【０００７】
任意に、この方法は、また、コーティング組成物の供給業者が、いかなる修正もなく顧客に受入れられるコーティング組成物を顧客に提供することができるように、顧客に受入れられる外観選好（ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）値を提供するために、ＯＥＭ車両製造業者などの、コーティング組成物の顧客からの入力に備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の特徴および利点は、次の詳細な説明を読むことから、当業者によって、より容易に理解されるであろう。明確にするために別個の実施形態に関連して上でおよび下で説明される本発明のいくつかの特徴を、また、１つの実施形態において組合せで提供することができることが理解されるべきである。逆に、簡潔にするために１つの実施形態に関連して説明される本発明のさまざまな特徴を、また、別個に、または任意のサブコンビネーションで提供することができる。さらに、文脈が特に述べない限り、単数形での言及が、また、複数形を含むことができる（たとえば、「ａ」および「ａｎ」が、１つ、または１つ以上を指すことができる）。
【０００９】
本出願で特定されたさまざまな範囲内の数値の使用は、特に明示しない限り、述べられた範囲内の最小値および最大値が、両方、「約」という語によって先行されたかのように、近似として述べられる。このように、述べられた範囲より上および下のわずかな変動を用いて、範囲内の値と実質的に同じ結果を達成することができる。また、これらの範囲の開示は、最小値と最大値との間のあらゆる値を含む連続範囲として意図される。
【００１０】
ここで言及された特許、特許出願、および刊行物をすべて、それらの全体を引用により援用する。
【００１１】
本発明の新規な方法は、人間視知覚データを計器測定値に関連させ、かつ、さまざまな測定されたスケールの関連性を解釈するために、および、計器測定値を、コーティングされた基材の人間によって知覚される外観により正確に一致するように、計算的にリスケールするために用いられる。この方法は、計算するのが簡単であり、かつ最終用途顧客にとって意味のある、コーティング組成物およびそれらの塗布のための仕様を設定するために用いることができる。
【００１２】
ここで使用される用語の定義は、次の通りである。
【００１３】
「外観評価計器」は、コーティングサンプルの人間視覚外観に関連させることができるコーティングサンプルの物理特性または光学特性を測定するように設計された計器を意味する。物理的外観評価測定計器の例が、コーティングの表面の粗さまたはオレンジピールテクスチャー外観に関連させることができる位置の関数としての変位を測定するスタイラスプロフィルメータである。光学的外観評価計器の例としては、光沢計、および、コーティングサンプルの表面から反射された光の光学特徴を測定する反射イメージ明確さ計器（ｄｉｓｔｉｎｃｔｎｅｓｓ−ｏｆ−ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ−ｉｍａｇｅ  ｍｅｔｅｒｓ）が挙げられる。
【００１４】
「外観表面特徴値」は、外観評価計器によって測定された特性、または、人間視覚外観応答に関連させることができる特性測定値から導かれたスケール値である。
【００１５】
「人間視知覚差データ」は、人間観察者によって知覚されるようなコーティングサンプルの外観の非類似性を定量化する実験の結果を意味する。
【００１６】
「多次元尺度構成法」（ＭＤＳ）は、物体間の距離が、物体の類似性または非類似性への良好な近似であるような、多次元空間内の物体間の関係を表す方法を意味する。（相対スケールで、より高い数が、より類似した物体を表す場合、データセットは、類似性として表現される。逆に、より高い数が、より類似していない物体を表す場合、データセットは、非類似性として表現される。）
【００１７】
ＭＤＳの説明は、次の引例に提供されている。
【００１８】
Ｓｕｓａｎ  Ｓ．  Ｓｃｈｉｆｆｍａｎ、Ｍ．  Ｌａｎｃｅ  Ｒｅｙｎｏｌｄｓ、Ｆｏｒｒｅｓｔ  Ｗ．  Ｙｏｕｎｇ、Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ、Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、１９８１。
【００１９】
Ｔｒｅｖｏｒ  Ｆ．  Ｃｏｘ、Ｍｉｃｈａｅｌ  Ａ．  Ａ．  Ｃｏｘ、Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ、第２版、Ｃｈａｐｍａｎ  ＆  Ｈａｌｌ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、２００１。
【００２０】
「多次元知覚空間」は、低次元空間内の物体間の人間視知覚差の表示を意味する。
【００２１】
「プロクラステス分析（Ｐｒｏｃｒｕｓｔｅｓ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）」は、データ変形技術によって、物体値の１つの空間構成を物体値の第２の空間構成に最も密接に整列させる統計的方法を意味する。プロクラステス分析方法は、Ｔｒｅｖｏｒ  Ｆ．  Ｃｏｘ、Ｍｉｃｈａｅｌ  Ａ．  Ａ．  Ｃｏｘ、Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ、第２版、Ｃｈａｐｍａｎ  ＆  Ｈａｌｌ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、２００１、５章、ｐｐ１２３〜１４０に記載されている。
【００２２】
「主成分分析」は、相関のある多変量測定値のセットを、元のセットにおける分散のほとんどを表す相関のない変数のより小さいセットに低減する統計的方法を意味する。
【００２３】
本発明の方法は、６の主工程を有する。
【００２４】
第１の工程において、コーティング組成物製品および／またはプロセス変動の範囲をカバーし、かつ、さまざまなコーティング表面外観に備えるコーティングされた基材のサンプルを準備する。コーティング配合物変数、塗布変数、および基材変数における計画された実験が、さまざまな外観特徴を有するコーティングされたサンプルを提供する。これらの計画された実験は、車両コーティング製品と関連する多様な表面外観を有するサンプルを提供し、かつ、実際的商業的実施条件の範囲内の表面外観性能を生じさせる、ある範囲の基材変数、コーティング配合物変数、および塗布変数を使用する。非実際的理想的条件および最悪ケース条件が回避され、結果は、商業的実施の範囲内である。
【００２５】
実験計画（ＤＯＥ）法を適用して、要因（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ）、一部要因（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｆａｃｔｏｒｉａｌ）、応答曲面、または他のＤＯＥ法を用いて、連続変数および不連続変数で、各変数の少数レベル（通常２または３レベル）で、実験を展開する。表面コーティング外観は、コーティング系の多数の層の特性による。したがって、ＤＯＥは、基材タイプ、ベースコートコーティングタイプ、クリアコートコーティングタイプの変動、またはこれらのコーティング内の組成物変動を使用する。ウェットまたはドライスプレー条件下でコーティングを塗布するために、塗布条件を変えることができる。ウェット条件は、スプレーガンから車両表面への材料輸送におけるスプレー液滴の低霧化（大液滴サイズ分布）をもたらし、ドライ条件は、高霧化（小液滴サイズ分布）をもたらす。スプレー霧化に影響を及ぼすいくつかの代替変数があり、これらを使用して、ウェットおよびドライスプレー塗布変動を作ることができる。垂直位置または水平位置における塗布および焼成が、コーティング製品の表面外観特徴を定める際の重要な要因である。垂直塗布は、通常、コーティングの水平塗布より大きいテクスチャーまたはオレンジピールの外観をもたらす。最小で、塗布ＤＯＥ変数は、ウェット／ドライおよび垂直／水平変動を探らなければならない。
【００２６】
新規な方法の第２の工程において、準備されたサンプルの各々の外観特徴値を測定する。意味のあるデータを提供するために、少なくとも２つの異なった外観特徴を測定しなければならない。たとえば、光沢、ＤＯＩ（イメージの明確さ）、およびプロフィロメトリ（ｐｒｏｆｉｌｏｍｅｔｒｙ）を、従来の測定計器および技術を用いて測定することができる。使用される１つの好ましい計器が、さまざまな空間波長において表面構造特徴を測定する波走査（ｗａｖｅｓｃａｎ）計器である。好ましい計器が、メリーランド州コロンビアに位置する、Ｂｙｋ−Ｇａｒｄｎｅｒ  ＵＳＡによって製造されたＢｙｋ  ＷａｖｅＳｃａｎ計器である。この計器は、波走査データを、鈍さ（ｄｕｌｌｎｅｓｓ）および波構造ＡからＥ（ｄｕ、Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、Ｗｅ）として示された６の特徴的な長さスケールにフィルタリングする。鈍さは、ほぼ鏡面反射光の散乱に対応する。Ｗａは、０．１から０．３ｍｍの長さスケールの構造に対応する。Ｗｂは、０．３から１ｍｍの長さをカバーする。Ｗｃは、１から３ｍｍの長さをカバーする。Ｗｄは、３から１０ｍｍの長さをカバーする。Ｗｅは、１０から３０ｍｍの長さをカバーする。これらの値の各々について、より高い値が、その長さスケールにおいてより大きい構造（または粗さ）があることを意味する。より低い値が、より小さいテクスチャーに対応し、より高い値が、より大きい粗さに対応する。次に、コーティングされた基材のサンプルの各々についての外観特徴値、好ましくは、波走査値を、１つまたは複数のチャート上にプロットする。
【００２７】
本発明の方法の第３の工程において、準備されたコーティングされた基材のサンプルのグループ全体から、コーティングされた基材のサンプルを選択し、さまざまなプロセス塗布条件によって形成された、コーティング表面外観の全範囲をカバーする選択されたサンプルのグループをもたらす。これは、たとえば、Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ測定値（ｄｕ、Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、Ｗｅ）を使用することによって達成することができ、これらは、サンプルを類似した測定値のクラスタに分類する統計的クラスタ化アルゴリズムへの入力である。サンプルのＢｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎは、さまざまな空間波長における各成分測定の寄与を示す「構造スペクトル」と呼ぶことができるものを形成する。クラスタ分析は、サンプルの多変量測定値の類似性に基いて、サンプルをクラスタグループに割当てる。多変量測定値は、Ｂｙｋ  ＷａｖｅＳｃａｎ成分である。サンプルとクラスタとの間の距離を、多くの方法で計算することができる。好ましくは、ｋ平均クラスタアルゴリズムを使用し、これは、仮定されたクラスタの数（ｋ）について多変量サンプル測定値のクラスタ内分散（ｗｉｔｈｉｎ  ｃｌｕｓｔｅｒ  ｖａｒｉａｎｃｅ）を最小にする。たとえば、ｋのサンプルを、視知覚実験のために、大きいサンプルセットから、選択されたサンプルができるだけ広い範囲のサンプル特徴をカバーするように選択する。クラスタ分析は、類似した特徴を有するサンプルのｋのクラスタをもたらす。各クラスタから１つのサンプルを選択することによって、サンプルの外観表面特徴値多様性を、元の、より大きいサンプルセットから選択された小さいサンプルセットで最大にする。
【００２８】
本発明のプロセスの第４の工程は、多次元尺度構成法を使用して、選択されたサンプルの外観特徴値から、人間知覚差データを定め、データの空間組織を形成して、表面外観を説明するために必要である最適視知覚次元数を定める重要な工程である。
【００２９】
サンプルのための実際的な見る環境を提供するために、視覚実験を計画する。好ましい方法が、つり合い型不完備ブロック（ＢＩＢ）計画を用いて、サンプルのペアの類似性／非類似性の視覚判断のためグループでサンプルを提示することである。つり合い型不完備ブロック計画は、サンプルのすべての組合せのサブセットを提示する。たとえば、３のグループ内の１６のサンプルの５６０の組合せがある。１６のサンプルのための１つのＢＩＢ計画が、８０の組合せまたは３のブロックの釣合いのとれた選択を用いる。３サンプルセットを、観察者に提示し、観察者は、どのサンプルペアが、外観が最も類似しており、どのサンプルペアが最も非類似であるかを判断するように求められる。観察者の応答の分析が、すべてのサンプルペアの非類似性のスケールを提供する。実験を多数の観察者で繰返して、人間外観知覚の変動性を定めるか、観察者のグループにわたる人間視知覚差の平均をとることができる。
【００３０】
類似性データを、多次元尺度構成法（Ｍｕｌｔｉ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ）（ＭＤＳ）統計的方法によって分析して、知覚次元数、およびこれらの次元上のサンプルのスケール値を定める。サンプルのすべての組合せについての類似性の行列が、ＭＤＳのための入力データである。ＭＤＳは、反復的アルゴリズムを使用して、空間内のサンプル点間の距離がサンプル間の類似性に近似するような、空間内のサンプルデータ点の構成を見出す。このプロセスを、一次元、二次元、三次元、およびより大きい次元を有する空間について繰返す。ストレス（ｓｔｒｅｓｓ）値を各空間について計算して、空間構成距離と類似性との間の残差を評価する。ストレスは、増加する次元数とともに減少する。ストレス対次元のプロットが、しばしば、類似性データを最もよく説明する次元数における「エルボー（ｅｌｂｏｗ）」を示す。このエルボーを超えて、類似性データの説明における減少する値がある。通常、少数次元が、類似性データの説明的なマッピングを提供する。サンプルデータ点をＭＤＳ次元でプロットして、サンプル間の距離関係を視覚化することができる。
【００３１】
方法の工程５において、外観特徴測定値とＭＤＳ知覚空間との間の伝達関数を展開し、知覚スケール値を計器測定によって推定することができる。これは、外観表面特徴値の主成分分析の結果を、プロクラステス分析において参照データセットとして使用して、ＭＤＳ空間および主成分空間を整列させることによって達成する。
【００３２】
測定された特徴の次元は、多変量測定データのセットの変動のほとんどを、より少ない次元でセットで保存する伝達関数である主成分分析（ＰＣＡ）を適用することによって低減することができる。６の測定次元でのＷａｖｅｓｃａｎサンプルデータを考慮されたい。測定次元間のかなりの相関があることがある。たとえば、サンプルセット内でＷｃ値がＷｂおよびＷｄスケール値と相関されることがあり、というのは、それらの波長範囲が隣接しているからである。スケール値間の相関は、６の測定スケールが独立しておらず、したがって、データの変動のいくらかが冗長であることを示す。ＰＣＡは、相関のない、かつ、元のデータセットの変動のほとんどを保存する、より少ない次元のセットを見出そうと試みる。元の６次元を、元の６次元データを通して最大分散を有するベクトルである新たな第１の主成分次元に変形する。第２の主成分次元と関連する残りの分散を最大にする、第１のベクトルに直交する第２の主成分ベクトルを見出し、主成分３、４、５、６についても同様である。元の次元における強い相関がある場合、サンプルセットの変動のほとんどを説明するために、わずか少数の主成分が必要である。パイロット実験において、６のＷａｖｅｓｃａｎ測定値の変動の９０％を、２つの主成分で表すことができる。
【００３３】
プロクラステス分析を用いて、第２の伝達関数を展開して、測定主成分次元をＭＤＳ知覚空間に整列させる。外観表面特徴値は、これらの測定値の主成分によって表される。人間視知覚差データは、ＭＤＳスケール値によって表される。ＰＣＡおよびＭＤＳマッピングのための同じ次元数を選択する場合、マッピングの配向が整列しないことがあり、したがって、ＰＣＡ成分によるＭＤＳスケールの解釈が、困難なことがある。ＭＤＳ知覚マップのいかなる拡張、並進、反射、または回転も、サンプル間の相対距離を保存する。プロクラステス分析は、第２の構成マップとの差を最小にする１つの構成マップの変形を見出す。したがって、プロクラステス分析を用いて、サンプルのＭＤＳ知覚マップをサンプルのＰＣＡマップに変形する（拡張、回転、反射、および回転によって）。最終結果は、ＰＣＡ伝達関数の、プロクラステス分析伝達関数との組合せが、人間視知覚差データが外観表面特徴値から推定されることを可能にするものである。主成分次元の、ＭＤＳ知覚マップ次元のプロクルステス変形との相関は、ＰＣ次元がサンプル人間視知覚差データを保存することを確認する。プロセスを、ＭＤＳマップおよびＰＣＡマップにおける等しい次元でのケースについて説明したが、これは必要でない。たとえば、プロクラステス分析を行って、２次元ＭＤＳ知覚空間を３次元ＰＣＡ空間上にマッピングすることが可能であろう。
【００３４】
ＰＣＡ伝達関数の、プロクラステス分析伝達関数との組合せは、ＭＤＳ伝達関数と呼ぶ。
【００３５】
新規な方法の工程６において、受入れられる外観特徴値、およびそのような値を達成するためのプロセスパフォーマンス要件を、多次元知覚空間の単位で設定する。
【００３６】
サンプル選好の視覚判断を得る。選好レーティングのための１つの方法は、観察者に、サンプルを、最も好ましくない外観から最も好ましい外観までランク順で置くように求めることである。別の方法は、つり合い型不完備ブロック計画を用いて、視覚選好についてサンプルの小さいグループを比較することである。たとえば、ＢＩＢ計画を用いて、３の８０ブロック内の１６のサンプルを提示することができる。観察者は、各セット内の最も好ましくないサンプルおよび最も好ましいサンプルを選択するように求められる。８０のブロックにわたる観察者応答の分析が、視覚外観選好のスケール値を提供する。
【００３７】
サンプルと関連する選好スコアを、多次元知覚空間内にマッピングすることができる。たとえば、選好スコアを、二次元ＭＤＳマップでサンプルについて第三次元として表すことができる。テストサンプルの視覚選好スケール値を、ＭＤＳ空間上にマッピングして、好ましい表面外観の軌跡の位置を視覚化する。別個の軌跡が、水平および垂直車両表面などの異なった処理条件下で準備されたコーティングに必要であろう。次に、ＭＤＳ空間内の目標位置および仕様限界を、限界内のサンプルが好ましい表面外観を提供するように定める。
【００３８】
あるいは、視覚選好スコアを、別の伝達関数によってＭＤＳ知覚空間に関連させることができ、選好スコアを計算することができる。選好スコアとＭＤＳ空間次元との間の数学的関係を適合させる。たとえば、ＭＤＳ知覚空間次元の関数としての選好スコアの多項式モデルを適合させることができる。
【００３９】
任意に、および好ましくは、コーティング組成物の顧客、ＯＥＭ車両製造業者が、ＭＤＳ知覚空間内の仕様限界、または外観選好値を、コーティング製造業者に与え、これらの要件を満たすコーティング組成物およびプロセス条件が与えられる。
【００４０】
コーティングされた基材の新たなテストサンプルを、外観表面特徴値の測定によって評価する。ＭＤＳ伝達関数は、外観表面特徴値を、知覚空間内の目標および仕様限界との比較のため、ＭＤＳスケール値に変換する。あるいは、第２の伝達関数が、ＭＤＳ知覚から選好スコアを計算し、選好単位での外観許容差の設定を可能にする。
【００４１】
本発明の新規なプロセスは、コーティング組成物ＯＥＭ顧客およびコーティング競争相手と、連絡し、この方法論を用いることを可能にし、それにより、新たなスケールを確立することができ、それらのスケールを用いて顧客仕様を設定する。外観計器製造業者が、新規な方法を用いて生じさせたスケールをライセンスすること、および、スケールをそれらの計器に組入れることが可能であろう。これは、最終用途顧客知覚により直接的に結びつけられた仕様から生じる向上および利益を、産業（計器製造業者、コーティング供給業者、およびＯＥＭコーティング顧客）にもたらすであろう。
【００４２】
本発明を次の実施例でさらに規定する。この実施例が、例示としてのみ与えられることが理解されるべきである。上記の説明およびこの実施例から、当業者は、本発明の本質的な特徴を確認することができ、その精神および範囲から逸脱することなく、本発明のさまざまな変更および修正を行って、それをさまざまな使用および条件に適合させることができる。結果として、本発明は、ここで以下で述べられる例示的な実施例によって限定されないが、むしろ、ここに含まれる特許請求の範囲によって規定される。
【実施例】
【００４３】
次の３つの異なった自動車コーティング系、すなわち、溶剤型（ｓｏｌｖｅｎｔ  ｂｏｒｎｅ）コーティング、水性（ｗａｔｅｒ  ｂｏｒｎｅ）コーティング、および粉末コーティングを使用して、パネルをコーティングした。
【００４４】
溶剤型ベースコートを、３つの異なった基材、（１）従来のＥコート（Ｅ−Ｃｏａｔ）プライマー（電着コーティングプライマー）でコーティングされた鋼基材、（２）コイルコーティングプライマーでコーティングされた鋼基材、および（３）プライマーコーティングでコーティングされた鋼基材の上に塗布する。これらの基材の各々を、ベースコート／クリアコート塗布の異なった組合せでコーティングする。ベースコートおよびクリアコートを、両方、通常条件下で、上記３つの基材の各々に塗布した。パネルの別のセットを準備し、ベースコートをドライ状態に塗布し、クリアコートをほぼ通常状態に塗布し、第３において、ベースコートを通常条件下で塗布し、クリアコートをドライ条件下で塗布し、第４において、ベースコートをウェット塗布し、クリアコートを通常条件下で塗布し、第５において、ベースコートを通常条件で塗布し、クリアコートをウェット塗布した。パネルの各セットの複製を準備し、２つの異なった位置、すなわち、周囲フラッシュオフ（ｆｌａｓｈ−ｏｆｆ）操作、乾燥操作、および焼成硬化操作の間、重力影響が異なって向けられる水平位置および垂直位置において、フラッシュ乾燥させ、焼成する。
【００４５】
水性ベースコートを、上で説明されたさまざまな基材に同様に塗布し、次に、クリアトップコートを塗布する。水性ベースコートを、高（たとえば７０％ＲＨ）および低（たとえば５５％ＲＨ）湿度条件下で塗布する。異なった流動特徴を有するクリアトップコート、たとえば、ポリシラン含有クリアコートまたは２成分アクリル／イソシアネート架橋クリアを、さまざまなフィルム構造（ｂｕｉｌｄｓ）において塗布し、水平位置および垂直位置においてフラッシュし焼成する。
【００４６】
粉末クリアコートを、上で説明されたさまざまな基材に、上記トップコートと同様に塗布する。水性ベースコートを、通常条件下で、粉末クリアコートの塗布前、塗布し、次に、パネルを水平位置および垂直位置においてフラッシュし焼成する。
【００４７】
上記のすべては、黒ベースコート色を使用した。サンプルを１２インチ×１２インチ鋼基材上に準備した。完全なセットは、広範囲の表面外観特徴を示す７４のサンプルを有した。
【００４８】
Ｄｕ、Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、およびＷｅスケール値を、Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ  ＤＯＩ計器上で、多数の位置において測定し、平均した。波走査値をクラスタ化統計的分析に入力した。ｋ平均クラスタ分析アルゴリズムは、Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ値の類似性に基いて、サンプルを１４のクラスタに割当てた。７４のサンプルを、それらのクラスタ割当てによって、グループで配列して、クラスタ内のサンプルの表面外観が類似していることを視覚的に確認した。各クラスタからの１つのサンプルを、そのクラスタの代表として選択した。各クラスタからサンプルを選択することは、広範囲の表面外観を提供した。第２のサンプルをクラスタの２つにおいて選択して、ほぼ複製された（ｒｅｐｌｉｃａｔｅ）外観を提供して、方法の精度をテストした。表１は、選択されたサンプルを、識別コードＡからＰ、およびＢｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ値、およびＢｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎスケール値から導かれた一次元外観スケール（レーティング）とともに記載する。
【００４９】
視覚実験を、多様性および反復のために選択された１６のサンプルで行った。３つのサンプルの８０のブロックでのつり合い型不完備ブロック計画を用いた。この計画において、各サンプルを、２つの複製（ｒｅｐｌｉｃａｔｅｓ）の他のすべてのサンプルとともに、レーティングする。サンプルを、３つで、頭上蛍光灯がサンプルの表面から反射されて見られることができるように、傾斜表面上に提示した。交互の黒色バーおよび白色バーのパターンを蛍光照明器具のディフューザ上に配置して、対照をなす明るい領域と暗い領域との間の明確な端縁を有する反射イメージを提供する。２０人の観察者が視覚実験に参加した。１０人は、表面外観評価に精通している塗料技術者であり、１０人は技術者でなかった。観察者は、３つのサンプルの表面外観を判断し、どのペアが最も類似しており（レーティング値２）、どのペアが最も非類似である（レーティング値０）かを識別するように求められた。残りのペアに１のレーティング値を割当てた。その後の分析が、塗料技術者レーティングと非技術者レーティングとの間の差がほとんどないことを示し、したがって、観察者グループをプールした。２０人の観察者すべてのレーティングを累積して、表面外観の類似性の基準を提供した。表２は、サンプルＡからＰのすべての組合せについての類似性スコアの行列を示す。この実験の最大および最小可能類似性スコアは、８０および０であり、実際のスコアは、範囲７５から１０内であり、類似サンプルペアと非類似サンプルペアとの間の良好な区別を与えた。プログラムは、行列の対角線要素が０に設定されることを必要とする。
【００５０】
類似性行列は、１、２、３、４、５、６、および７次元空間について、類似性データと空間構成との間のストレス（残差）を最小にする空間構成内にサンプルを配列するための多次元尺度構成法アルゴリズムへの入力である。表３は、さまざまな次元の空間構成のストレス値を示す。ストレスデータは、第二または第三次元後、減少する向上を示す。構成の視覚確認のため、サンプルを、それらのスコア値によって、二および三次元空間内に配列した。第一および第二次元は、すべての長さ次元（ａｌｌ  ｌｅｎｇｔｈ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）にわたるテクスチャー粗さ、および短い長さのテクスチャー粗さと長い長さのテクスチャー粗さとの間のコントラストに関連するようであった。構成の第三次元を、視覚的に解釈することができず、したがって、二次元構成がこの実験に受入れられた。
【００５１】
Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ  ｄｕ、Ｗａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｄ、およびＷｅデータを、主成分分析アルゴリズムに入力して、Ｂｙｋデータの相関のない主成分を識別した。表４は、６の主成分ベクトルと関連する分散を示し、表５は、最初の２つの主成分ベクトル上の元のＢｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎスケールのローディングを示す。２つの主成分（ＰＣ１、ＰＣ２）が、この実験の６のＢｙｋスケール値における分散の８９．７％を説明する。ＰＣ１上のＢｙｋスケールローディングは、すべての長さのすべてのスケール値がＰＣ１に寄与することを示す。これは、すべての長さスケールにわたる粗さ基準と解釈することができる。ＰＣ２上のＢｙｋスケールローディングは、（ｄｕ、Ｗａ、およびＷｂ）と（Ｗｃ、Ｗｄ、およびＷｅ）との間のコントラストを示し、これは、短い長さのテクスチャー粗さと長い長さのテクスチャー粗さとの間のコントラストと解釈することができる。
【００５２】
新たなサンプルの知覚スコアを計算することができるように、Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ値と多次元知覚空間値との間の伝達関数が必要である。プロクラステス分析を用いて、拡張操作、並進操作、反射操作、および回転操作によって、二次元ＭＤＳ知覚構成を変形して二次元主成分構成と整列させた。この分析は、主成分空間とよく整列された新たな二次元知覚空間を提供する。表６は、主成分値および変形されたＭＤＳ知覚次元値を記載する。主成分と変形されたＭＤＳ知覚次元との間の強い相関があった。ＰＣ１および変形されたＭＤＳ次元１は、０．８１６の相関を有し、ＰＣ２および変形されたＭＤＳ知覚次元２は、０．８８３の相関を有した。高い相関のため、許容差設定工程において、ＰＣ１およびＰＣ２を、変形されたＭＤＳ次元の代わりとして使用した。あるいは、相関変形を用いて、ＰＣ成分を変形されたＭＤＳ空間の単位に伝達するように選択することができた。
【００５３】
Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎ値（ベクトルＢ（６×１））×主成分行列（行列Ｐ（２×６））の行列乗算が、式１に示されているようなＢｙｋスケール値とＭＤＳ知覚空間との間の伝達関数（ベクトルＭ（２×１））である。
（１）Ｍ＝ＰＢ
【００５４】
任意に、相関行列（Ｃ（２×２））との行列乗算によって、主成分とＭＤＳ次元との間の第２の伝達関数を含むことができる。この場合、伝達関数は式２によって与えられる。
（２）Ｍ＝ＣＰＢ
【００５５】
第２の視覚実験を行って、１６の選択されたサンプルについて視覚外観選好レーティングを定めた。２０人の新たな観察者（１０人の塗料技術者、１０人の非技術者）が、外観知覚実験と同じ見る条件下でサンプルをレーティングした。３のサンプルの８０のブロックの同じ釣合い不完備計画を用いた。観察者のタスクは、自動車のためのコーティングとして最も好ましいサンプル（レーティング＝２）および最も好ましくないサンプル（レーティング＝０）を選択することであった。残りのサンプルは、１の選好レーティングを受けた。グループ選好スコアをプールし、というのは、観察者グループ間の小さい差しかないからであった。平均選好スコアは、表６に示されている。
【００５６】
２つのモデルを選好スコアに適合させた。第１は、Ｂｙｋ  Ｗａｖｅｓｃａｎにおいて提供される一次元外観レーティングを使用する線形モデルであった（表７および図１を参照のこと）。第２は、ＰＣ１およびＰＣ２を使用する二次多項式モデルであった。多数の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）の係数は、モデルによって説明される変動を測る。多次元モデルは、一次元レーティングモデルのたった６７．４％と比較された、選好変動の８４．１％を説明する。図２は、ＰＣ１およびＰＣ２の関数としての選好スコアの等高線図（ｃｏｎｔｏｕｒ  ｐｌｏｔ）である。最高選好の軌跡は、ＰＣ１の高レベルおよびＰＣ２の高レベルである。この領域は、すべてのＢｙｋ  長さスケールにわたって低表面粗さを有する（というのは、Ｂｙｋスケール値上のＰＣ１ローディングがすべて負であり、増加する粗さが、減少するＰＣ１と関連するからである）。望ましい領域は、高いＰＣ２値を有し、短い長さの成分（ｄｕ、Ｗａ、Ｗｂ）に対する長い長さの成分（Ｗｃ、Ｗｄ、Ｗｅ）のポジティブ（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）コントラストが望ましいことを示す。許容差を、新たな組成物または塗布サンプルが好ましい外観を有することを確実にするように設定することができる。たとえば、ＰＣ１＞−４０およびＰＣ２＞−１０の許容差を設定することが、約２０以上の選好スコアを提供する。あるいは、多次元外観次元（ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）（ＰＣ１、ＰＣ２）と選好スコアとの間の多項式モデルを使用して、仕様を選好単位で設定することができる。多項式モデルは式３で与えられる。
（３）選好＝２９．１４２８−０．１７５３（ＰＣ１）＋１．４４１（ＰＣ２）−０．００９９（ＰＣ１*ＰＣ１）＋０．０２６９（ＰＣ１*ＰＣ２）
【００５７】
表ならびに図１および図２のキャプション。
表および図のキャプション。
【００５８】
【表１】
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【００５９】
【表２】
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【００６０】
【表３】
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【００６１】
【表４】
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【００６２】
【表５】
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【００６３】
【表６】
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【００６４】
【表７】
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【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】従来の一次元外観レーティングを使用する適合された選好スコア対実際の選好スコア。
【図２】選好の多項式モデルのためのＰＣ１およびＰＣ２の関数としての予測された選好スコアの等高線図。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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