[發明專利]用于匹配目標涂層的顏色和外觀的系統和方法

在審

• 申請號: 202011636892.6
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN113128546A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 拉里·E·斯蒂恩胡克;多米尼克·V·波埃里奧
• 申請（專利權）人: 艾仕得涂料系統有限責任公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉雯鑫;侯艷超

1.一種用于匹配目標涂層的系統，包括：

存儲裝置，其用于存儲指令；

一個或更多個數據處理器，其被配置成執行指令以：

接收所述目標涂層的目標圖像，其中，所述目標圖像包括目標圖像數據；

對所述目標圖像數據應用特征提取分析處理以確定目標圖像特征，其中，所述特征提取分析處理包括將所述目標圖像劃分為包含多個目標像素的子圖像，其中，子圖像包括單個片或不包括片；

確定所述子圖像的目標像素特征，以及

應用機器學習模型以使用所確定的目標像素特征來識別在所述目標涂層中存在的一種或更多種類型的片。

2.根據權利要求1所述的系統，其中，確定所述子圖像的目標像素特征包括基于預定顏色屬性生成累積分布統計數據。

3.根據權利要求1所述的系統，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成應用所述特征提取分析處理，其中，所述特征提取分析處理確定所述目標圖像的各個目標像素的L*a*b*顏色坐標中的一個或更多個、所述目標圖像的整體圖像顏色熵等。

4.根據權利要求1所述的系統，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成執行指令以檢索數學模型，所述數學模型用于確定計算的匹配樣本圖像。

5.根據權利要求4所述的系統，其中，所述數學模型是機器學習模型。

6.根據權利要求1所述的系統，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成確定與計算的匹配樣本圖像對應的涂料配方。

7.根據權利要求6所述的系統，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成確定與計算的匹配樣本圖像對應的多個涂料配方，其中，所述多個涂料配方包括不同等級的涂料。

8.根據權利要求1所述的系統，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成接收所述目標涂層的所述目標圖像數據，其中，所述目標圖像數據與相對于成像裝置具有不同的光角度的所述目標涂層的多個圖像相關聯。

9.根據權利要求1所述的系統，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成接收所述目標涂層的所述目標圖像數據，其中，所述目標圖像數據與具有不同的放大率的所述目標涂層的多個圖像相關聯。

10.根據權利要求1所述的系統，其中，所述目標涂層是金屬涂層、珠光涂層或其組合。

11.一種匹配目標涂層的方法，包括：

通過一個或更多個數據處理器接收所述目標涂層的目標圖像，其中，所述目標圖像包括目標圖像數據；

通過所述一個或更多個數據處理器對所述目標圖像數據應用特征提取分析處理以確定目標圖像特征，其中，所述特征提取分析處理包括將所述目標圖像劃分為包含多個目標像素的子圖像，其中，子圖像包括單個片或不包括片；

通過所述一個或更多個數據處理器確定所述子圖像的目標像素特征，以及

通過所述一個或更多個數據處理器應用機器學習模型以使用所確定的目標像素特征來識別在所述目標涂層中存在的一種或更多種類型的片。

12.根據權利要求11所述的方法，其中，確定所述子圖像的目標像素特征包括基于預定顏色屬性生成累積分布統計數據。

13.根據權利要求11所述的方法，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成應用所述特征提取分析處理，其中，所述特征提取分析處理確定所述目標圖像的各個目標像素的L*a*b*顏色坐標中的一個或更多個、所述目標圖像的整體圖像顏色熵等。

14.根據權利要求11所述的方法，其中，所述一個或更多個數據處理器被配置成執行指令以檢索數學模型，所述數學模型用于確定計算的匹配樣本圖像。