一、喷漆调色积弊已久，以诺行如何立势破局？
在全体钣喷环节中，调色无疑是最关键的一环，调色的低效每每会导致全体钣喷业务的低效。传统调色过度依赖履历，每每须要多次人工打板比对，不仅韶光本钱高、色差大、可控性弱，而且对人才有严重依赖。如果说以诺行数智化高端品质喷涂办理方案通过65W+实车配方数据和标准化IoT调色流程打破了传统调色瓶颈，那么以诺行智能测色仪则使调色真正告别“履历主义”，推动钣喷行业向智能化调色过渡迈出了主要一步。
二、困境与打破：揭秘车漆调色难题
汽车喷漆虽然在汽车维修过程中很常见，但要想还原1:1的漆面色彩绝非易事。智能化的测色调色办理方案，是指在不依赖肉眼识别的根本上，既要准确解读原车漆面的繁芜光谱和颗粒信息，又要给出定量化的颜色配方，使漆面信息能够被完美复刻，呈现出险些与原车完备同等的色彩效果。然而无论是精准测色还是智能配色，背后的底层逻辑都错综繁芜。
汽车漆面的繁芜构成
以修补漆为例，车漆表面的厚度大概在115-165um之间（1mm=1000um），但个中蕴含的信息量却相称弘大，其繁芜度紧张来源于漆面空间层次和车漆效果类型。
从空间层次上看，汽车修补漆自下而上依次为裸金属层、环氧底漆层（10-15um）、找平层（钣金灰）、中涂底漆层（50-70um）、色漆层（15-20um）、清漆层（40-60um）。多层次叠加致使光的反射、折射、散射、衍射等光传输繁芜多变，导致车漆混色模型打算难度大幅提升。
从漆面效果上看，汽车漆面常见的有素色漆、金属漆、珍珠漆三种效果。素色漆的颜色直接来自油漆表面，不会随不雅观察角度发生太大变革，以是调色相对大略。但在现实中，大量的车漆都要添加银粉或珍珠这样的颗粒效果色母，增加了繁芜的微表面纹理特色，使漆面色彩数据量呈指数级上升。
算法开拓的棘手之处
由于车漆表面信息的繁芜性，精准配色须要更前辈的技能和算法。颗粒效果色母的繁芜光学特性导致其具有不稳定的物理特性，极易受到喷涂工艺、环境温湿度、干燥韶光等外部成分影响，数据变革极为敏感，对涂料配方与漆面颜色纹理视觉呈现的确定关系上造成了极大的寻衅。
首先，颗粒色母的粒径极小，可达到微米（um）级别。因此须要结合前辈的图像处理算法进行高精度处理，如深度学习模型，以提高对眇小颗粒色母剖析的准确度。
其次，颗粒色母的颜色呈现具有角度依赖性。在不同角度的光照条件下，伴随着光在漆面的镜面反射、漫反射、散射、干涉等繁芜征象，车漆呈现的视觉效果均有差异。角度依赖性引入了数据的“二义性”，哀求算法准确阐明这种颜色变革。这就须要进一步结合繁芜的光学模型，如BRDF（双向反射分布函数）、BSDF（双向散射分布函数），以仿照和理解颜色在不同角度下的变革。
再次，颗粒色母会被素色色母增加“着色污染”，即增加了颜色数据的繁芜性和不纯度。因此须要利用前辈的光谱剖析技能，结合光谱学模型，以分辨和准确处理不同色母的相互浸染。
末了，车漆色母不具备加和性，导致配方中色母混色方程无法量化，难以建立准确的配方混色模型，传统基于色母混色理论的算法思路无法准确办理配色问题。因此须要基于实车配方数据库，利用深度学习算法进行色母特性及混色方程剖析，才能更准确地办理车漆配色、调色难题，使车漆表面的信息处理更加高效。
三、从0到1自主研发，以诺行创新智能化调色办理方案
多角度多维度数据剖析测定
在微不雅观层面，颗粒色母的诸多特性为提升颜色数据丈量的准确度带来了前所未有的寻衅。以诺行智能测色仪配备多角度定向照明和带有光谱剖析仪的拾取通道，具有15°、45°、110°三个丈量角度，仿照人眼的不雅观察办法，在400-700nm的可见光波长范围内，每10nm采集一个光谱数据，共计31个采样点拟合成完全光谱，以实现高分辨率获取车漆光谱值，摆脱了车漆微不雅观信息不可察的束缚。
颗粒色母稠浊后难以辨别一贯是传统调色难以超出的技能难题，智能测色仪通过4个角度（80°、45°、15°、-15°）的高精度摄像头，精确分辨影响颜色呈现的颗粒粗细度、闪烁度、彩闪度等关键数值，拟合出风雅的漆面HDR图像信息，全面还原漆脸庞杂的微表面纹理特色，终极实现对漆面微不雅观特性的精准丈量。
以诺行智能测色仪通过对漆面进行多角度多维度的数据剖析、丈量，办理了传统测色难、色差大、颗粒色母识别不准确等难题，实现了快速、精准、高效丈量车漆色彩信息。
65万+实车颜色配方数据库支持
在办理测色难题后，又一大阻碍摆在了以诺行面前。对付开拓智能配方系统而言，须要采集大量的实车数据。如果没有形成一定量级的数据沉淀，算法研发就没有数据根本，也无法担保智能颜色算法的准确性。
不过历经七年的实践积累，以诺行的实车颜色配方数据库早已沉淀了超过65万条数据，这意味着市情上大多数车型，无论生产批次、生产年份、色号，险些都能在以诺行的数据库里找到相应的配色方案。而且以诺行覆盖全国28省市自治区、160座城市的530多个网点，支持实车数据配方实时共享上传，并以日均500余条的增速持续上升。这些调色数据会输出到基于大数据的智能颜色算法中，辅之以人工智能演习，持续优化数据质量，从而实现调漆效率的大幅提升。
四大原创智能颜色算法 可视化调色掀起调漆效率革命
在智能调色领域，目前市情上缺少干系的调色理论辅导，尤其没有系统化的车漆调色算法理论可以借鉴，为研发团队带来了极大寻衅。而以诺行智能测色仪的前辈性在于其搭载了四大原创智能颜色算法，包括“智能匹配算法”、“智能调色算法”、“智能天生算法”、“车漆渲染算法”，为智能调色注入了全新的活力。
首先，“智能匹配算法”基于以诺行智能测色仪的多维丈量数据输出，构建多模态深度学习模型算法，利用光谱数据、图像数据、纹理特色数据进行精准的配方匹配输出。依托以诺行65万+实车颜色配方数据库，对材料特性、光学特性、图像特性、工艺特性等进行量化，将漆面采集到的数据进行特色拟合并辅以人工智能演习，大大提高了颜色匹配的速率和准确度。
当“智能匹配算法”无法匹配到直接可上车的配方时，“智能调色算法”会参与。基于目标车漆丈量数据与最优匹配附近配方的丈量数据进行差异剖析，“智能调色算法”会输出基于最优匹配附近配方的定量调色、定性调色建议，这确保了一线油漆师傅仍旧可以在智能调色算法的辅导下，精准高效地完成现场喷涂作业。
当颜色差距较大导致“智能调色算法”也无法将附近配方调度至可上车时，“智能天生算法”会通过剖析多维度数据，并结合油漆色母的量化特色，使系统能够自动添加得当的色母进行配色，实现高效而准确的配方天生。
在传统调色过程中，要想看到配方的终极呈现效果，只能通过人工打样板的办法进行确认。每打一个样板耗时超过30分钟，而且繁芜的颜色常日须要多次打板反复确认。而第四大渲染算法“车漆渲染算法”实现了“调漆可视化”，推动了调漆效率的革命性进步，为智能调色领域带来了新的可能性。
系统基于油漆的真实物理特性（底漆、色漆、清漆不同层次，颗粒与珍珠的特性及在繁芜构造下的反射、折射、衍射、干涉等繁芜光学模型），开拓基于微表面的BRDF模型+多波瓣+多颗粒形状的立体车漆渲染器将不同构成的油漆可视化，实现物理级别的相似，达到无需人工打板就能呈现油漆着色效果。可视化调色不仅使操作更加便捷，而且大幅度缩短了调色韶光，为全面提升调色效率供应了多重保障。
四、以诺行智能测色仪，数智科技颠覆调色体验
从智能测色、智能配色再到智能调色，以诺行智能测色仪不仅打通了调色全链路，而且实现了硬件、软件和终端调色设备的完美兼容和高效协同，使每个以诺行互助门店都将迎来一次调色系统的智能化升级。在智能测色仪办理了测色难、色差大的难题后，数字化配色系统通过四大算法的打算精确推举配方，AIoT设备与ERP系统的协作担保了喷涂工艺的数字化落地。在接下来的迭代中，智能测色仪将进一步覆盖多油漆品牌，冲破传统测色仪仅限单品牌适用的瓶颈。
以诺行智能化调色一站式办理方案
以诺行智能测色仪不仅方便携带、操作大略单纯、随取随用，而且能适应多场景的利用。下面让我们通过一则实战案例来完全地理解以诺行智能化测色、配色、调色的全过程。
第一，在测色仪启动进入测色页面后，技能职员将测色仪平放在干净的车漆表面上，多角度采集漆面光谱数据，当屏幕中的定位点由红转绿，解释完成了一次测色，此时测色仪会将采集到的漆面数据自动上传至云端数据库。测色仪能够准确识读漆面色彩及微不雅观信息，从源头上确保了颜色的精准度，彻底告别了传统依赖人眼识别导致的色差大等常见问题。
第二，在电脑端进入以诺行ERP系统智能化配色界面，在系统中选择测色仪配色后，系统算法会自动智能天生调色配方，推举最优方案。如有偏差，系统还会基于四大算法辅导技能职员进一步微调配方。以诺行研发的智能颜色算法体系使调色不再纯挚地依赖调色师傅的履历，改变了当前车漆配色极度依赖专业技师的现状。即便是0根本的调漆工，在经由以诺行的系统化培训后也能迅速上手，大大降落了配色的用工本钱和人才培养韶光。
第三，在调用配方之后，通过ERP系统连接扫码枪、电子秤等AIoT配色设备进行高效协作，使操作职员能够更加得心应手地按流程实行工艺标准，精准用色、称重达到1:1的色彩还原。这样的机制不仅节省了大量的调色韶光，同时也最大程度地确保了配方落地的精准性，得到了前所未有的调色效率。
以诺行智能测色仪不仅办理了汽车漆面调色领域中的诸多主要技能难题，而且推动了钣喷领域调色效率的改造，形成了“快速精准测色、强大数据支持、便携灵巧易用、省时降本提效、高品质低价格”五大上风。
面对样本繁杂、理论匮乏、算法繁芜等重重技能难题，以诺行凭借多项独创性事情将其逐一占领，践行了“为推动汽车后市场的进步而持续创新”的义务。以诺行智能测色仪的发布为行业带来了前所未有的机遇和广阔的发展前景，推动钣喷行业向智能化调色逐渐转型。未来以诺行将连续致力于用科技为传统汽车后市场行业赋能，为车后市场的数智化升级贡献更多聪慧。
