车漆仿真技术在现代汽车制造中起着至关重要的作用。通过仿真技术,设计师可以在虚拟环境中精确测试和预览不同的车漆颜色和效果,从而确保最终产品的外观符合预期。这不仅节省了制作物理样品的成本,还加快了设计流程。
此外,仿真技术允许消费者在购买前查看不同颜色和漆面的效果,实现个性化定制。制造商也能通过仿真技术预测市场趋势,优化生产和库存管理,减少浪费和成本。仿真技术还能够模拟车漆在各种环境条件下的表现,提升车漆的耐用性和防护性能,同时减少测试过程中的资源浪费和环境影响。因此,车漆仿真技术在提高设计精度、满足个性化需求、优化市场策略、提升产品品质以及节约资源和环保方面具有重要意义。

传统的CG渲染,基于RGB信息进行颜色映射,匹配经典阴影模型,可以快速渲染出图像效果。但是忽略了物理精度,渲染结果并不是物理计算的唯一值,不同的渲染人员往往会根据自己的经验来进行参数调整,从而得到更“真实”的效果。因此此类仿真结果并不能和实际对应,从而无法指导工程开发,只能成为一种“想象图”。

光谱渲染能够避免RGB渲染中的精度问题,提供更加真实和一致的视觉效果,对于追求高精度和高质量的车漆仿真至关重要。由于保留了物理精度,其渲染过程实则为物理计算过程,具有唯一正确性,不会“因人而异”,这种精确计算的仿真结果可以实际对比,并且可以精确进行光学参数量化分析,从而具有虚拟样件的实际参考性以指导工程开发。
随着车漆行业的发展,车漆种类越来越多,车漆外观也越来越复杂。这给仿真带来不小的挑战。

车漆中掺杂的粒子种类繁多,每种粒子都有特定的功能,以增强车漆的视觉效果和物理性能。常见的粒子包括金属粒子、珠光粒子、颜料粒子和陶瓷粒子。金属粒子如铝粉和铜粉,可以增加车漆的金属光泽,使表面看起来更闪亮。珠光粒子如云母粒子和氧化钛涂覆粒子,能够产生彩虹般的光泽和颜色变化效果,使车漆在不同角度下呈现不同颜色。颜料粒子包括有机颜料和无机颜料,提供鲜艳的颜色和高耐久性,增强车漆的稳定性和抗紫外线性能。陶瓷粒子如二氧化硅和氧化铝,增加车漆的硬度和耐磨性,提高抗划伤和抗腐蚀性能。这些粒子的应用,使得车漆不仅具有美观的外观效果,还能提供优异的物理性能和耐久性。
为了应对车漆这种复杂的外观产品,Eclat Digital提出了一套方法论。
科学和基于测量的方法论
为了以极高的准确度预测您的未来产品外观,采用了一种专门的基于测量的方法。创建材料模型时,全面考虑了产品的所有特性,并基于实际测量的数据进行建模。

对应于开发阶段,挑选颜色、设置光泽度、添加特殊效果是影响车漆外观的直接要素。对于仿真而言,我们也希望能基于此流程进行外观预测。对于不同的车漆类型,可以做到不同的“维度”。不同的阶段对应于不同的测试方法。
为了捕捉产品特性,可以考虑使用多种测量设备:
1. 多角度分光光度计:用于测量颜色和光泽
2. 共聚焦显微镜:用于测量表面粗糙度
3. 专业纹理扫描仪:用于捕捉纹理
4. OCEAN专用设备:用于测量特殊效果,如闪烁粒子效果
测试的数据越多,自然仿真的真实度越高。OCEAN支持上述所有类型的测试数据,因而可以最大程度的复现车漆外观。基于测试数据,匹配不同类型信息,在OCEAN软件中进行光学模拟,以最高的真实度复现产品外观,这是我们的方法论。


BSDF测试原理
BSDF是最基础的数据,包含了空间颜色分布,可以描述不同观察角度下的颜色。OCEAN的测试设备可以获取从紫外到红外超过400个波段的空间光谱信息。可以最大精细程度描述空间颜色“轻微”的细节。但是BSDF是一个综合数据,不能描述物体表面的空间差异,比如纹理、粒子等效果。因此单独使用BSDF,应用场景有限。
对于光泽、粒子、特殊纹理等效果,则需要进一步数据采集才能复现。OCEAN的实验室具有成熟的设备,并且已经做过大量的客户实践,这是我们独特的优势。

不同光泽的车漆
因此精确的车漆仿真,需要的是多种测试设备的配合,不仅仅是一种设备。OCEAN软件可以灵活的读取这些数据并进行精确的外观预测。基于此,我们完成了从测试到仿真的闭环。

OCEAN中的一种车漆材质
基于我们的方法论,我们进行了仿真于测试的对比。
一切基于反射光谱,因此环境会直接影响仿真结果,因为我们可以预测不同场景的车漆外观。
为了数据对比,我们使用一致的照明环境-标准光棚。我们在OCEAN中完整复现了光棚的材质及照明特性。


测试光棚—OCEAN仿真的光棚
放入测试车漆样板获得测试数据,在OCEAN中使用测试的车漆材质进行光学模拟。我们可以对比测试和仿真的结果。


左侧是测试结果,右侧是OCEAN仿真结果。
尽管人眼已经无法分辨差异,我们还是进行了精确的量化对比:

选取相同位置测试点,分析色度。CIELab 色彩空间下,最大色差<3.这是人眼几乎无法分辨的差异。仿真精度至此,这是测试设备和OCEAN共同努力的结果。
我们同样测试了一些角度变化的涂料:仿真结果如下
能分辨出来哪个实测数据,哪个是仿真数据吗?

当然,上述内容只是我们方法论的验证,我们要做的事情才刚开始!
基于准确的测试数据和可靠的光学渲染引擎,我们可以自由的将材质变成“任何产品”而无需实际打样,片刻之间,我们的想法就可以在计算机中预测出真实的外观,并分析光学性能。我们称之为虚拟样机开发流程。从而大幅降低产品开发迭代流程,节约大量物理样机制造费用并节省大量时间。
比如,一款车漆仅通过一块样板的测试,就可以直接预测车漆涂敷整车的实际外观:


比如,一种车漆颜色,使用不同的纹理效果会有怎样的外观表现


比如,同款车漆在不同环境的外观


比如,使用OCEAN理论车漆模型拟合实测数据,进而数字化车漆开发

比如,特殊材质早期验证,基于样板预测整车



比如,建立车漆数据库,用户在线进行产品配置,加速客户决策流程

当然,我们的方法论不仅仅在于汽车,任何外观预测场景都可以使用,在其他领域我们也有成熟的解决方案。
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