【独家】金属粒子车漆的光学仿真

1.综述

车漆在汽车的外观和保护方面扮演着关键角色。功能性上，车漆主要起到保护车身的作用，防止金属部分因氧化而生锈，同时还能抵御各种外界环境的侵袭，如紫外线、酸雨、灰尘和飞石等。这不仅能延长汽车的使用寿命，还能减少维护和修理的成本。

外观上，车漆直接影响汽车的美观度和市场竞争力。一辆车的颜色和光泽度是吸引消费者的重要因素。车漆的颜色、质感、光泽度和深度等特性，不仅能提升汽车的整体视觉效果，还能反映出车主的品味和风格。此外，特殊效果的车漆，如金属漆、珠光漆和渐变色漆，更能使车辆在视觉上显得独特和高档，增加其市场吸引力。

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图1.车漆的结构

光学仿真技术在车漆领域的重要性不容忽视。通过光学仿真，工程师和设计师可以在数字环境中准确模拟不同车漆在各种光照条件下的表现。这不仅能够提高设计效率，减少实际喷涂和测试的次数，还能在早期阶段发现和解决潜在的问题，节约时间和成本。

具体来说，光学仿真可以帮助预测车漆的光学特性和真实外观，从而更精确地控制车漆的颜色和效果。同时，仿真技术还能模拟不同环境下的车漆表现，如晴天、阴天、夜晚和不同角度的光照等，确保在各种使用场景下车漆都能展现最佳效果。此外，光学仿真还可以用于开发新型车漆材料和工艺，提升车漆的耐久性和美观度，推动汽车工业的技术进步。

本文将讨论车漆的光学测试方法及光学仿真方法。目的是最大限度的还原车漆的真实质感及光色度数据，从而支撑车漆光学仿真在汽车产品开发中的应用。

2.车漆的结构及成分

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图2.车漆的结构

目前市面上大多数车漆根据功能划分（外观相关），大致可分为四层：

底漆层（Primer）

底漆层是车漆结构的第一层，直接涂覆在裸露的金属表面上，其主要功能是提供初级的防锈保护，防止金属氧化。此外，底漆层能够增强后续涂层与金属表面的附着力，确保车漆不易剥落。底漆层通常由环氧树脂或聚氨酯树脂制成，这些树脂具有良好的附着力和防腐性能。同时，底漆中还含有颜料（如氧化铁颜料）和填料（如滑石粉、碳酸钙），用于提高底漆的厚度和填平效果，使金属表面更加光滑，为下一层涂层提供良好的基础。

成分：

树脂：环氧树脂或聚氨酯树脂，具有良好的附着力和防腐性能。
颜料：氧化铁颜料，提供颜色并增加防腐性能。
填料：滑石粉和碳酸钙，用于提高底漆的厚度和填平效果。

中涂层（Surfacer）

中涂层是车漆结构的第二层，起到进一步填补底漆层中小缺陷的作用，并在经过打磨后使表面更加平整光滑。中涂层不仅增强了底漆和色漆的附着力，还提供了额外的防腐保护。中涂层的成分包括聚氨酯树脂或丙烯酸树脂，这些树脂提供了良好的附着力和机械性能。此外，中涂层还包含滑石粉、硅酸铝等填料，增强填平效果，并使用二氧化钛和氧化铁等颜料提供颜色和防腐保护。

成分：

树脂：聚氨酯树脂或丙烯酸树脂，提供良好的附着力和机械性能。
填料：滑石粉、硅酸铝，增强填平效果。
颜料：二氧化钛和氧化铁，提供颜色和防腐保护。

色漆层（Base Coat）

色漆层是车漆结构的第三层，也是最具视觉冲击力的一层，决定了汽车的颜色和视觉效果。色漆层不仅提供颜色，还可以包含金属颗粒或珠光颗粒，创造出不同的视觉效果。同时，部分色漆层具有抗紫外线功能，减缓颜色褪色和氧化。色漆层的成分包括丙烯酸树脂或聚氨酯树脂，这些树脂提供了良好的附着力和光泽度。颜料方面，常用有机颜料（如酞菁蓝、喹吖啶酮红）和无机颜料（如二氧化钛、氧化铁），此外还添加紫外线吸收剂和抗氧化剂以提高耐候性。

通过在色漆中添加金属粒子，可以创造出独特的金属光泽和闪烁效果，使车辆在阳光下显得更加亮丽和动感。金属粒子可以是铝粉或云母片，它们能够反射光线，增强车漆的深度和质感。此外，色漆层还可以包含珠光颗粒，进一步增加视觉效果的复杂性和吸引力。

成分：

树脂：丙烯酸树脂或聚氨酯树脂，提供良好的附着力和光泽度。
颜料：有机颜料（如酞菁蓝、喹吖啶酮红）和无机颜料（如二氧化钛、氧化铁），用于提供颜色。
金属粒子：铝粉或云母片，用于创造金属光泽和闪烁效果。
添加剂：紫外线吸收剂和抗氧化剂，用于提高耐候性。

清漆层（Clear Coat）

清漆层是车漆结构的最外层，其主要功能是提供高光泽度，使车辆看起来更亮丽，同时提供额外的保护层，防止色漆层受到划伤、紫外线和化学物质的损害。清漆层还增强了车漆的耐磨性，使车身表面更持久耐用。清漆层的成分主要包括丙烯酸树脂或聚氨酯树脂，这些树脂提供了透明度和耐久性。此外，清漆层中还含有紫外线吸收剂、抗氧化剂和流平剂，用于提高耐候性和表面光滑度。一些高级清漆层还具有自清洁功能，能够有效减少污垢的附着，使车身更易清洁。

成分：

树脂：丙烯酸树脂或聚氨酯树脂，提供透明度和耐久性。
添加剂：紫外线吸收剂、抗氧化剂和流平剂，用于提高耐候性和表面光滑度

3.车漆的光学效果及测试

车漆的光学效果主要体现在颜色、光泽、反射率和透明度等方面。以下是车漆光学效果的简要说明：

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图3.车漆的光学作用

颜料和染料：通过添加不同的颜料和染料，车漆可以呈现出丰富的颜色。颜料提供不透明的颜色，而染料则提供透明的颜色效果。

金属粒子和珠光粒子：金属粒子（如铝粉）和珠光粒子（如云母片）能在光照下反射光线，产生闪烁和深邃的效果，使车漆看起来更有层次感。

表面光滑度：清漆层的光滑度直接影响车漆的光泽度。光滑的表面能更好地反射光线，使车漆看起来更亮丽。

树脂成分：清漆层中的树脂（如丙烯酸树脂或聚氨酯树脂）决定了车漆的透明度和光泽度。

镜面反射：高反射率的车漆能像镜子一样反射周围环境的图像，增加视觉效果的复杂性。

漫反射：部分车漆通过散射光线，减少镜面反射，使车漆看起来更柔和。

清漆层：清漆层的透明度决定了色漆层和中涂层的光学效果是否能清晰地呈现出来。高透明度的清漆层能增强车漆的深度感和光泽度。

毫无疑问，车漆的外观是非常复杂的，定量定性的描述这些复杂的光学效应是目前最大的挑战。

法国eclat digital公司给出了答案。基于多种专门的测试设备，可以精确测试车漆的复杂外观材质，并支持导入Ocean光学仿真软件进行高精度仿真。ocean是几乎是目前唯一可以综合处理这些复杂材质的并精确模拟车漆外观的光学仿真引擎。

车漆的测试方法：

1. 多角度分光光度计：用于测量角光谱及BSDF

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. 闪光粒子测量设备：用于测量特殊效果，如闪烁粒子效果

a.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，这是独特的优势。

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图4.BSDF

对于车漆这种复杂外观的材质，BSDF的分辨率直接影响外观表现。过采样（H 和 D 步长太小）将导致非物理黑线，而采样不足（H 和 D 步长太大）将导致非物理的黑色模糊。图5的上半部分显示了在Rusinkiewicz坐标系统中使用测角分光光度计进行的BRDF测量[2]。颜色条表示测量反射的强度。

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图5.ocean模拟的车漆-不同的分辨率

对于“均匀的，没有粒子的”净面车漆，使用高分辨率的BSDF数据可以表征外观。

后续的仿真我们使用统一的光学场景，赋予不同的车漆材质进行仿真。

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图6.仿真场景及视角

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ocean光学仿真工作流

ocean仿真案例一：

1.裸钢板，不喷涂车漆---假设光滑镜面

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图7.ocean仿真光滑钢板

干净光滑的金属面，可以快速验证汽车模型的完整性，在几秒之内可以完成仿真。

2.只使用角光谱数据，可以表征车漆的颜色。

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图8.ocean使用角光谱数据仿真

只使用角光谱数据，可以反应各个角度下的颜色，但不能描述车漆的光泽，因而缺失逼真度。

3.使用角光谱+BSDF，可以模拟颜色及光泽质感

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图9.ocean使用角光谱+BSDF数据仿真

对于此类“净面”车漆，使用高精度的BSDF数据+角光谱数据，可以精确的定义车漆的外观，这是相对简单的应用。

ocean整车模拟案例：

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图10.ocean模拟整车外观

4.闪光粒子的挑战

目前市面上的车漆中，掺杂金属粉末是主流做法。金属粒子通常由铝粉或云母片制成，这些粒子被均匀地分散在色漆层中，以提供独特的视觉效果。铝粉的主要成分是铝（Al），通常呈薄片或鳞片状，具有高反射率和高光泽度。云母片是一种含有硅酸盐的矿物，形态为片状或鳞片状，具有透明或半透明的特点，能提供闪光和珍珠光泽效果。

金属粒子在车漆中具有多种作用。首先，它们显著提高车漆的光泽度，使汽车在阳光下显得更加亮丽，并增强车漆的深度感，使其看起来更加层次分明和立体感十足。此外，铝粉和云母片在光照下会产生闪烁效果，使车漆看起来更加动态和有活力。

粒子的加入，带来复杂的外观效果，绚丽的色彩背后给光学仿真带来更大的挑战。为了能够定量定性的使用数学方法描述这种外观，我们必须先对粒子进行细致的分析。

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图11.金属粉末粒子车漆实物样板

最严格的做法是直接测量粒子的形状及分布，在色漆层中实际建模粒子结构进行微观的光学模拟。但这是不现实的，海量的数据将拖垮仿真，且无法单独测量喷涂后的单一车漆组分。我们只能选择其他方法。

通过观察，我们发现粉末粒子没有规律的分布于色漆中，粉末粒子的形状也是随机的薄片。这种位置和形状两种随机性可以用数学随机数表征。其数据范围可以由测试设备获取。---基于统计分布

我们使用python可以模拟这种分布：

import random
import math

from PIL import Image, ImageDraw

# 图像的尺寸
width, height = 800, 600

# 创建一个黑色背景的图像
image = Image.new('RGB', (width, height), (0, 0, 0))
draw = ImageDraw.Draw(image)

# 粒子的数量
num_particles = 500

def generate_random_polygon(x, y, size):
    num_vertices = random.randint(5, 10)
    angle_step = 360 / num_vertices
    points = []

    for i in range(num_vertices):
        angle = random.uniform(i * angle_step, (i + 1) * angle_step)
        radius = random.uniform(size / 2, size)
        point_x = x + radius * random.uniform(0.8, 1.2) * math.cos(math.radians(angle))
        point_y = y + radius * random.uniform(0.8, 1.2) * math.sin(math.radians(angle))
        points.append((point_x, point_y))

    return points

# 随机分布粒子
for _ in range(num_particles):
    # 随机选择粒子的大小
    size = random.randint(1, 5)

    # 随机选择粒子的位置
    x = random.randint(0, width)
    y = random.randint(0, height)

    # 随机选择粒子的颜色 (RGB)
    color = (random.randint(150, 255), random.randint(150, 255), random.randint(150, 255))

    # 生成随机多边形
    polygon = generate_random_polygon(x, y, size)

    # 绘制多边形
    draw.polygon(polygon, fill=color)

# 保存图像
image.save('metallic_particles.png')

# 显示图像
image.show()