В настоящее время предварительное моделирование технологических процессов на компьютере стало повсеместным. В частности, оно применяется в производстве современных автомобильных красок с целью корректного воспроизведения цвета краски. Наиболее практически важен подбор цвета, т.е. подбор состава краски, необходимого для получения заданного цвета. Сложность моделирования распространения света в краске обусловлена её сложной структурой и множеством разных пигментов, в том числе диффузных. Эту задачу можно решать, моделируя рассеяние света при взаимодействии с пигментными частицами. Для этого необходимы оптические свойства пигментов, которые часто неизвестны.
Вычисление состава краски для заданного цвета практически необходимо. В случае автомобильных красок оно затруднено их сложной структурой и большой вариацией разных пигментов. При этом необходимо иметь заданный цвет краски при разных углах освещения и наблюдения. Моделирование внешнего вида краски основано на модели взаимодействия света со структурой краски и данных о пигментах.
Внешний вид – основная характеристика краски, и он проявляется через восприятие человеком её цвета, яркости, глянца и текстуры (пространственной неоднородности). Оптические свойства окрашенной поверхности при наблюдении и освещении «издалека» (когда не видна текстура) выражаются двунаправленной функцией отражения.
В статье «Получение оптических характеристик диффузных частиц для моделирования дисперсной среды» группы авторов в составе: Ершов Сергей Валентинович, Волобой Алексей Геннадьевич, Поздняков Сергей Георгиевич и Галактионов Владимир Александрович, предложено нескольких разных методов получения свойств пигмента по измерениям показателей рассеяния специально приготовленных образцов краски.
Авторами предложено четыре метода определения свойств пигмента на основе подгонки по измеренным BRDF (двулучевая функция распределения света), наиболее общий способ представления отражающих свойств поверхности материала (без учета внутреннего рассеивания) специально приготовленных образцов краски.
В итоге один из четырёх методов показал бо́льшую устойчивость. Остальные дали бо́льшие ошибки. Поэтому было разумно остановиться на указанном методе.
Все методы были основаны на минимизации разницы значений измеренного и вычисленного показателей рассеяния как функции свойств пигментов. Методы различаются типами образцов краски, которые приготовляют и подвергают измерениям для получения данных о пигменте. Проведено сравнение цвета реального образца с рассчитанным цветом краски, в моделировании которой использовались полученные свойства пигментов.
Предложено получать характеристики пигментов путём соответствующих измерений образцов краски, содержащих только один этот пигмент.
Результаты моделирования краски, использующего данные о пигментах, полученные выбранным методом, достаточно удовлетворительны. Для большинства образцов вычисленный цвет едва отличим или совсем неотличим от измеренного.
Чтобы добиться идеального сочетания цветов, найденный состав краски можно настроить, слегка варьируя концентрации пигментов.