蔣佳偉

基于Power BI的汽車外表面色差數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)

蔣佳偉

一個(gè)測量部位的色差數(shù)據(jù)通常包括多個(gè)元素，而整臺(tái)車的外表面又包含多個(gè)測量部位，即多組數(shù)據(jù)，且各組數(shù)據(jù)間又有匹配和相合關(guān)系。色差數(shù)據(jù)如果用純文字展示，不但不便于閱讀，還不便于展示各元素間的關(guān)系。為了解決這一問題，利用Power BI強(qiáng)大的信息分揀與可視化功能，開發(fā)了一種展示工具。該工具用簡潔、清晰的方法展示諸如色差數(shù)據(jù)這類包含多個(gè)元素且有匹配關(guān)系的信息，并展示其變化趨勢。有助于指導(dǎo)質(zhì)量優(yōu)化，并促進(jìn)該項(xiàng)工作的跨單位、跨部門協(xié)作。

Power BI；信息可視化；色差

1 研究背景

1.1 汽車外表面色差的應(yīng)用

當(dāng)代很多乘用車，車身外殼（包括車身骨架、翼子板、門蓋）及其相鄰的外飾件（前后保險(xiǎn)杠、加油小門、門外把手、外后視鏡罩殼等等）都被設(shè)計(jì)成同色，如圖1(a)與圖1(b)的對(duì)比。

車身外殼及其相鄰的外飾件，雖然被設(shè)計(jì)成同種顏色，但由于是不同廠家生產(chǎn)的，所以相互之間難免出現(xiàn)色差。色差，即顏色差異，既包括被測件與標(biāo)準(zhǔn)色板間的差異，也包括兩個(gè)被測件之間的差異。本次研究的應(yīng)用場合是車身外殼及其相鄰的外飾件的顏色差異，即上述第二種情況[2]。

色差的評(píng)判，以目視為首要方法，因?yàn)檫@是用戶能直接體驗(yàn)到的質(zhì)量。另一種方法是測量數(shù)據(jù)，主要用于指導(dǎo)產(chǎn)品狀態(tài)分析與優(yōu)化。絕對(duì)消除色差是難以實(shí)現(xiàn)的，但保持在用戶不易察覺的范圍內(nèi)，是必要且可行的[1-3,5]。

圖1 車身外殼與各外飾件顏色對(duì)比

1.2 色差數(shù)據(jù)展示方法的改善

色差數(shù)據(jù)，通常用明度和色相來表示，而色相又分為紅相和黃相。圖2表達(dá)了紅相和黃相相互作用后的目視效果，表1表示了這三個(gè)指標(biāo)大小對(duì)目視感覺趨向的影響。

圖2 色相相互作用后的目視效果

每一種顏色都有各自的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)：如某顏色標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)是’=4.25，’=21.28，’=13.27。而在實(shí)際工作中，通常采用實(shí)測數(shù)據(jù)減去標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)之差，即偏差數(shù)據(jù)來描述顏色：如某車某測量部位實(shí)測后得偏差數(shù)據(jù)為Δ=0.25，Δ=0.10，Δ=?0.05，即該測量部位比標(biāo)準(zhǔn)顏色在數(shù)據(jù)上偏亮偏紅偏藍(lán)；再如某測量部位實(shí)測后得偏差數(shù)據(jù)為Δ=0.15，Δ=0.33，Δ=0，即該測量部位比標(biāo)準(zhǔn)顏色在數(shù)據(jù)上偏亮偏紅，而黃相與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)相同。需要指出的是，以上的“偏向”都是數(shù)據(jù)上的，而數(shù)據(jù)又與每個(gè)人的目視效果可能存在差異。目視是很直觀也很主觀的評(píng)價(jià)方式，數(shù)據(jù)則是量化的產(chǎn)品狀態(tài)分析與優(yōu)化的工具。

表1 三個(gè)指標(biāo)對(duì)目視感覺趨向的影響

指標(biāo)越大越小 L趨亮趨暗 a趨紅趨綠 b趨黃趨藍(lán)

用儀器測量顏色，還要考慮儀器對(duì)被測表面的光入射角度的不同。例如某企業(yè)規(guī)定：要用儀器測量20°、45°、100°三個(gè)入射角狀態(tài)下的顏色數(shù)據(jù)，三個(gè)入射角也各有對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)’、’、’，由此，實(shí)測后也得到三組Δ、Δ、Δ。

測得的數(shù)據(jù)多而雜，如何用更簡潔、清晰的方法展示數(shù)據(jù)，是本次研究的意義[1,3]。

顏色也可以不用、、，而使用、、即明度、飽和度、色調(diào)角來表達(dá)，本文暫不研究。

2 現(xiàn)狀描述

表2上每列為一個(gè)測量部位。因?yàn)橛腥齻€(gè)光入射角度，每個(gè)入射角都有各自的Δ、Δ、Δ，所以每個(gè)測量部位有9個(gè)數(shù)據(jù)。

表2 車身為某種藍(lán)色的某車外表面測量報(bào)告

測量部位12345678910 20°△L?1.04?1.23?0.890.32?1.670.15?1.39?0.89?1.750.08 △a0.14?0.320.03?0.24?0.07?0.310.27?0.33?0.03?0.29 △b0.170.21?0.310.360.240.310.470.330.440.49 45°△L0.290.380.350.700.050.210.480.080.140.12 △a?0.10?0.45?0.13?0.46?0.19?0.38?0.31?0.59?0.09?0.35 △b?0.48?0.40?0.66?0.26?0.40?0.05?0.43?0.33?0.25?0.36 100°△L0.510.470.760.500.770.310.740.580.510.32 △a?0.14?0.46?0.19?0.42?0.19?0.35?0.11?0.48?0.15?0.15 △b?0.48?0.76?0.46?0.68?0.57?0.46?0.47?0.66?0.47?0.60

表3 各列序號(hào)代表的測量部位

單數(shù)列序號(hào)車身側(cè)測量部位雙數(shù)列序號(hào)外飾件側(cè)測量部位 1前翼子板2前保險(xiǎn)杠 3后翼子板4后保險(xiǎn)杠 5A柱6外后視鏡罩殼 7車門8門外把手 9加油小門旁10加油小門

表2各列所表示的測量部位，在表3上描述。測量部位總是成對(duì)出現(xiàn)的，以上兩張表的各單數(shù)列表示車身側(cè)的各測量部位，各雙數(shù)列表示外飾件側(cè)的各測量部位，第1列與第2列構(gòu)成一個(gè)匹配區(qū)域，第3列與第4列構(gòu)成一個(gè)匹配區(qū)域，以此類推。因此，每臺(tái)車共有5個(gè)匹配區(qū)域，每個(gè)匹配區(qū)域各有2個(gè)彼此相鄰的測量部位[1,3]。

Δ、Δ、Δ數(shù)字越接近0，則說明測得的數(shù)據(jù)離該顏色該入射角度的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)即’、’、’越近，或者說顏色越接近于標(biāo)準(zhǔn)色；而單數(shù)列及其右側(cè)緊鄰的雙數(shù)列之間數(shù)據(jù)差異的大小，表示了該匹配區(qū)域下兩個(gè)彼此相鄰的測量部位之間顏色差異的大小。日常工作中，更多的工作量在縮小后者的數(shù)據(jù)差異，即削弱車身和外飾件的色差，因?yàn)轭櫩筒粫?huì)拿著標(biāo)準(zhǔn)色板與車身表面比對(duì)，但車身與外飾件的顏色差異是可視的。

測量報(bào)告表格雖然能準(zhǔn)確地量化表達(dá)，但非常不便閱讀，因此嘗試圖示化；而且每張表格只能表示一臺(tái)車的數(shù)據(jù)，不能表示多臺(tái)車的走勢。本次研究，成功開發(fā)了“分類走勢圖組”這一展示形式，解決了以上問題，有利于色差控制各參加單位和部門之間的協(xié)作。

3 開發(fā)與使用

3.1 系統(tǒng)外觀布局

本數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)是使用Power BI開發(fā)的。圖3是某藍(lán)色的車輛外表面色差分類走勢圖組。前文已述每臺(tái)車有5個(gè)匹配區(qū)域，此處展示前2個(gè)匹配區(qū)域的圖表，略去后3個(gè)區(qū)域。每個(gè)區(qū)域的三個(gè)豎列分別表示三個(gè)光入射角度，而三個(gè)橫行分別表示三個(gè)指標(biāo)。

圖3 分類走勢圖組

圖組中的每個(gè)小圖表，如圖4，表示某個(gè)匹配區(qū)域，某個(gè)光入射角度，某個(gè)指標(biāo)的偏差數(shù)據(jù)走勢。其中橫坐標(biāo)為展示序號(hào)；縱坐標(biāo)為所展示指標(biāo)的大?。缓谏珜?shí)線折線為車身色差走勢，灰色實(shí)線折線為其相鄰的外飾件色差走勢；點(diǎn)線水平線為數(shù)據(jù)偏差的上下限，這個(gè)上下限既可能是企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的，也可能是經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

這種形式比較直觀地展示了匹配雙方數(shù)據(jù)的相合關(guān)系。進(jìn)一步地，可判斷和指導(dǎo)各方需優(yōu)化的方向和幅度，即雙方各優(yōu)化哪些光入射角度、哪些指標(biāo)、往哪些方向優(yōu)化。此外，還加入了數(shù)據(jù)走勢展示的功能。

截至2018年6月底，我國“新三板”掛牌企業(yè)12775家，按照行業(yè)進(jìn)行篩選，新聞和出版業(yè)共有30家企業(yè)掛牌，其中27家為民營企業(yè)，北京和上海共有13家，其他基本分布在省會(huì)城市，可見新聞和出版企業(yè)主要集中在大中型城市。

前文已述，色差控制，不僅要使車身和外飾件的偏差數(shù)據(jù)，即Δ、Δ、Δ都接近于0，更重要的是雙方的Δ、Δ、Δ分別要彼此接近。

圖組右部，從上到下，一是本頁圖表所展示的顏色名稱，二是展示序號(hào)選擇器，三是展示序號(hào)對(duì)應(yīng)表。在展示序號(hào)對(duì)應(yīng)表上，“序號(hào)”是指前述的，小圖表橫坐標(biāo)上的展示序號(hào)；另有序號(hào)對(duì)應(yīng)的日期，表示“x”號(hào)車是某日測量的。

圖4 分類走勢圖組下的小圖表

之所以在橫坐標(biāo)上展示“1”“2”“3”等序號(hào)，是為了減少橫坐標(biāo)文字所占用的顯示空間，否則如果在橫坐標(biāo)展示“xxxx年xx月xx日”，會(huì)壓縮圖表上折線的顯示空間。而使用展示序號(hào)選擇器，可以使圖表只顯示一定序號(hào)范圍內(nèi)車輛的數(shù)據(jù)，避免圖表上展示過多數(shù)據(jù)，干擾觀看。

3.2 數(shù)據(jù)源文件制作

Power BI的圖表，是以數(shù)據(jù)源為支撐的。

本次開發(fā)的分類走勢圖組，其使用的數(shù)據(jù)來自表2的測量報(bào)告，前文已述這是由測量儀器自動(dòng)生成的，一張表表示一臺(tái)車的數(shù)據(jù)。為了使Power BI圖表能表示多臺(tái)車的走勢，需要把原來幾張測量報(bào)告表格的數(shù)據(jù)，在一張表格上表示出來。Power BI通常以一個(gè)橫行為一條數(shù)據(jù)，各豎列為數(shù)據(jù)的各字段，故需要改變數(shù)據(jù)格式：將原來的“用一張二維表格展示一臺(tái)車的數(shù)據(jù)”，變?yōu)椤坝靡粋€(gè)橫行來展示一臺(tái)車的數(shù)據(jù)，用n個(gè)橫行表示n臺(tái)車的數(shù)據(jù)”。

表4 數(shù)據(jù)源文件

序號(hào)日期xx藍(lán)??1?20°?ΔLxx藍(lán)??1?20°?Δaxx藍(lán)??1?20°?Δbxx藍(lán)??1?45°?ΔLxx藍(lán)?1?45°?Δaxx藍(lán)?1?45°?Δbxx藍(lán)?1?110°?ΔLxx藍(lán)?1?110°?Δa 12021/1/28?1.02?0.02?0.110.390.48?0.160.470.48 22021/2/231.24?0.32?0.450.190.45?0.330.220.49 32021/3/110.94?0.31?0.49?0.320.42?0.320.420.46

表5 數(shù)據(jù)源文件

xx藍(lán)?1?110°?Δbxx藍(lán)?2?20°?ΔLxx藍(lán)?2?20°?Δaxx藍(lán)?2?20°?Δbxx藍(lán)?2?45°?ΔLxx藍(lán)?2?45°?Δaxx藍(lán)?2?45°?Δbxx藍(lán)?2?110°?ΔLxx藍(lán)?2?110°?Δaxx藍(lán)?2?110°?Δb 0.44?1.820.050.25?0.18?0.42?0.500.63?0.48?0.08 0.45?0.95?0.180.220.41?0.230.180.91?0.420.18 0.430.31?0.310.560.00?0.54?0.440.42?0.55?0.38

表4和表5的每個(gè)橫行表示一臺(tái)車的數(shù)據(jù)，此處有3行，表示積累了3臺(tái)車的數(shù)據(jù)。每個(gè)豎列表示一個(gè)字段，例如字段“xx藍(lán)-1-20°-Δ”表示“xx藍(lán)，第1個(gè)測量位置，光入射角度為20°的Δ”，依此類推。10個(gè)測量位置、3個(gè)角度、3個(gè)指標(biāo)，外加“序號(hào)”、“日期”，所以每條數(shù)據(jù)（即每臺(tái)車的信息）共有92個(gè)字段，表4為了簡化描述，略去測量位置3到10的72個(gè)字段。

由表2的二維表格到表4的數(shù)據(jù)行，通過Excel的復(fù)制和轉(zhuǎn)置粘貼功能完成。原本是“n張表2”，現(xiàn)在變?yōu)椤氨?的n個(gè)橫行”，以此為Power BI圖表的數(shù)據(jù)源[4]。

3.3 數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系建立

在Power BI中，先從數(shù)據(jù)源文件（表4的Excel文件，一張表表示幾臺(tái)車的色差數(shù)據(jù)）中“獲取數(shù)據(jù)”，之后建立圖表（pbi文件）與數(shù)據(jù)源文件的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

每個(gè)小圖表的橫坐標(biāo)，即Power BI中的“軸”，各小圖表都選用數(shù)據(jù)源的“序號(hào)”字段；而每個(gè)小圖表的縱坐標(biāo)，即Power BI中的“值”，分別給各小圖表選用欲填入的相應(yīng)匹配區(qū)域、相應(yīng)光入射角度的相應(yīng)指標(biāo)（如圖3的對(duì)應(yīng)關(guān)系），“值”中既要填入外飾件側(cè)的字段，也要填入車身側(cè)的字段。

比如圖4這張小圖表，表示“前翼子板與前保險(xiǎn)杠”這個(gè)匹配區(qū)域20°光入射角度的Δ。其“軸”選用“序號(hào)”字段；其“值”選用“xx藍(lán)-1-20°-Δ”、“xx藍(lán)-2-20°-Δ”，測量位置1和2分別表示“前翼子板”和“前保險(xiǎn)杠”，如前文所述，這兩個(gè)位置構(gòu)成一個(gè)匹配區(qū)域。

“線條樣式”即走勢圖線的樣式，兩條走勢圖線均選用實(shí)線，車身和外飾件走勢圖線顏色分別為黑和灰。

圖表上添加兩條“恒定線”，設(shè)為點(diǎn)線，作為數(shù)據(jù)偏差的上下限。

日常使用時(shí)，如后續(xù)有車輛被測量，則將新測量得到的報(bào)告表格，復(fù)制粘貼為前述橫行，添加入表4，再在Power BI中點(diǎn)擊“刷新”即可將新測得的數(shù)據(jù)添加入圖表。

4 總結(jié)

基于Power BI強(qiáng)大的信息分揀與可視化功能，本次研究所開發(fā)的“分類走勢圖組”系統(tǒng)，用一種簡潔、清晰的形式展示色差數(shù)據(jù)。如前文所述，該系統(tǒng)通過圖示化，展示了匹配各方數(shù)據(jù)的相合關(guān)系，以及各方需優(yōu)化的方向和幅度，此外還能展示各數(shù)據(jù)的走勢，在跨單位跨部門協(xié)作中取得了良好的效果。

本文對(duì)工作中的一些細(xì)節(jié)并未描述。另外，如加強(qiáng)Power BI的學(xué)習(xí)，也許可以以更簡便的方式完成圖表制作。但文中介紹的方法與過程，可為同行提供參考。

[1] 周杰,陳慕祖,于淑霞.車身油漆色差的原理、測量及控制[J].涂料工業(yè).2001(3).29-32.

[2] 劉仁龍.車身油漆色差控制[J].上海涂料.2009(3).33-37.

[3] 陽克付,陳寶歌,張園忠.整車外觀色差控制探究[C].第7屆車用涂料及汽車修補(bǔ)漆“拜耳杯”技術(shù)研討會(huì).2006.84-86.

[4] 劉金銘,尹庚智,李鍵,等.基于Power BI的油田注水運(yùn)行動(dòng)態(tài)分析與可視化展示[J].云南化工.2021(8).150-152.

[5] 孫小貞,徐華樂,蔡小坤,等.淺談汽車涂層色差控制[C].第十二屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì).2015.303-304.

An Automobile External Surface Colour Matching Data Display System Based on Power BI

JIANG Jiawei

One measuring area of colour matching usually includes multiple elements. The exterior surface of the whole car also includes multiple measuring areas, or multiple sets of data. Matching relationships also exist between the data sets. Colour matching data shown in text only are hard to read and display the relationship between elements. For solving this problem, the powerful information sorting and visualization function of Power BI is applied to develop a sort of display tool. This tool shows the data, for instance, the colour matching, which contain multiple elements and their matching relation- ship, besides, the trend, in a lucid form. That guides the quality optimization and promotes cross-unit and cross-departmental collaboration in this project.

Power BI; Information visualization; Colour matching

U463.82

B

1671-7988(2021)24-68-05

U463.82

B

1671-7988(2021)24-68-05

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.024.015

蔣佳偉，工程師。