两台色彩分析仪测出的数据不匹配

/两台颜色分析仪测出的数据不匹配？两台颜色分析仪测出的数据不匹配？对颜色进行视觉评估时，人们依靠本身的颜色感知技巧判定颜色匹配。在生产过程中，这一主观性可能造成客户、供应商、生产和管理环节的混淆和失败。因此，颜色测量设备对很多行业至关紧要。使用分光光度计测量颜色，可以沟通和比较色谱数据，获得**结果。为了辅佑襄助颜色决策，在可接受范围内的色差被称作为色容差，可作为感知色差的标准。容差用于掌控颜色，确保生产批次间一致性，*大限度地削减批次间差异。但即使使用色谱数据和容差来确定颜色，客户和供应商之间仍会有分歧。为什么发生这种情况？多年来，行业使用各种不同的数字系统。假如客户和供应商使用的系统不同，容差和可接受颜色也不同。今日我们将为您介绍*常见的容差方法，以供不时之需。为什么眼见不为实？人眼在区分颜色差异时存在限制。除颜色记忆失去、眼睛疲乏、色盲和察看条件外，眼睛也无法同时检测色调（红色、绿色、蓝色）、彩度（饱和度）或明度和暗度方面的差异。事实上，一般察看者首先会看到色调差异，然后看到彩度或饱和度差异，*后看到明度/暗度差异。麦克亚当色度图因此，针对可接受颜色匹配建立的公差具有三维边界，其明度/暗度、色调和彩度限值是变化的。过去多年，公差方法不断演化，试图建立*契合眼睛敏感度的方法。大卫麦克亚当是*先确定人类对全部颜色的感知力限制的科学家之一、为此，他订立了各种基本标准，然后更改了每种颜色的色调、彩度和明度，直至他的察看者注意到色靶的差异。在色度图上绘制的*终图表显示了椭圆形视觉可接受区域。两台颜色分析仪测出的数据不匹配？表达颜色的方式1.CIELABCIELAB颜色空间的3D角度CIELAB，也称L*a*b*，是靠前国际认可的颜色空间。L*a*b*值是从三刺激值（X,Y,Z）计算出的，后者是全部颜色算数模型的主干。颜色在CIELAB颜色空间中的位置由三维矩形坐标系定义：L*表示颜色明度或暗度a*是颜色在红绿轴上的位置b*是颜色在黄蓝轴上的位置确定颜色的L*a*b*位置后，可围绕该位置绘制矩形公差方框，以指示可接受颜色差异。该颜色（相对较暗（L*=42.65，a*=—23.01，b*=10.50）的绿色/蓝色阴影）在L*a*b*颜色模型中由三个数字定义。请注意，a*和b*均为负值，从而将测量点置于绿色/蓝色象限内。不过，由于视觉可接受范围是椭圆形而非矩形，使用公差方框的L*a*b*颜色空间内有一些位置可能造成问题。一些本不应通过的颜色可能通过，而一些可接受颜色却可能失败。2.L*C*hL*C*h色差计算由L*a*b*值推导，通过算术方法将矩形坐标系转换为圆柱形极坐标系。L*与L*a*b*相同，代表明度平面C*是从颜色空间中心至测量颜色的计算向量距离。C*值越大，彩度或饱和度越高∆h是两种颜色间的色差计算值使用L*C*h极坐标系设置公差后，公差方框可向色调角方向旋转。这更匹配人类对颜色的感知，削减了人类察看者与仪器读数或数值间的不一致几率。下图显示了同一颜色屏幕上的相同蓝色—绿色点，显示为L*a*b*，但使用L*C*h系统。下图比较了L*a*b*和L*C*h的公差。黑色椭圆显示了公差范围内视觉可见的颜色范围，感知椭圆四周的红色矩形被颜色测量软件标记为“符合公差”。图中可见，L*C*h系统更接近人类感知，但不如后者精准。3.CMC、CI94和CIE2000*新和*广泛接受的公差方法为椭圆形DECMC、CIE94和CIE2000、这些并非新的颜色空间，而是基于颜色空间位置计算出的颜色差异。这样，视觉评价与仪器测量颜色差异之间有更好的一致性。CMC公差模型上图右边显示了三维颜色模型的一个片段，沿中轴线对分。中心为灰色，彩度沿任意方向向外加添。右侧为红色，色调角为零。色调沿逆时针偏移为橙色、黄色、绿色等。上述公差系统围绕目标颜色在颜色空间内建立了公差椭圆。椭圆代表接受量，尺寸依据颜色空间内的位置自动变化，以更符合视觉颜色感知。可以发觉，颜色空间橙色域内的椭圆比绿色域内的饱满椭圆更长、更窄。椭圆尺寸和形状同时随彩度加添而变化。借助这些公式，用户可以更改椭圆整体尺寸以提高