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            6個常見的顏色測量錯誤

            來源:上海信聯(lián)創(chuàng)作電子有限公司   2025年04月07日 15:37  

            顏色測量是一門精確的科學,需要客觀、實用和有效的方法。準確的數(shù)據(jù)和一致性可以提高從食品到塑料等各個行業(yè)的客戶滿意度和產(chǎn)品質(zhì)量。了解準確測量中常見的錯誤后,您就可以主動預防或避免這些錯誤,并獲得有信心的數(shù)據(jù)。


            1. 依賴主觀描述和視覺評估


            人們對顏色的感知是不同的,因此像 “海藍 ”這樣的主觀描述無法準確量化顏色。相反,根據(jù) CIELAB 顏色標度進行測量,可能會得出 L*= 15、a*= -6、b*= -25 的值,這樣你就有了一個準確的數(shù)字來進行比較。

            由于缺乏光學記憶和影響感知的生理功能障礙,視覺評估會導致顏色測量問題。即使是受過訓練、具有很強檢測能力的眼睛也會出現(xiàn)疲勞,從而影響準確性。


            2. 不使用軟件程序


            軟件解決方案可簡化測量收集和比較工作,是加強光譜數(shù)據(jù)分析的有力工具。


            3. 不考慮環(huán)境因素


            同色異譜現(xiàn)象是指兩種顏色在一種光線下相匹配,但在另一種光線下卻不匹配,從而造成顏色一致性問題。包含標準光源的分光色度儀可以消除這種現(xiàn)象。其他會影響顏色的環(huán)境因素包括溫度和濕度,它們會改變材料與波長相互作用的方式。在設備內(nèi)控制這些因素有助于提高測量的準確性。


            4. 選擇錯誤的公差或色標指數(shù)


            顏色公差標準根據(jù) Delta-E (dE) 值識別視覺感知中的差異。有效的公差方法是橢圓法,即公差以橢圓形目標為中心,最長尺寸沿 L* 軸。

            分析顏色的方法也采用不同的標度,如 Gardner、APHA/Pt-Co/Hazen、CIELAB 或 Hunter L、a ,b。請根據(jù)行業(yè)和樣品類型進行選擇,以獲得更有效的結果。


            5. 誤用解決方案


            不同型號的分光色度儀具有適合特定樣品的功能,而這些樣品在不透明度、質(zhì)地、大小和其他物理特性方面差異很大。請確保您使用的類型適合您的應用。此外,正確準備樣品可減少顏色控制錯誤。除其他因素外,樣品必須具有標準厚度和背襯材料。在操作分光色度儀之前,要驗證標準化是否正確,以避免測量誤差。


            6. 未能有效傳達數(shù)據(jù)


            不同的團隊使用不同的語言來描述顏色??茖W家可能使用 CIE L*a*b*,而設計師可能使用 CIE L*C*h*(亮度、色度和色調(diào))。在討論和分享測量結果時,請使用通用語言,以避免誤解。


            使用 HunterLab 克服顏色測量問題


            70 多年來,我們一直致力于開發(fā)用于捕捉顏色和光譜數(shù)據(jù)的創(chuàng)新型智能解決方案。我們擁有豐富的專業(yè)知識,能夠幫助您克服常見的顏色測量錯誤,并為您的應用找到正確的解決方案。如需專家支持或購買建議,請在線聯(lián)系我們。



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