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(shè)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(jié)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(yīng)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(shè)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(jié)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(yīng)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,。