从色彩色差仪原理上必须应该考虑的问题

色彩色差仪是量化色彩现象，建立色彩标准，改善产品外观，颜色品管控制，进而进行电脑配色的不可缺少的工具，目前色彩色差仪种类，品牌较多，用户在选择时可能会遇到无所适从的情况，或者容易被误导从而产生选择的困境。

用户可能发现这样的情况：同样都是测色仪，价格差异很大，测出来的结果也有不同。因此，在选购测色仪时，有些“性能指标”是必须要注意的，这样才能选购一部性能价格比*好的仪器。

1、这台仪器是“色差计”还是“分光光度测色仪”：

单纯色差计的**度比较低，并且，一定要注意：有些甚至不能给出颜色的色彩坐标空间的***(L，a,b值)，只能给出两个样品之间(通常是标准与样品之间)的色差值(Delta-E)，这种色差仪不能买，因为没有颜色的***数据，没有办法与他人进行数据交换，也不能建立和管理自己的色彩标准数据库，只相当于正常的色彩色差仪的10%功能，价格再低廉也无法满足测试要求，不能贪图便宜，购得这样的毫无应用价值的仪器。

分光测色仪精度较高，与单纯的色差仪测色的方法不同，分光测色仪能测量每个颜色点(10nm或者20nm波长间隔)的“反射率曲线”，而色差仪不能。分光测色仪可以模拟多种光源，而色差仪一般只有一种或*多两种模拟光源。

2、“分光光度测色仪”又分为“0/45度”和“d/8度积分球”两种测量-观察方式：

“0/45度”只能用来测平滑的表面，而且不能用于电脑配色。“d/8度积分球式”可以用来测量各种表面，可以用于电脑配色。并且，在选择时，还要考虑有没有消除镜面反射，和包含镜面反射的测量模式，如果两种模式都有，则在测量光洁表面，有明显反射表面的色彩时非常有用。

3、各种“d/8度积分球”测色仪的区别：

多数公司选用“d/8度积分球”测色仪，但是，必须注意的是：不同品牌、不同型号之间仍有很大差别，导致不同的测量精度。

一台测色仪除了微处理器及有关电路外，有四个主要组成部分：光源、积分球、光栅(分光单色器)和光电检测器。这也是衡量一台仪器优劣的主要指标。

3.1 它是“双光束测量原理”还是“单光束测量原理”：

双光束仪器有两个光栅和两个检测器。测量时光源只闪一次，同样测样品和参比白。这样就克服了系统变化所带来的误差，测量数据的精度非常高。只是仪器成本较高。

单光束仪器只有一个光栅和一个检测器。所以测量时光源闪两次，分别测样品和参比白。而两次测量时的系统误差(光源光强分布差异，光路变化，温度变化，电路漂移等)被当做样品和参比白间的差异，所以误差比较大，仪器的台间差也比较大。

3.2 光源：

在颜色测量仪器中，选择什么光源，应首先考虑的是稳定性，光源定向性，寿命以及*终获得的光谱曲线的有效性。目前采用的多为卤素石英钨丝灯及氙灯两种光源。

钨灯是颜色测量仪器(包括各种可见光谱分光光度计)*常用的光源，它是一个内充惰性气体或者卤素(防止钨丝氧化和热蒸发)的白炽灯泡。用钨作为灯丝材料是因为钨有足够的强度，并能经受高温。经测试在可见光区钨灯的光谱曲线与黑体发射器光谱曲线几乎完全重叠。随着近年稳压电源和脉冲电源的发展，钨灯能够提供重复稳定的，高色温的光束，完全可以满足外观颜色测量对光源的需要。

氙灯是另一种常用于颜色测量仪器的光源。它是一个装有一对电极的充满氙气的密封玻璃管。当在电极上加上高电压时，内部氙气就会受到激发瞬间产生弧光，这属于一种充气放电灯。氙灯的优点在于谱线比白炽灯的谱线更接近于日光并且能量较高。

3.3 积分球：

积分球的质量对测色仪性能的影响至关重要。目前市场上多数的积分球内层反射层为涂层结构，存在使用一段时间后发黄、剥落等问题。而一旦这种情况出现，测色仪就不能提供准确的测量数据，积分球必须整个更换。而积分球是测色仪的关键部件，维护费用会很高。好的积分球整体均由稳定、耐用的高反射材料制成，耐老化、不会变色，也不存在内层剥落的问题。整机的使用寿命长，维护费用低。

4、用户界面的友好性：

用户操作界面的设计也是体现测色仪性能的重要指标之一。好的测色仪界面友好清晰，功能**。目前市场上**的测色仪是进口产品，内置多种语言选择，有实力的大公司更会在5-7种主要外语的基础上提供简体中文的界面，极大的方便了国内的使用者。

5、整体产品的配套性：

专业的色彩仪器生产商除提供不同系列的测色仪外，更会提供多种配套产品，如品控软件、颜色数据库管理模块，客户管理模块，颜色标准数据管理模块等，在硬件上，还有用于特殊样品测量的附件共选择。这些配套产品可以使测色仪在品质检测、管理及生产中的功能发挥得更完善。即使某些功能目前暂时不需要，但从长远考虑，一旦系统升级，只需添加配套产品即可，而不需受测色仪本身的制约。

综上所述：

在评价分光计的性能时，不能只评价单一指标，而应**考虑，包括仪器的可靠性，重复性，光路设计的合理性，稳固性，用户界面的友好性，技术支持和服务等。仅注重其中的某个特性，会误导用户做出不**的判断，所以，过分强调任一指标，对用户都是不负责任的。