两台色彩分析仪测出的数据不匹配？

两台色彩分析仪测出的数据不匹配？

对颜色进行视觉评估时，人们依靠自己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，颜色测量设备对许多行业至关重要。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。容差用于控制颜色，确保生产批次间一致性，*大限度地减少批次间差异。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。如果客户和供应商使用的系统不同，容差和可接受颜色也不同。今天我们将为您介绍*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。除颜色记忆丧失、眼睛疲劳、色盲和观察条件外，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，普通观察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，公差方法不断演变，试图建立*契合眼睛敏感度的方法。

大卫·麦克亚当是*先确定人类对所有颜色的感知力限制的科学家之一。为此，他制定了各种基本标准，然后更改了每种颜色的色调、彩度和明度，直至他的观察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。

两台色彩分析仪测出的数据不匹配？
表达颜色的方式
1. CIELAB

CIELAB色彩空间的3D角度
CIELAB，也称L*a*b*，是靠前国际认可的色彩空间。L*a*b*值是从三刺激值 (X,Y,Z) 计算出的，后者是所有颜色算数模型的主干。颜色在CIELAB色彩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*色彩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*h°
L*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*是从色彩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，减少了人类观察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，感知椭圆周围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，但不如后者准确。

3. CMC、CI94和CIE2000
*新和*广泛接受的公差方法为椭圆形——DECMC、CIE94和CIE2000。这些并非新的色彩空间，而是基于色彩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增加。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色彩空间内建立了公差椭圆。椭圆代表接受量，尺寸依据色彩空间内的位置自动变化，以更符合视觉颜色感知。

可以发现，色彩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增加而变化。

借助这些公式，用户可以改变椭圆整体尺寸以提高可接受性。人眼对明度 (l) 维度偏移的接受性一般高于彩度(c)（色调和彩度）维度偏移。

尽管颜色公差系统还不**，但这些椭圆公差方法*大限度地体现了颜色差异，因此成为许多行业的公认标准。