6个常见的颜色测量错误

颜色测量是一门精确的科学，需要客观、实用和有效的方法。准确的数据和一致性可以提高从食品到塑料等各个行业的客户满意度和产品质量。了解准确测量中常见的错误后，您就可以主动预防或避免这些错误，并获得有信心的数据。

1. 依赖主观描述和视觉评估

人们对颜色的感知是不同的，因此像 “海蓝 "这样的主观描述无法准确量化颜色。相反，根据 CIELAB 颜色标度进行测量，可能会得出 L*= 15、a*= -6、b*= -25 的值，这样你就有了一个准确的数字来进行比较。

由于缺乏光学记忆和影响感知的生理功能障碍，视觉评估会导致颜色测量问题。即使是受过训练、具有很强检测能力的眼睛也会出现疲劳，从而影响准确性。

2. 不使用软件程序

软件解决方案可简化测量收集和比较工作，是加强光谱数据分析的有力工具。

3. 不考虑环境因素

同色异谱现象是指两种颜色在一种光线下相匹配，但在另一种光线下却不匹配，从而造成颜色一致性问题。包含标准光源的分光色度仪可以消除这种现象。其他会影响颜色的环境因素包括温度和湿度，它们会改变材料与波长相互作用的方式。在设备内控制这些因素有助于提高测量的准确性。

4. 选择错误的公差或色标指数

颜色公差标准根据 Delta-E (dE) 值识别视觉感知中的差异。有效的公差方法是椭圆法，即公差以椭圆形目标为中心，最长尺寸沿 L* 轴。

分析颜色的方法也采用不同的标度，如 Gardner、APHA/Pt-Co/Hazen、CIELAB 或 Hunter L、a ,b。请根据行业和样品类型进行选择，以获得更有效的结果。

5. 误用解决方案

不同型号的分光色度仪具有适合特定样品的功能，而这些样品在不透明度、质地、大小和其他物理特性方面差异很大。请确保您使用的类型适合您的应用。此外，正确准备样品可减少颜色控制错误。除其他因素外，样品必须具有标准厚度和背衬材料。在操作分光色度仪之前，要验证标准化是否正确，以避免测量误差。

6. 未能有效传达数据

不同的团队使用不同的语言来描述颜色。科学家可能使用 CIE L*a*b*，而设计师可能使用 CIE L*C*h*（亮度、色度和色调）。在讨论和分享测量结果时，请使用通用语言，以避免误解。

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