顏色測量是一門精確的科學，需要客觀、實用和有效的方法。準確的數據和一致性可以提高從食品到塑料等各個行業(yè)的客戶滿意度和產品質量。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，并獲得有信心的數據。

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 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，是加強光譜數據分析的有力工具。

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

顏色公差標準根據 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. 未能有效傳達數據

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）。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

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