每个人看到的颜色都略有不同。 正如前文所述,外部物理因素(例如光、背景、海拔高度和噪声)会影响我们根据标准进行配色的能力。 在本文中,我们将探讨个人因素:

 

  • 年龄
  • 药物
  • 记忆
  • 情绪

 

这些因素共同影响着我们准确感知颜色的能力。

 

与年龄有关的变化

 

随着年龄的增长视力会自然下降。 虽然我们可能需要戴眼镜,或者接受自己的周边视力已不如前这个事实,但许多人可能没有意识到颜色感知的准确性也会受到年龄的影响。

 

随着年龄的增长,眼睛的肌肉会变得松弛无力,眼睛对光线变化的反应会减弱。 老年人视网膜中的细胞对光的敏感度也会减弱,从而影响颜色对比度。 对于老年人来说,蓝色尤其容易变淡,这可能是因为随着年龄的增长和白内障的形成,眼睛的晶状体会变得发黄。

 

20 世纪 90 年代开展的一项研究测试了十年间的色觉减退状况。 研究人员发现,人对色调和饱和度的感知能力在 50 岁时开始衰退,60 岁后衰退得更快。 2014 年发表的一项更全面的研究证实,颜色混淆与年龄有关,尤其是蓝色。

 

药物

 

伴随着衰老而来的,是各种各样的疾病。一些疾病通常是用影响颜色感知的药物来治疗的。 2016 年加拿大一份报告通过对文献进行调查,确定了以下药物,讨论了几种老年人常用的处方药。

 

 

当然,这些药物也会开给其他人群,尽管开的频率低于老年人。

 

设计师如果能意识到可能存在的色觉障碍,就可以从地面覆盖物到电器上的电源按钮的所有物品上迁就他们。 想象一下,如果制药公司使用形状而不是细微的颜色变化来识别药物,那么对即使是轻微色觉受损的人来说,这会有什么不同。

 

 

记忆

 

颜色感知既是生理性的也是心理性的。 它涉及到眼睛,也涉及到大脑。 记忆对颜色的影响方式有两种。

 

首先,记忆会影响我们命名和感知颜色的方式。 如果在香蕉上看到橙黄色,我们可能会将其称为“黄色”,但如果在胡萝卜上看到相同的橙黄色,我们可能会称之为“橙色”,这是因为我们之前对这两种物体的经验以及对它们颜色的预期。 除了命名之外,事实证明即使香蕉是灰色的,“记忆的颜色效果”也可以让观察者看到香蕉是黄色的。

 

其次,随着时间和距离的推移,对颜色的记忆并不十分准确。 例如,我们很难将商店里一件饰品的颜色与家中一件衣服的颜色相匹配。 我们的记忆是不准确的,照明和其他环境可变因素也会改变感知到的颜色。 几年前曾经发表过这样一项研究,其中探讨了记忆和环境变化对配色的影响

 

无论是并排还是从远处看,记忆都是影响我们观察、描述和配色能力的一个因素。

 

 

情绪

 

情绪是影响我们感知的另一种心理特征。 事实上,忧郁的人准确识别蓝黄光谱上颜色的能力可能不及乐观的人。 虽然情感本身在感知中起着作用,但也可以从物理上解释。 例如,影响幸福感的神经递质多巴胺与颜色感知存在关联。

 

“灰色的日子”可能也有物理成分的存在。 一项德国研究评估了患者感知对比度的能力,发现抑郁症的严重程度与视网膜反应能力下降之间存在“密切而显著的相关性”。

 

主观性与颜色管理

 

通过这一系列文章我们知道,许多物理和个人因素都会影响我们感知颜色的能力。 这使得我们无法实现主观的高质量颜色管理。 为了准确识别和重现颜色,我们需要使用相关的工具和流程来走出自身的局限。

物理因素会干扰我们观察和描述颜色的能力,使我们看到的与他人不同。 当我们试图执行设计师的设想或指定某项变更时,这种主观性会妨碍我们的工作。 它还会干扰我们在投入生产前根据标准目视配色的能力。

 

正如我们近期一篇有关色觉基础知识的博文中所述,这些物理因素可能包括:

  • 光源
  • 背景
  • 海拔高度
  • 噪声

 

其中最重要的是光,因为它是我们观察颜色的基础。

 

最关键的因素:

 

光的颜色

物体会吸收和反射光。 只有物体反射的光进入到人的眼睛,我们才能看见物体,而我们看到的颜色取决于物体所反射的光的波长。 当所有可见光光谱内的光都被反射时,我们看到的物体是白色的。 当物体吸收大部分光时,我们看到它是黑色的。

 

光源本身的颜色会影响我们对物体颜色的感知。 与颜料不同,光的颜色取决于光中所含的光谱能量。 呈现为红色的物体反射红色能量,同时吸收所有其他能量。 如果没有红色能量,通常“红色”的物体将呈现为黑色。

 

我们认为“冷”的光比“暖”或淡黄色光含有更多的蓝色。 光源的颜色可以通过测量不同波长的相对功率来描述。 随着这种光谱功率分布 (SPD) 发生变化,光反射到人眼的方式也会发生变化,从而影响我们感知的颜色。

 

 

光源是根据其与自然光相比准确显示颜色的能力来进行测量。 该值由光源的光谱决定,被称为演色性指数 (CRI),通常显示在商用灯具上。 户外自然光的 CRI 是 100。

 

为了让商品更具吸引力,气氛更能吸引人进入,零售商、餐馆老板和办公空间设计师等人士会考虑 CRI。 但是自然光会随着气候、时节、一天中的时间和建筑物的位置等因素而变化。

 

照明设计师可通过精心选择人造光来进行调整。 他们可以选用相应的涂料和纺织品颜色来抵消自然光的特性。 例如,间接的北侧光会使颜色显得较暗,因此设计师可能会选择比朝南时更亮的涂料和纺织品颜色。

 

光的强度

除了颜色,光源的功率也会影响它所照亮的物体的感知颜色。 但是,越亮并不总是越好。 照明研究中心 (Lighting Research Center) 开展的研究比较了功效与 CRI、色域面积和全光谱颜色指数值之间的关系。 有时高压钠灯之类非常明亮的灯光,其演色性效果并不佳。 根据用途的不同,颜色可能比亮度更重要。

 

下列 Datacolor 博文也讨论了光源与颜色之间的关系:

 

 

背景和颜色

 

颜色的显示可能会因其环境而大不相同,这种环境不仅包括观察区域的亮度,还包括颜色样本与背景之间的关系。 Datacolor 博文谈到颜色,人们往往难以达成共识提供了多个错视的例子,其中的颜色根据密度或背景的不同而显得不同。

 

五个错视的额外例子说明了为什么很难准确地配色。 即使我们尽可能严格地控制各种可变因素,颜色感知还是易变和主观的。

 

 

海拔高度

 

事实证明,在高海拔地区,颜色感知会发生变化。 一项研究评估了氧含量降低对眼睛产生的生理变化的影响。 另有一项研究发现,登山者回到家中后他们在高海拔地区经历的视觉变化会自我扭转。

 

噪声

 

几百年来,声音和颜色之间的关系一直让科学家们为之着迷。 柏拉图和亚里士多德思索过颜色和音乐之间的关系,艾萨克•牛顿爵士设计了与音阶相对应的色环。 我们都知道联觉,这是一种人们可以听到颜色(或体验其他交叉感觉)的情况。

 

然而,虽然声音可以触发颜色,但我们尚不清楚声音(尤其是噪声)是否能抑制颜色感知。 一项研究评估了与包括噪声在内的几个因素相关的“色相偏差”,并真的发现其中是存在关系的。 另有一项研究指出,突发的白噪声通常会抑制视觉感知,但文中没有单独指出颜色感知。

 

 

更多因素

 

上文中我们分析了一些影响颜色感知的物理和环境因素,但这只不过是管中窥豹而已。 我们还将在颜色感知中考虑个人因素,例如年龄、身体健康状况和情绪。 本系列的下一篇博文将讨论这些因素。

您可能听说过,色彩是非常主观的东西。 我们的团队在色彩管理行业工作,对这一事实了如指掌。 但是也别太把这句话当一回事。 如今我们正在推出一个新的产品系列,在其中,我们深入研究了色彩感知背后的科学,以及影响我们眼中的色彩(顺便说一下,这和我们的朋友、邻居或同事眼中的色彩不完全一样)的许多因素。

 

今天的这篇文章就要探讨一些关于色彩视觉和感知的基础知识。 稍后,我们还会探讨影响色彩感知的物理因素。 最后我们将讨论环境因素。

我们希望您看完本文后,能更好地理解我们为什么经常在颜色问题上产生分歧。

 

我们如何看见

我们拥有视觉是因为我们的视网膜上有感光细胞将信号传输到我们的大脑。 高度敏感的视杆细胞使我们在亮度非常低的情况下也能看见 – 不过看到的是不同色调的灰色。 要看到各种色彩,我们需要较亮的光线以及会大致对三种不同波长作出反应的视锥细胞:

 

  • 短波 (S) – 蓝色光谱(吸收峰 ≈ 445 nm)
  • 中波 (M) – 绿色光谱(吸收峰 ≈ 535 nm)
  • 长波 (M) – 红色光谱(吸收峰 ≈ 565 nm)

 

这就是三原色论的基础,它也叫扬-亥姆霍兹论,是以研究者的姓氏命名的。 它直到 1960 年代才得到验证。

 

对立过程论主张色彩视觉取决于三种作用相反的受体复合体: 光/暗(白/黑)、红/绿和蓝/黄。 将这两种理论结合起来,可以帮助描述我们对色彩的复杂感知。

 

我们感知的色彩取决于物体如何吸收和反射不同波长。 人类只能看到电磁波谱中的一小部分,大致是 400 nm 到 700 nm 的范围,但这已足以让我们看到数以百万计的色彩。

 

色彩感知中的主观性

我们相当擅长识别熟悉的物体的颜色,即使在光照条件变化后也不例外。 眼睛和大脑的这种适应能力被称为色感一致性。 但它对于微妙的色调变化并不起作用,也不能抵消因为光线强度或和质量的变化而造成的色彩变化。

 

对于定义基本色彩的波长,我们相互之间也可能达成一致。 在这方面,我们的大脑所起的作用可能要比眼睛更大。 例如,在罗彻斯特大学 2005 年的研究中,不同的个体倾向于对色彩产生相同的感知,尽管他们视网膜中的视锥细胞数量差异很大。 当志愿者被要求将一个圆盘调整为他们所认为的“纯黄色”光泽时,大家选择的波长几乎都是一致的。

 

但是当一个或多个人员尝试使颜色与样本匹配时,情况就复杂得多。 物理/环境因素和观察者之间的个人差异可能使感知发生改变。 这些因素包括:

 

物理 个人
·      光源

·      背景

·      海拔高度

·      噪声

·      年龄

·      曾用药物

·      记忆

·      情绪

 

我们在今后的文章中将讨论其中一些因素。

 

色彩的数学

既然环境和个人因素会影响色彩感知,如果我们靠肉眼将颜色与色谱样本比较,就不能保证得到准确的匹配。 这可能导致生产延期、材料浪费和质量控制失败等严重的业务问题。

 

因此各家企业现在都依靠数学公式来指定颜色,用不带主观性的测量设备来确保匹配。

 

CIE 色彩模型(也叫 CIE XYZ 空间)是 1931 年创立的。 它本质上是一个映射系统,在 3D 空间中使用红、绿、蓝色值作为轴来标定色彩。

 

如今人们还定义了许多其他的色彩空间。 CIE 的变体包括 1976 年定义的 CIELAB,其中 L 指照度,A 是红/绿轴,B 是黄/蓝轴。 还有另一种模型 CIE L*C*h,它考虑了亮度、彩度和色调。

 

测量工作依托色度计或分光光度仪,它们可提供对色彩的数字化描述。 例如,为了与色谱样本匹配而需要的三原色的各自比例以三色刺激值来表示。 三色刺激值色度计被用于质量控制应用。 Datacolor 提供种类齐全的分光光度仪,适用于各种行业和更复杂的应用。

作者:Ken Butts,Datacolor 全球大客户团队成员

 

考虑以下两种情况:

 

  1. 某位顾客找到了一件非常合意的蓝色毛衣并购买了一件与之搭配的夹克。 等回到家从袋子中拿出毛衣和夹克时却发现颜色看起来大不一样了。
  2. 一家公司的设计和色彩团队商定了最满意的绿色色度,要在新一季的系列产品中使用。 但是当这一系列在商店中陈列出来时,部分商品的绿色色度却完全不同了。

 

出现这两种情况,可能都要归咎于开发服装产品时使用了错误的光源。 在整个供应链中,由于要在多个不同的地方对样本进行评估,会出现很多错误,但是幸运的是,如果每个人都使用相同的照明条件进行判色,就完全可以避免这样的问题发生。 但是,要确保每个人都使用相同的照明来进行判色却并不总是那么容易,因此对于负责管理产品色彩的每个人员来说,具备辨别不同种类的照明的基础知识将大有帮助。

 

[了解数字色彩沟通的更多关键要素]

 

照明基础知识第 1 部分: 理解色温

 

谈到照明,可供选择的品牌和型号有很多,但是无论对于哪个品牌,都要考虑 色温。

 

色温(以绝对温度表示,例如,6500K)是将照明归入相似色系的简便方法。  光源的色温越低,光源越热或越红。 色温越高,光源越冷或越蓝。

 

重要提示: 荧光灯光源用于零售照明环境已经很久了,过去一直为它们指定类属名称,而不是色温。 但是现在,也为荧光灯光源指定了色温。 因此,如果确实要通过名称来进行区分,以下是它们对应的色温:

 

  • CWF: 4150K
  • WWF: TL83、U30: 3000K
  • TL84: 4100K
  • TL835、SPX35、U35: 3500K

 

[了解更多有关 Datacolor 的照明解决方案的信息]

 

照明基础知识第 2 部分: 光源定义

 

当今的照明产品种类繁多,大部分产品都通过以下方法之一来产生光能:

 

  1. 白炽灯丝和钨丝: 有电流通过钨丝时它会发光。 它过去常用于家庭照明。 它的缺点是什么呢? 它会造成大量能量浪费,因此很多这样的灯泡已被停止使用。 现在家庭照明中越来越多地采用节能灯和 LED 灯。石英卤素灯也属于这一类别,由于它们具有特殊特性,随着时间的推移,它们的输出也更加一致。 需要淡黄色至红色光源时会使用它们。
  2. 荧光灯: 荧光灯光源在其含有汞和被称为“荧光粉”的荧光化合物的玻璃管被施加电能时发光。 通过调整在灯管中使用的荧光粉的类型,照明设备生产商可以生产出样式和色温各不相同的各式荧光灯管。
  3. LED: 发光二极管 (LED) 在电子技术中的应用已经有超过 50 年的时间了,但是直到最近白色 LED 的出现,它们才在零售和消费性照明市场中变得越来越重要。 与其他类型的照明相比,LED 在能源效率方面明显更具优势,在零售、办公和家庭环境中的普及率越来越高。要确保顾客在 LED 照明条件下挑选商品时能够具有积极的体验,必须在相似的 LED 照明条件下进行产品色彩开发和评估。
  4. 紫外线: 紫外线 (UV) 光能不为人眼所见,但是在自然光中存在。 UV 能量用于使样本中的光学增白剂 (OBA) 和荧光染料及颜料感光,从而使它们发出可见光。 “额外”的可见光使白色的材料看起来更白更亮(与无 OBA 时相比)而且使荧光色显现出经典的“霓虹”效果。这些就是所有的基础知识了,请继续关注我们下一篇博客文章,这篇文章与为照明决策过程提供指导相关。 届时,我们将阐述需要在过程中请求哪些关键的利益相关者参与,如何构建实施计划,以及如何针对实施做出最终决定。

 

除了我们谈到的,关于光源您还有其他问题吗? 请发送邮件至 marketingdontlike@spamdatacolorcom.spam,我们将很高兴为您提供帮助。

您只睡三个小时或许也能工作,尽管效果并不理想。 但对于大多数人而言,三个小时的睡眠不足以使我们的工作效率达到最高。

 

分光光度计和环境条件的关系亦如此。 如果您将色彩测量设备放置于任意室内,然后按照要求的技术规格进行设置,该设备就能可靠地运行。 这些要求的规格包括:

 

  1. 110 至 230/240 VAC
  2. ± 6% 噪音
  3. 无尖峰电压
  4. 稳定的“PC 级”主电源

 

但是,这样得到的测量值可能不会那么精确。 它们可能与分光光度计处于其他室内或位置时的测量值不同。 (有关不同仪器之间测量差异的更多信息,请阅读此处关于仪器台间差的文章)。

 

这就是为什么要考虑环境规格的原因。 在考虑分光光度计是否完美符合预期时,必须思考:

 

  • 温度:分光光度计是否处于温度稳定保持在 21 到 25ºC 之间的室内? 如果室内的温度相差 4 度,在同一台仪器上测量相同的样本可能会产生 0.4 dE,是仪器允许达到的 dE 误差的 1.75 倍。
  • 日照:设备是否远离阳光直射? 即使在温度可控的室内,阳光也会使仪器升温,从而导致测量不精确。

 

分光光度计必须远离任何窗户

 

  • 湿度:室内的湿度是否在 20% 到 85% 之间(非冷凝)? 这也会影响样本的色彩。
  • 污染物:空气是否被化学蒸汽污染或操作员在使用仪器时是否吸烟了? 这两种情况都可以显著缩短使用寿命,并逐步降低仪器的长期精度。

 

分光光度计应远离任何可能缩短使用寿命的污染物

 

如果按照上面的技术和环境规格设置分光光度计,将提高设备的测量精度和使用寿命。

 

如果您对正确设置或充分利用分光光度计有任何问题或疑问,请随时发送电子邮件至 asiamarketingdontlike@spamdatacolorcom.spam

本文的作者为油漆和涂料市场部经理 Jeff Watts。 他根据涂料应用经理 Ling Bing 的论文: “钛白粉工业涂料基底的质量控制测试”(Quality Control Testing for Titanium Dioxide Industrial Coatings Bases) 而撰写了本文。

钛白粉是一种广泛应用于塑料、印刷油墨等产品中的颜料。 事实上,涂料行业是钛白粉最大的用户,而在涂料领域,工业部门就占据了市场的半壁江山。

 

这就是为什么说简化钛白粉 (TiO2) 的测试工作至关重要。

 

今天,我将向大家分享一种新的钛白粉 (TiO2) 质量控制流程。 Datacolor 与一家全球领先涂料公司的亚太研发中心合作开发了这一流程,而且我们刚刚发表了一篇介绍技术细节的论文, 标题为“钛白粉工业涂料基底的质量控制测试”(Quality Control Testing for Titanium Dioxide Industrial Coatings Bases)。 以下是文章的要点。

 

五大质量标准

 

白度、色彩坐标、对比度、浓度和抗风化性均为 TiO2 的重要质量指标。

 

  1. 白度是指物体表面接近“理想白色”或 100% 反射率曲线的程度。
  2. 色彩坐标用于描述色彩空间中的色彩以及与其他色彩的关系。
  3. 对比度是指不透明度,或是隐藏底层表面色彩的能力。
  4. 浓度是指颜料与测试样品的相对百分比。
  5. 抗风化性测试涉及多个不同的指标,包括黄度和色彩坐标。

 

公司需要准确地测量各个要素,测试结果则需要具有可重复性,而数据应便于共享。 测试仪器间的互操作性将使公司能够建立可接受的标准偏差,供应商可据此执行测试,以确保质量。

 

入厂粉末的测试案例

 

A 公司曾使用一种缓慢、不稳定且效率低下的方法来测试主要原材料的质量: 外购的钛白粉粉末。

 

测试人员需要将 TiO2 研磨成基料,反复刮擦并让样品干燥,然后用白度计进行测量。 这个耗用数小时的过程需要重复多次以平均不一致的数据,而且结果无法与其他仪器共享(以供客户参考)。 因此,虽然白度计用法简单且相对便宜,但它们效率低下。

 

另一方面,分光光度计具有明显的优势,使其成为涂料厂操作人员的理想选择。

 

Datacolor 解决方案

 

对于 A 公司,Datacolor 及其项目合作伙伴推荐使用 Datacolor 800V 解决方案。

 

Datacolor 800v spectrophotometer
 

借助 Datacolor 分光光度计,A 公司可在以下几方面取得显著优势。

 

  • 节省时间: 按下后可立即进行测量
  • 提高数据稳定性: 无需并行测试;样品可直接与保存的标准数据进行比较
  • 改善沟通: 较高的仪器台一致性允许供应商制定和管控质量控制标准
  • 结果可重复: 仪器每年都会接受测试并进行校准认证

 

采用新的测试规程三年后,该解决方案仍能为 A 公司提供高效、准确的测量。这也引起了其他钛白粉制造商和涂料公司的关注。

 

要了解更多有关涂料行业解决方案的信息,请访问我们的油漆和涂料市场页面,或通过电子邮件 asiamarketingdontlike@spamdatacolorcom.spam 与我们的团队联系。

Holly Ling Datacolor China

凌冰女士(Holly Ling)八年前加入了Datacolor。如今,她是一名专注于我们涂料行业解决方案的应用经理,拥有20年的颜料相关行业实战经验。我们和凌冰一起坐下来,了解她的职业道路,她在颜色方面做出过得最重要的选择,她合作过的最奇怪的材料,等等。继续往下读她的答案。

 

凌冰的头衔:应用经理-油漆

 

在德塔Datacolor的工作时间:8年

 

在德塔Datacolor的工作地点:上海办公室

 

教育背景: 复旦大学 高分子材料科学硕士

 

工作之外最喜欢做的事情:看电影

 

Datacolor工作最棒的部分是什么? 能够帮助我们的客户,被他们亲切地称为“凌老师”。

 

你在Datacolor崇拜谁? Rik Mertens,他人很好,很有耐心,在工作中帮了我很多忙。

 

你选过的最重要的颜色是什么? 我的红色的汽车。这是他们第一次使用Ciba的DPP颜料,使红色汽车涂层偏向更温暖的黄色而不是冷蓝色。[编者注:这显然是一位涂料色彩专家的回答!]

你能告诉我们你的职业道路吗? 我是一名应用工程师。我20年前就开始服务于颜料行业。2004年,瑞士颜料公司Ciba邀请我加入他们的色彩服务团队。我的同事认为我很勇敢,因为我进入了一个全新的领域。

 

当你开始从事彩色工作时,最让你惊讶的是什么? 配色软件使色彩管理变得容易。

 

到目前为止,你用过的最有趣的材料是什么? 为假牙做颜色匹配。

 

在工作中,是什么激励着你? 不断实践,倾听顾客对颜色的挑战。

 

你在油漆行业看到了什么趋势? 对工业企业来说,颜色变得越来越重要,专业服务对客户越来越重要。[阅读我们关于日本涂料的案例研究,了解中国涂料服务的趋势]。

 

想认识更多的Datacolor团队成员吗? 点击这里查看我们所有的“认识我们的专家”简介!  要获得色彩行业的信息,工具和趋势直接发送到你的收件箱,订阅我们的时事通讯

想全面了解 Match Pigment 4? 为了让您了解有关我们最新软件的最新消息以及它如何改善油漆、颜料和塑料行业的数字化色彩管理流程,我们整理了本指南。

 

什么是 Match Pigment?
Match Pigment 是我们的色彩调制软件。 它可以与我们的分光光度计配合使用,帮助您始终获得恰到好处的色彩。 它还可节省您的时间和资金,但我们要在晚些时候介绍这一点。

 

就材料方面而言,Match Pigment 是为什么而设计的?
它适用于包括油漆、颜料、塑料、皮革、油墨和化妆品在内的一系列材料。

 

datacolor match pigment color matching software for paints, pigments, coatings, cosmetics, leather and more

 

我听说 Match Pigment 采用了名为“SmartMatch”的技术。 这是一种什么技术?
SmartMatch 是 Match Pigment 全新运用的一种技术。 它能帮助您将首次配色准确率提高达 80%, 还可降低对实体配色的需求。 我们的特聘油漆和涂料专家 Jeff Watts 深入介绍了 SmartMatch 的详细信息。

 

为什么说数字化色彩管理至关重要?
每个人看到的颜色都不同 — 即使训练有素的色彩专家也不例外。 我们观察颜色的方式因人而异,甚至因时段而异。 如果眼睛疲劳或状态不佳,很容易导致不当的配色, 需要从头完成整个流程。 而数字化色彩管理则可降低成本,缩短配制时间,让您在准确度方面享有盛名。

 

datacolor match pigment color matching software for paints, pigments, coatings, cosmetics, leather and more

 

能否介绍一下 Datacolor 的硬件和软件是如何配合使用的?
非常乐意为您介绍。 硬件(分光光度计)用于色彩测量,可以是固定式或便携式。  软件组件(在本例中为 Match Pigment)提供对测量数据的直观显示。 带来的结果是: 实现了数字化色彩沟通。

 

有道理。 但是,我应该如何选择适合自身油漆、涂料或塑料需求的色彩管理解决方案呢?
我们的高级应用专员 Kenny Thomas 将为您解答这个问题。 此处是他撰写的一个简短的指南,用来帮助您正确入门。 我们还发布了用于选择合适台式仪器的工具,您可在此处找到。

 

你们今年发布了 Match Pigment 4。 它与 Match Pigment 3 相比,有什么不同之处?
事实上,有很多不同之处。 请观看此处视频,详细了解新增的功能和优势。

 

 

如果您能说出使用 Match Pigment 4 最主要的五个原因,这些原因会是什么?
只说出五个吗? 好吧,请看下面的五个原因:

 

  1. 您可将准确的色彩配制用时缩短 50%
  2. 您将减少实物样品
  3. 借助智能化色彩校正技术,您可实现一种完美的平衡,既能减少原材料,又能获得正确的色彩
  4. 您将更好地评估客户特定的标准
  5. 由于用户界面经过改进,您用于培训的时间将缩短

 

(还有更多原因敬请了解)

 

我很感兴趣,但我需要先看看规格表。
请在此处查看所需的规格。

 

虽说这是“终极指南”,但我想了解更多!
我们早已料到。 请前往此处填写一些信息,我们的团队成员将与您联系以安排进行沟通。 您还可在此处请求报价

 

感谢阅读,愿您使用愉快!

 

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本文最初刊登于 PPCJ 三月刊 – 建筑涂料 https://www.polymerspaintcolourjournal.com

 

品牌及其建筑物往往会与特定的颜色相关联,要想取得成功,不单单要做到独树一帜,更重要的是要保证色彩的一致性。 例如加利福尼亚州的太平洋设计中心,或著名的旧金山彩绘女士,它们都是标志性建筑,不仅外观夺人眼球,其品牌更是享誉世界。

 

正如我们许多人所知道的,建筑涂料往往用来涂刷建筑物或建筑物的标志,以确保其颜色经久不褪,而且令人难忘。 它们不仅赋予建筑物以生命力,更可为其提供诸多好处,包括抗冲击性、耐候性和耐腐蚀性。 所有这些都对建筑物取得结构上和美学上的成功至关重要。

 

显而易见,涂料不仅对保护组织的建筑物起到至关重要的实质性作用,还可间接维护组织的声誉。 因此,色彩规划是设计和建筑流程的重要环节,而且需要借助精确、高效的色彩管理系统将色彩与建筑涂料联系起来。

 

 

要查看全文,请下载本文章。 如果希望有更多的色彩行业技巧、工具和发展趋势直接发送到您的收件箱,请订阅我们的时事通讯

 

Jeff Watts 是我们的市场部经理,他专长于油漆和涂料行业,并将 30 年的色彩管理经验运用到了 Datacolor 中。 Jeff 负责与客户密切合作,切实了解他们的色彩挑战,从而确保 Datacolor 的解决方案能够满足其需求。

 

如果您想进一步了解 Jeff: 请单击此处

您的产品是什么颜色?为什么我们无法完全达成一致?

 

一谈到产品的颜色,人们往往难以达成共识。 我们都记得当初就那条连衣裙是白金相间条纹还是蓝黑相间条纹展开的激烈争论。 那么为什么我们无法完全达成一致? 其中有多个因素在起作用。

 

1) 变色龙效应

 

下图中哪一组红色方块的颜色显得更深? 哪一组绿色方块的颜色显得更深?

 

 

他们实际上是相同的颜色。

 

 

当背景变化时,我们的眼睛会欺骗我们。 思考一下您的判色方法以及使用的背景。

 

2) 同时对比

 

每个圆的颜色是否相同?

 

 

答案是肯定的

 

在颜色较深的背景的映衬下,浅色对象的颜色会显得更浅。 当您目视评估自己的标准色和生产样本时,务必考虑这一因素

 

3) 同化

 

与同时对比效应相比,同化的比较对象发生了扭转。 哪个黄色背景显得较暗和较暖?

 

 

与蓝色条纹下的黄色相比,红色条纹下的黄色显得较暖。

 

4) 连续对比

 

上面提到的所有效应都是瞬时的。 其他效应是基于眼中视锥细胞的疲劳。盯着黑点 5 秒钟,然后向下翻页并保持凝视

 

 

在凝视橙色图案几秒钟后,将目光转向空白的地方,您会看到一个色彩明暗倒转的残像

 

 

这对您意味着什么?

 

这意味着,目视对色或仅仅靠人的肉眼进行判色会有很大的局限:

 

  • 目视判色是主观的
  • 观察者具有不同的色彩视觉,因此,色彩感知会因人而异
  • 色彩差异难以量化和沟通
  • 需要控制许多变量,包括灯光强度、视角、环境色和光源质量

 

这甚至还没考虑到人类色觉的其他事实,例如:

 

  • 每 12 名男性中就有 1 名 (8%) 存在单一 x 染色体导致的色觉缺陷
  • 每 250 名女性中就有 1 名 (0.4%) 存在色觉缺陷
  • 最常见的色觉缺陷是绿色部分色盲
  • 全色盲是罕见的,每 33,000 人中只有 1 个。 全色盲会失去所有三个名为 Acromatopsia 的受体,出现这种情况的人会被称为”Achromat”(色盲患者)。

 

还有一个原因是色彩的同色异谱。

 

如果两个样本在日光下看起来很匹配,但是在其他光照条件(例如荧光灯、白炽灯或 LED)下观看时却不匹配,便是因为发生了同色异谱。

 

 

现在您可能想知道是否有方法克服判色过程中的这些限制。 好消息是,方法是有的:

 

  1. 正确的光源选择
    a. 根据既定的行业标准(如果有)选择光源,或者选择适合您的特定应用的光源
    b. 每个人都必须同意在整个 QC 企业中使用相同的光源和程序
  2. 利用分光光度仪来分析反射或透射光的整个可见光谱上各种波长的光谱分布,并测量样本相对于参考标准的反射或透射比率,从而获得所需的客观色彩数据,以便做出明智的决策。

在色彩测量仪器(分光光度仪)的帮助下,光滑表面的色彩测量变得更加容易,因为我们可以通过配置来模拟某一特定且固定的样本照明和样本观察角度。 然而,作为色彩领域的专家,您经常面临的挑战是为难以测量的表面(例如粗糙塑料、地毯、织造材料等)提供准确的数据。鉴于不平坦表面的特殊性 – 需要用到球形几何构造的仪器 – 最佳做法是朝不同方向旋转样本,然后让系统计算测量结果的平均值以获得最佳结果。

 

当然,这种做法的前提是仪器的每次测量都具有高度的可重复性和一致性。 然而,并不是所有的仪器都具备同等的性能,从而也就无法保证提供一致的测量数据。

 

我们最近对多种粗糙表面进行了一项样本旋转测试,参与测试的是 Datacolor 800 和竞争对手的仪器,结果不言自明。

 


图 1: 受测样本表面的示例

 

 

 


图 2: 两种仪器以 3 个不同测量角度(90˚、180˚ 和 270˚)对多种粗糙表面和色彩测量得到的 dE CIE Lab* 均值

 

从中可以看出,DC800 在不同样本方向上提供的测量结果更为一致。 因此,与竞争对手的仪器相比,您可以通过更少的测量来获得更准确的测量结果。

 

如需关于此测试的更多信息,请直接联系我。 我坚信,通过使用合适的仪器,您可以获得更一致的测量数据,并重拾对色彩决策的信心。

 

 

 

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当您备受信赖的仪器达到生命周期终点时,您会如何继续前进?

大型油漆制造商选择使用 Datacolor 来确保持续的上乘色彩质量

 

改变并不容易,但是当您被迫做出改变时,一定要花点时间评估您所有的选择。

 

Datacolor 800我们有位客户就面临过这种被迫的改变 – 那是一家大型北美油漆公司,当他们熟悉和喜爱的色彩测量仪器 GretagMacbeth Color-Eye 7000A 达到生命周期终点,相关支持即将结束时,他们面临着如何继续前进的艰难抉择。 就像大多数领先的品牌和制造商一样,他们也依赖于仪器判色来使其产品始终呈现正确的色彩。

 

对现有供应商和 Datacolor 分别提出的 7000A 替代解决方案进行仔细评估后,这家油漆公司选择了 Datacolor 800 系列来替换他们的 7000A 系列仪器。

 

原因很简单,虽然没有哪种新设备的测量结果完全与 7000A 一致,但是根据这家油漆公司执行的测试,Datacolor 800500 系列仪器提供了最接近的匹配结果。 此外,Datacolor 800 系列分光光度仪满足真正的紧公差仪器的要求,并具备卓越的性能和“开盒即有”的仪器台一致性。 若想了解仪器台一致性的重要性,请阅读我的上一篇博客。

 

影响决策的其他重要因素包括:

 
置信度:

  • Datacolor 800500 系列采用 Datacolor 的专有 SP2000 光学技术,能以尽可能高的准确度捕获任何色彩的真实光谱指纹图谱。 这确保了供应链中所有仪器之间的高度一致性。
  • 数码相机和 LCD 屏幕每次都能提供准确的样本定位

 
速度:

  • 单闪测量可以实现更高的生产率,并使测量时间缩短至少 25% – 这意味着您可以在测量 1000 个样本时每天节约一小时以上

 
灵活性:

  • 该仪器可以通过以太网连接到多台计算机,从而实现数据的多用户共享

 

最后,专业的 Datacolor 应用团队的优秀人员和所提供的优质服务给客户留下了深刻的印象。 来自 Datacolor 的产品和行业特定应用专家团队与客户密切合作,确定产品需求,创建应用用例,并支持每一步的评估和安装过程。 这种信任与合作备受许多 Datacolor 客户的青睐和期待。

 

在告别老旧的 Color-Eye 7000A 的转型过程中,我们可以助您一臂之力。

 

欢迎随时联系我们安排演示,让您在坚实的基础上开始下一段旅程。

 

 

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为什么要关注仪器台一致性?

 

就像所有的大品牌和制造商一样,您应该生产出色彩正确的产品来驱动销售。 您可以利用高精度的分光光度仪进行色彩测量,并遵守数值方面的公差要求,以使产品的色彩差异达到可接受的水平。 在指定或生产特定色彩的产品时,为了尽量减少色彩的不一致性,确保整个组织和全球供应链使用的色彩测量仪器能够提供一致的结果是至关重要的。 这种一致性通常被称为“仪器台一致性”(IIA)。

 

仪器台一致性的好处

 

具备良好的仪器台一致性的分光光度仪提供的色彩测量数据可以在整个全局显色过程中共享。 在实验室里用一个分光光度仪测量色谱后,就可以与供应链合作伙伴共享反射数据。 接收者不需要重新测量物理色谱,而是使用这种“数字”色谱进行色度分析。 数字色彩通信省去了与生产和运输实物样本相关的时间和成本。 更重要的是,您可以根据数字数据做出自信的决策,确保产品的色彩质量。
 

定期维护和校准需求

 

为了确保您的组织和全球供应链所用的仪器具备良好的仪器台一致性,您首先需要确保每台仪器的性能都达到最佳。 暴露于环境中的污物和尘埃下会影响仪器最佳性能的发挥。 与任何精密仪器一样,分光光度仪需要定期的校准和维护,以确保其性能和准确性以及长期可重复性。

 

真正的紧公差仪器是基础

 

虽然定期维护和遵守程序对于确保分光光度仪的长期可靠性极其重要,同样重要的是,在仪器的初始设计和制造阶段把精度和可靠性作为基本要素进行考虑。 能冠以“紧公差”名号的分光光度仪是以最高质量标准制造的精密仪器,并具有最佳的仪器台一致性。 “紧公差”这一标签仅适用于那些与主控仪器相比最大容许偏差极低,且本身可追溯到国际标准的仪器。

 

Datacolor 800 系列分光光度仪满足真正的紧公差仪器的要求,并具备卓越的性能和“开盒即有”的仪器台一致性。 目前世界上只有少数几种仪器能够提供这种非同一般的结果,而不需要基于瓷砖测量进行人工调整(这一过程通常被称为仪器“配置”)。

 

当整个组织都使用这种紧公差仪器时,彼此之间就可以充满信心地共享一致性得到保证的色度数据。 这也确保了组织或其供应商可以放心地共用或替换内部的系列仪器,而不必担心测量结果相较于历史结果的巨大变化或正在进行的色度决策的重大变更。 添加分光光度仪或替换旧的此类仪器时,将这些要求纳入考虑很重要,这样可以避免测量结果发生显著变化。

 

联系我们了解更多信息或进行旧仪器折价交易,以改善您的色彩工作流程,减少错误,节省时间和金钱。
 

 

科学的色彩管理解决方案可帮助制造商提供色彩统一的产品,这在客户看来直接与质量挂钩。 他们还能通过促进利益相关者之间的色彩沟通来节省时间和金钱。

 

什么使配色变得棘手?
主观性
视觉配色 – 例如参照色卡 – 很容易,但不精确。 个人观察和描述颜色的方式不尽相同。 即使光照条件相同,有些人可能会察觉到被其他人忽略的色调变化。 而物体的光泽、形状和纹理等物理特性也会影响我们观察和描述其颜色的方式。

 

标准偏差
一致性总是与高质量挂钩,但不同的行业和产品可接受的偏差量可能并不相同。 例如,在儿童玩具中可接受的色调变化可能完全不适用于高端汽车、皮革手提包之类的奢侈品或时装品牌使用的油漆。

 

为什么这很重要?
消费者认知
如果您的产品色彩不一致,消费者会认为您的品牌质量低劣或者您的产品不值钱。 如果您和您的客户重视质量,您就需要找到一种方法来准确地复制产品色彩。

 

色彩沟通
由于我们观察色彩的方式不尽不同,在某个人看来完美匹配的色彩,让另一个人看的话可能就会看出变化,因此对色彩描述进行标准化的能力很重要。 即使是面对面沟通,对色彩的误解都可能导致延迟、制造错误和其他代价高昂的问题,更不用说与全球供应商、分销商和客户进行的色彩沟通

 

当今的色彩管理解决方案
设计师和制造商现在可以利用工具帮助自己准确测量、显示和分析色彩。 宽泛地说,这些工具包括硬件和软件两种组件。 硬件用于测量,可以是固定式或便携式。 软件提供对测量数据的直观显示,从而促进色彩沟通。

 

数学色彩模型(其中应用最广泛的是 CIELAB)提供了客观的色彩构建方式,从而更精确地描述颜色,但是也必须考虑特定行业或产品的主观要求。

 

合适的色彩管理解决方案必须直观易用,并且可以根据贵公司的特定要求量身定制。 准确性和效率的提高使这种解决方案的部署变得经济而高效。

 

我们最近发布了一则总监简讯,其中更全面地描述了实施新的色彩管理解决方案的硬件和软件考虑因素。 欢迎致电联系我们,讨论科学的色彩管理系统的组成以及 Datacolor 可以如何帮助您发展业务。

 

Kenny Thomas
Senior Application Specialist