科学漫谈:我们如何看到色彩以及为什么需要分光光度仪

[shariff services="weibo|mailto" backend="on" buttonsize="small" align="center" lang="en" class="shariff" buttonstretch="1"]

您与朋友、家人或同事有没有对同一物体的颜色产生过分歧? 如果有,您已经体验到了色彩是多么主观的一件事。

色彩感知背后有一个复杂的科学,多种因素会影响到我们对于色彩的感知。 这些差异至少可能导致温和的不一致意见。 但是,如果确保产品色彩准确、一致是贵公司取得成功的关键,那么不考虑这些差异可能酿成代价高昂的错误。

Coloro 色彩技术主管 John Newton 在与我们交谈的过程中,分享了其在提高我们对于色彩的理解方面的观点:

 

“利用切实的例子 [开发] 有吸引力的有趣培训课程…重点是介绍正确的基础知识。 只需了解并应用一些基本原则来建立和传达准确的色彩标准,就能带来巨大的不同。”

 

我们很赞同他的说法。 继续阅读,了解色觉和色彩感知的基础知识。 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,我们的眼睛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)

 

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。

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。 这一理论在 20 世纪 60 年代才得到证实,也就是说,我们如此深入了解波长和色彩的历史只有 60 年。

与此同时,对立过程论主张色觉取决于三种作用相反的受体复合体: 光/暗(或白/黑)、红/绿和蓝/黄。

将这两种理论结合起来,可以帮助描述人类对色彩的复杂感知。

 

色彩感知: 一个真实的例子

 

如今,我们经常可以看到黄色的校车。 1939 年,当“黄色”被选为校车的标准颜色时,我们对于色彩科学的了解并不像现在这么深入。

在《史密森尼》(Smithsonian) 刊发的《校车是如何变成黄色的》(The History of How School Buses Became Yellow) 一文中,美国眼科学会的临床发言人 Ivan Schwab 解释说:“描述 [色彩] 的最佳方式是使用波长。”

 

校车所用的黄色实际上位于触发我们感知红色和绿色的波长的中间。 因为正好位于中间,所以这种特殊的颜色会从两侧均匀地撞击我们的视锥(或光感受器)。 这使得我们几乎不可能错过校车,即使其在我们的外围视野中也是如此。

当光照射在物体上时,物体吸收一部分光谱,反射一部分光谱。 我们的眼睛根据反射光的波长感知不同的色彩。

此外,我们还知道,即使是同一种颜色,外观也会因一天中的时间、房间的光线和众多其他因素而有所不同。 这对一般人来说并不是什么问题,但如果是让相关人员在全球各地不同的办公室评估色彩样本,则另当别论。 根据包括光线在内的一系列因素,他们可能会感知到色彩的不同变化。

这就是为什么采用数字化工具进行色彩控制如此重要的原因所在。 这些工具(从分光光度仪到软件再到服务)可确保任何情况下的判色都能保持客观。 同样重要的是,必须遵照最佳实践来操作和维护您的色彩测量仪器

 

周遭环境如何影响色彩感知

 

即使光照条件发生变化,我们大多数人也能分辨出熟悉物体的颜色(比如黄色的校车)。 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。 但在这方面,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。

但是当个体或多人尝试使颜色与产品或材料样本匹配时,情况就复杂得多。 物理或环境因素和观察者之间的个人差异可能使我们对色彩的感知发生改变。 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

 

如果您的工作需要一次又一次地获得正确的色彩,那么单靠人眼的视力是行不通的。 这是因为有一些不可控的因素决定着我们如何看到色彩。

不仅如此,当您与不同办事处的人员合作时,无论他们是在同一国家还是世界各地,这些因素都大大增加了出现色差的风险。

让事情更复杂的是,不可能实现的色彩、虚幻的色彩等现象的存在可能会给严重依赖准确色彩读数的企业造成破坏。

必须使用仪器从样本和产品中准确检测色彩,更重要的是应保持仪器间一致性ThoughtCo 很好地解释了这些因素的影响

 

色彩在日常生活中的重要性

 

色彩在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。 就像黄色校车, 为什么即便在外围视野也要看到它会如此重要? 当然是为了确保安全。

许多色彩被用来描绘重要的信息,且没有搭配文字。 红色停车标志和绿色交通灯随处可见。 这些和其他受管制的颜色在我们的生活中扮演着重要的角色。

我们还将色彩与自豪感联系在一起。 想想一个国家国旗上的颜色,甚至是我们为支持自己喜爱的运动队穿戴的颜色

 

但是在校车、停车标志和分光光度仪出现之前,色彩已经存在了几千年。 色彩和染料的历史也相当悠久,可追溯到公元前 2000 年以前。 毫无疑问,即使在那时,它们也有很强大的影响力。

 

数学在色彩感知中的应用

 

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精确匹配。

 

CIE 色彩模型(也叫 CIE XYZ 色彩空间)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。

 

克服色彩感知差异的第一步

 

尽管人类的感知不可避免地存在差异,但控制色彩始于意识和教育。 的确,我们的眼睛只能做到目前这样。 值得庆幸的是,我们提供了一系列工具来确保您产品的颜色始终准确无误。

 

Datacolor 提供齐全的分光光度仪、软件和其他解决方案,适用于包括塑料、纺织、涂料和零售油漆在内的众多行业。 我们还设计了一款特制的仪器,专门用于测量传统分光光度仪无法测量的材料。

 

请联系我们的团队,讨论合适的色彩控制解决方案可如何帮助您的团队克服色彩感知局限、提高质量并降低成本。

 

[shariff services="weibo|mailto" backend="on" buttonsize="small" align="center" lang="en" class="shariff" buttonstretch="1"]