比色計の使用における XNUMX つの一般的な問題

の広範な適用により、 比色計、比色計の原理には、測色、光学、数学、材料科学、生物学、心理学などの包括的な知識が含まれますが、これらは現在の学習や教育の多くには関与していません。 比色計の使用方法については、多くの問題と論争があります。 ここでは、ほとんどのユーザーから報告された状況に従って、いくつかの基本的な概念上の問題に対する簡単で実用的な解決策を示します。
色とは、オブジェクトの外観と色の特徴に対して人間の脳が生み出す主観的な感覚であり、数学的な方法では説明が困難です。 色の測定とデータ管理は、視覚の測定と管理 (気分や年齢などの生理学的および心理的影響を含む) です。 現代の比色計が提供するデジタル情報は、人間の視覚と可能な限り結びついているため、科学研究や生産活動に広く使用されています。

以下は、比色計を使用する際によく遭遇する XNUMX つの基本的な問題です。
Ｉ：色標準板のLab値を基準として色品質を管理し、色差データ△Eを利用してみませんか？
人が慣れ親しんだ品質管理では、通常、いくつかのデータ指標と許容される上下限の偏差を使用しますが、色は良くなく、基準は実際の色版で決定する必要があります。 それの訳は：
1.色理論の既存の欠点は、スペクトル測定と数学的処理の複雑さとともに、国際基準に従ってさまざまな国の企業によって開発された色差計は、赤から青まで同じ色の同じカラープレートを常に測定できます。
2.同じ会社の同じモデルの色差計器は、プラットフォームの違いがあります。 同じ標準色板を測定する場合、XNUMX つの測定器の測定値は異なります。 時間が経つにつれて、特に各機器のユーザーが独自の校正ホワイトボードを保持して使用する場合、差は拡大します。
3. 異なる機器で測定された色三刺激値には偏差がありますが、それらは同じ参照基準と別のサンプル プレートの色差を比較するために使用されます。 異なる機器で測定された色差値: △ E、△ a、△ b は非常に近いです。 これは、カラー マネージメントの基本的な要件です。 したがって、参照基準を使用すると、さまざまな機器で測定された色差値に実用的な価値があります。 これが比色計が広く使われている理由でもあります。 当事者は合意によって許容される色差を定義し、許容される許容範囲は三刺激値 Lab の特定の値を回避することによって管理されます。

II: なぜ現在の比色計を毎日校正する必要があるのですか? キャリブレーションのために工場に戻る必要があるのはなぜですか? キャリブレーションのために工場に戻った後、元のカラー プレート データが変更されるのはなぜですか?
1. 市場で広く使用されている従来の比色計は、照明にキセノン ランプまたはハロゲン タングステン フィラメント ランプを使用しており、ランプの明るさは、測定ごとに点灯したときに偏差があります。 さらに、電球はゆっくりとした老化プロセスを持っています (定期的に交換する必要があります)。 上記の問題を克服するために、器具をオンにするたびに、または数時間使用した後に、器具を独自の白い標準プレートで校正して、バルブおよび器具システムの変更の誤差を修正する必要があります。 ホワイト ボードの使用時間が長くなり、計器の積分球内の硫酸バリウム コーティングが汚染されて黄変するにつれて、計器は工場出荷時の基準値から徐々に逸脱します。 この時点で、装置に保存されているユーザー カラー スタンダード データは変更されていませんが、再テストの結果はすでにゆっくりとずれています。
2. 上記の理由から、誤差が大きくなりすぎないように、工場の要件に従って年に XNUMX 回比色計を校正のために工場に返却する必要があります。 しかし、コストがかかるため、ユーザーは機器が故障した場合にのみメンテナンスのために工場に戻ることがよくあります。 このときよくあるのが、校正済みの測定器が戻ってきてから元のカラープレートを測定すると、値が少し変わってしまうということです。 その理由は、色収差計が校正される前にゆっくりとした変化があり、人々がそれを検出できないためです。 工場はベンチマークに従って偏差エラーを修正および較正しましたが、これは突然の変化です。 サンプルプレートを再測定すると、変化が検出されます。 変化は、器具の白色標準板の変化度、ランプの経年劣化度、グレーティングの変化、およびその他の要因によって異なります。
解決策は、キャリブレーション前の比色計に大きな誤差があるときに測定された標準板データの場合、標準データの偏差が大きくなりますが、一般的な時間間隔は長くないため、標準色板を取り出す限り適切に再測定することで、新しい正確な標準データを取得できます。 機器が認定されたときに標準データが測定された場合、元の標準データは正しいはずですが、校正前の製品サンプル データは機器の偏差により偏っています。

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