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. 不考慮環境因素

同色異譜現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象。其他會影響顏色的環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。科學家可能使用 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。

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