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为了确保产品外观颜色的一致性，需要对其进行色差判断，前提是颜色数据的量化。对于使用颜色数据管理产品的企业，知道色差数据和视觉颜色辨别之间相关性，非常重要。本文主要介绍了产品色差判断的方法、影响因素和改进方法。
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一、产品色差判断的方法
1.?可感知性判断
也称为可觉察性判断，就是判断现有色差是否能够感觉出来。一般来说，在纹理、材质等情况相同的情况下，色差DE* 0.2以内是感觉不出色差的。可感知的最小色差称为阈值，彩度不同的颜色阈值不同，一般彩度越高阈值越大。明度和色调的不同也会影响阈值大小。可感知性判断也会用最小感知差异表示。
2.?可接受性判断
简单来说，就是判断存在的色差是否可以接纳。这与人类进化历史、民族习惯、行业特点、经济状况都有关系。比如：同样是白色纺织产品，日本客户偏好微弱绿光的白色，而阿拉伯地区则喜好微弱红光。此外，价格也会影响到人们的可接受判断，即使产品有色差，如果销售价格降低，客户对于这个色差也会变的不那么敏感。
由于工业生产的多变性，采用可感知性判断是不现实的，习惯上采用在可感知差异基础上加以放大，也就是商业系数，作为制造颜色的公差。
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二、影响产品色差判断的因素
1.?纹理的差异
纹理具有显著影响效果。纹理会影响光与物体的作用方式，不同纹理下镜面光与漫反射光的分布不同，进而影响颜色感觉。
2.?边缘清晰度和间隔
样本的边缘清晰程度，样本间的距离，样本外侧是否描边，都会造成影响。样本边缘模糊、以及增加边框，都会提升目视颜色感觉上的相似性。随着样本的分离增加，眼睛的需要左右移动进行比较，依靠的是颜色的短时记忆，也会造成颜色感觉更加相似。
3.?背景的明度
如图，深棕色色差对放在白色和黑色背景。此黑色背景的明度与色差对的平均明度相似。在黑色背景下观看时，视觉上样本明度差异被放大。这称为“勾边效应”。同样，背景颜色也会影响辨色。
4.?样本大小
由于人类视觉系统结构特点：视觉凹陷的存在，小物体会显得比大物体颜色更深更鲜艳。而且由背景的颜色和明度引起的影响随着样品尺寸的增加而减弱。
5.?观察时间
随着观察时间的增加，人眼对样本产生局部适应，视觉差异减小。
6.?观察者差异
人类视觉系统受到地域环境和饮食习惯等影响，存在个体差异。晶状体也会随着年龄逐渐黄变，进入眼睛里的蓝光随之减弱。另外，存在部分色盲或者色弱者，不适合进行辨色类工作。
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三、准确判断色差的方法
1.?制定容差时候，合理确定商业系数，要考虑可接受性判断因素，对某些重点参数可分别制定容差，比如DC*，DH*，Da*，Db*等。
2.?对于纹理不同的标准和比样，特别要做试验确定容差。不能照搬相同纹理情况数据。
3.?目视评判颜色时候，样本要边缘平齐靠紧，切勿分离评估；背景颜色选中性灰（孟塞尔N5—N7）；光源照度不易过强或过弱，可参考《AATCC EP9-2017》或《ASTM D1729-16》规定。
4.?辨色用样本不要太��，标准与样本大小尽量一致；
5.?在做目视辨色决定的时候，时间不要过久，最好看一小段时间，即做评估。再次评估前，看一下中性表面，比如灯箱的内壁。
6.?注意定期对观察者进行视觉检测，建议使用孟塞尔FM100色觉检测工具。对于年龄对辨色的影响也不用过于担心，辨色经验的增长会弥补蓝光缺失带来的影响。
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