雖然國內(nei) 外對盜版產(chan) 品的打擊力度越來越強烈,不過仍然有盜版偽(wei) 劣產(chan) 品時不時出現,為(wei) 了更加快速準確的檢定產(chan) 品質量,就可以使用Lab色差儀(yi) 對其外觀色彩進行檢測,從(cong) 而初步評定產(chan) 品的真偽(wei) 。

顏色在範圍中的應用:
世界是彩色的,顏色幾乎滲透了生活與(yu) 生產(chan) 的所有領域。無論是不同顏色的服飾,還是各種產(chan) 品的包裝圖案,通過不同的色彩就可以呈現豐(feng) 富的外觀效果,從(cong) 而美化生活環境的方方麵麵。因此,無論在生產(chan) 、科研、國防、藝術、交通還是日常生活中,顏色都有不可低估與(yu) 無法替代的作用。
公眾(zhong) 防偽(wei) 對視覺的要求是吸引眼球、易識別,在光學防偽(wei) 中它的要素為(wei) :顏色、多維、多通道和動感元素。多維指的是除了普通的二維圖像外,可以有二維或者三維圖像,無需消費者戴特殊眼鏡即可觀看到。多通道指的是改變觀察方向連續變化時,可見圖像的位置或相對位置隨之變化。這些變化可以伴隨顏色變化,共同構築光學防偽(wei) 的長城。光學防偽(wei) 中的圖像顏色與(yu) 它本身的微結構緊密相關(guan) ,顏色及其變化可以獨立成為(wei) 判別特征,簡潔、易識別的優(you) 勢受到越來越多的關(guan) 注和重視,各種相關(guan) 技術逐漸適應規模生產(chan) ,應用於(yu) 高安全產(chan) 品的防偽(wei) 。在防偽(wei) 標簽以及二維碼防偽(wei) 標簽的解決(jue) 方案中,顏色光學防偽(wei) 也有中舉(ju) 足輕重的作用,如激光全息防偽(wei) 標簽等,美觀動感的特性受到客戶喜愛。與(yu) 數碼防偽(wei) 技術的結合可以起到相得益彰的作用。
Lab色差儀(yi) 在防偽(wei) 檢測領域的應用:
傳(chuan) 統的防偽(wei) 標簽顏色評價(jia) 主要依靠觀察者主觀目視,由於(yu) 不同觀察者的色覺感知能力的差異以及觀察時外界條件的差異,就很可能導致顏色評定的結果出現偏差。為(wei) 了更加準確的管控防偽(wei) 標簽的質量,快速準確的進行顏色檢測,就可以使用Lab色差儀(yi) 。
在日常生活、科學研究和工業(ye) 生產(chan) 中,經常需要鑒別樣品顏色的差別,而且需要把這種差別定量地表現出來,這就是色差。在大批量生產(chan) 的產(chan) 品的檢驗中和對色差要求較高的場合,定量表示尤其重要,如何定量地表示色差呢?顯然,用CIE1931色度圖中的色度坐標差(或三刺激值差)是不行的,因為(wei) 它是不均勻的,存在著“等距不等差,等差不等距”的缺陷。
CIE發布此顏色模型為(wei) 了確定人眼感知顏色的平均狀況,在1931年,他們(men) 使用三種原色定義(yi) 了一個(ge) 數學模型(或者三種刺激值(X(紅色),Y(綠色)和Z(藍色)),從(cong) 這個(ge) 模型中可以看到所有的顏色都可以被一個(ge) “標準”觀察者看到,此數學模型被稱為(wei) “CIE XYZ模型”。CIE XYZ模型中測量了標準光源下的每一種顏色,以及嚴(yan) 格定義(yi) 了標準觀察者所看到的觀察條件。CIE XYZ模型其實很少被使用,盡管它是所有其他顏色模型派生的參考顏色空間。
由於(yu) XYZ三維的顏色模型不太容易解釋和理解,所以CIE開發出了Yxy顏色模型,也稱為(wei) 色度圖,它可以將顏色可視化,而不考慮明度坐標。
這個(ge) 模型根據兩(liang) 個(ge) 色度坐標來定義(yi) 顏色:
其中一個(ge) 顯示了色調的主導波長(x),
另一個(ge) 顯示它的飽和度(y)。
Y軸表示顏色的明度,隻能在Yxy模型的三維視圖中顯示。在這個(ge) 模型中,所有具有相同Y亮度的顏色都在同一個(ge) 三角平麵上。
從(cong) 色度圖的中心到邊緣的顏色會(hui) 越加飽和,最飽和的顏色在圖表的邊緣。
色相的改變是根據其在馬蹄形的邊緣的位置。
所有的顏色都在由馬蹄鐵所包圍的空間內(nei) (及紅色和藍色波長之間的直線)。色度圖之所以這樣的形狀,是因為(wei) 我們(men) 對紫色和紅色之間的細微變化更敏感,而不是綠色和黃色之間的變化。直線上的顏色是人為(wei) 假設的,因為(wei) 這些顏色沒有特定的波長。
雖然在這個(ge) 模型中顏色之間的差異不符合視覺差異,但它能夠指出RGB顯示器的相對色域和印刷色塊的不同。
正如我們(men) 所看到的,CIE XYZ和CIE Yxy顏色模型並不能精確地表示所感知到的顏色。而且,在這些顏色模型中感知到的顏色和實際的顏色之間是存在差異的。
在1976年,CIE通過修改和重命名Yxy模型來糾正這些視覺扭曲,並將其命名為(wei) “CIEL*A*B*”或“CIELAB”。CIE L*a*b*模型中的顏色差異更接近於(yu) 實際感知的顏色差異。
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