为什么同样的样品我们和客户测量的色差相差很大

经常有客户问我们为什么同样型号的仪器都测色差，我们的测量值会和客户的差异很大。其实很多时候，是我们和客户没有同一颜色标尺和色差公式造成的。

在颜色测量中，不同色差公式会导致测量结果差异较大的原因，主要与公式的设计原理、应用场景以及对人眼感知的模拟方式有关。以下是详细的解释，可用于向客户说明这一现象：

1. 色差公式的设计目标不同

不同色差公式诞生的背景和解决的问题不同，导致其计算逻辑存在差异：

• CIELAB（ΔE*）：最早的通用色差公式，基于均匀颜色空间（L*,      a*, b*），但未符合人眼对色差的感知一致性（例如对蓝色区域的敏感性较高）。

• CMC（ΔE CMC）：专为纺织行业设计，引入了明度（L）和色度（C）的权重比例（l:c），通常用2:1（可接受性）或1:1（可察觉性），更贴近人眼对明度和色相的敏感度差异。

• CIEDE2000（ΔE00）：目前最复杂的公式，修正了CIELAB在深色、高饱和度区域的偏差，并引入了色相旋转补偿和明度/色度/色相的动态权重，更接近人眼视觉均匀性。

2. 色差公式对人眼感知的模拟方式不同

• 权重分配差异：

• CMC公式对明度（Lightness）和色度（Chroma）的敏感度分配不同权重（如2:1），而CIEDE2000会根据颜色位置动态调整权重。

• 例如，人眼对浅色的明度变化更敏感，而深色的色相变化更明显，不同公式对此的补偿方式不同

• 色相角修正：
       CIEDE2000在色相差（ΔH）计算中引入了旋转项，修正了CIELAB在蓝色（高色相角）区域的偏差，而CMC未考虑这一点。

• 区域依赖性：
       某些公式（如CIEDE2000）在低饱和度（中性色）和高饱和度区域的容差不同，而CIELAB在整个颜色空间中采用线性计算，导致结果偏离实际感知。

3. 应用场景与行业标准差异

不同行业因实际需求选择不同的色差公式：

• 纺织/塑料行业：常用CMC公式，因其对色相和明度的权重分配更符合织物颜色验收需求。

• 涂料/汽车行业：倾向使用CIEDE2000，因其对金属漆、高饱和度颜色的评估更准确。

• 通用质量控制：可能沿用CIELAB（ΔE*ab），因其计算简单，但对视觉一致性要求高的场景可能不适用。

4. 客户沟通的关键点

向客户解释时需强调：

• 色差公式无绝对优劣，只有适用场景的区别。选择公式需结合行业标准和产品特性。

• 数据差异是正常现象，关键在于统一标准：同一供应链中必须使用相同的色差公式，否则数据无法直接比较。

• 人眼相关性：ΔE值只是数学计算值，最终需以视觉验收为准（例如ΔE=1.0在某些和行业可能不可见可接受，在另一些行业可能非常明显，无法接受）。

“您提到的色差数据差异，主要是因为不同公式对颜色偏差的‘打分规则’不同。例如，CIELAB像一把简单的直尺，而CMC和CIEDE2000更像带刻度的放大镜，针对不同颜色区域（如深色、高饱和度）的敏感度做了优化。如果您在纺织品中使用CIEDE2000，可能会发现某些色差被‘放大’，而用CIELAB则可能低估问题。因此，我们需要根据您的行业标准选择公式，并确保上下游使用同一把‘尺子’。"