彩色检测中什么时候平均测量更合适？

有些纺织样品比较难以测量颜色的一致性，这时候你可以考虑使用色差仪的平局测量功能。甲纺织制造商，因为材料平整，不透明，均匀很容易测量针织物的颜色数据。对于这些类型的光滑，坚固的纺织品，制造商所要做的就是在色差仪上读取一个读数，以确定染色的针织面料是否符合制造商的颜色标准。但是并非所有纺织品的颜色均一， 灯芯绒、粗针织物和毛圈布等织物的质地变化很大，这使得色差仪更难测量。如果制造商仅在样品的一小部分区域内测量此类织物的颜色，则无法保证该测量值将与对同一织物进行的其他测量值相匹配-将第一个测量值向右移动一英寸，您可能会发现颜色读数完全不同。

在测试颜色一致性时，制造商如何补偿此类纹理或非均质产品的误差？一种方法是对颜色测量值求平均，以获得对产品颜色的整体感觉。通过平均样品测量值，即使使用质地变化显著的材料，也可以确保颜色读数尽可能准确。但是，为了正确使用此方法，您需要知道何时对样本取平均值是合适的，何时仅应读取一次。毕竟，对同一样品进行多次测量可能是一个耗时的过程，因此仅对实际需要额外关注的产品进行平均测量非常重要。

什么是平均测量？

样品平均是一种可选的颜色测量方法，它使您可以读取同一样品或同一批次的大量读数，以获得能代表整个产品的结果。当您对包含五颜六色的微珠牙膏进行多次测量时，每次新测量都可能与上一次略有不同。几乎透明的牙膏可能看起来大部分是半透明的，但是如果样品的一个区域包含的蓝色脱落颗粒比样品的另一区域稍微多一些，那么色差仪可能会为您提供不代表整个产品批次的颜色读数。一个结果，色差仪可能会标记样品，因为它仅在一个小区域内显得太蓝。通过对同一牙膏样品进行多次测量并将结果取平均值，您可以更准确地了解产品是否真正在颜色公差范围内。

您可以通过两种方法对产品的颜色样本求平均：光学或统计。以下是每种方法之间的主要区别：

光学测量

光学平均测量由色差仪自动执行。仪器使用颜色传感器观察样本视域中所有可用的空间数据，并对结果进行平均，以便为您提供单个整体读数。视域越大，读数越准确，因为仪器将具有更多可用数据。但是，仅光学读数并不总是适用于每个样品。如果您有纹理颜色从一个区域到另一个区域变化的样品，则仅一个读数可能无法告诉您需要了解产品整体颜色的所有信息。相反，您需要采取统计平均值测量的其他步骤。

统计量度

统计测量超出了许多色差仪自动执行的功能。对样品进行统计平均值时，您需要连续进行多次光学测量，然后为所有这些结果计算总平均值。制造商可以在两种不同类型的统计测量方法之间进行选择：

多个样品的多次读数：对样品进行统计平均值的第二种方法是对同一批次或同一批产品进行多次测量。如果您制造的产品本身大多是同质的，但彼此之间的颜色可能会有所不同，这可能会很有用。烘焙食品就是一个很好的例子。一条面包可能是坚实的，甚至是褐色，但该面包的颜色可能比同一批面包中的其他面包要深。

要测试您的产品是否在颜色公差范围内，您可以对不同产品样本进行多次读数，然后对这些读数取平均值，以总体了解该批次与其他批次的比较。如果您是面包制造商，您可能会发现一批面包的颜色从一条面包到另一条面包都一致，但是如果将整批面包的平均读数与昨天的面包读数进行比较，您可能会发现昨天的面包批是平均来说，颜色要浅得多。这可能表明烤箱太热，或者生产线中还有其他问题。通过对整个批次的颜色求平均，可以在问题影响将来的产品之前迅速识别出此类问题。

什么时候应该平均测量？

许多行业将其色彩测量结果取平均值，以确保每种产品都在色彩公差范围内。受益于平均的常见产品示例包括：

含有悬浮颗粒的半透明液体（例如牙膏或凝胶去角质剂）

含有气泡的浓稠透明凝胶（例如洗手液）

产品表面有划痕或凹槽（例如强化地板）

朦胧的样品（如毛玻璃）

颜色或质地从一个区域到另一个区域不同的样品（例如纱线）

为了对此类产品进行平均测量，通常明智的做法是将色差仪设置为尽可能大的视野，以获取更准确的读数。此外，您需要旋转或重新填充样品至少2至4次，以使色差仪具有大量可以平均的测量值。

尽管平均样本可以使您更准确地阅读产品，但是这种方法不一定适合每个行业或制造商。平均的一个潜在弊端是执行可能需要花费更多时间，并且在许多情况下，色差仪对样品的首次测量将与统计平均测量的结果紧密匹配。例如，如果您要测量不透明且通常光滑的油漆样品，则单一颜色测量可能完全满足您的需求。但是，一些制造商仍然选择对涂料产品进行多次读取，以作为额外的预防措施。这是因为环境因素（例如样品制备）可能会影响颜色测量结果。

通常，如果您希望获得准确的样品颜色读数，或者样品的纹理或颜色变化太大而无法仅通过