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今天，全球纺织行业使用分光光度计来测量数字颜色数据。 通用的颜色语言和协议让零售和品牌服装公司指定可以在世界任何地方准确执行的颜色。 使用这些数据，零售商及其全球供应链能够保持颜色一致性，这是纺织品的一个关键质量指标。 生产周期更快，成本更低。
但是，为了满足预期，颜色数据必须准确，这意味着分光光度计必须准确可靠。 对于一些人来说，答案是“分析”他们的分光光度计。 但是仪器分析在确保数据准确可靠方面的效果如何？
考虑到反射率数据的可靠性，Datacolor 决定进行一系列测试来回答这个问题，“仪器分析能否确保我的反射率数据的准确性？”
仪器分析是通过测量每个仪器上的一组瓷砖来将用户仪器与参考仪器进行比较的过程。 基于两种仪器之间的差异，创建了一种算法来补偿这些差异。 然后可以将这些数学调整应用于用户仪器进行的所有测量。 从理论上讲，来自异形仪器的调整后的反射率曲线将与来自另一个异形仪器的调整曲线更加一致。
但是，基于参考标准的改进与实际纺织品样品的改进相比如何？ 回答这个问题的唯一方法是在带有和不带有轮廓的仪器上测量纺织品样品。
对于仪器一致性改进的实际测试，我们在 2016 年对 Datacolor 600（现为 Datacolor 800 ）分光光度计和另一家公司的高端仪器上的各种样品进行了总共测量。
学习集
42个测试样品
每个制造商提供 8 台仪器
3组测量
反射率数据评估
试验结果
尽管仪器会引起一些变化，但以前的研究表明，它们仅占仪器间一致性误差的 10% 左右。 因此，通过对功能正常的分光光度计进行剖析而获得的改进相对来说是微不足道的。 不正确的测量技术和不良的样品条件更有可能产生错误。
我很高兴与您分享我的专业知识，帮助您设计最先进的流程，确保您所依赖的颜色数据尽可能准确。
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