一、什么是色差公式？

在工业生产、质量检测及科研场景中，人眼对颜色差异的判断易受主观经验、光照条件影响，而色差公式是将这种主观颜色差异转化为客观量化数值的数学模型。它基于国际照明委员会（CIE）或行业组织定义的“颜色空间”（如CIE Lab、CIE Luv等），通过计算样品与标准样在明度（明暗程度）、彩度（颜色饱和度）、色调（颜色种类）三个核心维度的差异，最终输出代表颜色偏离程度的“色差数值”（通常用ΔE表示）。  

色差公式的核心价值在于建立统一的颜色评价标准——无论是塑料成型、纺织染色还是涂料生产，不同人员、不同企业均可通过同一公式的ΔE值，客观判断产品颜色是否符合质量要求，避免主观判断导致的争议。

二、常见色差公式及核心区别

根据技术迭代与行业需求，目前主流色差公式可分为“基础通用型”“行业专用型”“高精度优化型”三类，各公式在结构设计、应用场景、计算逻辑上存在显著差异，具体如下：

1.基础通用型公式：适配多场景，结构简洁

（1）dE*ab（CIE Lab）  

l 出现时间：1976年（CIE里程碑式公式，1976年为色差公式“成熟化分水岭”）  

l 核心结构：以L*（明度，0=黑、100=白）、a*（红绿色差，正红负绿）、b*（黄蓝色差，正黄负蓝）为直角坐标，色差公式为

l 应用场景：全行业通用（色差仪标配公式），覆盖塑料、涂料、印刷、食品等领域。  

l 关键特点：视觉逻辑贴合人眼感知，无需复杂参数调整；计算简洁，对仪器硬件要求适中，兼顾基础精度与实用性，是行业应用广泛的 “通用语言”。

（2）dE*uv（CIE Luv）

l 出现时间：1976年（基于CIE XYZ色彩空间变换而来）  

l 核心结构：基于CIE Luv颜色空间，以L*（明度）、u*（色品）、v*（色品）为维度，通过样品与标准样的L*、u*、v*差值平方和开方计算色差。  色差公式为

l 应用场景：彩色摄影、电视领域（侧重光线波长对颜色感知的影响）。  

l 关键特点：对光线波长变化更敏感，适配“动态颜色呈现”场景，但在工业固体样品测量中通用性弱于dE*ab。

（3）dEab（Hunter lab）  

l 出现时间：1948年（早期经典公式，为CIE Lab公式奠定基础）  

l 核心结构：由亨特色空间（L_H明度、a_H红绿、b_H黄蓝）演变而来，公式为

需引入随照明体/观察者变化的常数因子（f_XA、f_YB、f_ZB）。  

l 应用场景：早期色度计常用，后因参数调整复杂，逐渐被CIE Lab公式替代。  

l 关键特点：是首个将“明度-色彩分离量化”的公式，但常数因子需根据场景频繁调整，通用性不足。

2.行业专用型公式：针对特定场景优化

dE*cmc（CMC (l:C)）  

l 出现时间：1980年代（英国染色工作者学会SDC推荐，1995年成为ISO国际标准）  

l 核心结构：基于CIE Lab改进，引入明度权重因子l（调整明度对色差的影响）和彩度权重因子c（调整彩度对色差的影响），同时加入明度（S_L）、彩度（S_C）、色调（S_H）加权函数。  色差公式为

l 应用场景：纺织行业（染料强度检测、白度/黄度测定、色牢度评级），典型参数取值为l:c=2:1。  

l 关键特点：可通过权重因子适配纺织行业“对明度差异更敏感”的需求，但仅针对纺织场景优化，跨行业适用性弱。

3.高精度优化型公式：提升视觉一致性

（1）dE*94（CIE 94）

l 出现时间：1994年（CIE推荐，罗切斯特理工学院基于油漆样品视觉实验改进）  

l 核心结构：基于CIE Lab，保留S_L、S_C、S_H加权函数，引入参数因子k_L、k_C、k_H（默认均为1），并定义S_C=1+0.045C*_ab、S_H=1+0.015C*_ab（C*_ab为彩度值） ，色差公式为

l 应用场景：工业领域（塑料、涂料、印刷，尤其适合高光泽样品）。  

l 关键特点：相比CIE Lab，通过加权函数优化了高彩度样品的色差判断，但对中性灰色、蓝色区域的偏差仍较明显。

（2） dE*00（CIE 2000）

l 出现时间：2000年（CIE技术委员会TC1-47推荐，当前高精度工业标准）  

l 核心结构：基于CIE Lab，保留加权函数，新增“彩度-色调交叉项”（优化蓝色区域）与“中性灰色修正项”（优化灰色样品），计算需经历颜色空间转换（a'、C'、h'推导）、差值计算（ΔL'、ΔC'、ΔH'）、最终合成四步。  核心公式为

l 应用场景：高精度工业检测（电子外壳、汽车涂装、高端印刷，需细微色差判断的场景）。  

l 关键特点：视觉一致性优异（实验数据显示与人工评价匹配度高），但计算复杂度高，对仪器硬件精度要求更高。

（3）dE*ch（CIE Lab衍生公式）

l 出现时间：20世纪80年代（基于dE*ab衍生，侧重“彩度-色调”维度的精准量化）

l 核心结构：沿用dE*ab的L（明度）维度，将a*、b*二维色品轴转换为“彩度-色调”极坐标维度，更直观反映颜色饱和度与种类差异：核心维度转换：C*（彩度，颜色饱和度）  ；H*（色调，颜色种类）（需通过三角函数修正象限偏差）；色差公式为

l 应用场景：涂料、印刷、塑料等需要重点关注“颜色饱和度”“色调纯度”的领域（如品牌logo颜色一致性检测、高端包装色调控制）。

l 关键特点：能直观定位色差来源——反映“颜色偏淡/偏浓”，反映“颜色种类偏移”（如红色偏橙、蓝色偏紫），比dE*ab更易解读色差本质；但明度差异的量化逻辑与dE*ab一致，无额外优势。

三、为何dE*ab（CIE Lab）成为常用色差公式？

dE*ab能成为全行业“通用基准”，核心源于其“平衡适配性”——在视觉逻辑、场景覆盖、操作成本间达成平衡，具体原因如下：

1.视觉均匀性与认知逻辑匹配

dE*ab的L*（明度）、a*（红绿）、b*（黄蓝）三维结构，贴合人眼对颜色的感知习惯：L的0-100范围直观反映“明暗”，a、b的正负值清晰区分“色彩偏向”，无需专业知识即可理解色差来源（如Δa为正，说明样品比标准样更红）。相比dE*00的复杂转换项，dE*ab的视觉映射更直接，降低了人员学习成本。

2.全行业通用性强

不同于dE*cmc（纺织）、dE*uv（摄影）的场景局限，dE*ab可覆盖塑料、涂料、食品、印刷、电子等几乎所有需要颜色检测的领域。例如：塑料行业用其判断注塑件批次差异，食品行业用其检测果汁颜色稳定性，仪器厂商均将其作为“默认公式”，确保跨企业、跨领域的检测数据可比。

3.兼容性与技术延续性强

后续主流公式（如dE*cmc、dE*94、 dE*00）均以CIE Lab颜色空间为基础改进，dE*ab的L*、a*、b*数据可直接作为这些高精度公式的计算输入，无需重新采集样品信息。同时，行业内已积累数十年基于dE*ab的标准数据库（如色卡、合格阈值），便于质量追溯与标准统一。

4.计算成本与精度平衡

dE*ab的公式结构简单（仅需计算差值平方和开方），对仪器的光学系统、数据处理器要求较低，既能满足多数场景的精度需求，又避免了dE*00因复杂计算导致的效率降低，兼顾“精度”与“实用性”。

四、DS64卧式分光测色仪的核心优势

DS64卧式分光测色仪以“适配多场景、保障高精度”为核心设计，具备多维度实用特性：可兼容dE*ab、dE*94、dE*00、dE*cmc等主流色差公式，满足纺织、塑料、涂料等不同行业的标准切换需求；卧式结构设计能适配较大尺寸（如板材、织物卷料）或不规则形状（如曲面零件）样品，减少立式放置导致的定位偏差，提升测量稳定性；搭载高精度光学系统，可精准采集样品颜色数值，检测精度达 0.01；支持多标准照明体与观察者角度切换，模拟不同使用环境；具备数据存储与接口导出功能，适配工业连续质控场景。

五、测量方法与步骤

测量设备：DS64卧式分光测色仪

测量样品：印刷样品

1. 准备仪器与样品：将待检测样品放在平整表面，确保测量区域干净、无污渍、无划痕，短按电源键开机，确保仪器状态良好。

2. 仪器校准：

l 白校准：点击界面“设置”-“校准”，根据提示将仪器放入校准盒内，将测试口对准白校准板后点击背面测量按键进行白校准。

l 黑校准：将仪器从校准盒中取出，按照提示把仪器测试口对准黑腔，短按测量键即可完成黑校准。

3. 参数选择：根据用户需求选择测量参数，如显示参数、色差公式（默认dE*ab，可根据行业需求切换为dE*94、dE*cmc等）、角度、光源等。

4. 测量标样：点击测色，将定位孔贴合被测样品表面进行按压测量，即可获得标样数据。

5. 测量试样：点击T图标切换到测色差的界面，将定位孔贴合第二个样品表面进行按压测量，即可得到色差值。

6. 数据分析：测量完成后，可直接在设备上查看测量结果，仪器根据选定公式自动计算ΔE值（总色差）及ΔL*（明度差异）、Δa*（红绿色差）、Δb*（黄蓝色差）；也可以查看光谱曲线等，还可通过USB连接电脑测量，使用PC软件进行趋势分析或生成报告并打印数据。

六、总结

色差公式是实现颜色客观评价的核心工具，从早期 dEab（Hunter lab）到高精度dE*00 ，其发展始终围绕“更贴合人眼视觉、更适配行业需求”迭代，而dE*ab因兼顾通用性、易用性与兼容性，成为当前应用较为广泛的基准公式。DS64卧式分光测色仪通过兼容多公式、适配多样品、保障高精度、支持数据化管理的特性，既解决了不同行业的色差测量需求，又为工业生产中的颜色质量控制提供了高效、可靠的工具，助力企业减少主观判断误差，提升产品颜色一致性。