Oggi l’industria tessile mondiale utilizza gli spettrofotometri per misurare i dati del colore digitale. Un linguaggio cromatico e protocolli comuni consentono alle aziende di abbigliamento retail e di marca di specificare i colori che possono essere eseguiti con precisione ovunque nel mondo. Grazie ai dati, i rivenditori e le loro catene di fornitura globali sono in grado di mantenere la coerenza dei colori, un indicatore di qualità fondamentale per i prodotti tessili. Il ciclo di produzione è più veloce e i costi sono inferiori.
Per soddisfare le aspettative, tuttavia, i dati sul colore devono essere accurati e ciò significa che gli spettrofotometri devono essere precisi e affidabili. Per alcuni, la risposta è “profilare” il proprio spettrofotometro. Ma quanto è efficace la profilazione degli strumenti per garantire dati accurati e affidabili?
Con un’affidabilità così elevata dei dati di riflettanza, Datacolor ha deciso di eseguire una serie di test per rispondere alla domanda: “La profilatura degli strumenti garantirà l’accuratezza dei miei dati di riflettanza?”.
Confronto degli strumenti con uno standard di riferimento
La profilazione dello strumento è una procedura che confronta lo strumento dell’utente con uno strumento di riferimento misurando una serie di piastrelle di ceramica su ciascuno di essi. Sulla base delle differenze tra i due strumenti, viene creato un algoritmo per compensare tali differenze. Queste regolazioni matematiche possono essere applicate a tutte le misure effettuate dallo strumento dell’utente. In teoria, le curve di riflettanza regolate dello strumento profilato concorderanno molto di più con le curve regolate di un altro strumento profilato.
Ma come si confrontano i miglioramenti basati sugli standard di riferimento con i miglioramenti sui campioni tessili reali? L’unico modo per rispondere a questa domanda è misurare i campioni di tessuto su strumenti con e senza profilazione.
Il nostro test
Per testare i miglioramenti apportati agli strumenti, abbiamo eseguito un totale di 2016 misurazioni di una varietà di campioni su spettrofotometri Datacolor 600(ora Datacolor 800) e su strumenti di fascia alta di un’altra azienda.
Set di studio
42 campioni di prova
- 22 campioni di tessuto
- 12 campioni di ceramica BCRA
- 4 piastrelle di plastica
- 4 carte di vernice
8 strumenti di ciascun produttore
- Diffusione/8 (sfera)
- Da banco (da laboratorio)
3 serie di misure
- “Così com’è” – nessun profilo
- Profilati con il software di profilatura Datacolor
- Profilato con il software di profilazione dell’altra società
Valutazione dei dati di riflettanza
- Abbiamo confrontato ogni misurazione con una media (media) per produttore di strumenti e come singolo gruppo.
- Abbiamo confrontato ogni strumento della popolazione con uno strumento specifico di ogni produttore.
- Abbiamo confrontato i cambiamenti nella DEcmc dei singoli campioni prima e dopo il profiling
- Ogni analisi è stata eseguita utilizzando l’intero set di dati, con le sole piastrelle BCRA e con i soli campioni tessili. Inutile dire che si è trattato di una valutazione molto approfondita.
Risultati del test
- I test diagnostici degli strumenti sono critici, specifici per il produttore e meglio eseguiti dal software del produttore.
- Entrambi i programmi di profilazione hanno migliorato l’accordo interstrumentale sulle piastrelle BCRA, ma con coerenza solo per i propri strumenti.
- Le routine di diagnostica degli strumenti dei due programmi di profiling non hanno identificato problemi con gli strumenti non nativi.
- I numeri delle prestazioni profilate da campioni tessili reali saranno peggiori di quelli ottenuti dalle piastrelle di ceramica utilizzate per la profilatura.
- Nel complesso, i miglioramenti nell’accordo basato sulle piastrelle di ceramica non sono stati accompagnati da miglioramenti nell’accordo tessile.
- Se il miglioramento sulle piastrelle di ceramica è stato superiore a CIELAB DE0,15, c’è stato un certo miglioramento nell’accordo sui tessuti, ma solo per strumenti specifici.
Maggiori fonti di errore
Sebbene gli strumenti possano causare una certa variabilità, studi precedenti indicano che essi rappresentano solo il 10% circa degli errori totali di accordo interstrumentale. Di conseguenza, i miglioramenti ottenuti con la profilazione di uno spettrofotometro correttamente funzionante sono relativamente insignificanti. È molto più probabile che siano le tecniche di misurazione improprie e il cattivo condizionamento del campione a creare errori.
Sarò lieto di condividere la mia esperienza per aiutarvi a progettare processi all’avanguardia che garantiscano la massima precisione dei dati cromatici da cui dipendete.
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