Los efectos de la humedad en la medición del color son una realidad muy presente para los fabricantes. Las muestras húmedas pueden presentar un aspecto muy diferente al de sus homólogas secas: más oscuras, más saturadas o con propiedades superficiales alteradas que pueden poner en duda la precisión de los resultados. Esta realidad plantea un dilema a los equipos de control de calidad (CC) de muchos sectores. ¿Es mejor esperar a que las muestras se sequen y ralentizar el rendimiento, o medir las muestras húmedas y arriesgarse a obtener resultados inexactos?

Comprender cómo el contenido de humedad de las muestras puede afectar al color puede ayudarte a adoptar un enfoque más predecible que tenga en cuenta esta variable. Gracias a la espectrofotometría, puedes establecer protocolos de medición fiables que conviertan las muestras húmedas de un obstáculo en una ventaja para el control de calidad.

¿Por qué la humedad altera el aspecto de una muestra?

La humedad se acumula en los espacios de aire de la superficie de una muestra o — en el caso de los textiles — es absorbida por las fibras. Ambos casos pueden afectar a la forma en que la luz interactúa con la superficie e influir en el aspecto de la muestra.

En términos sencillos, las muestras húmedas suelen parecer más oscuras porque se produce una menor dispersión de la luz y una mayor absorción de la misma. Cuanto más saturada de humedad esté la muestra, más pronunciado puede ser el cambio en la percepción, y los materiales muy porosos suelen mostrar los efectos más notables de la humedad en la medición del color.

¿Cómo afecta la humedad a los distintos materiales?

Este fenómeno puede manifestarse de diferentes maneras en sectores clave.

Los polvos y los recubrimientos plantean problemas a la hora de medir el color cuando hay humedad presente. La aglomeración estructural es un problema habitual, y la agregación de partículas puede provocar una dispersión de la luz que afecta al aspecto. Esta aglomeración también puede crear problemas con la fluidez de la muestra y afectar aún más a la consistencia y la repetibilidad de los datos.

La absorción es el principal reto que plantean los tejidos, lo que refuerza la necesidad de una preparación precisa de las muestras. El tipo de tejido también complica la medición del color en muestras húmedas. Por ejemplo, el algodón y el poliéster tienen capacidades de absorción muy diferentes, por lo que las alteraciones del color pueden parecer mucho más pronunciadas en uno que en el otro.

¿Cuáles son los costes empresariales derivados de las variaciones incontroladas de la humedad?

Las variables de humedad no controladas generan costes cuantificables que afectan a sus resultados finales debido a una menor eficiencia, un mayor desperdicio y un aumento de los riesgos relacionados con la calidad.

Cuellos de botella en la producción

Ya sabes que el tiempo de inactividad sale caro. Cuando tu línea de producción se detiene a la espera de que se sequen las muestras para medir el color, se retrasan las decisiones sobre calidad y se acumulan los retrasos en la programación. ¿El resultado final? El rendimiento y la eficiencia se ven afectados.

Imaginemos las repercusiones en cadena que tiene una sola muestra húmeda que requiere 30 minutos de secado. Esto retrasa todas las muestras posteriores de la cola. Los técnicos de laboratorio se quedan sin nada que hacer, los jefes de producción se apresuran a ajustar los horarios y las decisiones sobre calidad que deberían tardar unos minutos se alargan hasta horas.

Las repercusiones van más allá del laboratorio. Las líneas de producción pueden seguir fabricando productos que podrían no cumplir las especificaciones mientras se espera la aprobación del color, lo que genera existencias que podrían tener que ser reelaboradas o desechadas. Mientras tanto, los plazos de envío se retrasan y resulta más difícil cumplir los compromisos con los clientes.

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Control de calidad deficiente y rechazo de lotes en fases posteriores

No esperar es igualmente arriesgado. La medición del color de muestras húmedas suele arrojar resultados que se salen de los límites de tolerancia de las muestras secas. Cuando eso ocurre, el departamento de control de calidad podría aprobar por error un lote defectuoso o rechazar uno en buen estado. Esta situación puede dar lugar fácilmente a un exceso de residuos, a la necesidad de volver a realizar el trabajo o a que los clientes rechacen el producto.

Las consecuencias económicas pueden ser considerables. Un solo error en la lectura de una muestra húmeda podría dar lugar al envío de miles de kilos de producto que no cumple las especificaciones a los clientes, lo que provocaría costosas retiradas de productos, devoluciones y el deterioro de las relaciones comerciales. Por el contrario, rechazar lotes en perfecto estado basándose en lecturas húmedas inexactas supone desechar materias primas y productos terminados de gran valor.

A dark piece of wavy fabric with water droplets sitting on top

Imaginemos un fabricante textil que envía un tejido que, en estado húmedo, parece cumplir con las especificaciones, pero que, una vez seco, no cumple con los estándares de color del cliente en el momento de la entrega. Los costes adicionales, como la fabricación de repuestos con carácter urgente, los gastos de envío urgente y las posibles penalizaciones contractuales, no hacen sino agravar los riesgos financieros.

Cómo crear un marco para la medición predictiva del color

La espectrofotometría le permite pasar de un enfoque pasivo de «esperar y ver qué pasa» a uno más activo y predictivo. La recopilación de datos sobre el aspecto tanto de muestras húmedas como secas ayuda a crear un modelo capaz de predecir de forma fiable el color final en seco a partir de muestras húmedas, lo que elimina los procesos lentos, inconsistentes y muy variables.

1. Elige la geometría correcta del instrumento

Los espectrofotómetros se diseñan con diferentes geometrías ópticas para hacer frente a distintos retos. Es fundamental adaptar la geometría a la muestra y a sus características a la hora de tener en cuenta la humedad.

Por ejemplo, La medición en modo con especular incluido (SPIN) aborda los efectos del agua en la superficie al anular el deslumbramiento especular causado por la capa de humedad, pero este enfoque no puede cuantificar con precisión el color en muestras en las que la humedad induce absorción interna o aglutinación estructural. Dichas muestras requerirían protocolos de medición alternativos para tener en cuenta estas complejas interacciones con la humedad.

2. Establecer un protocolo de medición estandarizado

La coherencia es fundamental para garantizar la calidad y la precisión a la hora de capturar datos de color. La repetibilidad cobra aún más importancia en el caso de las muestras húmedas, en las que variables como la distribución de la humedad, la tensión superficial y la orientación de la muestra pueden afectar drásticamente a las lecturas. Un protocolo bien definido elimina la variabilidad en las mediciones, que podría confundirse con diferencias de color reales entre los estados húmedo y seco, lo que garantiza que su modelo predictivo se base en datos fiables y no en inconsistencias de medición.

Esto implica definir un método de medición riguroso para cada muestra, con el fin de garantizar que los usuarios las traten todas de la misma manera. Considera la posibilidad de establecer protocolos que incluyan factores como:

  • Técnicas de preparación y presentación de muestras
  • Requisitos específicos sobre el contenido de humedad de las muestras para sustratos húmedos
  • Valores de referencia para muestras completamente secas
  • Número de mediciones por muestra
  • Rotación entre muestras
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Las variaciones de humedad ya no tienen por qué afectar a sus procesos de control de calidad del color. HunterLab es pionera en la medición del color para garantizar el aspecto final. Durante más de 70 años, hemos ayudado a fabricantes de todos los sectores a ganar confianza en el color con espectrofotómetros de primera categoría diseñados para aplicaciones sensibles a la humedad. Nuestras soluciones innovadoras reducen el tiempo de preparación de las muestras y mejoran la eficiencia operativa.

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