カラー測定においてサンプルの平均化はどのような場合に適切か？

カーペットのサンプルは、質感によって製品が実際よりも明るく見えたり暗く見えたりするため、測定が難しい場合があります。サンプルの測定値を平均化することで、この課題を克服することができます。画像出典ShutterstockユーザーAlena Ozerova

テキスタイルの中には、色の一貫性をテストするのが他のものよりも難しいものがあります。テキスタイル・メーカーは、無地の青いジャージー生地のスワッチを簡単にテストできます。このような滑らかで無地のテキスタイルの場合、メーカーは分光光度計で1回測定するだけで、染色されたジャージー生地がメーカーの色基準を満たしているかどうかを判断することができる。しかし、すべてのテキスタイルが均質な色であるわけではありません。コーデュロイ、厚手のニット、タオル地のようなテキスタイルには質感の変化があり、分光光度計で測定するのははるかに困難です。メーカーがこのような生地の色をサンプルの小さな部分だけで測定した場合、この測定値が同じ生地の他の測定値と一致するという保証はありません。

色の一貫性をテストするとき、メーカーはこのようなテクスチャーや均質でない製品をどのように補正するのでしょうか？1つの方法は、製品の色の全体的な感覚を得るために、色の測定値を平均することです。サンプルの測定値を平均化することで、質感が大きく異なる素材を扱う場合でも、色の測定値をできるだけ正確にすることができます。しかし、この方法を適切に使用するためには、いつサンプルを平均化するのが適切で、いつ1回だけ測定するのが適切かを知っておく必要があります。結局のところ、同じサンプルを何度も測定するのは時間のかかるプロセスなので、実際にこのレベルの注意が必要な製品の測定値だけを平均化することが重要です。

測定値を平均化することで、歯磨き粉のような製品、特にカラフルな浮遊粒子を含む製品の正確な色を読み取ることができます。画像ソースShutterstockユーザーkikovic

サンプル平均化とは？

サンプルの平均化は、オプションの色測定方法で、製品全体を最もよく表す結果を得るために、同じサンプルまたはバッチを何度も測定することができます。例えば、カラフルなマイクロビーズを含む歯磨き粉を複数回測定する場合、新しい測定結果はそれぞれ前回とはわずかに異なる可能性があります。ほぼ透明な歯磨き粉は、ほとんど半透明に見えるかもしれませんが、サンプルのある部分に、他の部分よりもわずかに多くの青い剥離粒子が含まれている場合、分光光度計は、製品のバッチ全体を代表しない色の測定値を提供する可能性があります。その結果、分光光度計は、ある小さな領域だけが青く見えすぎるという理由で、そのサンプルにフラグを立てる可能性があります。同じ歯磨き粉のサンプルを複数回測定し、その結果を平均化することで、製品が実際に色の許容範囲内にあるかどうかをより正確に把握することができます。  

製品のカラーサンプルを平均化する方法には、光学的方法と統計的方法の2つがあります。それぞれの方法の主な違いは以下の通りです：

光学測定

光学的平均測定は分光光度計によって自動的に行われます。カラーセンサーを使用し、測定器はサンプルの視野エリアから利用可能なすべての空間データを観察し、この結果を平均化することで、1つの全体的な測定値を提供します。視野が広ければ広いほど、使用可能なデータが多くなるため、この読み取り値はより正確になります。しかし、光学的な読み取り値だけでは、すべての試料に適切とは限りません。テクスチャーのあるサンプルや、部分によって色が異なるサンプルの場合、1回の読み取りだけでは製品の全体的な色について必要なことがすべてわからないことがあります。その代わりに、統計的平均値測定という追加のステップを踏む必要があります。

統計的測定

統計的測定は、多くの分光光度計が自動的に行う以上のものです。サンプルの統計的平均を取る場合、複数の光学測定を連続して行い、それらの結果の合計平均測定値を計算します。メーカーは、2つの異なるタイプの統計的測定方法から選択することができます：

• 1つのサンプルを複数回測定する: 最初のオプションは、同じサンプルを異なるエリアで複数回測定することです。例えば、毛足の長いカーペットを測定する場合、分光光度計の視野にサンプルをセットして、カーペット見本の右下隅だけが見えるようにします。最初の読み取り値が出たら、見本を90°回転させ、サンプルの別の部分を測定します。このステップを何度でも繰り返し、測定した値がサンプル全体を正しく表していると感じるまで続けます。これができたら、これらの測定値の平均を計算し、サンプル全体を正確に表すことができます。このプロセスを容易にするため、一部の分光光度計には、イージーマッチQCのような洗練された色測定ソフトウェアが搭載されており、別々の測定値をすべて平均化してくれます。
• 複数のサンプルの複数の読み取り: サンプルの統計的平均を取るための2つ目のオプションは、同じバッチまたはロットの製品から複数の測定を行うことです。これは、製品自体はほとんど均質ですが、互いに色が異なる可能性がある製品を製造している場合に便利です。この良い例が焼き菓子である。一斤のパンは茶色の均一な色合いだが、同じロットで焼かれた他のパンと比べて色が濃く見えることがある。

製品が色の許容範囲内にあるかどうかを調べるには、異なる製品サンプルの測定値を複数回測定し、それらの測定値を平均することで、そのバッチが他のバッチと比較してどうなのかを全体的に把握することができます。パンの製造業者であれば、1つの大きなロットのパンの色 はローフからローフまで一貫しているように見えるが、そのロッ チ全体の平均測定値と昨日のロットの測定値を比較すると、昨日のロッ チの方が平均してずっと色が薄かった、ということがあるかもしれな い。オーブンの温度が高すぎるか、製造ラインに別の問題がある可能性がある。ロット全体の色を平均化することで、将来の製品に影響が出る前に、このような問題を素早く特定することができます。

コーデュロイのような生地は風合いがあり、肉眼ではサンプルのある部分が他の部分より濃く見えることがある。画像出典ShutterstockユーザーSezamnet

サンプルの平均化

さまざまな業界で、色測定値の平均化が行われています。平均化の恩恵を受ける製品の最も一般的な例には、次のようなものがあります：

• 浮遊粒子を含む半透明の液体（歯磨き粉やジェル状の角質除去剤など）
• 気泡を含む、とろみのある透明なジェル（ハンドサニタイザーのようなもの）
• 表面に傷や溝がある製品（ラミネート・フローリングなど）
• かすんだサンプル（すりガラスのような）
• 部分によって色や質感が異なるサンプル（毛糸のようなもの）。

このような製品の測定値を平均化するには、より正確な測定値を得るために、分光光度計をできるだけ大きな視野に設定するのが賢明です。さらに、分光光度計が平均化できる測定値を多く持つように、少なくとも2～4回はサンプルを回転させるか補充するとよいでしょう。

サンプルを平均化することで、製品のより正確な測定値が得られますが、この方法は必ずしもすべての業界やメーカーに適しているわけではありません。多くの場合、分光光度計によるサンプルの最初の測定結果は、統計的平均測定の結果とほぼ一致します。例えば、不透明で一般的に滑らかな質感を持つ塗料のサンプルを測定したい場合、単一色の測定で十分かもしれません。しかし、メーカーによっては、特別な予防措置として塗料を複数回測定する場合もあります。これは、サンプルの準備などの環境要因が測色結果に影響を与える可能性があるためです。

一般的に、サンプルの測定値を平均化したいのは、サンプルの色をできるだけ正確に読み取りたい場合、またはサンプルの質感や色のばらつきが大きすぎて、1回の測定だけでは正確な読み取り値が得られない場合です。今日の高度な分光光度計の中には、サンプルの複数の測定を自動的に行うことができるものもあり、その多くは必要不可欠な計算をすべて処理してくれます。測定値を平均化するのはかつてないほど簡単で、この方法はあなたの目的にとって最良の選択肢かもしれません。

ハンターラボの柔軟性

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