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        基于心理物理學(xué)實(shí)驗(yàn)的非熒光織物白度公式評(píng)價(jià)

        2022-12-23 06:45:00楊紅英齊夢(mèng)園楊志暉楊艷麗張靖晶謝宛姿
        紡織學(xué)報(bào) 2022年11期
        關(guān)鍵詞:觀察者白度比較法

        楊紅英, 齊夢(mèng)園, 楊志暉, 楊艷麗, 張靖晶, 謝宛姿

        (1.中原工學(xué)院 紡織學(xué)院, 河南 鄭州 450007; 2.青島大學(xué) 紡織服裝學(xué)院, 山東 青島 266100; 3.江南大學(xué) 紡織科學(xué)與工程學(xué)院, 江蘇 無(wú)錫 214122)

        白色在色彩中占據(jù)重要地位,對(duì)于工業(yè)原料及產(chǎn)品尤其重要。GB/T 17749—2008 《白度的表示方法》 規(guī)定白度是表征物體色白的程度,白度評(píng)價(jià)結(jié)果直接關(guān)乎產(chǎn)品質(zhì)量、等級(jí)劃分及質(zhì)量控制。以主觀方式評(píng)價(jià)樣品白度時(shí),容易受到觀察者自身的主觀因素和環(huán)境等客觀因素的影響,其結(jié)果也不易精準(zhǔn)表達(dá)和客觀定量。客觀評(píng)價(jià)樣品白度,不僅能進(jìn)行準(zhǔn)確表達(dá)和傳遞,并能給出準(zhǔn)確結(jié)果。1986年,國(guó)際照明委員會(huì)(CIE)在Ganz等[1-3]研究的基礎(chǔ)上推薦了白度公式,命名為CIE公式。通過(guò)計(jì)算白度指數(shù)和色澤指數(shù),評(píng)價(jià)白度與色調(diào)取向。此公式方便簡(jiǎn)潔,然而在與視覺(jué)評(píng)估之間的一致性方面還有待提升,且白度范圍存有詬病[4-6]。

        對(duì)白度公式的評(píng)價(jià),從與視覺(jué)評(píng)估之間的一致性展開(kāi)。白度公式在紡織品、紙張、塑料以及牙科等方面都有應(yīng)用,有研究者借助這些材料對(duì)白度公式的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行研究,致力于為不同行業(yè)選用合適的白度公式提供依據(jù)[7-9]。Katayama等[10]基于非熒光與熒光滌綸織物,采用排序法,以Spearman相關(guān)系數(shù)和Pearson相關(guān)系數(shù)比較了17種白度指數(shù),其結(jié)果認(rèn)為C/V白度公式(WC/V)、Grum白度公式(WGrum)、CIE白度公式(WCIE)和Uchida白度公式(WUchida)預(yù)測(cè)性能最好。He等[6]基于非熒光和熒光紡織品進(jìn)行目視評(píng)價(jià),表明LAB白度公式(WLAB)預(yù)測(cè)性能較好,且在均勻性、適用性和視覺(jué)相關(guān)性方面均優(yōu)于CIE白度公式及其他公式。Jafari等[11]基于非熒光和熒光棉織物,使用成對(duì)比較法對(duì)CIE和Uchida白度公式進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),CIE白度公式優(yōu)于Uchida白度公式。Chen[12]基于非熒光和熒光棉織物,使用量值估計(jì)法進(jìn)行目視評(píng)價(jià),結(jié)果表明CIE白度公式較好于C/V和Uchida白度公式??梢?jiàn),采用不同方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,其結(jié)論不盡相同,且以上研究未給出適合非熒光增白紡織品應(yīng)用的公式。

        本文作者課題組前期基于熒光織物評(píng)價(jià)白色公式,發(fā)現(xiàn)無(wú)論對(duì)于CIE白度范圍內(nèi)還是范圍外的織物,在Ganz白度公式(WGanz)、CIE白度公式、Uchida白度公式、WUV白度公式(WUV)、WLAB白度公式(WLAB)、Hunter2白度公式(WHunter2)和WC/V這7個(gè)白度公式中,Hunter2公式的評(píng)價(jià)效果最接近人眼視覺(jué)評(píng)價(jià)結(jié)果[13]。

        本文基于前期研究,進(jìn)一步采用白色辨識(shí)實(shí)驗(yàn)挑選白色樣品,選用心理物理學(xué)視覺(jué)實(shí)驗(yàn)中的成對(duì)比較法和類別判定法,綜合分析和評(píng)價(jià)9個(gè)白度公式,即Hunter1白度公式(WHunter1)、WHunter2、WGanz、WGrum、WCIE10、WUchida、WC/V、WUV、WLAB的白度預(yù)測(cè)性能。

        1 實(shí)驗(yàn)部分

        1.1 實(shí)驗(yàn)材料與儀器

        實(shí)驗(yàn)材料:滌綸平紋織物(面密度為135 g/m2),中恒大耀紡織科技有限公司;勻染劑PLA-340,分散紅(Red RD-E)、藍(lán)(Blue RD-E)、黃(Yellow RD-E)染料,上虞精聯(lián)貿(mào)易有限公司。

        實(shí)驗(yàn)儀器:L2002A Smart Dyer萬(wàn)能染色聯(lián)合試驗(yàn)機(jī)、高精度HunterLab UltraScan PRO分光測(cè)色計(jì)、X-Rite SpectraLight QC標(biāo)準(zhǔn)光源箱。

        1.2 樣品制備

        制備帶色樣品時(shí),將分散染料進(jìn)行稀釋,再按照一定比例添加到染色浴中,進(jìn)行染色。染色采用高溫高壓工藝,織物質(zhì)量為4 g,pH值為5,浴比為1:30,染色工藝曲線如圖1所示。染色后進(jìn)行水洗和烘干,制備樣品120個(gè)。

        圖1 染色工藝曲線Fig.1 Dyeing process curve

        1.3 樣品測(cè)色

        測(cè)色前,首先校正HunterLab UltraScan PRO分光測(cè)色計(jì)。測(cè)色時(shí),將樣品折疊至不透光,取樣品4個(gè)不同位置的平均值。選用D65照明體,包含鏡面反射;測(cè)量孔徑為19 mm,測(cè)量范圍為350~780 nm,間隔為5 nm。

        1.4 心理物理學(xué)評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)

        共進(jìn)行3組心理物理學(xué)視覺(jué)評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn),首先是白色辨識(shí)實(shí)驗(yàn),用于挑選白色樣品;然后是成對(duì)比較實(shí)驗(yàn),要求觀察者判斷一對(duì)樣品的白度大??;最后是類別判定實(shí)驗(yàn),要求觀察者判定樣品屬于哪個(gè)白度等級(jí)。

        視覺(jué)評(píng)價(jià)在暗室中,于SpectraLight QC標(biāo)準(zhǔn)觀察箱的D65光源下進(jìn)行。箱體為中性灰,觀察條件為0/45,觀察距離約為50 cm。成對(duì)比較實(shí)驗(yàn)中招募了包含10位女性和7位男性在內(nèi)的17名觀察者;類別判定實(shí)驗(yàn)中招募包含5位女性與4位男性在內(nèi)的9名觀察者。所有觀察者年齡在23~28歲之間,三色視覺(jué)正常,矯正視力為5.0。

        為確保樣品大小一致且便于觀察,將樣布折疊在4 cm×7 cm的硬紙板上。實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前,觀察者1 min暗適應(yīng)在暗室中進(jìn)行,1 min亮適應(yīng)在燈箱下的D65光源中進(jìn)行[14]。為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性,每位觀察者單次觀察時(shí)間不超過(guò)30 min。

        1.4.1 白色辨識(shí)實(shí)驗(yàn)

        為確保具備9個(gè)白度公式都適用的樣品條件,實(shí)驗(yàn)樣品均處于CIE白度公式規(guī)定的白度范圍內(nèi)。

        向觀察者展示120個(gè)自制樣品,觀察者做出判斷:1)一次性出示所有樣品,區(qū)分觀察者認(rèn)為的白色樣品和彩色樣品;2)依次隨機(jī)出示1個(gè)樣品,判斷該樣品是彩色還是白色。通過(guò)以上步驟,一共選出分布廣泛且均勻的113個(gè)白色樣品,其中28個(gè)樣品用于成對(duì)比較實(shí)驗(yàn),85個(gè)樣品用于類別判定實(shí)驗(yàn)。通過(guò)白色辨識(shí)實(shí)驗(yàn)挑選113個(gè)白色樣品在CIE1964x-y色度圖中的分布如圖2所示。

        圖2 心理物理學(xué)實(shí)驗(yàn)用白色樣品在色度圖中的分布Fig.2 Distribution of white samples for psychophysics experiments in chromaticity diagram

        1.4.2 成對(duì)比較實(shí)驗(yàn)

        將28塊樣品以隨機(jī)樣品對(duì)的形式展示給觀察者,將其并列放置于標(biāo)準(zhǔn)觀察箱中,觀察者區(qū)分樣品對(duì)的白度大小,共評(píng)價(jià)了378組樣品對(duì)。為進(jìn)一步評(píng)估觀察者精度,17位觀察者中有7位觀察者進(jìn)行重復(fù)性實(shí)驗(yàn)。每個(gè)樣品進(jìn)行24次評(píng)判,獲得9 072個(gè)視覺(jué)評(píng)估數(shù)據(jù)(378組×24次)。

        1.4.3 類別判定實(shí)驗(yàn)

        類別判定實(shí)驗(yàn)時(shí),觀察者直接對(duì)樣品白的程度進(jìn)行判斷,判斷參考事先制定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行。本文中的標(biāo)準(zhǔn)采用由Bartleson[15]提出的1~9級(jí)的心理物理學(xué)量表,定義如表1所示。

        操作者從85塊樣品中任取1塊樣品,將樣品置于標(biāo)準(zhǔn)觀察箱中央,觀察者在5 s之內(nèi)做出類別得分判斷。該實(shí)驗(yàn)相對(duì)較難,為保證準(zhǔn)確性,9名觀察者均對(duì)樣品進(jìn)行2次視覺(jué)評(píng)估。每個(gè)樣品被評(píng)價(jià)18次,共計(jì)獲得1 530個(gè)主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)(85個(gè)×18次)。

        2 數(shù)據(jù)處理

        2.1 白度計(jì)算

        分別利用WHunter1、WHunter2、WGanz、WGrum、WCIE10、WUchida、WC/V、WUV和WLAB共9個(gè)公式計(jì)算白色辨識(shí)實(shí)驗(yàn)獲得113個(gè)白色樣品的白度值。

        2.2 觀察者精度檢驗(yàn)

        2.2.1 成對(duì)比較實(shí)驗(yàn)觀察者精度

        采用誤判率WD[17]表征成對(duì)比較法中的觀察者精度,其包含重復(fù)性精度和準(zhǔn)確性精度,其值越小準(zhǔn)確性越高。對(duì)于觀察者重復(fù)性的評(píng)價(jià),是觀察者2次判斷的一致性,2次判斷結(jié)果不一致則為誤判。重復(fù)性精度是判斷錯(cuò)誤次數(shù)除以總數(shù)。對(duì)觀察者準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià),是觀察者與所有觀察者判斷的一致性,若觀察者給出與半數(shù)人不同的判斷結(jié)果,則認(rèn)為誤判。用此位觀察者誤判次數(shù)比總數(shù),以百分?jǐn)?shù)表示誤判率。觀察者精度見(jiàn)表2,與經(jīng)典數(shù)據(jù)相比精度較高,證明本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有效[17-18]。

        表2 成對(duì)比較法觀察者精度Tab.2 Observer precision in pairwise comparison experiments

        2.2.2 類別判定實(shí)驗(yàn)觀察者精度

        采用變異系數(shù)CV值評(píng)價(jià)類別判定法觀察者精度,CV值越大,實(shí)驗(yàn)精度越差。CV值計(jì)算公式為

        式中:n是樣品總數(shù)。對(duì)觀察者重復(fù)性進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),xi和yi分別為觀察者對(duì)同一樣品第1次和第2次的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù);對(duì)觀察者準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),xi和yi分別為此觀察者和所有觀察者對(duì)此樣品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的均值。

        計(jì)算觀察者精度,此實(shí)驗(yàn)中觀察者準(zhǔn)確性精度平均值為23.91%,從17.57%變化到28.35%;觀察者重復(fù)性精度平均值為25.93%,從24.64%變化到27.34%。對(duì)比經(jīng)典數(shù)據(jù),均在可接受范圍內(nèi),說(shuō)明本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可靠[16]。

        2.3 視覺(jué)白度差計(jì)算

        2.3.1 成對(duì)比較法視覺(jué)白度差

        采用Thurstone比較判斷數(shù)據(jù)處理方法[19],將目視評(píng)價(jià)獲得的非等距量表轉(zhuǎn)變成等距量表z-score,然后利用Coates等[20]的方法轉(zhuǎn)換為視覺(jué)白度。統(tǒng)計(jì)觀察者的目視評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),獲得樣品頻數(shù)矩陣Fij,部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表3。表中數(shù)據(jù)是經(jīng)由視覺(jué)實(shí)驗(yàn)判斷,所在列樣品白度大于所在行樣品白度的次數(shù)。計(jì)算頻率矩陣Pij,將軸線空白處計(jì)為0.5。再將頻率矩陣以標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的反函數(shù)轉(zhuǎn)換成z-score矩陣,得出每一列的平均值,按照升序排列于表4,其數(shù)值越大,顏色越白。

        表3 成對(duì)比較法視覺(jué)實(shí)驗(yàn)的頻數(shù)矩陣Tab.3 Frequency matrix from pairwise comparison visual experiments

        表4 成對(duì)比較法視覺(jué)實(shí)驗(yàn)中所得z-score矩陣按升序排列Tab.4 z-score matrix in ascending order obtained from pairwise comparison visual experiment

        將表4中2列相鄰的數(shù)據(jù)右側(cè)減左側(cè),求平均值,獲得2塊樣品的視覺(jué)白度差Δvi。具有最小z-score值的是26號(hào)樣品,將其轉(zhuǎn)換為每塊樣品與26號(hào)樣品的視覺(jué)白度差Δvi-Δv26,結(jié)果如表5所示。

        表5 成對(duì)比較法中各樣品與26號(hào)樣品的視覺(jué)白度差Tab.5 Visual whiteness differences between each color sample and No.26 sample from pairwise comparison experiment

        將表5中視覺(jué)白度差按照一定比例k縮放,即得最終視覺(jué)白度差ΔV,k的形式見(jiàn)下式:

        式中:D(Δvi-Δv26)為原始視覺(jué)白度差的均值;D(ΔWi-ΔW26)為9個(gè)待評(píng)估白度公式的計(jì)算白度差的均值。

        將視覺(jué)白度差進(jìn)行縮放的目的是使最終的視覺(jué)白度差與計(jì)算白度差具有相同的當(dāng)量,利于統(tǒng)計(jì)分析。28個(gè)樣品的最終視覺(jué)白度差見(jiàn)圖3。

        圖3 28個(gè)非熒光樣品的視覺(jué)白度差ΔVFig.3 Visual whiteness difference ΔV of 28 non-fluorescent samples

        2.3.2 類別判定法視覺(jué)白度差

        根據(jù)Torgerson的類別判定法則[21],將原始視覺(jué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成等分值數(shù)據(jù)。以18次視覺(jué)判斷得到樣品的評(píng)分值,計(jì)算頻數(shù)矩陣,頻數(shù)矩陣是樣品被分配到各個(gè)類別的次數(shù)。樣品被歸類到小于等于該類別均可計(jì)入累計(jì)頻數(shù),將累計(jì)頻數(shù)按照標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的反函數(shù)的形式轉(zhuǎn)換成z-score矩陣。與成對(duì)比較法相同,將按照升序排列的z-score矩陣相鄰右邊列減去左邊列,得到相鄰邊界的平均差異值。最后令初始邊界為0,計(jì)算等距量表,獲得在其感知屬性量上的等距分值,最終計(jì)算結(jié)果如表6所示。

        表6 類別判定法樣品視覺(jué)白度差Tab.6 Visual whiteness difference of samples by category judgment method

        3 結(jié)果與討論

        采用標(biāo)準(zhǔn)化殘差平方和(Standardized Residual Sum of Squares,簡(jiǎn)稱STRESS)[8],誤判率WD[17],Spearman相關(guān)系數(shù)ρ[10],Pearson相關(guān)系數(shù)γ[22]和F檢驗(yàn)[23],統(tǒng)計(jì)計(jì)算各白度公式的視覺(jué)白度差ΔV與計(jì)算白度差ΔW,評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)性能,結(jié)果見(jiàn)表7~9。對(duì)其預(yù)測(cè)性能的排序見(jiàn)括號(hào)內(nèi)數(shù)字,數(shù)字越小,預(yù)測(cè)性能越好;最后一行是基于幾種評(píng)價(jià)方式的綜合評(píng)價(jià),其數(shù)值越小,公式效果越好。

        表7 成對(duì)比較法檢驗(yàn)白度公式的預(yù)測(cè)性能Tab.7 Predictive performance of whiteness formulas from Paired comparison method

        表8 成對(duì)比較法對(duì)比白度公式的預(yù)測(cè)性能(F檢驗(yàn))Tab.8 Comparison of Predictive performance of whiteness formulas from pairwise comparison method (F-test)

        表9 類別判定法評(píng)價(jià)白度公式的預(yù)測(cè)性能Tab.9 Predictive performance of whiteness formula by category judgment method

        3.1 基于成對(duì)比較法評(píng)價(jià)白度公式

        對(duì)成對(duì)比較法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用STRESS、WD、Spearman-r、Pearson-ρ進(jìn)行白度公式預(yù)測(cè)性能檢驗(yàn),以F檢驗(yàn)考察公式預(yù)測(cè)性能差異的顯著性,置信度取0.95(其中Fc為F分布中95%置信區(qū)間的臨界界限)。當(dāng)F>1/Fc時(shí),所在行公式顯著優(yōu)于所在列;當(dāng)1

        對(duì)ΔV與ΔW進(jìn)行線性擬合,r表示其相關(guān)系數(shù),相關(guān)系數(shù)越大,二者間的相關(guān)性越好,反之則越差,結(jié)果見(jiàn)圖4??梢园l(fā)現(xiàn):WHunter2、WGrum和WCIE10公式表現(xiàn)較好,數(shù)據(jù)點(diǎn)靠近趨勢(shì)線且較為集中;WC/V和WHunter1表現(xiàn)很差,數(shù)據(jù)點(diǎn)十分分散,基本不相關(guān)和弱相關(guān)。

        圖4 成對(duì)比較法中28個(gè)樣品的視覺(jué)白度差ΔV與計(jì)算白度差ΔW的比較Fig.4 Comparison of visual whiteness difference ΔV and calculated whiteness difference ΔW of 28 samples by pairwise comparison method

        由表7結(jié)果可知:當(dāng)以成對(duì)比較法評(píng)價(jià)白度公式時(shí),WHunter2公式表現(xiàn)最好,且4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)排名一致;然后是WGrum、WCIE10、WGanz、WUchida、WUV、WLAB公式;WHunter1和WC/V公式表現(xiàn)最差,與視覺(jué)評(píng)價(jià)結(jié)果在0.05置信水平下不相關(guān)。由表8結(jié)果可知:WHunter2公式預(yù)測(cè)性能最好,稍優(yōu)于WGrum、WCIE10和WGanz,顯著優(yōu)于WUchida、WUV、WLAB、WHunter1、WC/V;WHunter1和WC/V預(yù)測(cè)性能最差,其中WC/V顯著劣于WHunter1之外的其他7個(gè)公式。

        3.2 基于類別判定法評(píng)價(jià)白度公式

        基于類別判定法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),采用Spearman-r、Pearson-ρ進(jìn)行白度公式預(yù)測(cè)性能的檢驗(yàn),線性擬合85個(gè)樣品的ΔV與ΔW,r表示相關(guān)系數(shù),相關(guān)系數(shù)越大,二者之間的相關(guān)性越好,反之則越差,結(jié)果見(jiàn)圖5。可初步判定WHunter1和WC/V表現(xiàn)較差,遠(yuǎn)離趨勢(shì)線;WHunter2、WCIE10、WGrum、WGanz公式表現(xiàn)較好,其數(shù)據(jù)點(diǎn)分布較為集中,靠近趨勢(shì)線。

        圖5 類別判定法85個(gè)樣品的視覺(jué)白度差ΔV與計(jì)算白度差ΔW的比較Fig.5 Comparison of visual whiteness difference ΔV and calculated whiteness difference ΔW of 85 samples by category judgment method

        從Pearson-r來(lái)看,WHunter2的r最大,然后是WCIE10、WGrum、WGanz;接著是WUchida、WUV、WLAB;最后是WHunter1和WC/V。WHunter1和WC/V公式的相關(guān)系

        數(shù)分別為0.419和0.028,與目視評(píng)價(jià)相關(guān)性較弱和基本不相關(guān)。從Spearman-ρ值來(lái)看,WHunter2的數(shù)值最大,其次是WCIE10和WGanz;接著是WGrum和WUchida;然后是WLAB和WUV,最后是WHunter1和WC/V。WLAB和WUV的相關(guān)系數(shù)ρ分別為0.674和0.657,預(yù)測(cè)性能較弱;WHunter1和WC/V預(yù)測(cè)性能最差,而WC/V基本不相關(guān)。2種方式對(duì)白度公式評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致,結(jié)合2種方式的排名依次為:WHunter2>WCIE10>WGrum=WGanz>WUchida>WLAB=WUV>WHunter1>WC/V。

        3.3 綜合評(píng)價(jià)

        綜合2種評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看,WHunter2白度公式具有最佳的預(yù)測(cè)性能,無(wú)論哪種視覺(jué)評(píng)價(jià)方法和指標(biāo),WHunter2白度公式預(yù)測(cè)性能都是最好的;然后是WCIE10和WGrum;WGanz和WUchida稍遜于前幾名;WUV和WLAB具有類似的預(yù)測(cè)性能,在使用類別判定法時(shí),相關(guān)系數(shù)有較大幅度下降;WHunter1和WC/V的評(píng)價(jià)效果最差,甚至不能正確表征物體表面白度。按照預(yù)測(cè)性能從優(yōu)到劣依次為:WHunter2>WCIE10>WGrum>WGanz>WUchida>WUV=WLAB>WHunter1>WC/V。

        4 Hunter白度公式分析

        出乎意料的是WHunter2公式對(duì)非熒光織物的白度預(yù)測(cè)性能最好。事實(shí)上,WHunter2公式原本是用于評(píng)價(jià)熒光物品的白度,前期研究意外發(fā)現(xiàn)其評(píng)價(jià)熒光織物的效果很好且明顯優(yōu)于晚于其頒布的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)CIE白度[13],在本文研究中嘗試采用了非常規(guī)方法,將原適用于評(píng)價(jià)熒光白的WHunter2公式用于評(píng)價(jià)非熒光白織物。

        WHunter公式是Hunter先生1958年基于HunterLab顏色空間采用色差概念設(shè)計(jì)[25],后經(jīng)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)白的色度坐標(biāo)而逐步確立的,其具體形式[24]為

        W=100-{(100-L)2+

        式中:L為明度指數(shù);a、b和ap、bp分別樣品和標(biāo)準(zhǔn)白的色度指數(shù);K1為常數(shù),一般取1。原則上,樣品不帶熒光時(shí),ap、bp分別取0.00、0.00;樣品帶有熒光時(shí),ap、bp分別取3.5、-15.87。

        在本文研究中,將公式原定義適用于不帶熒光試樣的公式(其中ap=0.00,bp=0.00)命名為WHunter1;將適用于熒光樣品的公式(其中ap=3.5,bp=-15.87)命名為WHunter2,以便區(qū)分。分析WHunter2公式預(yù)測(cè)非熒光織物依然最好的原因如下:觀察者在對(duì)白色物品進(jìn)行白度視覺(jué)評(píng)價(jià)時(shí),本就不按照熒光和非熒光先分類再評(píng)價(jià),而是自然而然將樣品與自己心里的標(biāo)準(zhǔn)白或理想白進(jìn)行比較;人們通常認(rèn)為樣品偏藍(lán)顯得更白,本實(shí)驗(yàn)招募的觀察者均來(lái)自紡織領(lǐng)域,對(duì)藍(lán)白的喜愛(ài)程度可能更為顯著,因此,采用偏藍(lán)的理想白(ap=3.5,bp=-15.87)的WHunter2公式對(duì)非熒光織物的白度預(yù)測(cè)能夠獲得滿意的效果也就合情合理了。

        5 結(jié) 論

        基于成對(duì)比較和類別判定的心理物理學(xué)視覺(jué)實(shí)驗(yàn)方法,分別對(duì)28塊和85塊滌綸白色織物進(jìn)行視覺(jué)評(píng)估,評(píng)價(jià)9個(gè)白度公式的預(yù)測(cè)性能。得出以下主要結(jié)論。

        1) 采用成對(duì)比較法評(píng)價(jià)非熒光織物,WHunter2預(yù)測(cè)性能最好,稍優(yōu)于WGrum、WCIE10和WGanz,顯著優(yōu)于WUchida、WUV、WLAB,WHunter1和WC/V表現(xiàn)最差;采用類別判定法評(píng)價(jià)非熒光織物,WHunter2公式表現(xiàn)最好,WCIE10和WGanz次之,再依次是WGrum、WUchida、WLAB、WUV,WHunter1和WC/V評(píng)價(jià)效果最差。

        2) 2種心理物理學(xué)實(shí)驗(yàn)方法對(duì)9個(gè)白度公式的評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致,從優(yōu)到劣綜合排序?yàn)椋篧Hunter2>WCIE10>WGrum>WGanz>WUchida>WUV=WLAB>WHunter1>WC/V,其中WC/V與視感白度基本不相關(guān)。

        3) WHunter公式中原定義適用于熒光樣品的WHunter2公式在評(píng)價(jià)非熒光樣品時(shí)依然展示了優(yōu)良的預(yù)測(cè)性能,后續(xù)亦會(huì)對(duì)WHunter2公式進(jìn)行更深入的研究。

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