白度仪测量的误差校准

     目前，我们对物体颜色的测量方法是比较多的，但是都存在这一定的问题，因此仪器的开发已经成为我们首要解决的问题。测量色度的问题已经成为了我们比较关注的问题，就在90年代初我们研制了白度仪，解决了大家在色度检测上存在的问题。白度仪具有测色和计算的快速性、测量准确度高的特点,但价格昂贵、体积大、速度慢。光电测色仪是仿照人眼感色的原理制成的,采用了能感受红、绿、蓝三种颜色的受光器,将各自所感受光电的光电流加以放大处理,得出各色的刺激量,从而获得这一颜色信号,具有轻便、灵活、成本低的优点。

     测色白度仪一般均采用滤色片校正仪器光源,使它的光谱分布与标准照明体的光谱分布呈比例;校正光电探测器使它的相对光谱灵敏度比例于标准观察者。为此,校正滤色器的模拟准确度决定了该类仪器原理误差的大小,提高滤色器的模拟准确度有重要的意义。为了提高滤色器的模拟准确度,校正滤色器的设计必须以卢瑟条件为基础,根据色度学原理和选定的标准照明光源。

     用上述神经网络对测色系统进行修正后,色差计的测量准确度大大提高,误差明显变小。说明用神经网络来进行误差修正的方案是可行的。如选用数目较多的隐层神经元,非线性拟合的精度仍有望提高,但提高是有限的,还受学习样本数量和仪器其他方面的限制。个人认为利用神经网络来修正误差是非常有限的,虽然它可以不考虑误差的引起是何种原因,但是比较消耗系统的资源。避免了利用光学硬件滤色片对光电探测器进行反复修正的过程,而代之以利用软件采用神经网络对光电探测器的光谱反应进行拟合的方法,来提高测色色差计的测量准确度,对开发光电积分型测色仪器具有一定的意义。