纸张不同批次色差大，造成印刷跟色难，怎么办？

背   景

ISO TS 10128发布于2009年，明确定义了印刷系统色彩匹配到特定数据库的三种方法，让大部分情况下的色彩校准方式都变得有法可依，有章可循。

 

 

譬如在传统印刷过程中，基于ISO12647对实地颜色进行控制，然后通过TVI或是G7灰平衡方法进行阶调曲线的调整，就可以实现与Fogra或GRACoL等规范的色彩匹配。

在数码印刷的匹配过程中，理论上，只要有色彩目标，而且当前介质和油墨（墨水）能够覆盖到目标色域，那么经过色彩管理软件的转换或循环校准之后，是可以精确匹配到指定的色彩目标的。

 

 

理论上好像很简单，但现实中情况却是要复杂得多！

做过生产的都知道，我们经常也会遇到类似这样的情况，明明印刷用的就是CCNB粉灰纸，客户却要求按照GRACoL2006的双铜纸标准来收货，甚至数据评分要求要达到90分。

 

 

又或者说要求经过一系列的表面处理（如覆膜过油）之后的颜色，依然需要达到原来数码打样GRACoL 2013标准的颜色，结果产生色差投诉，又不知如何跟客户讲清楚。

同时，即便找到符合要求的纸张追到了GRACoL 2006标准，做好了色彩管理，但生产实际使用的同一类型的纸张中有不同品牌，同一品牌又有不同克重，同一克重又分不同批次或是不同供应商，实际上每一批次的纸白都会略有不同。

例如明明都是骄阳300g单铜，但目视就能分辨出一部分略偏蓝，一部分略偏黄，测量出来纸白数据也不尽相同；当然即便是同一张地龙350g粉灰纸张，测量版面上下左右四个点，或多或少也都会有一些变化。

 

 

实际生产中，纸张纸白色彩差异的复杂性，给色彩管理的实践带来了很大的困难和挑战。

 

 

如果每一种纸张都要拿去上机测试对应做一次色彩管理，不知道需要耗费多少人力物力？况且测试的结果未必又能完全用得到实际生产中。

但如果每次生产都依靠人工经验，通过加减网点来调色试错以弥补纸张的差异，不但费时费力，而且很难把握结果的可靠性。

那么在这种纸张色彩千差万别且复杂多变的情况下，如何才能进行更有效、更准确的色彩管理呢？

 

 

方   案

为此，笔者也尝试查阅了大量行业资料，经过一些客户现场实践应用，终于找到了答案——Media Relative。

Media Relative字面意思是“相对介质”，也叫“介质相关”，可以意译为“纸张动态匹配”，乍听起来这个概念可能相对晦涩，它的意思就是根据纸张（基材）色彩的变化而相应地调整原始的色彩特性化文件，使其与实际纸白保持相关的色彩对应关系，从而实现颜色的相对标准，视觉更加自然和一致性的色彩匹配。

 

 

在印刷色彩复制过程中，印刷品采用的纸张通常与用于打样的纸张有所不同，或者与指定的色彩标准中的目标参考纸白并不完全匹配，例如ISO 12647-2规定的各种ISO标准分类纸张，大家熟知的Fogra39就是引用的第一类L95，a0，b-2。

如果同一类纸张的纸白色差比较大，那么，要在实际纸张上实现准确的色度匹配，就会变得十分困难。

譬如，新的纸张新的白点对于浅位色彩会有不同程度的影响，因此绝对的色度匹配也不能再现理想的色彩目标。那么，理论上，就有必要为新纸张上的印刷色彩设置新的目标数据。然而，许多用户往往喜欢通过观察印刷样品再加上简单的测量判断，凭经验产生这种数据，这往往又是不现实的。

因此，科学地计算出新的特征数据并且考虑纸张颜色的影响才是有效的方式，即要在纸张变更再印刷时也能还原出原始的色彩。通常情况下，这是通过对数据进行介质相对调整来实现的，这样，实际生产的纸张白色就变成了目标介质白色，其他色度数据也以同样的方式进行缩放。

这种方法使用的方程式与ICC规范中定义的介质相对比色法的转换方程式比较相似，而ISO 13655和ISO12647推荐的SCCA算法也与此有异曲同工之妙。

 

 

“介质相关”的色彩转换意图是通过线性缩放原纸张色度和目标纸张来产生 "介质相关 "色度的方式来实现的，如上面的公式所示。这些与介质相关的值可以通过重新排列上述公式转换为"绝对"值。

在两种光源下，相应颜色的反应是线性缩放，可应用调整基材介质（纸张）白点差异进行匹配。在色度适应转换中，颜色的转换是基于单个锥体的反应，有科学家在实验中研究了跨媒体色彩复制中的混合适应，发现使用这种变换的迭代可以得到非常好的结果。

 

实   验

为了确定这种方法在哪些纸张的白点范围内有效以及有效程度如何，早在2012年，由伦敦传播学院的 Kwame Baah教授主导下进行了一系列相关实验。这项“介质相关”的色彩转换技术的研究主要有以下两个主要目标：

1、确定在不同基材（纸张）上进行颜色匹配的可接受性。

2、确定参考介质和重新更换的介质之间可接受的色差范围。

ISO 12647-2规定了一些参考纸的色度，这些参考纸形成了一个ΔE*ab相差5的容差范围。因此，如果在使用介质相关的颜色调整技术时，通过选择较接近的参考特性数据集并进行相应的调整，可以使得原介质色样和新介质色样之间的ΔE*ab的差异控制在2.5以内是可以接受的，这种方法也被认为对大多数印刷纸张有效。

 

表1. 参考纸白样本数据

 

在研究过程中，试验人员选择了红、绿、蓝、橙、紫五个颜色，同时定义了每个颜色的实地与网点，并以模拟参考纸为背景，打印成25x25mm的均匀色块。然后，对这10个颜色进行了转换，将它们的颜色坐标向类似于参考纸和新的纸张之间的差异方向的移动，这种变化接近于基材的介质相关校正，这导致在每个实验阶段共有10×14个样本，与参考色实地的ΔE*ab变化多达10个。

 

图1. 测试用的色块

 

对于在不同介质上的颜色，应用介质相关方法进行校正，然后将这些调整后的色块印在相对应白点的纸张上。当然要确保所有的样本都在纸张的色域范围内。然后要求多名标准观察者来判断和感知新纸张上的颜色与参考色之间的颜色差异的可接受程度。

 

图2. 蓝色实地和网点在不同纸张上的介质相关转换

 

样品被放置在标准的D50照明环境下，周围有20%的反射率。在同时观察的实验中，模拟的纸张彼此相邻，色块两两之间有10毫米的空白；在连续观察实验中，参考和样本以10秒的间隔呈现。

 

图3. 样品的同时观察对比

 

结果显示，对于实地而言，改善前的差异远大于重新更换纸张产生的色差，从而也证实了因纸张白点变换而导致的视觉适应情况；而对于网点来说，改善前的差异略小于重新更换纸张可能产生的ΔE 2.5的差异。这一结果表明，网点部分是否能够接受，与纸张本身颜色区别有着莫大的关系。

当然，通过应用介质相关技术的调整，改善后的差异，无论是实地还是网点都变得很小，变得更加便于主观的视觉接受。

 

表2. 改善前后的色差对比

 

实 际 应 用

应用一：定义相对介质的新目标

如果我们深刻明白了Media Relative（介质相关）的含义，那么较为科学的方式就是根据纸白重新定义出新的色彩目标，让色彩匹配变得更加客观，更加贴近实际，如使用SCCA算法（全称Substrate-Corrected Colorimetric Aims，即基于承印物纠正的色度目标）。

 

 

当使用CCNB纸张进行实际的上机测试，发现其与GRACoL 2006的纸白∆E00相差4.32，其IT8数据，与GRACoL 2006标准进行对比，平均色差∆E00为3.66，95%分位色差∆E00为5.52，实地色C和Y，叠印色G都超出G7标准。

虽然灰平衡的各项指标尚能达标，但在实际生产中如按此标准进行生产，则有诸多不便，不但数据评分比较低，而且也很难跟印刷买家进行解释。

 

 

如果我们基于该CCNB的纸白，对GRACoL 2006数据进行Media-Relative校准，得到一个新的相对标准，则结果会好很多。不但油墨的实地和叠印色全部达标，而且平均色差∆E00也从之前的3.66降低到了1.54，95%分位色差∆E00则从5.52降低到了3.2。

不但数据评分也可以获得较为满意的结果，可以很清楚了发现之前的色差主要是由纸白造成的，这样一来，客户自然就会容易接受得多。有了一个更科学的更适合的标准，对于生产控制来说，自然也会更容易得多。

 

 

但如果反过来，匹配的色彩目标是固定的，或者品牌买家不允许变化，但实际的生产介质却又在不断地发生变化，那就是另外一方面的应用了。

 

应用二：调整新介质以满足固定目标

根据色彩校准理论可知，基于网点扩大（TVI）的校准方法进行纸张色彩变化的补偿基本上不太现实，而G7和CMYK转CMYK的方法都有相应的软件可以实现这一目的。接下来，我们举例来演示如何在生产实践中应用Media Relative（介质相关）的技术来获得更加理想的色彩匹配结果：

 

01、G7方法：以Curve4更改纸白为例

正常的G7算法是基于实测的纸张白点来计算灰平衡补偿曲线，当实际生产纸张批次发生变化但又想要获得一致的灰平衡时，可以将纸白的a值和b值重新输入到生成曲线面板的自定义白点中（Custom White），Curve4软件就会基于新白点更新补偿，这样可以获得更接近于参考纸张白色的视觉平衡的新曲线。

 

 

还有一个较为实用的做法就是基于原来纸张的曲线，然后在更改纸张白点之后，对比前后的差值以推算出四色曲线调整的方向和幅度。

这样做的好处是，无需重新上机采样及测量印张，就可以基于原来纸张的测试数据获得按新纸张纸白计算的补偿曲线，进而近似得到与原纸白一致的灰平衡表现，而且效率非常高。但这种方法并不考虑纸张的明暗程度变化，也不考虑与实际特性化目标的色彩匹配，虽然短平快，但也不可避免存在一定的局限性。

 

 

值得注意的是，G7灰平衡是基于纸张白色的，强调的是视觉上适应实际纸白的灰平衡，上述这一用法虽然可以应急处理，但实质上违背了G7的原理，很可能会导致色彩校准结果超出G7规定的容差，自然就不适合用来G7认证或追求理想数据结果的情况。

 

02、CMYK转换方法：以ORIS PM为例

在CMYK-CMYK的色彩匹配过程中，如果印刷纸张颜色发生变化，理论上也需要重新采集基于新纸张的特性化数据，再重新计算新的色彩对应关系，才能实现纸张变化后的色彩匹配一致性。

这当然就需要较多的额外时间来做测试和计算，对于非数码印刷来说是一种较大的成本损耗，而Media Relative Match这一功能的出现则终结了这个现象，它实现了无需重新测试和采样就能更改新纸张纸白的色彩匹配结果。

基于原队列的基础上，直接输入修改后的纸张颜色就可以重新计算色彩对应表，此外，还可以消除纸张白度的模拟。

 

 

以CGS ORIS Press Matcher软件为例，我们打开色彩转换队列“设置”对话框，选择“颜色校正”选项卡，就可以找到“介质相对匹配”选项。

旁边提供了两个可选择的按钮，分别是适应源点纸白和适应目标纸白，下一步会提供两个选项，可以直接应用新纸白以取消纸白模拟，也可以手动输入或用仪器测量导入新的纸白，接下来，Press Matcher软件就会自动计算，生成新的色彩转换对应表文件。完成之后，就可以对印刷文件进行基于新纸白的色彩转换了。

 

 

需要注意的是，CGS早在2015年发布的Press Matcher Web 1.3就加入了media relative转换意图，包括后期的1.4、1.5到2.0、2.1版本，但我们测试的结果都不如人意，改变的幅度微乎其微，但4.1版本在算法上有了很大的更改，可以根据需要，基于白点Lab值，调整目标色彩，也可以调整输出设备的色彩集，其测试效果是非常不错的。

 

结   语

两千多年前的荀子在《劝学》中说“君子生非异也，善假于物也”，时至今日，这句话依然适用。在数字化的印刷世界中，凭经验往往只能做到大概的效果，而善于假于物，借助数据和软件，借助科学的方法，例如使用media relative，则可以更高效地做到不同纸白间更精确的色彩匹配结果，从而给生产带来更大便利。

 

来源于色彩标准化公众号