Fred Kuo :: Blog

開發色彩管理工具，兩個主要的概念，一個是取得光譜資料，另一個是這個資料是要來做什麼用的？

在取得光譜資料這方面上，兩個困難點： 一個是要能取得該儀器的sdk，另一個是要有足夠的程式語言能力去驅動這個sdk。

在取得sdk方面，有些很容易，有些很困難；有一些要付費，大部分是不付費的。有的要簽一大堆文件，還要提報告來。也有直接發個GitHub給你的。

在驅動程式語言方面，最多的是C#，然後是C++，MacOS 裏則有 Objectiv-C 及 Swift。我目前主要要驅動的儀器是i1，在xrite提供的sdk裡面，C#與C++都有提供範例，其中C++提供的範例很完整，如單點測量、掃描測量、色光測量等都有提到，C# sdk裏只有一個單點反射測量，於是，我的sdk之路自然是從C++開始。

Fig. X-rite i1Pro3 SDK in C++

Fig.-1  X-rite i1Pro3 SDK in C #

Fig.-2 X-rite i1Pro SDK in Objective C w/ Cocoa framework

C++最大的問題是沒有使用介面(user interface)，反正就是編譯出指令(executable)讓你能達成工作目的就是了，所以我的工具功能性沒問題，UI這件事情做不了太多。

Fig.-3 i1 SDK executable From C++

相對於C++，C#能有更好的介面能力，只是直到最近才對C#有一點掌握，尤其是Pro2雙向測量的邏輯花了很多時間才搞懂，在更了解C#後，現有的工具會一個個改寫到C#上面。

談到要寫介面，那又是另外一番功夫了。

開發工具的第二概念是，取得光譜數據後要怎麼用？

做色彩管理，取得Lab數值是最基本的，可以比色差、可以做icc Profile。但對印刷作業的系統管理，只有Lab是不夠的，在整個的印刷的作業中，我們還需要知道印刷濃度(Density)、印版版調(Tone Value)、印機版調、軟打樣校正時的白點(White point)、亮度、Gamma…；藉由一些數學工具，可以去預測濃度落點、去預測灰平衡落點、去預測修圖曲線…，藉由各式各樣的色彩取樣邏輯，去快速的做印機調整、數位樣調整、軟打樣調整或者是圖像調整…。這些我們需要的資訊都要由最基本的光譜值衍生出來。

Fig.-4 Beer’s Law SID prediction

Fig.-5 TVI curve

Fig.-6 Gray balance prediction

談了那麼多，回到這一次的主題：光源管理。

在印刷作業當中，不僅僅要管理印刷的色度、濃度、版調、數位樣精度、軟打樣精度…，觀測光源也是一個必須被管理的項目。

簡單講，對於印刷機控墨台的光源，我需要知道光源的三個數值：色溫(CCT)、亮度(Lux)與演色指數(CRI)來確保控墨台有一個良好的觀測環境。工作原則是：當亮度低於1500 Lux 則預備更換燈管，當演色指數CRI低於90時則預備更換燈管，CCT 我倒是沒那麼介意，不要差5000度太多就好，我會更重視CRI及Lux。

最早，這件事情是由i1Share這個軟體來取得這些數據。

Fig.-7 i1Share 管理光源三要項：CRI,CCT及照度。

基於兩個理由我必須發展自己的工具，一個是i1 Share 在數據管理上不是那麼方便，在使用上就是測量光源，然後把數據抄下來。我希望的工作方式是：測量後形成報告，資料直接進資料庫，方便以後做比對管理。第二個原因是i1Share不再支援Pro3，這個才是最主要的原因。

其實之前就想寫這個工具， CCT、照度(Lux)都沒問題，但是CRI一直有困難，有陸續去了解TM-30、CQS、TLCI 等光源評估指數，這些指數有一個共同點就是都會去參考某個數量的樣品顏色來綜合評估光源的演色能力。比如說CRI 的樣品色是8個、 R96a在CRI 後面再加6個、TM-30 的樣品數是99個、CQS樣品數是15個、TLCI 的樣品數是24個；我就在想，印刷產業已經明定D50為標準光源，我只要評估光源的光譜值與D50的相似度不就是演色指數的意義嗎？概念上跟執行上應該會比CRI簡單明瞭。

Fig.-8 CRI 測試光源(Test)與參考光源(reference)以其8個樣本色(TCS01-TCS08)的差異來對測試光源做評估，R96a在CRI 後面再加6個樣本(TCS09-TCS14)。

Fig.-9 TM-30 比對99個樣本色。

Fig.-10 CQS 比對15個樣本色。

Fig.-11 TLCI 樣本數為24個。

在尋找資訊過程中，美國電影藝術與科學學院(The Academy of Motion Picture Arts and Sciences)發表過光譜相似性指數(Spectral Similarity Index, SSI)，更重要的是，程式碼是開源的(in R language)；既然計算CRI遇到困難，以SSI 來取代CRI 會是一個好的方案。

於是，我的工具組多了一件工具：光源管理。如前述，這個工具會取得光源的三個數值：色溫CCT 、  照度Lux與SSI指數。

Fig.-12 SSI 直接比對測試光源(Test)與參考光源(Reference)的光譜值差異來評估光源的品質。

Fig.-13 SSI 開源程式碼 in R language。

SSI 照說是專為電影工業的攝影機而生，為因應CRI 已無法正確反應LED光源下攝影機的感色能力而研發出來的新型指數。然，這個指數一樣可以應用在電視攝影、靜態攝影及人類視覺上。

Fig.-14  此案例為一CRI 92光源下，三部攝影機的感色狀態，可以看出在某些色樣有明顯差異。

Fig.-15 最上方為參考光源(reference 3200K)下的攝影機感色狀態，下方三格分別是SSI 76 A光源、SSI 76 B 光源及SSI 88 光源下的感色狀態。可以看出SSI 88 光源下的感色狀態幾乎與參考光源相同。

SSI 單一指數數字越高表示光源品質越好，數字範圍為1-100 。標示形式為以中括號標示參考光源後再標示指數，如：“SSI[D55]: 87”。

在電影藝術與科學學院的文件中表示，SSI 90 為 “very good match”，80到90爲 “pretty good match”，60以下則 ”probably have color rendering issues” 。

Fig.-16  電影藝術與科學學院的文件，SSI 80 以上就是 Pretty good match。

公司之前的控墨台燈光規範是CRI必須達到90， 看來在SSI是可以訂在80。

把舊的 i1Share CRI 資料與SSI比對，以下三組資料分別為：CRI=91 vs. SSI=81，CRI=71 vs. SSI=72，CRI=93 vs. SSI=84。

可以非常的確認控墨台光源需求是SSI 80以上。

Fig.-17  i1Share CRI 資料與SSI比對，三組資料分別為：CRI=91 vs. SSI=81，CRI=71 vs. SSI=72，CRI=93 vs. SSI=84。

這次SSI先開發兩個版本，Win10 版及MacOS版，Win10 版是由C#開發，Mac版則是Obective-C with Cocoa framework。目前可支援Pro1/Pro2/Pro3。

Fig.-18 Win10 C# 版，工作程序：1.選取/連結設備、2.校正、3.測量。

Fig.-19 MacOS Cocoa 版本，開啟後自動連結儀器，操作時點<Calibrate>後即可<Measure>。

以下為幾個光源採樣，參考光源為D50。

Fig.-20 Just 燈箱，SSI[D50]=86, Lux=1754，藍色線為D50光譜分佈曲線，綠色線為測試光源光譜曲線。

Fig.-21 辦公室 LED 燈，SSI[D50]=69,Lux=320。

Fig.-22 大溪廠房中午12點，窗戶旁光源指數：SSI[D50]=85,Lux=3309。藍色線為D50光譜分佈曲線，綠色線為測試光源光譜曲線。450nm峰值(peak)應該是受到室內LED光源影響。

Fig.-23 大溪廠房上午10點半，窗戶旁光源指數：SSI[D50]=90，450nm處峰值(peak)受到室內LED光源影響。

由 Fig-22 與Fig-23案例，也大概可以有個概念：10點多左右的陽光比較接近5000K，到了12點可能就跑到6500K了。

之所以要形成自己的工具，主要是方便以後做數字管理，至於要用CRI或是SSI並不是問題，只要能維持固定的模式就能做有效的管理。目前對我來說，SSI 在概念上與運作上我都能足夠的掌握。

至此，我在光源管理上明確的規則是：照度 (Lux)維持在1500以上、演色指數(SSI)維持在80以上、色溫(CCT)比較沒那麼在意，5000度上下300都還能接受。

Fig.-24 光源資料直接進資料庫，方便以後做比對管理。

以上，要有數字才有管理。印刷作業，在標準化的基礎規範上，就是一連串的數據；不管是色度、濃度、版調、灰平衡…一直到這一次光源上的Lux、CCT與SSI，通通來自光譜資料。只要有一部光譜儀，就可以實現印刷作業上絕大部分的管理。