CN117686093B - 一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法 - Google Patents
一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，包括使用积分球分光光度计测量和田玉黄玉样品的反射率值，根据反射率值计算和田玉黄玉样品的反射颜色，得到CIE 1976L*a*b*色度坐标；采用类别分类中心点和欧式距离公式将其分为青黄色类和黄色类；若为青黄色类样品，采用青黄色类黄度的计算公式，计算青黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YqN；若为黄色类样品，采用黄色类黄度的计算公式，计算黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YyN；通过所得黄度值YqN或YyN对和田玉黄玉样品的颜色品质进行评价。上述评价方法具有科学客观、准确高效等优点，可实现批量评价，并通过评价的结果来对和田玉黄玉的颜色进行品质级别的判定。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于色度坐标表征和田玉黄玉黄色深浅的和田玉黄玉颜色黄度的评价方法。
背景技术
随着我国经济技术的发展、生活品质的不断提高，人们对美好生活的追求是永恒不变的主题。和田玉，这种传承了8000多年的玉石，被赋予了“仁、义、智、勇、洁、礼、忠”的内涵，而获得了持久的生命力。它是中华民族文化的重要组成部分,也是人们追求美好生活的重要载体。和田玉在传统玉石中占据着首屈一指的地位。近几年，随着中国国力不断强盛,人民生活水平不断提高,文化交流的进一步扩大，中国及世界各国收藏、佩戴以及崇尚和田玉的人数逐年增加，且价格逐年攀升。和田玉各类品种中，黄玉这一新品种，以其优质的颜色逐渐成为新贵，且价格逐年攀升。黄玉的颜色形成，是由于Fe或者Fe和Mn元素类质同象替代了和田玉化学成分中的Mg元素，随着致色元素的含量逐渐增加，因此其黄色逐渐变深，或者带绿色调。市场上根据其黄色的特点，分为蜜蜡黄、粟黄、秋葵黄、黄花黄、鸡蛋黄、米黄、黄杨黄等，其中黄色颜色越深价值越高。目前市场是针对黄玉的颜色描述采用类比法，对黄玉黄色的深浅无法进行量化。这大大地制约了行业的发展。为了更好地规范市场，促进和田玉产业积极健康地发展，如何准确地对黄玉的颜色深浅进行量化尤为重要，而这恰恰是行业内的一直无法解决的难题。
目前国内对黄玉颜色的划分依据现行的GSB 16-3061-2013《和田玉实物标准样品》、GB/T 38821-2020《和田玉鉴定与分类》标准和T/CAQI 307-2023《首饰用和田玉(黄玉、烟青玉)分级》。其中GSB 16-3061-2013《和田玉实物标准样品》的黄玉实物标准样品为黄玉品种的代表样品，并不代表颜色级别或(和)下限范围，无法依次对黄玉的黄色深浅进行评价。T/CAQI 307-2023《首饰用和田玉(黄玉、烟青玉)分级》中采用中心点分类的方法对黄玉颜色品质进行评价，将其分为两个类别，其中的黄色类分为三个级别。但不同的级别代表一定的颜色区间，不同深浅黄色的黄玉其价值仍有较大区别。目前表征物体黄色程度，使用较广泛的有YI E313和YID1925的黄度指数。其中YI E313是由ASTM E313推荐的黄度指数，适用于D65和C标准照明体；而YID1925是由ASTM D1925推荐的黄度指数，仅用于C标准照明体和1931标准色度观察者，并于1995年退出使用。
综上，现有技术中，和田玉颜色的评价方法主要为通过目视观察结合自身行业工作经验进行评价。该方法受环境、人为感官和心理影响很大，不能满足检测、科研及评估行业中客观分类及价值评价的需要。主要缺点为：
(1)人眼对颜色的敏感程度不同，影响颜色的判断，致使评价结果出现偏差；
(2)不同的观察环境对观察者影响大，观察结果的重现性受到影响；
(3)受自身工作经验的影响，不同领域人员的对黄玉黄色程度的界限划分不统一。例如：生产企业、收藏界；不同地域的影响等；
(4)黄玉的颜色丰富，有些样品可带有极轻微到较浅的青色或褐色调等，不同色调之间很难进行颜色品质评价；
(5)YI E313适用于主波长在570-580nm的样品，或Munsell色调约在2.5GY-2.5Y范围内的材料，部分黄玉样品的颜色超出此范围；而YID1925仅用于C标准照明体和1931标准色度观察者，与黄玉的颜色测色条件不一致。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明目的在于提供一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，该评价方法具有科学客观、准确高效等优点，可实现批量评价，并通过评价的结果来对和田玉黄玉的颜色进行品质级别的判定。
本发明目的采用如下技术方案实现：
一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：使用积分球分光光度计测量和田玉黄玉样品的反射率值，根据反射率值计算黄玉样品的反射颜色，得到CIE 1976L*a*b*色度坐标；
S2：根据类别分类中心点和欧式距离公式，将其分为青黄色类和黄色类；
若为青黄色类样品，采用如下式I的计算公式，计算青黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YqN；
YqN＝1.656×a*+3.006×b*+1.948
式I
若为黄色类样品，采用如下式II的计算公式，计算黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YyN；
YyN＝1.503×a*+2.555×b*+4.019
式II
S3：通过步骤S2所得黄度值YqN或YyN对和田玉黄玉样品的颜色品质进行评价。
进一步地，所述黄度值YqN的精确度为98.1％；所述黄度值YyN的精确度为98.7％。
进一步地，在步骤S2中，黄度计算公式的推断过程包括如下步骤：
(1)选取和田玉黄玉中不同黄色的样品，数量记为j，其中j＝1,2,3,……,J，要求j不小于100；
(2)使用积分球分光光度计测量上述样品的反射率值；根据反射率值计算样品的反射颜色，反射颜色结果以CIE1964X10Y10Z10三刺激值和CIE1976L*a*b*色度坐标来表征，并形成和田玉黄玉样品的数据集Cnj＝[Lj *aj *bj *]j＝1,2,......,J，其中C表示颜色的CIE 1976L*a*b*色度坐标,j表示计数，j＝1,2,......,J；
(3)根据黄色颜色特点，采用目视感官方法将其分为青黄色类和黄色类,选取两个色系的簇(类别)的初始中心点，选择方法为：每个类别所有的数据点中选出密度最大的一个点作为第1个簇初始中心点，然后选择该类别中距离此点最远的点作为第2个簇初始中心点，分别用ki表示，其中i＝q,y，q表示青黄色类，y表示黄色类；
(3)计算和田玉黄玉数据集到青黄色类和黄色类初始中心点的欧式距离，计算公式为如下式Ⅲ：
其中，表示和田玉黄玉中第j个样品分别到第i个类别的类别分类中心的欧氏距离，i＝q,y；j＝1,2,......,J；
(4)根据最小距离原则，将每个样品分类到距离值最小的类别集合中，形成青黄色类和黄色类不同类别新的数据集Cnij＝[Lij *aij *bij *]i＝q,y；j＝1,2,......,J；
(5)根据分类结果，计算新形成的青黄色类和黄色类类别的CIE 1976L*a*b*色度坐标的平均值，计算公式为如下式Ⅳ：
其中，i＝q,y；j＝1,2,......,J；t代表次数；t＝1,2,……,T；
(6)将计算得到的数据集作为新的类别的分类中心，计算所有样品分别到新的分类中心的欧式距离，计算公式为式Ⅴ：
其中，表示第i个类别中的第j个样品分别到第t次的第i个类别的类别分类中心的欧式距离，i＝q,y；j＝1,2,......,J；t＝1,2,……,T；
(7)重复步骤(4)～(6)，直至青黄色类和黄色类的类别分类中心不再变化，该分类中心即为青黄色类和黄色类的最终类别分类中心其中i＝q,y；
(8)将最终形成的青黄色类和黄色类样品中的每件和田玉黄玉样品的三刺激值和色度坐标分别表示为：X10qg、Y10qg、Z10qg和L* qg、a* qg、b* qg以及X10ym、Y10ym、Z10ym和L* ym、a* ym、b* ym，分别计算青黄色类和田玉黄玉样品的初始黄度值Yoqg和黄色类和田玉黄玉样品的初始黄度值YOym，计算公式分别为式Ⅵ和式Ⅶ：
其中CX＝1.3013，CZ＝1.1498，为常数；g表示青黄色类和田玉黄玉样品的计数，g＝1,2,……,G；m表示黄色类和田玉黄玉样品的计数，m＝1,2,……,M；
(9)将计算得到的青黄色类和黄色类初始黄度值Yoqg与a* qg、b* qg以及YOym与a* ym、b* ym分别绘制散点图，确认其之间是否存在线性关系；
(10)从散点图中分析得知青黄色类样品初始黄度值Yoqg和a* qg、b* qg之间存在线性关系，黄色类样品初始黄度值Yoym和a* ym、b* ym之间也存在线性关系，并分别建立二元线性回归模型：
青黄色类：
黄色类：
其中，kg、mg以及km、mm为回归系数，cg及cm为常数；
(11)分别将数据代入软件工具，设置Yoqg和Yoym为因变量，a* qg和b* qg以及a* ym和b* ym为自变量，分别对青黄色类和黄色类中二元线性回归模型中的回归系数以及常数项进行求解；
(12)求解得到青黄色类的回归系数k＝1.656，m＝3.006，常数项c＝1.948，从而得到式Ⅰ的黄度YqN的计算公式；
求解得到黄色类的回归系数k＝1.503，m＝2.555，常数项c＝4.019，从而建立得到式Ⅱ的黄度YyN的计算公式。
进一步地，在步骤(2)中，照明体选用CIE标准照明体D65，采用SCI测试模式，要求样品全覆盖测试端口，测试波长范围为380-780nm，标准色度观察者选用CIE1964标准色度观察者，测量波长间隔设置为10nm。
进一步地，和田玉黄玉颜色黄度的评价方法还包括如下方法：
对照青黄色类和田玉黄玉实物标准样品或黄色类和田玉黄玉实物标准样品，得出对和田玉黄玉样品的颜色品质进行评价。
即，除了上述的通过计算和田玉黄玉样品的黄度值YqN或YyN的评价方法，可以通过标准实物样品的对照，进而对该和田玉黄玉的颜色品质进行评价。
进一步地，所述青黄色类和田玉黄玉实物标准样品的制作步骤为：根据式Ⅰ的黄度的计算公式，得出样品的黄度值计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，通过色卡或制作材料再现颜色，也可批量复制对应的青黄色类和田玉黄玉实物标准样品；
所述黄色类和田玉黄玉实物标准样品的制作步骤为：根据式Ⅱ的黄度的计算公式，得出样品的黄度值计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，通过色卡或制作材料再现颜色，也可批量复制对应的黄色类和田玉实物标准样品。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
1、本发明的和田玉黄玉颜色黄度的评价方法具有科学客观、准确高效等优点，可实现批量评价，并通过评价的结果来对和田玉黄玉的颜色进行品质级别的判定。
2、本发明的和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，基于其颜色测量的色度坐标，先分类再分别计算其黄度值，并通过黄度的评价结果对和田玉黄玉的颜色进行品质级别进行准确地判定。使用颜色测量仪器测量黄玉在D65标准照明体和CIE1964标准色度观察者条件下的三刺激值和色度坐标(X10、Y10、Z10和L*、a*、b*)，通过类别中心点和欧式距离地迭代和分类对和田玉黄玉先分类，再结合YI E313黄度公式计算得到黄玉的初始黄度值YO，并建立a*和b*与YO之间的线性关系，求解该线性关系中的回归系数和常数项，从而得到优化的黄度计算公式YN，实现和田玉黄玉颜色的品质评价。
3、相对于现有和田玉黄玉评价技术“通过目视观察结合检测工作人员的行业经验，无法准确地对和田玉黄玉中不同样品进行科学准确地评价”，本发明的评价方法实现了和田玉黄玉颜色黄度的准确评价，从而对其颜色进行品质评价，避免各种环境干扰和检测人员的颜色视觉差异，提高了颜色品质评价的科学性和客观性。
附图说明
图1为青黄色类和田玉黄玉样品的黄度值Yoqg与a* qg的散点图；
图2为青黄色类和田玉黄玉样品的黄度值Yoqg与b* qg的散点图；
图3为黄色类和田玉黄玉样品的黄度值Yoym与a* ym的散点图；
图4为黄色类和田玉黄玉样品的黄度值Yoym与b* ym的散点图。
具体实施方式
下面，结合具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
下面将参照附图更详细的说明本专利的实施步骤：
(1)选取和田玉黄玉中不同黄色的样品，数量记为j，其中j＝1,2,3,……J，要求j不小于100；
(2)使用积分球分光光度计测量上述样品的反射率值。参数设置为：照明体选用CIE标准照明体D65，采用SCI(包含镜面反射)测试模式，要求样品全覆盖测试端口(如不能覆盖测试端口需使用小样品附件)，测试波长范围为380-780nm，标准色度观察者选用CIE1964标准色度观察者，测量波长间隔设置为10nm。根据反射率值计算样品的反射颜色，反射颜色结果分别用CIE1964X10Y10Z10三刺激值和CIE 1976L*a*b*色度坐标来表征，并形成和田玉黄玉样品的数据集Cnj＝[Lj *aj *bj *]j＝1,2,......,J，其中Cn表示颜色的CIE 1976L*a*b*色度坐标,j表示计数，j＝1,2,......,J；
(3)根据黄色颜色特点，采用目视感官方法将其分为绿黄色类(即青黄色类)和黄色类，选取两个色系的簇(类别)的初始中心点，选择方法为：每个类别所有的数据点中选出密度最大的一个点作为第1个簇初始中心点，然后选择该类别中距离此点最远的点作为第2个簇初始中心点，分别用ki表示，其中i＝q，y，q表示青黄色类，y表示黄色类；
(3)计算和田玉黄玉数据集到青黄色类和黄色类初始中心点的欧式距离，计算公式为：
其中表示和田玉黄玉中第j个样品分别到第i个类别的类别分类中心的欧氏距离，i＝q,y；j＝1,2,......,J；
(4)根据最小距离原则，将每个样品分类到距离值最小的类别集合中，形成青黄色类和黄色类不同类别新的数据集Cnij＝[Lij *aij *bij *]i＝q,y；j＝1,2,......,J；
(5)根据分类结果，计算新形成的青黄色类和黄色类类别的CIE 1976L*a*b*色度坐标的平均值，计算公式为:
其中i＝q,y；j＝1,2,......,J；t代表次数，t＝1,2,......,T；
(6)将计算得到的数据集作为新的类别的分类中心，计算所有样品分别到新的分类中心的欧式距离，计算公式为：
其中表示第i个类别中的第j个样品分别到第t次的第i个类别的类别分类中心的欧式距离，i＝q,y；j＝1,2,......,J；t＝1,2,......,T；
(7)重复步骤(4)∽(6)，直至青黄色类和黄色类的类别分类中心不再变化，该分类中心即为青黄色类和黄色类的最终类别分类中心其中i＝q，y；
(8)将最终形成的青黄色类和黄色类样品中的每件和田玉黄玉样品的三刺激值和色度坐标分别表示为：X10qg、Y10qg、Z10qg和L* qg、a* qg、b* qg以及X10ym、Y10ym、Z10ym和L* ym、a* ym、b* ym，分别计算青黄色类和田玉黄玉样品的初始黄度值Yoqg和黄色类和田玉黄玉样品的初始黄度值YOym，计算公式为：
其中CX＝1.3013，CZ＝1.1498，为常数；g表示青黄色类和田玉黄玉样品的计数，g＝1,2,……,G；m表示黄色类和田玉黄玉样品的计数，m＝1,2,……,M；
(9)将计算得到的青黄色类和黄色类初始黄度值Yoqg与a* qg、b* qg以及YOym与a* ym、b* ym分别绘制散点图(如图1-图4)，确认其之间是否存在线性关系；
(10)从散点图中分析得知青黄色类样品初始黄度值Yoqg和a* qg、b* qg之间存在线性关系，黄色类样品初始黄度值Yoym和a* ym、b* ym之间也存在线性关系，并分别建立二元线性回归模型：
青黄色类：
黄色类：
其中，kg、mg以及km、mm为回归系数，cg及cm为常数；
(11)分别将数据代入软件工具，设置Yoqg和Yoym为因变量，a* qg和b* qg以及a* ym和b* ym为自变量，分别对青黄色类和黄色类中二元线性回归模型中的回归系数以及常数项进行求解；
(12)求解得到青黄色类的回归系数k＝1.656，m＝3.006，常数项c＝1.948，从而建立青黄色类和田玉黄玉样品新的黄度YqN的计算公式，为:
YqN＝1.656×a*+3.006×b*+1.948；
式I
求解得到黄色类的回归系数k＝1.503，m＝2.555，常数项c＝4.019，从而建立黄色类和田玉黄玉样品新的黄度YyN的计算公式，为:
YyN＝1.503×a*+2.555×b*+4.019；
式II
上述方法通过和田玉黄玉中不同颜色样品的CIE 1976L*a*b*色度坐标值所形成的数据库，先进行类别的分类中心和欧式距离地迭代和分类，确定为青黄色类或黄色类。再通过优化后的YqN或YyN黄度公式，计算不同颜色类别和田玉黄玉样品的具体黄度值。
(13)对新的黄度公式YqN和YyN的相关指数R2 q和R2 y进行计算，计算公式为：
其中g和m表示计数，Yoqg为每件青黄色类和田玉黄玉样品的初始黄度值，表示每件青黄色类和田玉黄玉样品使用回归系数计算得到的黄度值，表示青黄色类和田玉黄玉样品初始黄度值的平均值；Yoym为每件黄色类和田玉黄玉样品的初始黄度值，表示每件黄色类和田玉黄玉样品使用回归系数计算得到的黄度值；表示黄色类和田玉黄玉样品初始黄度值的平均值，通过计算，得到R2 q＝0.982，R2 y＝0.988；
(14)为了排除和田玉黄玉样品数量的干扰，计算调整后的R2 qad和R2 yad，计算公式为：
其中，g和m分别表示青黄色类和黄色类黄玉样品总数，k为自变量的个数，k＝2，
通过计算，说明青黄色类的和田玉黄玉样品色度坐标a* q和b* q解释了98.1％的黄度值，即用YqN的公式计算青黄色类和田玉黄玉样品的黄度值，精确度为98.1％；而黄色类的和田玉黄玉样品色度坐标a* y和b* y解释了98.7％的黄度值，即用YyN的公式计算黄色类和田玉黄玉样品的黄度值，精确度为98.7％。因此，YqN和YyN黄度公式能分别快速准确地计算青黄色类和黄色类和田玉黄玉样品的黄度值；
(15)根据计算得到的青黄色类和黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YqN和YyN，分别对青黄色类和黄色类和田玉黄玉样品颜色品质进行评价，即黄度值YqN或YyN数值越高时，其颜色品质则越好。
本发明还公开另一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法还包括如下方法：
对照青黄色类和田玉黄玉实物标准样品或黄色类黄玉实物标准样品，得出对和田玉黄玉样品的颜色品质进行评价。
即，除了上述的通过计算和田玉黄玉样品的黄度值YqN或YyN的评价方法，可以通过标准实物样品的对照，进而对该和田玉黄玉的颜色品质进行评价。
进一步地，所述青黄色类和田玉黄玉实物标准样品的制作步骤为：根据式Ⅰ的黄度的计算公式，得出样品的黄度值计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，通过色卡或制作材料再现颜色，也可批量复制对应的青黄色类和田玉黄玉实物标准样品；
所述黄色类和田玉黄玉实物标准样品的制作步骤为：根据式Ⅱ的黄度的计算公式，得出样品的黄度值计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，通过色卡或制作材料再现颜色，也可批量制作对应的黄色类和田玉黄玉实物标准样品。
与现有技术相比，本发明的评价方法实现了和田玉黄玉颜色黄度的准确评价，从而对其颜色进行品质评价。其优点体现在：
(1)避免各种环境干扰和检测人员的颜色视觉差异，提高了颜色品质评价的科学性和客观性；
(2)对于和田玉黄玉中不同样品能够通过量化指标快速计算其黄度值；
(3)通过黄度值可实现和田玉黄玉样品进行准确的颜色品质评价；
(4)根据黄度计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，可以通过色卡或其他材料(制作材料，由于这部分不是本发明的重点，在此不再赘述)再现颜色，也可批量复制和田玉黄玉实物标准样品。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (4)
1.一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：使用积分球分光光度计测量和田玉黄玉样品的反射率值，根据反射率值计算和田玉黄玉样品的反射颜色，得到CIE 1976L*a*b*色度坐标；
S2：根据类别分类中心点和欧式距离公式，将其分为青黄色类和黄色类；
若为青黄色类样品，采用如下式Ⅰ的计算公式，计算青黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YqN；
YqN＝1.656×a*+3.006×b*+1.948
式Ⅰ
其中，式Ⅰ中a*为青黄色类的和田玉黄玉样品色度坐标中的a* q值，b*为青黄色类的和田玉黄玉样品色度坐标中的b* q值；
若为黄色类样品，采用如下式Ⅱ的计算公式，计算黄色类和田玉黄玉样品的黄度值YyN；
YyN＝1.503×a*+2.555×b*+4.019
式Ⅱ
其中，式Ⅱ中a*为黄色类的和田玉黄玉样品色度坐标中的a* y值，b*为黄色类的和田玉黄玉样品色度坐标中的b* y值；
S3：通过步骤S2所得黄度值YqN或YyN对黄玉样品的颜色品质进行评价。
2.根据权利要求1所述的和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，其特征在于，所述黄度值YqN的精确度为98.1％；所述黄度值YyN的精确度为98.7％。
3.根据权利要求1所述的和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，其特征在于，还包括如下方法：
对照青黄色类和田玉黄玉实物标准样品或黄色类和田玉黄玉实物标准样品，得出对和田玉黄玉样品的颜色品质进行评价。
4.根据权利要求3所述的和田玉黄玉颜色黄度的评价方法，其特征在于，所述青黄色类和田玉黄玉实物标准样品的制作步骤为：根据式Ⅰ的黄度的计算公式，得出样品的黄度值计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，通过色卡或制作材料再现颜色，也可批量复制对应的青黄色类和田玉黄玉实物标准样品；
所述黄色类和田玉黄玉实物标准样品的制作步骤为：根据式Ⅱ的黄度的计算公式，得出样品的黄度值计算结果，结合CIE 1976L*a*b*色度坐标，通过色卡或制作材料再现颜色，也可批量复制对应的黄色类和田玉黄玉实物标准样品。
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