戴冬昌外文文献翻译Word格式.docx
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研究中发现光源可以通过消费者对商店影像和氛围的感知而影响价格和商品的质量。
此外,光源对比与价格和品质感觉在产品印象(新鲜程度、没敢、吸引力)上有着更加重要的影响。
李和Fuchsida专注于在给定条件下评估产品颜色表现。
在这项研究中,13个评价图像的术语(13个此类形容词:
光明、辉煌、苍白、美丽、爽、清晰、光滑、感觉、质地、喜欢、自然、同性恋、清新、艳丽)被用来验证色彩外观的重要影响。
实验验证了颜色的外观对于实验样本的强烈影响是联系于光源、照度和产品的本身颜色。
例如红色和蓝色的衣服表现出来的颜色外观是高度受限于照明所使用的光源,白炽灯下会有着非常夸张的红色,蓝色也是一样。
这篇论文描述了由欧司朗光电半导体公司和潘诺尼亚大学(UPAN)联合实施的SSL4EU项目的具体研究。
小规模的眼动调查研究由欧司朗光电半导体公司在雷根斯堡大学的心理学系完成,对时装店的全面调查在UPAN的实验室中完成。
结论是最佳的光源光谱选择可以适应不同的环境。
2.室内颜色质量的度量
在商店照明领域,自然和良好的实物表现是最为重要的。
当前的CIE显色指数(CRI)是唯一国际认可的关于颜色保真度的光源颜色质量评测指标。
但是,LED在CRI指数方面却和实物的视觉等级想违背。
因为自然物体和纺织品的反射特性和CRI研究方法中的颜色样本是不一样的。
CRI的基准光源的选择方法经常是受到批评的,甚至色彩保真度也被认为作为颜色表征的基准颜色的评价也是不合理的。
为了改善使用者对颜色表观的感受,光源光谱设计可以用来来改善物体的颜色表现。
虽然颜色的改变会使得CRI值降低(颜色的改变会使得和CRI测试光源的差别变得更大),但是以颜色质量等级(CQS)来看,只有在测试颜色减少或是测试光源下色调转换时才会降低。
随着样本集合全部增加,色浓度也会跟着增加,后者也会随着最优光频率对人的对比度指数而改变。
在时尚店方面,颜色的和谐给顾客留下的印象对其购买的决定有着重要的影响。
在这些情况下,可以根据和谐显色指数来优化光源。
3.接受性的小规模研究
3.1基础设置
这个小规模的研究由以下四个类别的测试样品得出:
彩色纺织品、果蔬、肉类和烘焙产品。
其所代表的类别在零售业是最常见的物品。
每个类别都对光源的光谱分布有着不同的要求。
实验设置由两个不同的颜色的盒子组成,照明光谱可以调节。
每个格子的照度规定为500lx,尺寸为50cm*50cm*50cm,并要求在150cm远的距离进行观察,观察者头部使用腮托视野跟踪系统。
实验环境的设置中视野跟踪系统在左下角,颜色盒子放在右上方,见图1
每个类别包含四个物体以分辨对不同颜色的喜好程度,特别要求是物体要分别放在两个照明台上。
例如,纺织品类包含红色、蓝色、棕色、浅绿的样品。
可能发生的现象就是:
在特定的光谱功率分布下红色波段的表观要优于蓝色波段的表现。
因此,实验的偏好性测试要一直在每个物体的特定场景。
图2和表1描述了四个类别带有不同的颜色物体在各自类别下的比较。
每个类别被四个不同光谱功率分布的光源所照射,第一个光谱分布是常用与传统光源,其他三个光谱分布是自定义混合的LED光源频率
物体以两种方式评价:
根据主观的外在表现和隐式的用户喜好。
在显式的调查中,观察者坐在两个照明台之前并要做出选择:
在那个灯光下物体看起来更好看?
这种成对比较的评测使用了Bradley-Terry-Luce的缩放比较法,一个和处理简单物流功能的Thurstone方法大致相同的方法。
在隐式的调查中,眼动跟踪系统和热图分析一起使用。
这些研究评估了不同分类的物体在不同光谱下的吸引力。
眼动跟踪系统测试人的视野位置和浏览所有所有物体的累积持续时间。
这确实表示了测试人员被什么吸引。
表2和表3显示了用于实验的四个光谱分布的光源。
这些是根据不同的颜色显色来优化的,颜色质量度量在表4已经列出。
接受性学习由47人完成,22个女性和25男性。
年龄从19到47岁(平均30.7),由于眼动跟踪的限制,所以并不能佩戴眼镜只能使用软接触镜片,在高龄人群中找到具有合格视力的人几乎是不可能的,故老年人并不包含在其中。
每个类别由大约十个人来进行评估,因为测试人员是相当少的,小规模研究只是被视为全面研究初步试验以得出具有联系性的结论,因此结果并不具有统计学上的有效性,只能作为全面研究的指导性结论。
所使用的呈色物体必须可以保持颜色的一致性,形状和结构也要在整个接受性实验中保持一致。
图1小规模接受性实验:
实验设置(在线版本可以使用的颜色)
图2小规模接受性实验的分类概述(在线版本可用的颜色)
3.2接受性试验显性趋向的结果
在咨询了雷根斯堡大学的心理学专家之后,决定将试验的重点放在显性客观喜好和隐性行为相结合以尽可能的模仿真实的购物选择。
调查问卷并未被使用,是因为在购物行为中的情感决定不应该被像是经历了数次权衡的场景中的认知过程所干涉。
对与照明场景的决定会设置对比试验组。
对比试验的结果是绝对的偏好决定。
比如T1和T2相比较,T1更收到人喜欢,T1对比T2的比分,(以粗体形式记录在表格5中)就加一分。
若T2更加受人喜欢就减一分。
(以下划线形式记录在表格5中)。
在表格每行的加和中,我们会看到所有光频率分布对比组的胜者结果,在这个例子中T4光源的累积偏好性积分是最高的。
3.2.1纺织品的显性偏好结果
从结果中看,T4的LED光谱分布要好于T1传统光谱分布光源、针对显色指数CRI进行优化的T2光谱分布以及对颜色质量指数CQS进行优化的T3光谱。
这最有可能是因为T1具有更高的对比指数从而使得饱和度显著提高(见表3)。
表1物体类别综述
类别
纺织品
果蔬
肉类
烘焙
物体1
红条
香蕉
火腿
脆饼干
物体2
蓝条
胡椒
香肠
灰面包
物体3
棕条
西兰花
肉馅
圆面包
物体4
浅绿条
苹果
炖牛肉
羊角面包
表2每个类别的物体所使用的光谱分布
表3不同光谱分布的具体色度值
表4不同的光谱分布的优化目标
表5对比组结果
这让我们看到测试的大多数人更青睐于对比度高的物品。
同时不同的物体之间也存在很大的差异(见图3)蓝色牛仔布条在T1下更收人喜欢,但红色的织物条在T4下让人更好接受。
小规模的测试显示出高对比度会更受人喜欢,全面研究也应该沿着此方向进行。
3.2.2果蔬的显性研究结果
和纺织品类类似,颜色质量指数CQS较高的V3和V4光源较传统光源V1更加受到喜爱,也高过了对于CQS优化较低的V2(结果见图4)。
V1和V2光源更加注重于黑体辐射计上的显色性。
V3和V4提升了色彩的饱和度使得物体具有更佳的观赏性。
3.2.3肉类的显性结果
使用与肉类的光谱分布优化方式是不同于果蔬和纺织品类别的。
并未对颜色质量指数进行优化,而是尽量的模拟现有方案的外在表现。
M1和M2有着大致相同的数据。
对现有肉类照明灯的模拟是通过传统过滤器灯或者是M4来实现的,其效果好过与传统的光谱分布放电灯。
图5显示,对现有的肉类光源做出调整可以模拟出LED光源的效果,并且使得其效果较传统光源具有较大的提升。
图3织物组的对比结果
图4果蔬组对比结果
图5肉类的对比结果
3.2.4烘焙类显性喜好结果
传统光源B1,模拟现有烘焙类照明光源的LED灯B3和传统灯模拟CIE200610等级的LMS响应函数的光源之间有着一定的微小的差异。
B2被大多数的测试者所排斥,原因是对比与其他的光源B2的色温过低,B2看起来微黄,令观察者感觉有些迷惑,有一些实验者感觉这是在故意的操纵消费者的想法。
B2由于CCT过低,使得其看起来微黄或是微红。
这和实验者对其他光源的评价形成鲜明的对比。
图6烘焙类比对结果
3.3隐性接受性实验结果
隐性研究的方法是通过测试者按按钮来选择盒子1或者是盒子2,结果由眼动跟踪系统来判定,可以将测试人员的刻意行为的影响排除不计。
在某个物体的视野持续时间和凝视的发生会被分析并导入进我们叫做热图的图表中(图7图8).热图是实验者视野和凝视时间的可视化视图。
在实验中,实验者需要交替的观看左右盒子,并凝视盒子中的物体,眼动跟踪系统会分析其结果,更多的凝视时间会在热图中以高值显示。
眼动系统的数据会由SD-ROM预处理,这样处理过的数据才可通过下意识扫视和凝视算法来判断眼球的行为,最终由iMap来处理。
热图针对一个对比组(如T1和T2)和补充组(T2和T1)而言。
图7T2vsT1热图实例
图8T1vsT2热图实例
为了分析热图并得出关于几组光源的有标志性的偏好性结论,两张热图要互相相减。
表6是192张热图对比结果,其中96张的数据用来产生了所有对照组的总结性结论,作为指导性结论排在第一行(T1T2=T1vsT2)。
每个组的胜者都会被记录下来,其中不明确的结果以inc.来显示。
一张热图不能产生结果所以记作n.c.。
热图分析的累积结果在表7中列出,每一个项目包含此频率分布的光源在可视热图分析中获胜的次数。
数值越高表示实验者在某一物体的此个频谱分布照明中凝视时间越长。
因为在众多的项目和物体中的长时间凝视是一种刺激和吸引的情感表现。
得分最高的可以看做是每个类别下最适宜的频谱分布光源,每个类别的最高得分项在表7中列出。
在眼动跟踪系统的帮助下,每个类别最少有一个最适宜频谱。
SPD2在烘焙类的表现出人意料,我们在后面给予解释。
表6所有物体的热图对比结果
3.4隐性显性偏好性实验的结果对比
表7和表8列出了显性和隐性偏好性实验的结果,在每个类别下我们分别对比。
所得出的结果只是指导性的结论,还必须要经过后续的全面性实验。
然而,可以看出的是,具有较广频谱或者是较高对比度指数的光源会具有更好的观感,同时较高的饱和度也能引起人的更多注意。
总的来说,光源的使用要向着高频谱、高对比度和饱和度发展。
另一方面,这个趋势会使得光源的使用远离适当的界限。
要从良好的颜色还原行和吸引力之间取得平衡是一个挑战,这将是全面研究要解决的问题。
表7显性偏好实验的累积结果分析
表8热图分析累积结果
4.纺织品照明实验
4.1实验物和环境
由于时尚店的环境要求非常高,并且坐落在商业区,所以作者决定在UPAN的全面研究实验室中以纺织品和纤维物品来完成实验。
选好服饰样品之后,样品被送进了UPAN并由实验者来完成全面的显性偏好实验,实验多使用的光源频谱就是在小规模实验中得出的最优频谱。
在UPAN的两个实验室中,已经建立并装配了极度协调的LED照明系统。
商铺照明实验在白色墙壁的房间中安置,即先前为厨房和卧室进行光源优化实验的房间。
房间中摆放了四把椅子为观察者所使用(见图9),同时设有四个不同的假人模特穿着不同的衣服,这样是为了引导观察者将这间房间当做真正的商店。
模特1和3在左侧,3和4在右侧(图9)模特所穿衣物可以见表9
图9实验房间的设置
1号模特
3号模特
绿色T恤
白色运动上衣
棕色套装西裤
黑色T恤
蓝绿色裤子
黄色帽子
2号模特
4号模特
蓝色牛仔裤
紫色衬衫
紫色腰带
深蓝色T恤
红色T恤
棕色裤子
蓝色衬衫
表9模特服饰
4.2不同频谱光源的选择
为了获知可用的频谱光源,计算过程应该建立在20个光源频谱的主要频段数据之上。
其中几个光度、色度的参数会被使用,如众所周知的CRI、显色指数FCI、频宽指数、发光效率CCT等。
主要参数“照度”在实验中要保持350LX(正负3%)。
整个过程使用Excel工作区中的解算器插件来发现20频段光源的驱动电流的不同。
实验中使用了一系列的固定参数,如照度、CCT,这些参数会随着其他目标比色值而改变所有的频段。
本实验的目标是找到室内光源最佳显色指数以及商店照明的光谱组成的研究方法。
(CCT=3000K)。
为了弄清楚这些问题,两组实验被实施:
其中一个是测试了不同光源的最大颜色质量指数(FS2:
CIERa使用青色LED,FS3:
CQSQp,FS4-FS5:
CIERa使用不同峰值波长的蓝色LED)。
另一组是设置好5个固定FCI值(ECI值从110提升到160)及良好显色性的(Ra值80或更高)不同频谱分布的光源。
图10和图11展示了5个不同光源中的第一个和第二个。
表10总结了对于优化频谱的最重要的比色数。
图10
图11
表10
4.3调查问卷
为了找到纺织品类别中最受人喜欢的频谱,设置了对照组。
房间的照明在2个光源中每隔一段时间改变(下文称为光源对比组)五次。
为了找出不同的最佳频谱,随机灯组被设置并且所有的光源要和同组其他四个相比对。
在5个最优频谱光源中,表11显示了对于第一个光源的简单调查问卷。
观察者必须每20秒轮流观察三分钟,为其所观察的物品(不同的衣物)在显色性和鲜艳度上依照自我的感觉进行评级并填好问卷。
表11列出了问卷的一些具体信息。
观察者要以显色性和鲜艳度来评价不同光源下的衣物并在表格中填写信息。
第二个光源作为第一个光源的参考。
观看位置要改变以防止位置带来的偏差。
如果观察者在第一个光源下的视觉感受更好,可以记下1或者2(1代表超出很多,2代表略胜一筹),如果第二个光源的感受更好,记下4或者5(5代表超出很多,4代表略胜一筹)。
数字3代表观察者在两种光源下并未区分出明显的区别。
另外,他们必须观察每种光源的黑色和深蓝色(见问卷于表12),1代表没有区别,5代表有明显的区别。
第一个光源对比
第二个光源
模特1
模特2
绿T恤
棕裤子
红T恤
蓝牛仔
紫腰带
蓝衬衫
偏好性
4
3
2
鲜艳度
1
表11
你可以分辨深蓝色和黑色吗?
1号对照组1号光源
1号对照组2号光源
5
2号对照组1号光源
2号对照组2号光源
表12
4.4观察者
实验共包括32名观察者(平均年龄26岁),其中6名女性,26名男性。
他们的视力都经过了Kettesy阅读测试(斯内伦视力表的Hungarian版本),色觉经过了MunsellFarnsworth的100色相测试。
只有合格者才可以参与实验
4.5测试过程
在测试过程中,LED光源的供电,灯台要保证运行的稳定,所以必须要预热30分钟,房间温度由空调控制,保持恒定。
光源光谱稳定保障系统具有一个控制系统,并带有冷却系统。
房间中配有AvantesAvaspecUSB2型分光光度计,光谱的测量就由这些仪器来完成。
实验颜色质量数据变量要小于系统的测量参数。
进入房间之后,观察者会在实验指导下进行观察,观察者要对比对照组中两个光源所照射给出的物体(不同的衣物)并将其按照所体验到的喜好性和鲜明度来评价
4.6统计学评价方法
在对比组中对比较多的感觉刺激是比较困难的,为了分析观察者给出的主观数据,我们开发了Thurston分析方法的另一个版本。
Thurston方法是基于使用了所有的条件所得出的决定,得出的答案是唯一的:
某项小于或大于其他项。
这种方法被延续到最大值近似求解中,其中使用到了5个分级:
第一个光源要远好于其他,第一个光源略好于其他,第一个光源和其他一样好,第二个光源远好于其他或者第二个光源略好于其他。
我们呢的分析就是基于这种方法,并且结果之间的比较使用了层次分析方法(AHP),作为一种广泛传播并使用于对照组分级的方法,是比较合理的一种结果认定方式。
4.7纺织物类别的全面实验结果
在下面的文章中,不同实验环境的光源偏好性顺序会被罗列出来,除了排序,基于具有重要意义的对照组之间的相同点也会列出。
三个方面要做出区分:
两个频谱是不同的、相同的或是相似的。
下面给出了这三个类别的分类
不同(0.00<意义值≤0.01)(D)
相似(0.01<意义值≤0.10)(B)
相同(0.10<意义值≤1.00)(S)
意义值在所有的项目中都会给出,因此可以确定意义值得应用范围大致在0.05以下。
在说明中,给出了5个数字,第一个数字代表光谱得到的最高分,第二个数字代表光谱所得的第二高分,以此类推。
因此,31425这个顺序就意味着第三个光源就是根据观察者的意见得出的最佳的频率分布。
4.7.1店照明实验第一部分
在这部分的实验中,测试的光源具有高CRI值,这个频率光源的比色数据可以在表10中查看。
32位年轻观察者的评价结果就在下面的序列里面。
在表13中可以看到光源照射在不同的物体上的评价结果。
在表格的总结部分里概括了不同的序列,记录了每个光源一共在多少项目中获得了第一位,其中第一个光源是白色背景,其他的是阶度灰背景。
表13
从表13中可以的出结论,FCI值为127、R9值中等、高Qa值和负duv值的光源得分最高(数据见表10),第二位和它有着相似的Qa值,但是有更高的R9值,稍低的FCI值和正的duv值。
观察者在偏好性感知方面的下降可以归结为FCI的下降或者是基于普朗克轨迹而改变的色度上。
再来看看排名中的下一位(FS4),FCI有着大幅的下降,并且光源的色度有着轻微的改变。
R9值虽然几乎增长到100,但是鲜艳程度确实在下降。
下一位(FS2)FCI值有128,duv值又变为负值,Qa值和前面的FS4一样。
尽管值duv为负值,FCI和Qa值和排位第一的光源相近,但由于R9值过低,解释了它排名比较靠后的原因。
后面的也是同理,R9值在持续的下降。
所以我们通过实验可以总结出的是,不同的测量参数之间的平衡是排名顺序的主要原因。
高FCI值并不能总是带来良好的外在颜色表现;
尽管只要R9值够高,FCI值和颜色的表现看起来有着线性的关系,但在某种情况下,duv值可能会变成主导因素,
表14是观察者对5个光源的共同点做出的分析,可以看出在5个光源下,两种衣物之间或者说是全部的样品之间都没有明显的差异,都是类似或者是差异很小。
此外FS5和其他的光源具有本质上的差异,并且观察者最不喜欢这个光源(表13可以看出第五个光源几乎是排名最后的)。
在红色T恤和紫色衬衫之间有很多的差异,在表14中显著差异(0.00<P≤0.10)以粗体字D表示,相似的使用斜体标出,没有显著差异的使用灰色表格背景。
表15意义值的测试光源数据-第一部分实验
4.7.1商店照明实验第二部分
在第二部分的试验中,另外测试5个光源也根据颜色的偏好性进行了排序,颜色显色性好的有着良好的对比度,数据可以参见表10。
28位年轻观察者的排序结果在表15,实验显示SS4光源尽管值比较低但FCIR9值为140,在偏好性和鲜艳度上都排在了第一位。
SS2是第二位,FCI值与SS4相近,Ra值依旧很低,但是Qa值更高。
在偏好性方面,第三位(SS3)FCI值比较低。
但在鲜艳度方面,第三位的SS5却有着150的FCI值。
在两项的排名中下一位是FCI值为120、Ra值为93的SS1。
综合排名最差的是SS5(FCI=150,Ra=80,R9为负值)。
在表16中给出了5个测试光源的相似点,第二系列的光源之间差距较大。
SS1和SS5之间的差距最小,在表16中显著差异(0.00<P≤0.10)以粗体字D表示,相似的使用斜体标出,没有显著差异的使用灰色表格背景。
表14
表15
4.8黑、深蓝区分的结果
不同的光源下,不光要考察偏好性和鲜艳度,还要区分黑色和深蓝色,表17显示了实验结果。
我们对实验者的数据进行了总结和记录(值为1:
1号光源下观察效果最好、值为2:
前者光源好于后者、值为3:
没有差别、值为4:
后者好于前者、值为5:
后者观察效果最好),值由观察者填写,平均值可以在表18中看到。
平均值是白色背景,代表着此光源下最差的区分度。
其他数据是阶度灰背景,代表着在此光源下区分度在上升。
最好的值底色是黑色(第一部分实验是FS1,第二部分是SS4)。
可以总结出的是,观察者可以在FS1、FS2、FS3、和FS4直接区分出黑和深蓝。
在FS5中难以区分,FS5光源的CRI值很高(Ra值为97.4),蓝色波段波长为466nm,R9值为55的低值。
根据观察者反应最好的FS1和最差的FS5之间并没有明显的差异,差异值只有0.14。
根据平均值来看,第二部分的光源更能区别开黑色和深蓝色的衣服。
在SS4光源下区分度最大,但在SS2和SS3之间也是有明显的区别,SS1和SS5之间几乎相同。
SS4和SS3的Ra值相同,但SS4的FCI较高。
表18
5总结
本论文是对关于显色性试验的说明,旨在寻找商店光源的最佳光谱分布。
小规模调查在雷根斯堡大学由欧司母半导体公司完成,全面研究在UPAN的全面实验室中完成。
在小规模试验可知高对比度的光谱更受观察者的欢迎,同时眼动跟踪显示这样的光源有更高的吸引力。
另一方面烘焙分类的B2光源过分或饱和度过低也并不讨喜,原因已经说明。
全面实验可以得出的是,第一部分的光源(有高CRI值)观察者并未从这组中看出明显的区别,所以这组没有明确的最优光源,R9值大于80,FCI值大约120比较受人欢迎。
这说明观察者更喜欢可以使物体颜色看起来鲜艳的光源。
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