不同光源及显色背景下红-黄色翡翠的质量分级

商嫣然,郭颖,刘航瑜,赵哲毅,周朵特

(中国地质大学珠宝学院,北京 100083)

0 引言

长期以来,人们通过裸眼和经验对宝石颜色进行评价,这些程序主要是定性的,精确度不高.随着图像传感器和分析软件发展,通过物理化学反应收集信号,利用色坐标或相关量值构建分析参数[1].自此,色彩被纳入了广泛的化学和物理传感特性中.

翡翠中主要矿物硬玉的理想晶体化学式为NaAlSi2O6,通常在俯冲带的超镁铁质岩中结晶[2].目前对于翡翠的研究多在矿物学、岩石学和矿床学领域[3-6].随着色度学在国内逐渐成熟,越来越多的学者将其应用到了翡翠鉴定领域.文献[7]认为色度学可以划定高翠的量化数值概念；文献[8]发现CIE色度学方法能较准确地表征翡翠颜色的物理特性和视觉特性；文献[9]研究了翡翠绿色的两种评价方法：色卡比色法以及样本参数反代入的Fisher函数法；文献[10]将翡翠色绿色在HSL颜色空间中投影,从而确定了翡翠绿色色彩的边界；文献[11]通过对大量翡翠样本进行研究,最终获得一套基本满足绿色翡翠实物比色的色卡理论体系；文献[12]发现同品种的绿色翡翠样品的颜色呈规律分布；文献[13]对样品的光谱反射率曲线和光谱色度学参数进行分析,得到了绿色翡翠色调角与色调的对应关系；文献[14]发现光纤光谱仪可作为评价黄色翡翠颜色的适用技术.

目前国内翡翠领域,大多侧重于研究原生的绿色,而对于翡翠的红-黄色的关注较少.因此从色度学角度定量表征红-黄色系翡翠颜色,以建立起严格的质量分级体系.宝石颜色分级离不开光源与背景,不同光谱能量分布的光源会影响宝石显色[15],比色背景与宝石自身的颜色叠加,对外观效果也具有一定影响[16].本研究拟结合标准光源灯箱的使用,分析不同色温光源下红-黄色翡翠的呈现效果,同时采用等距离孟塞尔中性背景卡,测试不同样本在不同背景卡下的参数,以寻求显色度最佳的背景.

1 实验材料与方法

1.1 样品选取

实验使用50颗天然红-黄色翡翠戒面,其中42颗椭圆形素面、8颗异型素面,大小范围为6.5 mm×7.5 mm～13.0 mm×20.0 mm,单颗样品颜色均匀,肉眼观察内部无明显包裹体,样品颜色可涵盖红、橙、黄大部分色系.采用翡翠台面进行测试,以保证实验的准确性.

1.2 比色分析

采用X-Rite SP62分光光度计,测试条件描述如下：反射,不包括镜面反射,测量范围为380～780 nm,测量时间＜2.5 s,波长间隔为10 nm,电压为220 V,频率为50～60 Hz,测试孔径仅4 mm且待测样本曲度近于一致,故对测试结果影响小,在此略去误差.测试后将所得数据录入,模拟出翡翠在不同光源以及不同背景下的颜色参数.

1.3 标准光源箱

实验在背景色与孟塞尔N7中性灰相同的标准照明箱中进行.光源箱所包含的几种标准光源包括A光(Philips Halogena 60 W,法国),CWF光(Philips F20T12/30U 20 W,荷兰)以及D65(Philips Master TL-D 90 De Luxe 18 W,荷兰).D65光源是标准人工日光,光谱辐射功率分布接近自然日光,色温6 500 K.CWF光源主要用于模仿美国冷白商店光源,色温为4 150 K.2 856 K色温下的光谱辐射功率分布为标准A光源,模仿美式橱窗射灯.对比三种常用光源下翡翠的颜色数据,寻找展示红-黄色翡翠的最佳照明条件.

1.4 背景变换下的色差计算

为提升工业色差评价的视觉一致性,国际照明委员会(international commission on illumination,CIE)于2000年提出全新色彩评价公式,简称CIE DE2000.CIE DE2000引入了大量校准参数因而具有较高的准确性,也是目前为止最新的色差公式.

使用CIE DE2000(ΔE2000)公式,计算不同背景下翡翠的色差：

其中：ΔL′、ΔC′和ΔH′分别是样本数据的明度差、彩度差和色调角差函数；RT是减少蓝色区域色度和色调之间相互作用的函数；SL、SC和SH是校准CIE LAB公式缺乏视觉均匀性的函数；KL、KC和KH是环境校准参数.

文献[17]将聚类分析与判别分析方法应用于祖母绿中.本研究参考该方法,通过X-Rite SP62分光光度计测量样本的颜色数据L*、a*、b*,每个样本测量三次,每次差值不超过0.1,最终结果取三次平均.通过SPSS 22.0统计分析软件,采用K-means快速聚类分析法对翡翠红-黄色进行分类,再结合Fisher判别分析验证该分类的可行性.

2 结果与讨论

2.1 光源对红-黄翡翠显色性的影响

采用X-Rite SP62分光光度计测得50颗红-黄色弧面翡翠样品在三种光源照明下的颜色参数.经测试,样品色调位于橙黄区,彩度整体中等偏低,明度分布范围广.在D65标准光源下,样品明度L*∈(34.97,76.81),彩度C*∈(10.44,39.41)；CWF光源下,样品明度L*∈(35.84,63.47),彩度C*∈(12.54,37.24)；A光源下样品明度L*∈(36.91,76.82),彩度C*∈(12.54,41.21).

数据分析表明,A光源下样品整体L*和C*最高,其颜色更加明亮鲜艳；CWF光源下样品L*及C*偏低,显示该光源下样品颜色灰暗；D65光源下样品显色程度介于A光源与CWF光源之间,近似自然光下的颜色(见图1).图1中a*和b*表示颜色变化范围系数.

对比D65、A光源和CWF光源的相对光谱功率分布,发现D65光源的光谱功率最高峰值出现在蓝绿区,且在红、黄、绿区分布均匀,因此能较好模拟日光下翡翠的颜色.CWF光源的光谱功率曲折程度较D65光源高,多处有尖锐的折角,相对而言不适于颜色分级；A光源曲线整体平缓,红区的光谱辐射最强,因此样本颜色可以得到最佳展现.

图1 样本在不同光源下的色度图Fig.1 Chromaticity diagram of sample under different light sources

2.2 比色背景的选择

由于红-黄色翡翠明度、彩度较低,要更为精确地评价其颜色质量等级,需要寻求能最大程度表现其色彩的背景.由于D65光源的光谱功率分布曲线在绿、黄、红区的分布比较均匀,且最为接近日光下人眼看到的颜色,故本研究将在D65光源下使用等距离孟塞尔中性背景(N1～N9)对样本的颜色参数进行测定,然后使用公式(1)计算色差.结果如表1所示.

表1 J39在九张孟塞尔中性背景色卡下的色差Tab.1 Chromatic aberration of J39 on nine Munsell neutral background color cards

由表1数据可知,各背景色差不大,背景变换对样本颜色参数影响较小,且颜色分级更多需要考虑背景的简便性,本研究建议选取与标准光源箱表面灰度相同的N7色卡作为分级背景.

综合比较D65光源下九个背景的样本彩度值(见图2),发现N9背景下样本彩度为最高,因此选取N9背景以获得最佳显色性.

2.3 颜色分类

2.3.1 K-means快速聚类分析

实验使用L*、a*、b*三个相互独立的颜色参数进行聚类分析.为确保最好颜色不会出现两种及以上的情况,采用奇数次聚类组数.根据理论聚类数7拓展聚类,依次尝试在分类数为5、7、9、11、13时分析其显著性差异.在对翡翠红-黄色进行 K-means聚类分析时发现：当聚类数为7时聚类效果最为显著,聚类得到的方差分析结果值(显著性)均小于0.001(见表2),具体样本分组如表3所示.

图2 样本在九个背景下的彩度变化图Fig.2 Chroma changes of sample on 9 different backgrounds

表2 翡翠红-黄色聚类分析方差分析表(7级)Tab.2 Clustering analysis and variance analysis of red-yellow jadeite-jade(7 grade)

表3 各丛集组员Tab.3 All cluster members

2.3.2 Fisher判别分析

将n维空间中的某点X=(x1,x2,…,xn)降为一维数值的线性函数y(x)=c1x1+c2x2+…+cnxn.其中：y为判别值；x1,x2,…,xn为反应研究对象特征的变量；c1,c2,…,cn为判别系数.这些点通过公式被投影到某条直线上,这条直线可以使得同类型的样本的投影点尽可能接近,而异类型的样本的投影点尽可能远离.预测时,将待预测数据投影到该直线,根据投影点的位置来判断所属于的类别.但由于线性不可分的特性,Fisher判别无法确定分类组数,因此使用K-means快速聚类分析确定分类情况.

分析结果表明,Wilks’Lambda(λ)统计假设检验成立的概率函数的所有显著性(sig)值均小于0.001,详见表4、表5所示,说明得到的判别函数具有良好的显著性.

表4 F显著性检验Tab.4 F significance test

表5 卡方显著性检验Tab.5 Chi-square significance test

2.4 颜色质量等级划分

《翡翠分级(GB/T 23885—2009)》[18]从色调、彩度和明度三个方面评价翡翠的颜色,恰符合市场对优质翡翠“正、阳、浓”的评价标准.“正”即要求翡翠色调纯正不带杂色；“阳”即要求翡翠颜色明亮、鲜艳；“浓”则代表了对翡翠彩度的要求.

目前世界上最成熟的颜色分类是美国宝石学院(GIA)建立的彩色钻石分级制度,GIA根据钻石颜色的彩度和明度进行分类和描述,共分为9个级别：Fancy vivid(艳彩)、Fancy deep(深彩)、Fancy intense(浓彩)、Fancy dark(暗彩)、Fancy(彩)、Fancy light(淡彩)、 Light(淡)、 Very Light(很淡)、 Faint(微).本研究尝试对样本(红-黄色翡翠)采用相似的颜色分级方案,根据前文快速聚类分析以及判别结果,作出样本L*-C*二维投点分类图(如图3所示),并在投点图上展现实物标准(详见表6).

图3 样本L*-C*二维投点分类图Fig.3 L*-C*drop point classification chart of sample

3 结论

1)A光源最有利于提升红-黄色翡翠的C*与L*.A光源下样品彩度C*∈(8.27,41.21),明度L*∈(36.91,76.82),在三种光源中数值最高,A光源为红-黄色翡翠的最佳照明光源.D65标准照明光源可作为红-黄色翡翠的最佳评价光源.

2)样本在九张孟塞尔中性背景色卡下的颜色数据区别不大,证明背景变换对样本颜色参数影响小,因此可选取与标准光源箱表面灰度相同的N7色卡作为分级背景.

3)通过K-means快速聚类分析,将红-黄色翡翠分为七级,颜色质量从高到低依次为Fancy vivid(艳彩)～Faint(微).