Fred Kuo :: Blog

五月 2, 2019

Print by Number: UV cut issue

Filed under: Fogra,G7,印刷標準化 — 標籤:, , — Administrator @ 2:50 下午

9/10 工具的UV cut 問題

在幾個場合中,發現很多 i1 UV cut 版本還在使用,UV cut i1 (M2)對紙白的解釋與M0或M1差別很大,自然對G7 Gray 的認定也會產生影響,由其我的分數系統在灰平衡有大的比重,直接的M2數據就會有一些誤判;為擴大參與面,我試著在程式中做一些修正,讓M2數據也能更合理的使用這個系統。

以下為同一樣本下M0,M2的10格數據比較:

可以很快看到b*值差異較大,且紙張影響最大,紙張b*值可差到2.99;灰平衡b*值則差了0.89。

紙張a*、b*值差異直接影響到G7灰平衡目標值,M0數據的灰目標ab值為0.05,-1.6,M2灰目標ab值為-0.33,-0.07,色差為1.5。

以M2數據進到我的系統,此樣本灰度差(df)為3.88,整體分數為76.3。

同一樣本以M0進到我的系統,樣本灰度差(df)為4.3,整體分數為73.81。

同一樣本M2數據獲得比M0數據更好的分數,但實際上M0數據更接近視覺感受;M2數據進到我的系統後,由於紙白認定的差異,會有視覺與數據不一致的情況發生。

那修正的邏輯規則在哪裡?

怎麼讓程式判斷進來的數據是M2?

修正邏輯有明顯的趨向就是紙張b*值差異很大,M2 b*值經由uv cut 擋掉短波長能量,紙白數值偏黃,b*值偏高,所以主要修正規則就是讓M2的b*值往負的方向偏一點(偏向藍色),至於要偏多少?我目前只能以一經驗數據先給予一個測試修正值,只能說目前是有效用,以後要怎麼作更系統化的修正,還待觀察;
下圖例:以同一M2數據經過修正,灰差(df)由3.88變成4.28,更接近M0數據的df:4.3;分數系統也由原本的76.3回到72.92,更接近M0數據的73.81。

如此修正,讓舊有的M2設備也能更合理的進到我的系統;擴大參與面,也是推動印刷標準(數據)化的一項重要工作。

然後我還是要重申:印刷色彩品質不必是精密科學,但數據係統一定有其必要。

再來談,如何讓程式判斷進來的數據是M2?確認是M2才會啟動修正功能?

先了解一下,所謂的OBA(Optical Briteness Agent,光學增白劑、螢光劑) 的作用是將比400nm 更短波長的能量轉移到430nm、440nm 附近,更高的能量使得紙張看起來更白,但也偏藍;uv cut 屏蔽掉400nm以下的能量,沒有 uv 能量轉移,也使得紙張數據的呈現上比較不偏藍。

回到數據觀察,同一紙張樣本,由於能量轉移,M0數據在430nm、440nm會呈現峰值,M2數據在此處則沒有峰值現象;依此規則,程式就可以判別出進來的數據是不是M2模式,如果是M2,就修飾其紙張及灰色塊的數值。

如此,完成對於M2數據的判別與修正,M2設備也能進入這個系統,擴大整個Print by Number 的參與面。

#uvCut
#擴大參與
#數據AI

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四月 14, 2019

Print by Number :: 9/10 patch tool on digital proof

Filed under: Fogra,G7,印刷標準化 — 標籤:, , , , — Administrator @ 10:34 上午

有同學問到9格工具如何修正數碼打樣,我從幾個方面回覆一下

先說一些工作上的想法,

再來談工作方法;

i1配合9格工具相對於一些正規工具(Xrite eXact, intellitrax with ColorCert, Curve4…,Techkon Spectrodrive with PressSign, PressView, InkZone..;Heidelberg ink control with Prinect, Komori KHS, PDC …….) 花費最少不用講(只需硬體i1,軟體無費用)主要是我方便施行, 經由i1 光譜資料及其 Strip reading  能力,我可以迅速獲得色彩(Lab),濃度(SID),版調(TV)…等等影像複製時所需的參數並及時反映到控墨機制;快速的數據反應能力使得現場人員也更願意去操作,也使得"控制"這件事更顯得意義。

參考以下mp4附件,自動化script 帶動Colorport,數據反應速度約10秒鐘。

https://youtu.be/d8G_d66Are0

也許這9格工具的精度比之正規工具或有不足,但我必須說印刷這個產業在色彩資訊並不是一個要求百分百精度的產業,這個產業在色彩品質的追求上是一個80%的程度就可以交貨收到錢的產業(Fogra PSO 5000張生產驗收,也是70%達標即可)。回到我G7單點控制的脈絡,只要灰平衡(C50MY40)控制到位,80%的品質應可達成;以此脈絡加上9格工具使用,同時照顧到SID狀態及灰平衡,這一組合確實帶來快速且有效的結果。

回到數碼打樣,目前9格工具的設定的對象是在平版印刷依ISO12647-2:2007 Type 1 paper(Fogra39)所規範的SID 色彩值及版調(TV)再加上G7灰平衡定義,所以用在平印上的反應很直接;那可以用在數碼打樣(或數碼生產)嗎?

我認為可以用,但幾個地方要再說明一下:

1. 打樣要求的色彩數據精度照說應該是比印刷要高,要達到較高的精度,基本功的線性及icc的操作還是必要的,這就無關我的9格工具了。

2. 9格工具是以平印(Fogra39)的主色色彩值及版調為標的,數位生產的版調通常會經由icc 重組以獲取較正確的色彩值,因此9格工具的修正指令用在數碼機就不若平印機那樣直接反應,所以可能要多作兩三次去趨近目標值;但總之工作指令的方向是正確的。

3. 我還是常拿9格工具用在數碼機器的修正上,主要還是速度快;一個基本線性加icc 流程少不了兩個鐘頭,不滿意時再來兩次閉環修正,一個半天就去掉了;用9格工具我可以在20分鐘內完成至少三次CMYK主色加灰平衡修正(包括取得數據+反映數據+RIP 操作修正);數據精度先不管,以灰平衡為重點的視覺一致性應該具85%以上的水準了。比之兩個鐘頭取得95%精度,20分鐘取得85%成果我認為已經很可以了,更何況這95%的精度在非標準光源下的視覺一致性搞不好沒有灰平衡工具來得好!

4. 還是要補充一下,修正三四次下來,如果還是達不到成果(比如說是我9格分數系統的80分),還是乖乖回到線性與 icc 吧!

再來談工作方法;不知道同學是否已經上傳資料且看到數據結果?

資料流程先參考這裡: http://www.fredkuo.idv.tw/wordpress/?p=3011

我們針對數據結果再做說明,

如何看資料?

分3個部分::

1. Beer’s Law 滿版濃度落點預測,

clip_image026

圖像指令,X軸代表濃度,Y軸代表色差,長縱線代表實際放墨濃度,短縱線代表欲達最小色差的最佳放墨濃度,以 C版例,長線在短線左側,表示要加墨。

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數據部分:同樣以C版為例,實際量測濃度1.28, 色差3.73, 程式預測濃度加到1.38時 色差可降到2.65,所以 C 版要再加墨0.1個濃度。

2. Fogra TV 觀點:

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圖像指令:黑線以上代表TV太大,需減墨,黑線以下表示 TV 不足,需加墨,超過紅線代表超過Fogra39 規範。

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數據指令:第一排為TVI值,數值顯示為與標準的差距(CMY50 TV 在64+-4, K50 TV 為67+-4) ,以K50例,TV比標準多了4.12,剛好超過Fogra 規範。 第二排為濃度值,我只取K用來比對G7 對 K50濃度定義(標準為0.5)。

3. G7 TV 觀點:

clip_image034

圖像指令:黑線以上代表太多,黑線以下代表太少,以圖例,減一格 C 加 一格 M 可帶回更好的灰平衡, K50 處多了 0.078濃度,需降黑墨以達到 G7規範的K50濃度。(因圖像表現關係,黑色濃度數會x10以方便與CMY同時呈現)

clip_image036

數據指令:目前灰度(df)差為1.59,亮度差(GL)為-0.2,已符合G7規範(df<3,dL<3),若要收斂灰度差及亮度差,依圖指示,減1格C及加1格M可收斂低灰度差及亮度差。另K50處濃度為0.58,比標準多了0.078(K50標準濃度為0.5),K版必須降0.078濃度以符合G7規範。

TV 觀點處(Fogra 與 G7),取其一即可,看你遵循的標準是Fogra PSO 或是 G7;我會建議G7觀點,比較接近視覺。

文中提到的ColorPort 自動化script我還在考慮如何開放,如server 端的容量、速度、頻寬、用戶數據區分,客戶端的防火牆、程式安全、程式語系等等問題還在思考中;目前還是麻煩同學自行上傳。

另外目前光譜資料接受M0格式,M2(UV cut)對灰平衡定義會有問題,對M2的使用者我有寫了堪用的修正程式,整理好後再放上來。

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十一月 4, 2008

Fogra 工作系列: iOne(UV cut) vs. SpectroEye

Filed under: 色彩管理 — 標籤:, , , , , , , — Administrator @ 12:53 下午

Fogra 驗證數據是以SpectroEye(around USD$5500) 為準,但手邊只有iOne(around USD$1000), 很擔心自己數據驗證過了,送到Fogra會因為儀器的差異而不能通過測試;在有機會借得SpectroEye的機會下,做了一次SpectroEye 與 iOne 的數據比較,了解一下其間的差異,甚或建立其間的 Regression 方程式。

SpectroEye vs. iOne(UV cut) on Fogra Media Wedge CMYK V2 46 patches

第一個樣本比較: Average=2.29, Max=5.47 (B17, Paper)

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