塑料包装袋色差管控就用高精度的分光色差仪

塑料包袋作为产品外包装材料，不仅可以对产品起到美化的效果，还可以对产品起到宣传作用，提升产品的辨识度。不过，塑料包装袋在生产的过程中，极易产生质量瑕疵——色差。因此，如何预防塑料包装袋的色差，已成为塑料包装袋生产商面临的一大难题。本文介绍了高精度分光色差仪在塑料包装袋色差管控中的应用。

塑料包装袋色差产生原因：

塑料包装袋常用于商品的包装，是辨别产品的重要手段，有些独特的颜色甚至成为企业的标志色，若塑料包装袋出现明显的色差，消费者就可能会认为产品质量不稳定，甚至怀疑产品的真实性。因此，管理塑料包装袋色差就是各大印刷厂商都需要面临的问题，那么塑料包装袋色差是如何产生的呢？

1.样品对色不一致

如果标准样品的颜色就不一致，那么塑料包装袋肯定是会有色差的。因此，生产商在接收到客户发过来的标准样品时，就需要确认颜色检定时的光源，准确的评定标准样品的颜色。

2.油墨品质

不同批次的油墨，其颜色品质本身就存在差异，通过不同品质的油墨配置印刷专色，就很难达成理想的配比。一批印品最好使用同一批次的油墨（配制专色油墨时最好一次足量调制）印刷，因为不同批次的油墨很难保证色相没有差别。如果油墨色相偏差太大，就很难通过其他方法来控制印刷墨色的一致性，尤其是印刷层次版时更是如此。

3.印刷设备

在印刷时， 刮刀的位置、角度和压力对印品颜色都会产生影响，印版滚筒对墨色一致性也会产生影响，这与印刷设备的品质以及设定的参数都有很大关系。

4.印刷条件和环境。

在印刷过程中，墨膜的颜色主要取决于油墨的浓度和转移率。对特定的基材和特定的油墨来说，油墨的浓度是相对固定的，转移率取决于油墨粘度、干燥性以及版面网穴状况等因素，同时还受到印刷速度、印刷压力、刮刀压力、刮刀位置、刮刀角度及环境条件（温湿度）等因素的影响。这里需要指出的是，这些条件变化时对印品的高光、暗调、中间调的影响程度是不同的。

塑料包装袋色差管控就用高精度的分光色差仪：

如果塑料包装袋在颜色上存在差异，消费者可能会对购买的产品产生负面的印象，这可能会导致哪些只注意产品外观颜色的客户不信任它们所购买的产品，进而对品牌产生怀疑。顾客对品牌的不信任，就会使他们对公司的产品产生负面的影响，从而影响公司的销售额度。这不仅损害了公司的声誉，同时也会导致产品销售下降和市场份额的丢失。因此为了避免出现这种情况，造商就必须严格的管控塑料包装袋的颜色质量。在塑料包装袋销售之前，必须对样品进行测试，以确保它们的颜色完全正确无误，常用的颜色检测仪器就是高精度的分光色差仪。

高精度的分光色差仪在塑料包装袋颜色品质管控中的应用，主要体现在以下三个方面：

1.提升塑料包装袋颜色品质

在塑料包装袋生产的过程中，保持颜色的一致性可能是一个困难的过程，并且颜色的变化可能由多个变量因素引起。因此，使用仪器测量颜色对于确保批次内和批次之间颜色的准确性和一致性至关的重要。不幸的是，基于时间间隔的质量控制存在遗漏不合格产品并允许此类产品进入市场的风险。此外，此类方法通常需要精确的样品制备，尤其是纹理和不均匀样品，这为操作员的不一致和错误留下了空间。

而高精度分光色差仪可以实行实时监控，确保颜色在生产过程中的关键节点符合预期。由于该过程是数字化和自动化的，因此消除了认为因素，消除了操作员变化的风险，并显著提高了颜色测量的可靠性。通过立即提醒操作员注意不必要的颜色变化，可以自动将不合规格的产品控制在下游，防止其到达客户手中。这确保了只有最优质的产品才能进入市场，从而保持品牌声誉和客户满意度。

2.提升塑料包装袋颜色检测效率

传统色差仪通过识别新颜色何时进入规范，在改进颜色转换过程中发挥了重要作用。然而，从塑料包装袋颜色管控的历史上看，这个过程也依赖于手动、基于时间间隔的测试。不幸的是，这种方法通常会导致操作员错过成功转换的准确时间，导致不必要的报废和生产时间的损失。

而在高精度分光色差仪用连续监测取代了基于时间间隔的测试，可以立即识别旧颜色的最后一块好颜色和新颜色的第一个好颜色。这种精度水平可以将颜色转换时间和废料减少50%或更多。在即时制造成为标准产品的时刻，更高效的颜色转换过程可以对生产速度、精度和底线产生重大影响。

3.提高塑料包装袋生产效率

颜色转换并不是效率低下的唯一弱点。在制造过程的任何阶段尽早识别不合格的产品对于最大限度地减少材料浪费至关的重要。然而，材料浪费不是唯一的问题，浪费在有缺陷的产品或返工上的劳动力可能会导致总体效率降低和成本大幅增加。

当高精度分光色差仪检测到不必要的颜色变化时，操作员有机会尽快采取纠正措施。通过及早发现问题的根源并加以解决，可以最大限度地减少材料和劳动力的浪费，从而提高效率并防止不必要的损失。

使用高精度分光色差仪不仅提高了生产效率，同时它的集成软件允许进行长期数据收集，让您更全面地了解制造的过程。这些数据可用于深入了解影响颜色生产的变量，确定当前生产流程中提高效率的机会，并计划未来的更改。因此，它允许您在微观和宏观尺度上优化效率。