
Datacolor travaille dans le domaine de la couleur depuis plus d’un demi-siècle, au service de plus de 15 000 marques clientes dans le monde entier. Dans l’industrie du textile et de l’habillement, nos clients couvrent un large éventail de segments, notamment les grandes marques de supermarchés, les marques de sport, les marques de mode rapide et les vêtements pour hommes et femmes, y compris de nombreuses marques connues telles que Walmart, Anta, Nike, Adidas, Uniqlo et bien d’autres.
Sur la base des années d’expérience pratique de Datacolor dans le domaine de la couleur, nous avons trié et analysé ces problèmes courants et résumé les solutions correspondantes, dans l’espoir de vous fournir des références précieuses.
Les raisons du faible taux de réussite dans la phase de développement des couleurs peuvent être analysées sous les aspects suivants :
Solution : « Approche en trois étapes » pour construire un système standard de capacité de couleur des fournisseurs : évaluation → normalisation → numérisation.
Pour garantir la cohérence des compétences des fournisseurs en matière de couleurs, il est recommandé de procéder à une évaluation systématique des compétences en matière de couleurs pour le personnel des fournisseurs occupant des postes clés.
Plus précisément, il s’agit de quantifier sa sensibilité aux couleurs grâce au test de vision des couleurs et au test d’échecs colorimétriques de Menzel, et d’organiser des tests de comparaison physique, c’est-à-dire de fournir des échantillons standard et des réponses de référence de la marque en vue d’une évaluation pratique.
Après avoir confirmé que les employés concernés du fournisseur ont une capacité de perception des couleurs qualifiée, afin d’améliorer continuellement l’efficacité du contrôle des couleurs, nous pouvons optimiser et normaliser davantage le processus d’évaluation visuelle des couleurs du côté du fournisseur en le combinant avec le système de normes de couleurs de la marque.
Le processus peut comprendre les éléments suivants :
En utilisant un spectrophotomètre pour mesurer la différence de couleur, en sélectionnant la formule de différence de couleur appropriée et en définissant la plage de tolérance, la plupart des échantillons de couleur qui sont manifestement hors tolérance peuvent être rapidement triés et rejetés, ce qui permet de transformer l’évaluation de la couleur d’une gestion visuelle subjective en une gestion objective basée sur des données. Si la marque a des exigences plus élevées en matière de couleur, elle peut être convertie en langage numérique selon des préférences de couleur spécifiques, et définir la différence de couleur (par exemple, limiter la plage de la différence de luminosité DL, de la différence de couleur DC et de la différence de teinte DH) pour guider finement la production afin d’assurer un degré plus élevé de conformité de la couleur avec l’orientation cible.
Comme le montre la figure ci-dessous, si la marque souhaite que la teinte de l’échantillon soit verdâtre, elle peut contrôler individuellement la différence de séparation des couleurs de DH pour obtenir la cohérence de la couleur de la lumière.

Le phénomène de saut de lumière, également appelé phénomène d’homochromie, désigne le fait qu’une paire d’échantillons correspond sous un certain type de source d’illumination, mais ne correspond pas sous un autre type de source d’illumination. Plusieurs raisons expliquent ce phénomène :
Solution : Une « approche à deux volets » pour éliminer les feux de croisement : normalisation du matériel + surveillance des données par un logiciel
Pour assurer la cohérence des conditions d’évaluation de la couleur de la chaîne d’approvisionnement, nous recommandons aux marques de mettre en œuvre les mesures suivantes :
Si vous et vos fournisseurs utilisez déjà un système de spectrophotométrie, la valeur MI peut être lue directement dans le logiciel de mesure des couleurs, ce qui vous permet de quantifier et d’évaluer objectivement le phénomène des « jumping lights ». Comme le montre la figure, la valeur MI est généralement visualisée sous la forme d’une valeur numérique. En règle générale, lorsque la valeur MI est inférieure à 0,8, on peut déterminer que le degré d’homochromatisme entre l’échantillon et l’étalon se situe dans la plage acceptable ; au contraire, cela indique que le risque de différence de couleur significative entre les deux sous différentes sources d’illumination est élevé.

Vous pouvez également visualiser la situation du saut de lumière à l’aide de la courbe de réflectance. Lorsque les deux couleurs de la courbe de réflectance sont parallèles ou se chevauchent, cela signifie qu’il n’y a pas de saut de lumière ; lorsque les deux courbes se croisent, le phénomène de saut de lumière se produit.
Comme le montre la figure ci-dessous :

Comme dans le tableau ci-dessus, la valeur standard du laboratoire pour le code de séparation des couleurs 555, en supposant que l’échantillon et la lumière colorée standard correspondent au code de séparation des couleurs de l’échantillon 555, s’il existe une différence dans la lumière colorée, la corrélation du code de séparation des couleurs peut se référer au tableau suivant.

Datacolor s’engage à transformer la science de la couleur en un avantage concurrentiel dans votre chaîne d’approvisionnement. Nous ne nous contentons pas de fournir les meilleurs outils de gestion des couleurs au monde, nous voulons être votre partenaire créatif, avec l’expertise nécessaire pour vous aider à réussir à chaque fois.
Que vous soyez confronté à l’un des problèmes spécifiques mentionnés dans l’article ou à un autre défi lié à la couleur, notre équipe d’experts est heureuse de vous écouter et d’élaborer des solutions qui vous permettront d’améliorer votre efficacité et la qualité de vos couleurs.
Quand les données rencontrent la couleur, l’inspiration rencontre les résultats.

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