主题:【第九届原创】均匀色空间下葡萄酒颜色量化分级研究(LCH方法)

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均匀色空间下葡萄酒颜色量化分级研究——LCH方法


摘要:采用CIEL*a*b* 1976均匀色空间法量化葡萄酒的色度值参数,研究均匀色空间下葡萄酒颜色的色度值量化分级并建立分级模型。结果表明,中国葡萄酒的色度值L*在0.5~99.8、C在3.54~174.63、H在-1.48~1.00,建立CIEL*a*b*均匀色空间下的模型L*C*H*法,将样品的L*分为5级、C*值分为6级、H*值分为5级,共150个分级。试验表明,按照分级模型,7个产区450个葡萄酒样品的颜色分布在L*1C*2H*3~L*5C*3H*4的17个级别,L*C*H*法可以满足样品的分级要求。
关键词:CIEL*a*b* 1976;颜色分级;LCH;中国;葡萄酒
前言

1. 实验部分
1.1试剂、仪器与测量条件

1.2 实验内容
1.2.1 主产区与样品来源

2 结果与讨论
2.1 明度(Lightness)值L*的量化分析
明度值L*为颜色的亮度值,在(0,100)区域内变化。L*=0指示黑色,L*=100指示白色。根据图D计算的数据:葡萄酒样品的明度分布按照L*值分布为暗、清晰、较亮、亮、明亮分为5个等级。
本次样品总数为450个,葡萄酒样品的明度主要在40以下。其中20以下(162)的占总样品数的36.0%;于20至40之间的(217)占总样品数的48.2%;大于40至60之间的(51)占总样品数的11.3%;大于60至80之间的(4)占总样品数的0.1%;大于80至100之间的(16)占总样品数的3.6%;最低明度值为0.47,是2012年的甘肃产的干红,由混合酿造。
从图中的色度值L*的分布看,40以下(379)的占总数(450)的84.2%,L值大于60的(18)占4.0%;考虑到明度对感觉的重要性,还是以均匀划分比较合适。又不能过于繁琐,L值划分为5个级别比较合适。


图D.    葡萄酒样品色度值:L值的分布



从图D中的色度值L*的分布看,40以下(379)的占总数(450)的84.2%,L值大于60的(18)占4.0%;考虑到明度对感觉的重要性,还是以均匀划分比较合适。又不能过于繁琐,L值划分为5个级别比较合适。分级级别是:L*1:0.00≤20.0,暗;L*2:20.1≤L*≤40.0,清晰;L*3:40.1≤L*≤60.0,较亮;L*4:60.1≤L*≤80.0,亮;L*5:80.1≤L*≤100.0,明亮。见表D。

表D.    LCH方法分级方法

 

L*

C

H

 

级别

值域

级别

值域

级别

值域

1

1

0.00~20.0

1

0.01~20.00

1

-1.00

2

2

20.1~40.0

2

20.01~30.00

2

0.00~-0.99

3

3

40.1~60.0

3

30.01~40.00

3

0.01~0.50

4

4

60.1~80.0

4

40.01~50.00

4

0.51~1.00

5

5

80.1~100.0

5

50.01~70.00

5

<1.01

6

  

6

>70.01

6

 
       

2.2 2饱和度(Chroma)值C*ab的量化分析
也称彩度,是描述色彩离开相同明度中性灰色程度的色彩感觉属性,是主观心理量。彩度C*在坐标中被体现为a*和b*的坐标点,在(0°,60°)区域内变化,越靠近原点颜色中性灰度越强烈,颜色表现越暗。反之颜色饱和程度越大颜色越鲜艳 (图)。

图G.    彩度图





图H.    色度值C的分布



根据图H的数据:葡萄酒样品的彩度集中在30~50之间。故葡萄酒样品颜色彩度定量划分见应该为大于0.01至10.00之间的(7)占总样品数的1.6%;大于10.01至20.00之间的(8)占总样品数的2.0%;大于20.01至30.00之间的(3)占总样品数的0.7%;大于30.01至40.00之间的(2)占总样品数的0.4%;大于40.01至50.00之间的(40)占总样品数的8.9%;大于50.01至60.00之间的(126)占总样品数的28.0%;大于60.01至70.00之间的(185)占总样品数的41.1%;大于70.01至80.00之间的(62)占总样品数的13.8%;大于80.01至90.00之间的(10)占总样品数的2.2%;大于90.00的(7)占总样品数的1.6%;其中大于50.01至70.00之间的(311)占总样品数的69.1%;最低值为3.54,是2012年的甘肃产的干红,混合酿造;最大值为174.63,是2013年的青铜峡的干红,赤霞珠酿造。
从图H中的色度值C*的分布看,50.01至70.00之间的分布是主要趋势。考虑到葡萄酒蓝绿色的样品很少,C值为正的是主要的,所以分类上对负值的要少一些,主要要对20.1至50之间的进行均匀划分。b值划分为个级别比较合适。考虑到C*值对感觉的影响,以均匀划分比较合适。又不能过于繁琐,考虑划分为6个级别比较合适。6个级别分布是:C*1:0.01≤C*<20.00,C*2:20.01≤C*<30.00,C*3:30.01≤C*<40.00,C*4:40.01≤C*<50.00,C*5:50.01≤C*<70.00,C*6:70.01≤C*。
2.3 色调角(hue)值h*ab的量化分析
也称色相,是指能够比较确切地表示某种颜色色调的名称。色彩的成分越多,其色相越不鲜明。色相从正横坐标开始,以逆时针的方向偏转,在(0°,36°)区域内变化(H*负值则为逆时针角度)。H*越接近0°表示颜色越靠近红色,在色相图中颜色的红色色调从0°向90°过渡(图I)。

图I.    中国颜色体系色调环






图J.    色度值H的分布



根据中国颜色体系将色调分为10类。虽然目前鲜有蓝色、绿色葡萄酒,但考虑到工艺多元化和产品不断丰富,建立的分类标准应该覆盖尽可能多的颜色体系。
本次样品总数为450个,葡萄酒样品的H值主要在30~50之间。大于-2.00至-1.00之间的(12)占总样品数的1.6%,大于-1.01至0.00之间的(0)占总样品数的%,大于0.01至0.50之间的(73)占总样品数的16.2%,大于0.51至1.00之间的(365)占总样品数的80.9%,大于1.01的(0)占总样品数的8.9%,其中大于0.01至1.00之间的(438)占总样品数的97.3%;最低值为-1.48,是2013年的云南产的干白,混合酿造;最大值为1.00,是1998年的云南的干红,赤霞珠酿造。
从图J中的色度值H*的分布看,0.01至1.00之间的分布是主要趋势。考虑到葡萄酒的颜色以红色、黄色等暖色调为主,为正的是主要的,所以分类上对负值的要少一些,主要要对0.01至1.00之间的进行均匀划分。H值划分为5个级别比较合适。划分为5个级别比较合适,5个级别分布是:H*1:H*≤-1.00,H*2:0.00≤H*<-0.99,H*3:0.01≤H*<0.50,H*4:0.51≤H*<1.00,H*5:H*<1.01。
LCH方法分级方法共有5×6×5=150个种类,实验也证明该模型能满足葡萄酒颜色分级要求。
2.6 葡萄酒颜色LCH方法量化分级
按照LCH方法进行分类,样品分布统计表表H如下。

表H.    样品分布统计表

分级

L级别

C级别

H级别

 

数量

比例%

数量

比例%

数量

比例%

1

162

36.0

15

3.3

0

0.0

2

217

48.2

3

0.7

12

2.7

3

51

11.3

2

0.4

0

0.0

4

4

0.9

40

8.9

73

16.2

5

16

3.6

373

2.9

365

81.1

6

----

----

72

16.0

----

----

7

----

----

----

----

----

----



从图D中的色度值L*的分布看,40以下(379)的占总数(450)的84.2%,L值大于60的(18)占4.0%;考虑到明度对感觉的重要性,还是以均匀划分比较合适。又不能过于繁琐,L值划分为5个级别比较合适。

2.6 葡萄酒颜色LCH方法量化分级
按照L*a*b*法LCH方法进行分类,样品分布统计表表H如下。

表H.    样品分布统计表

表H.    样品分布统计表

分级

L级别

C级别

H级别

 

数量

比例%

数量

比例%

数量

比例%

1

162

36.0

15

3.3

0

0.0

2

217

48.2

3

0.7

12

2.7

3

51

11.3

2

0.4

0

0.0

4

4

0.9

40

8.9

73

16.2

5

16

3.6

373

2.9

365

81.1

6

----

----

72

16.0

0

0.0



从图D中的色度值L*的分布看,40以下(379)的占总数(450)的84.2%,L值大于60的(18)占4.0%;考虑到明度对感觉的重要性,还是以均匀划分比较合适。又不能过于繁琐,L值划分为5个级别比较合适。


表J.    LCH分类方法统计表

序号

级别

数量

比例%

1

L*1C*2H*3

2

0.44

2

L*1C*3H*3

2

0.44

3

L*1C*4H*3

39

8.67

4

L*1C*5H*3

18

4.00

5

L*1C*5H*4

95

21.11

6

L*1C*6H*3

7

1.56

 

L*1级别合计

163

36.22

7

L*2C*5H*4

3

0.67

8

L*2C*5H*4

168

37.33

9

L*2C*6H*4

46

10.22

 

L*2级别合计

217

48.22

10

L*3C*5H*3

2

0.44

11

L*3C*5H*4

23

5.11

12

L*3C*6H*4

25

5.56

 

级别L*3合计

50

11.11

13

L*4C*4H*4

1

0.22

14

L*4C*5H*4

3

0.67

 

级别L*4合计

4

0.89

15

L*5C*2H*4

1

0.22

16

L*5C*2H*1

12

2.67

17

L*5C*3H*4

3

0.67

 

L*5级别合计

16

3.56


在7个产区450个样品中,样品颜色集中覆盖在L*1C*2H*3~L*5C*3H*4这17个分级上,占LCH分类方法150分类的11.33%。建立的分类模型LCH方法的容量能满足葡萄酒颜色分级要求。是否需要细分及样品是否覆盖全面,还需收集更多不同年份、不同产地以及不同原料的葡萄酒样品,以期建立更完善的葡萄酒颜色模型,为葡萄酒颜色分类提供更多理论依据。

参考文献
如果图形显示不出来,请大家谅解,水平不行,弄不明白上传的方法。
推荐帖
2016/9/2 14:06:59 Last edit by hhciq 举报
hhciq
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版主啊,上午接到好几个站内短信通知,有的说《均匀色空间下葡萄酒颜色量化分级研究(Lab方法)》被接受原创大赛,有的说被删除;
《均匀色空间下葡萄酒颜色量化分级研究(LCH方法)》也是这样。

能告诉我一下,这2个原创到底是接受参加原创赛了,还是被拒绝参加原创塞了?
zyl3367898
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与上一篇原创应该属于同一篇,文章很好,继续努力。
hhciq
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原文由 zyl3367898(zyl3367898) 发表:
与上一篇原创应该属于同一篇,文章很好,继续努力。
不是一个分级体系
栀子花开
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hhciq
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原文由 栀子花开(qzxmsy) 发表:
好文章,不过感觉同类文章太多了


与其它文章不同之处在于:
1。样本的代表性。尚未见到超过百位的样本,本文几百个;
2。分类依据国际标准,颜色与环境干扰无关;
Kevin
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eileenjn
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feigekai
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文章写的很认真,可能大家接触的面不够多不太了解这些方面的知道,确实挺不错的,要是图用成彩色的就更好的,更直观