随着3D影像技术和3D打印技术的不断发展与革新,3D影像采集设备不仅可对物体进行3D图像采集和模拟,还能对被测物的外形、结构、体积和纹理等进行精确地测量,再结合3D打印技术,就可实现快速、简便又物美价廉的工业制造。为了在3D打印产品的使用者和3D打印过程间搭建一座桥梁,确保3D打印产品的颜色保真度,本文将以颜色科学科研人员前期积累的平面物体颜色测量、色差评价经验以及成果为基础,针对3D打印智能制造中,缺乏3D物体色差评价经验和方法等问题,探讨3D物体色差的客观评价方法,为建立符合视觉感知的3D物体表面色差评价标准提供实验数据。本文主要研究工作和创新点如下:(1)使用Mcor Iris 3D纸基打印机制备了围绕5个CIE颜色中心(灰色、红色、黄色、绿色、蓝色)、两种形状(球形和平面)的3D样本共150对。其中球形样本和平面样本各占75对,平均色差大小分别为10.3和6.7CIELAB色差单位,样本直径大小均为4cm。打印前通过多项式回归法表征彩色打印机颜色特征,以获得3D打印样本的色彩RGB。整个打印过程耗时约三个半月。(2)为了研究漫散射和点光源两种照明光源以及样本形状与3D物体表面视觉感知色差之间的关联性,组织了10名观察者参与色差评价心理物理学实验,收集了视觉感知色差数据,并采用STRESS和辨色椭圆等评价手段,以及数理统计、色度椭圆拟合、Monte Carlo椭圆比较等方法对本实验数据集和以往其他实验收集的数据集进行系统分析。分析结果表明,色差大小影响人眼对色差的感知,且比样本形状和照明光源对色差的影响更大。比较实验数据集的椭圆,发现球形样本的椭圆比平面样本的椭圆具有更好的相关性。(3)基于实验数据集检验了CIELAB、CIEDE2000、CIE94、CMC、DIN99d、CAM02-LCD、CAM02-UCS、CAM02-SCD、OSA、OSA＿GP＿Eu等十个经典色差公式的预测性能。检验结果表明,对于大色差而言,所有测试的色差公式在预测3D物体色差方面的性能都非常接近,其中用于评估大色差的CAM02-LCD色差公式的表现最优,CMC公式的表现最差。本文利用明度参数因子(k_L)对色差公式进行优化,优化效果不大,说明现有的色差公式对于3D物体的预测已比较精准。