雖然國內(nèi)外對盜版產(chǎn)品的打擊力度越來越強烈，不過仍然有盜版?zhèn)瘟赢a(chǎn)品時不時出現(xiàn)，為了更加快速準(zhǔn)確的檢定產(chǎn)品質(zhì)量，就可以使用Lab色差儀對其外觀色彩進(jìn)行檢測，從而初步評定產(chǎn)品的真?zhèn)巍?/p>

顏色在范圍中的應(yīng)用：

世界是彩色的，顏色幾乎滲透了生活與生產(chǎn)的所有領(lǐng)域。無論是不同顏色的服飾，還是各種產(chǎn)品的包裝圖案，通過不同的色彩就可以呈現(xiàn)豐富的外觀效果，從而美化生活環(huán)境的方方面面。因此，無論在生產(chǎn)、科研、國防、藝術(shù)、交通還是日常生活中，顏色都有不可低估與無法替代的作用。

公眾防偽對視覺的要求是吸引眼球、易識別，在光學(xué)防偽中它的要素為：顏色、多維、多通道和動感元素。多維指的是除了普通的二維圖像外，可以有二維或者三維圖像，無需消費者戴特殊眼鏡即可觀看到。多通道指的是改變觀察方向連續(xù)變化時，可見圖像的位置或相對位置隨之變化。這些變化可以伴隨顏色變化，共同構(gòu)筑光學(xué)防偽的長城。光學(xué)防偽中的圖像顏色與它本身的微結(jié)構(gòu)緊密相關(guān)，顏色及其變化可以獨立成為判別特征，簡潔、易識別的優(yōu)勢受到越來越多的關(guān)注和重視，各種相關(guān)技術(shù)逐漸適應(yīng)規(guī)模生產(chǎn)，應(yīng)用于高安全產(chǎn)品的防偽。在防偽標(biāo)簽以及二維碼防偽標(biāo)簽的解決方案中，顏色光學(xué)防偽也有中舉足輕重的作用，如激光全息防偽標(biāo)簽等，美觀動感的特性受到客戶喜愛。與數(shù)碼防偽技術(shù)的結(jié)合可以起到相得益彰的作用。

Lab色差儀在防偽檢測領(lǐng)域的應(yīng)用：

傳統(tǒng)的防偽標(biāo)簽顏色評價主要依靠觀察者主觀目視，由于不同觀察者的色覺感知能力的差異以及觀察時外界條件的差異，就很可能導(dǎo)致顏色評定的結(jié)果出現(xiàn)偏差。為了更加準(zhǔn)確的管控防偽標(biāo)簽的質(zhì)量，快速準(zhǔn)確的進(jìn)行顏色檢測，就可以使用Lab色差儀。

在日常生活、科學(xué)研究和工業(yè)生產(chǎn)中，經(jīng)常需要鑒別樣品顏色的差別，而且需要把這種差別定量地表現(xiàn)出來，這就是色差。在大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品的檢驗中和對色差要求較高的場合，定量表示尤其重要，如何定量地表示色差呢？顯然，用CIE1931色度圖中的色度坐標(biāo)差（或三刺激值差）是不行的，因為它是不均勻的，存在著“等距不等差，等差不等距”的缺陷。

CIE發(fā)布此顏色模型為了確定人眼感知顏色的平均狀況，在1931年，他們使用三種原色定義了一個數(shù)學(xué)模型（或者三種刺激值(X(紅色)，Y(綠色)和Z(藍(lán)色))，從這個模型中可以看到所有的顏色都可以被一個“標(biāo)準(zhǔn)”觀察者看到，此數(shù)學(xué)模型被稱為“CIE XYZ模型”。CIE XYZ模型中測量了標(biāo)準(zhǔn)光源下的每一種顏色，以及嚴(yán)格定義了標(biāo)準(zhǔn)觀察者所看到的觀察條件。CIE XYZ模型其實很少被使用，盡管它是所有其他顏色模型派生的參考顏色空間。

由于XYZ三維的顏色模型不太容易解釋和理解，所以CIE開發(fā)出了Yxy顏色模型，也稱為色度圖，它可以將顏色可視化，而不考慮明度坐標(biāo)。

這個模型根據(jù)兩個色度坐標(biāo)來定義顏色：

其中一個顯示了色調(diào)的主導(dǎo)波長(x)，

另一個顯示它的飽和度(y)。

Y軸表示顏色的明度，只能在Yxy模型的三維視圖中顯示。在這個模型中，所有具有相同Y亮度的顏色都在同一個三角平面上。

從色度圖的中心到邊緣的顏色會越加飽和，最飽和的顏色在圖表的邊緣。

色相的改變是根據(jù)其在馬蹄形的邊緣的位置。

所有的顏色都在由馬蹄鐵所包圍的空間內(nèi)（及紅色和藍(lán)色波長之間的直線）。色度圖之所以這樣的形狀，是因為我們對紫色和紅色之間的細(xì)微變化更敏感，而不是綠色和黃色之間的變化。直線上的顏色是人為假設(shè)的，因為這些顏色沒有特定的波長。

雖然在這個模型中顏色之間的差異不符合視覺差異，但它能夠指出RGB顯示器的相對色域和印刷色塊的不同。

正如我們所看到的，CIE XYZ和CIE Yxy顏色模型并不能精確地表示所感知到的顏色。而且，在這些顏色模型中感知到的顏色和實際的顏色之間是存在差異的。

在1976年，CIE通過修改和重命名Yxy模型來糾正這些視覺扭曲，并將其命名為“CIEL*A*B*”或“CIELAB”。CIE L*a*b*模型中的顏色差異更接近于實際感知的顏色差異。