你知道你测量的是真实值吗？

（Do You Know Where Your Measurements Are?）

　　通常我们都是使用密度计和分光光度计对各种类型的印刷品、样张和承印材料进行测量。当报告这些数值时，一般没有考虑到仪器的规定公差（技术上称为测量的不确定性误差）或限制条件。事实上我们报告的数值只是对真实值的近似估计，其中包含了很多由不确定性而引进的误差，而这部分值常常被忽略掉了。

　　规定公差与不确定性误差有一定的区别，前者是允许的误差范围；而后者是在测量的过程中由于缺乏精度而引进的误差。它们之间的关系是通过限定测量的不确定性误差而减少公差。

　　许多场合这样做并没有什么问题，但有时人们会为了一些在相同的参数、条件，知识不同的测量过程中获得的细微差值争论不休，当他们理解了测量的不确定性后，就会发现这样的争论其实是毫无意义的，很有可能它们是相等的。

　　CGATS与PIMA IT2合作出版了一份ANSI标准，标题是CGATS.11/PIMA IT2.11-1999图象技术和摄影术——反射和透射密度的度量——标准参考材料——使用的文件和程序，包括对组合的标准不确定性的定性。

　　（PIMA是图象成像制造商协会，IT2是PIMA内部的一个集团，制定与密度测量有关的标准。该标准是在ISO/TC42（摄影术）和ISO/TC130（图象技术）联合工作组赞助下投票通过的。）

　　该标准的标题很长又很吸引人，但它并不包括实际的信息和一些有用的指南。标准分成两部分，首先对印刷和摄影过程中使用的标准参考材料进行了定义；其次对如何确定合理的不确定性误差提供了专门的测定步骤和指南，这些不确定性误差是在对印刷品的密度、网点值和色彩等参数进行测量时引进的。

标准参考材料（CRM）
　　究竟什么是标准参考材料（CRM）呢？简单地讲，CRM是指任何用来测定和校准的材料，它的数值可以通过一套标准的过程获得，而这个标准的过程又建立了对参考材料的可跟踪性。这些数值本身也包含有不确定性因素在里面。T-Ref即是一个CRM，其中包含一些标定信息。密度计或分光光度计中使用的校准色板也可以是CRM，但它们应该具有适当的可跟踪性标定信息。

　　CGATS.11清楚地确定了在印刷图象工业，测量材料的透射或反射性质时所使用的标准参考材料的可跟踪性和文件类型。标准中还定义了一组参数的取值，鼓励设备制造商在生产的过程中提供与标准数值接近的校准色板及参考材料。

　　对这些参数的定义还使制造商和校准实验室的工作比较容易进行，使得获取第三方的参考材料更加简单。

作为用户，我们应该做些什么呢？
　　如果你有一块校准色板，就应该确保有一组与之相关联的数据，以及对于每个样品区域所对应的不确定因素的列表。对这些不确定性误差的意义应详细描述，确切地描述出这些值和不确定性误差是如何产生的。

　　除了这些，向供应商咨询是否这些标准样品符合CGATS.11的参数标准，您还可以索取一份CGATS.11的参数标准，并详细对比一下两者的区别。

组合的标准不确定性误差（Combined Standard Uncertainty）
　　描述真实值和实际测量值之间差值的准确术语是组合的标准不确定性误差，有时也使用“测量系统”来表述，这是因为不确定性误差通常是由几个因素共同作用的结果，如包括设备本身的问题、操作者和过程步骤上的问题及所使用的CRM的问题等等。通常将这些都归结到测量系统之中。

如何对这些不确定性进行合理地评估并有效地利用它？
　　从大多数的实践角度来看，有两个主要的因素，一为企业内部经常出现的结果重复性，二为与标准参考材料相关的不确定性误差，有可能是将标准参考材料作为独立的要素进行检查的结果。

　　如果你有一块标准参考材料，就应该将其用做设备校准步骤中的一部分。如果其参数是无效的，那么查看一下实验的步骤也是十分重要的。

　　结果重复性所带来的不确定性误差可能要分解成几个因素，如操作者、被测量的材料、使用的设备、校准后的时间等等。但在多数的企业中，通常将这么多的原因归结到一个简单的数值上。

　　获取这个估计值的方法是选择统一的、稳定的被测材料的测试样品，对测量的次数进行统计。测量结果应该可以代表在正常的实践中所遇到的各种各样的条件。也就是说，应该包括各种各样的变化，如与操作者有关的变化（白班/夜班），湿度和其他环境的因素，设备的预热时间，以及重新校准等要素。

　　记录所有能获得的变量值，然后使用电子数据表或其他的方式确定这些结果与标准的偏差。（在Microsoft的Excel电子表格软件中称为STDEV功能），标准的偏差即为由于结果的重复性所引进的不确定性误差。

　　使用常用密度计对实地青色块进行测量，在连续几天内测量30-40次，就可以得出具有代表性的结果，其密度上的偏差至少为0.007。

　　如果将T-Ref参考材料应用到校准的过程中，就还要引进T-Ref的不确定性误差。T-Ref的不确定性误差值通常为0.012，这两个值不是简单地相加，而是以平方和的开方作为最终的结果。

　　即0.007×0.007+0.012×0.012，然后将这个和开平方。这在Excel表中非常容易计算，其结果是0.014。

　　如果我们假设两种不确定性误差是正常分布的，表示真实值出现的概率为67%。在使用时还要给它乘上一个系数2或3，使概率达到95%或99%。称为覆盖率系数。在印刷领域，使用2就足够了，最终的不确定性值为0.028。

如何利用这些数值？
　　如果前面的实地青的测量密度值为1.33，那么实际的真实值在1.302和1.358之间，出现在这个区间的概率为99%。也可以说如果青密度值为1.33，那么它的不确定性误差为0.028。

　　如果对两个印刷企业的同一个青实地色块的测量值进行比较，假设两个工厂的不确定性值均为0.028，那么它们的差值在0.056之间，都有可能表示测量的结果是相同的。

　　还要确保满足规定公差的范围，如可以说青密度在1.29+-0.07之间。那么为了确保有99%的概率出现在期望的误差段，还要考虑不确定性因素，因此最后的范围可能是1.29+-0.42，而不是1.29+-0.07，致使规定公差范围减小了。

　　同样的计算可以应用在对网点面积、网点扩大率等参数的测量中。任何情况下，不确定性都与企业的测量系统有重要的关系。