三维物体色差计算方法及装置、三维物体色差计算系统与流程

本申请涉及三维物体颜色评价
技术领域：
，尤其涉及三维物体色差计算方法及装置、三维物体色差计算系统。
背景技术：
：颜色是信息的载体，可以传达比单色更丰富的信息，彩色可以给人以美的感受。颜色的准确传递、再现和评价计算是颜色科学领域和工业界需要解决的关键问题。为定量化表征物体颜色，进而比较不同物体颜色之间的差异，国际照明委员会(以下简称“cie”)提出了均匀颜色空间和色差计算公式进行颜色的计算和评价。cie现有颜色空间，如：cielab、cieluv、ciecam02和ciecam16色貌模型等都是基于不同基底的二维平面色建立的。三维物体由于具有不同于二维平面物体的形状，在散射光或定向光源照明下，其外观颜色受光源照明角度、物体形状、半透明度和纹理等因素的影响，即便是具有同一色度值的颜色也会出现观察者颜色感觉不一致的现象。因此，在进行三维物体颜色色差比较时，需考虑到观察者对物体颜色的整体感知，现有的色差评价方法准确度低。技术实现要素：本申请提供三维物体色差计算方法及装置、三维物体色差计算系统，以提高三维物体的色差计算准确度。第一方面，本申请提供一种三维物体色差计算方法，所述方法包括：根据灰色梯尺中的多个不同色块与目标色块间的计算色差值样本与目视色差值样本构建色差拟合函数；根据原色差计算公式、标样三维物体模型的第一色度值以及试样三维物体模型的第二色度值进行色差计算，得到所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算色差值△ei；其中，所述原色差计算公式中的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型的颜色为同一色系；获取用户基于所述灰色梯尺得到的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的平均目视色差值；根据所述色差拟合函数及所述平均目视色差值得到所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算目视色差值△vi；根据所述第一色度值、第二色度值、所述第一计算色差值、所述第一计算目视色差值优化所述原色差计算公式，使得根据优化后的色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值小于所述第一计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值；根据优化后的色差计算公式对待评价三维物体进行色差计算。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述根据所述第一色度值、第二色度值、所述第一计算色差值、所述第一计算目视色差值优化所述原色差计算公式，包括：确定所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算色差值△ei≤预设阈值，优化后的第一色差计算公式如式(vii)所示：△e”＝a△e’b式(vii)，且其中，l为明度值优化系数，表示试样三维物体模型的明度值，表示试样三维物体模型的颜色的色品参数，表示标样三维物体模型的明度值，表示标样三维物体模型的颜色的色品参数；将优化后的第一色差计算公式用于计算所述试样三维物体模型和所述标样三维物体模型之间的色差值，使得根据优化后的第一色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值最小；基于最小的stress值确定所述式(vii)中的a、b、l值。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述根据所述第一色度值、第二色度值、所述第一计算色差值、所述第一计算目视色差值优化所述原色差计算公式，包括：确定所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算色差值△ei>预设阈值，优化后的第二色差计算公式如式(viii)所示：△e”＝k△e’+c式(viii)，且其中，l为明度值优化系数；表示试样三维物体模型的明度值，表示试样三维物体模型的颜色的色品参数，表示标样三维物体模型的明度值，表示标样三维物体模型的颜色的色品参数；将优化后的第二色差计算公式用于计算所述试样三维物体模型和所述标样三维物体模型之间的色差值，使得根据优化后的第二色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值最小；基于最小的stress值确定所述式(viii)中的k、l、c值。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述根据优化后的色差计算公式对待评价三维物体进行色差计算，包括：获取待评价三维物体的色度值；根据原色差计算公式、目标色度值以及待评价三维物体的色度值进行计算，得到所述待评价三维物体的第一计算色差值△ei；当所述第一计算色差值≤所述预设阈值时，调用优化后的所述第一色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述目标色度值为所述待评价三维物体的色度值为所述原色差计算公式为cielab色差计算公式，所述优化后的第一色差计算公式为：△e”＝2.32△e’0.26，且或者，所述原色差计算公式为ciede2000色差计算公式，所述优化后的第一色差计算公式为：△e”＝1.99△e’0.33，且结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述根据优化后的色差计算公式对待评价三维物体进行色差计算，包括：获取待评价三维物体的色度值；根据原色差计算公式、目标色度值以及待评价三维物体的色度值进行计算，得到所述待评价三维物体的第一计算色差值△ei；当所述第一计算色差值>所述预设阈值时，调用优化后的所述第二色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述目标色度值为所述待评价三维物体的色度值为所述原色差计算公式为cielab色差计算公式，所述优化后的第二色差计算公式为：△e”＝0.81△e’+1.50，且或者，所述原色差计算公式为ciede2000色差计算公式，所述优化后的第二色差计算公式为：△e”＝0.45△e’+3.14，且结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述预设阈值为5.0。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述stress值的计算公式如式(vi)所示，且其中，△vi为第i个试样三维物体模型与标样三维物体模型之间的第一计算目视色差值，△ei为第i个试样三维物体模型与标样三维物体模型之间的第一计算色差值；m为标样三维物体模型的数量，n为同一色系的试样三维物体模型的数量。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述方法满足下列特征(1)至(7)中的至少一种：(1)所述灰色梯尺、所述标样三维物体模型、所述试样三维物体模型均采用三维打印技术得到；(2)所述标样三维物体模型的最小维度大于或等于4cm；(3)所述标样三维物体模型为规则形状且单色的立体模型；(4)所述标样三维物体模型的数量为m，m为大于或等于5的整数；(5)所述标样三维物体模型的颜色选自国际照明委员会推荐的颜色中心的颜色，且多个所述标样三维物体模型的颜色不同；(6)同一色系的试样三维物体模型的数量为所述同一色系的标样三维物体模型的数量的n倍，n为大于或等于30的整数；(7)同一色系的试样三维物体模型与标样三维物体模型的形状和维度一致。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述标样三维物体模型为5个，且5个标样三维物体模型的颜色分别选自灰色、红色、黄色、绿色和蓝色，其中，灰色的色度值为(62.0，0.0，0.0)，红色的色度值为(44.0，37.0，23.0)，黄色的色度值为(87.0，-7.0，47.0)，绿色的色度值为(56.0，-32.0，0.0)，蓝色的色度值为(36.0，5.0，-31.0)。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，在所述根据原色差计算公式、标样三维物体模型的第一色度值以及试样三维物体模型的第二色度值进行计算之前，所述方法还包括：测量每个所述标样三维物体模型至少5个不同位置处的色度值，并计算所述色度值的平均值，得到所述标样三维物体模型的第一色度值；测量每个所述试样三维物体模型至少5个不同位置处的色度值，并计算所述色度值的平均值，得到所述试样三维物体模型的第二色度值。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，在所述根据原色差计算公式、标样三维物体模型的第一色度值以及试样三维物体模型的第二色度值进行计算之后，并在所述获取用户基于所述灰色梯尺得到的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的平均目视色差值之前，所述方法还包括：对多个所述第一计算色差值进行有效性筛查，以使得所述第一计算色差值在预设范围内。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述第一计算色差值为cielab色差值时，所述cielab色差值分布在0.0～△emax范围内，△emax不小于10.0。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，在所述根据灰色梯尺中的多个不同色块与目标色块间的计算色差值样本与目视色差值样本构建色差拟合函数之前，所述方法还包括：打印同一色系的目标色块及多个不同色块；测量目标色块和每个所述不同色块的色度值，并计算每个所述不同色块的色度值与所述目标色块的色度值之间的计算色差值；将每个所述不同色块的计算色差值作为计算色差值样本，将每个所述不同色块的计算色差值取整后的整数值作为目视色差值样本。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述方法还包括：对多个所述目视色差值样本进行有效性筛查，以使得所述目视色差值样本在预设范围内。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述方法满足下列特征(1)至(3)中的至少一种：(1)所述多个不同色块的色度值以所述目标色块的预设色度值为中心依次递增或递减；(2)所述色块的厚度小于或等于1mm，且所述色块的边长与所述试样三维物体模型的最小维度相一致；(3)所述计算色差值样本与所述目视色差值样本的数量均大于或等于12个。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述多个不同色块的目视色差值样本分布在0.0至△vmax，△vmax≥△emax，△emax不小于10.0。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，在所述获取用户基于所述灰色梯尺得到的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的平均目视色差值之前，所述方法还包括：对多个所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的目视色差值进行精度检验，删除异常值。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，采用stress’值对所述多个目视色差值进行精度检验，其中，stress’值的计算公式如式(v)所示，所述stress’值的取值范围位于0至100之间，删除stress’值大于100的目视色差值；且其中，△e’i为所有用户对第i个试样三维物体模型的目视色差值的平均值，△v’i为该用户对第i个试样三维物体模型的目视色差值，i＝1，2，...n×m。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，保留的所有用户关于所述第i个试样三维物体模型的stress’值的平均值小于或等于40。结合第一方面，在一种可行的实施方式中，所述平均目视色差值是指保留的所有用户对第i个试样三维物体模型的目视色差值的平均值。第二方面，本申请提供一种三维物体色差计算装置，所述装置包括：获取单元，用于获取待评价三维物体的色度值；第一计算单元，用于根据原色差计算公式、目标色度值以及待评价三维物体的色度值进行色差计算，得到所述待评价三维物体的第一计算色差值△ei；第一调用单元，用于当所述第一计算色差值≤预设阈值时，调用优化后的第一色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值；第二调用单元，用于当所述第一计算色差值>预设阈值时，调用优化后的第二色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值。结合第二方面，在一种可行的实施方式中，所述预设阈值为5.0。在一种可行的实施方式中，所述目标色度值为所述待评价三维物体的色度值为其中，l*表示明度值，a*，b*表示颜色的色品参数；当所述第一计算色差值≤5.0时，所述原色差计算公式为cielab色差计算公式，所述优化后的第一色差计算公式为：△e”＝2.32△e’0.26，且或者，所述原色差计算公式为ciede2000色差计算公式，所述优化后的第一色差计算公式为：△e”＝1.99△e’0.33，且结合第二方面，在一种可行的实施方式中，所述目标色度值为所述待评价三维物体的色度值为其中，l*表示明度值，a*，b*表示颜色的色品参数；当所述第一计算色差值>5.0时，所述原色差计算公式为cielab色差计算公式，所述优化后的第二色差计算公式为：△e”＝0.81△e’+1.50，且或者，所述原色差计算公式为ciede2000色差计算公式，所述优化后的第二色差计算公式为：△e”＝0.45△e’+3.14，且第三方面，本申请提供一种计算机非易失性存储介质，所述存储介质包括存储的程序，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求上述第一方面所述的三维物体色差计算方法中优化后的色差计算公式。第四方面，本申请提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的三维物体色差计算方法中优化后的色差计算公式。第五方面，本申请提供一种三维物体色差计算系统，包括检测部件、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的三维物体色差计算方法中优化后的色差计算公式。有益效果：在本方案中，通过利用灰色梯尺中的多个不同色块与目标色块间的计算色差值样本与目视色差值样本来构建色差拟合函数，再利用色差拟合函数来计算标样三维物体模型与试样三维物体模型之间的第一计算目视色差值，并根据原色差计算公式计算得到第一计算色差值，根据第一计算目视色差值、第一计算色差值以及第一色度值、第二色度值来优化原色差计算公式，使得优化后的色差计算公式计算得到第二计算色差值能够更加准确地评价三维物体的色差。本方案不直接采用二维物体的色差评价方法来评价三维物体，通过优化适用于二维物体色差评价的色差计算公式，来提高三维物体的色差评价的准确性。附图说明下面结合附图和实施例对本申请进一步说明。图1为本申请具体实施例中三维物体色差计算方法流程示意图；图2为本申请具体实施例中色块之间的目视色差值与计算色差值(cielab色差)的散点分布；图3为本申请具体实施例中色块之间的目视色差值与计算色差值(ciede2000)的散点分布；图4为本申请具体实施例中打印得到的试样三维物体模型的第二色度值与标样三维物体模型的第一色度值在平面上的散点分布；图5为本申请具体实施例中试样三维物体模型的第二色度值与标样三维物体模型的第一色度值在平面上的散点分布；图6为本申请具体实施例中用cie推荐的原始cielab色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的cielab色差计算公式计算的第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始cielab色差≤5.0；图7为本申请具体实施例中用cie推荐的原始cielab色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的cielab色差计算公式计算的第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始cielab色差＞5.0；图8为本申请具体实施例中用cie推荐的原始ciede2000色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的ciede2000色差计算公式计算的第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始ciede2000色差≤5.0；图9为本申请具体实施例中用cie推荐的原始ciede2000色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的ciede2000色差计算公式计算的第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始ciede2000色差＞5.0；图10为本申请另一具体实施例中三维物体色差计算装置的结构框图示意图；图11为本申请另一具体实施例中计算机设备的结构框图示意图；图12为本申请另一具体实施例中三维物体色差计算系统的结构框图示意图。具体实施方式为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。图1为本申请具体实施例中三维物体色差计算方法的流程示意图，本申请三维物体色差计算方法包括以下步骤s10至步骤s60：步骤s10，根据灰色梯尺中的多个不同色块与目标色块间的计算色差值样本与目视色差值样本构建色差拟合函数；步骤s20，根据原色差计算公式、标样三维物体模型的第一色度值以及试样三维物体模型的第二色度值进行色差计算，得到所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算色差值△ei；其中，所述原色差计算公式中的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型的颜色为同一色系；步骤s30，获取用户基于所述灰色梯尺得到的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的平均目视色差值；步骤s40，根据所述色差拟合函数及所述平均目视色差值得到所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算目视色差值△vi；步骤s50，根据所述第一色度值、第二色度值、第一计算色差值、所述第一计算目视色差值优化所述原色差计算公式，使得根据优化后的色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值小于所述第一计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值；步骤s60，根据优化后的色差计算公式对待评价三维物体进行色差计算。在本方案中，通过利用灰色梯尺中的多个不同色块与目标色块的计算色差值样本与目视色差值样本来构建色差拟合函数，再利用色差拟合函数来计算标样三维物体模型与试样三维物体模型之间的第一计算目视色差值，并根据原色差计算公式计算得到第一计算色差值，根据第一计算目视色差值、第一计算色差值以及第一色度值、第二色度值来优化原色差计算公式，使得优化后的色差计算公式计算得到第二计算色差值能够更加准确地评价三维物体的色差。本方案不直接采用二维物体的色差评价方法来评价三维物体，通过优化适用于二维物体色差评价的色差计算公式，来提高三维物体的色差评价的准确性。以下结合实施例以及本申请提供的计算方法详细阐述本方案：在步骤s10之前，所述方法包括：步骤s01，打印同一色系的目标色块及多个不同色块；步骤s02，测量目标色块和每个所述不同色块的色度值，并计算每个所述不同色块的色度值与目标色块的色度值之间的计算色差值；步骤s03，将每个所述不同色块的计算色差值作为计算色差值样本，将每个所述不同色块的计算色差值取整后的整数值作为目视色差值样本。在具体实施方式中，灰色梯尺为色度值依次递增或递减的多个色块，多个色块可以对应同一个目标色块，本实施例中优选每个色块对应一个单独的目标色块。灰色梯尺是指对黑与白之间，排列多级不同色度值的灰色块。灰色梯尺包括至少10级不同色度值的灰色块，每个灰色块面积相同，灰色梯尺也可以分为11级、12级、13级、14级、15级、16级等等。在本实施例中，灰色梯尺中的多个色块和目标色块均采用三维打印技术打印成型。以灰色色度值(50.0，0.0，0.0)为输入值打印多个目标色块，并打印灰色系中的多个不同色块，其中，色块的厚度小于或等于1mm的长方体，且所述色块的边长与所述试样三维物体模型的最小维度相一致。示例性地，色块为长4cm×宽4cm×高1mm的长方体，相对应地，试样三维物体模型的最小维度应等于4cm，例如可以是长4cm×宽5cm×高4cm的三维物体。进一步地，将每个所述不同色块的计算色差值取整后的整数值作为目视色差值样本，也可简称为色差等级。这里的取整方式可以采用四舍五入法，例如第一色块的计算色差值为1.14，那么它的目视色差值即为1.0，也可称色差等级为1，第九色块的计算色差值为8.96，那么它的目视色差值即为9.0，也可称色差等级为9。在本实施例中，选取多个具有不同目视色差值的色块，所述多个不同色块的目视色差值分布在0.0至△vmax，△vmax≥△emax，△emax不小于10.0。将选取的多个色块根据目视色差值依次递增或递减的方式进行排列，构成灰色梯尺，多个色块的目视色差值以1.0为间隔变化。具体地，灰色梯尺的目视色差值位于0.0～14.0之间，例如目标色块与第五色块之间的目视色差值为5.0，目标色块与第十色块之间的目视色差值为10.0。在本实施例中，在步骤s02中，色块的计算色差值可以使用x-riteexact分光光度计在d65、10°视场的测量条件下，测量打印得到的目标色块和不同色块的色度值，并进一步根据测量得到的色度值以及原色差计算公式计算得到。具体地，色块的色度值测量方法为：测量每个色块至少5个不同位置处的色度值，并计算所述色度值的平均值，得到所述色块的色度值。具体地，所述至少5个不同位置优选是无蹭脏、无划痕的位置。进而根据测量的目标色块和不同色块的色度值，并利用原色差计算公式计算得到不同色块相对于目标色块的计算色差值。在一种实施方式中，所采用的原色差计算公式为cielab色差计算公式，如式i所示：其中，l*表示明度值，a*，b*表示颜色的色品参数。在另一种实施方式中，所采用的色差计算公式为ciede2000色差计算公式，本实施方式中简称式ii，ciede2000色差计算公式是国际照明委员会推荐的色差计算公式之一，在此直接引用，不具体列举。经过测量，得到14块不同色块的颜色色度信息和与之对应的目标色块的色度信息，并进一步计算得到14块不同色度值的色块与目标色块的色差值如表1所示。表1不同目视色差值的色块的颜色色度信息通过表1可以看出，不同色块与目标色块之间的明度差与计算色差值之间的比值即因此，本申请认为不同目视色差值的色块与目标色块之间的色差主要由明度差引起。进一步地，在步骤s03之前，为了保证色块的颜色均匀性以及计算色差样本的有效性，所述方法还包括：对多个所述计算色差值样本进行有效性筛查，以使得所述计算色差值样本在预设范围内。在本实施例中，通过计算单个色块不同位置处的离均色差，以cielab色差为例，要求离均色差不超过1.0。具体地，所述离均色差的计算步骤，包括：计算单个色块任意一个位置的色度值与所述单个色块不同位置的色度值的平均值之间的色差。经过有效性筛选后，得到有效的多个计算色差值样本及多个目视色差值样本。在本实施例中，有效的计算色差值样本与目视色差值样本的数量均大于或等于12个。步骤s10，根据灰色梯尺中的多个不同色块与目标色块的计算色差值样本与目视色差值样本构建色差拟合函数。根据之前得到的计算色差值样本以及目视色差值样本构建色差拟合函数，即计算色差值与目视色差值之间的数学趋势关系。在本实施例中，所述拟合函数采用线性函数进行拟合。具体地，使用数据处理软件如excel软件中的线性趋势线，将多个色块的目视色差值与通过色差计算公式计算得到的色块的计算色差值进行线性拟合，得到目视色差值与计算色差值之间的关系函数。在一种实施方式中，采用cielab色差计算公式，根据线性拟合处理后，得到色差拟合函数为下式iii所示：ylab＝0.9647xlab+0.2302(式iii)；其中，xlab为色块与目标色块之间的目视色差值(对应表1中的目视色差值或色差等级)，ylab为计算的色块与目标色块之间的计算色差值(对应表1中的)。本申请具体实施例中色块与目标色块之间的目视色差值与计算色差值(即cielab色差)的散点分布如图2所示。在另一种实施方式中，采用ciede2000色差计算公式，对色块与目标色块之间的色差值进行计算，得到色差拟合函数为下式iv所示：yde2000＝0.8711xde2000+0.6767(式iv)；其中，xde2000为色块与目标色块之间的目视色差值(对应表1中的目视色差值或色差等级)，yde2000为计算的色块与目标色块之间的计算色差值(对应表1中的)。本申请具体实施例中色块之间的目视色差值与计算色差值(即ciede2000)的散点分布如图3所示，可以看出目视色差值与计算色差值之间满足线性关系。进一步地，在步骤s20之前，所示方法还包括：步骤s11，获取标样三维物体模型，并测量所述标样三维物体模型的第一色度值。在本实施例中，标样三维物体模型采用三维打印技术打印成型。所述标样三维物体模型的最小维度大于或等于4cm，所述标样三维物体模型为规则形状且单色的立体模型，如球体、立方体、锥体等。示例性地，标样三维物体模型可以是长5cm×宽5cm×高4cm的长方体。所述标样三维物体模型的数量为m，m为大于或等于5的整数。所述标样三维物体模型的颜色选自国际照明委员会推荐的颜色中心的颜色，且多个所述标样三维物体模型的颜色属于不同色系。在本实施例中，打印得到5个球体的标样三维物体模型，球体的直径为4cm，5个标样三维物体模型的颜色分别为灰色、红色、黄色、绿色和蓝色。具体地，灰色的标样三维物体模型在打印时设置的色度值为(62.0，0.0，0.0)，红色的标样三维物体模型在打印时设置的色度值为(44.0，37.0，23.0)，黄色的标样三维物体模型在打印时设置的色度值为(87.0，-7.0，47.0)，绿色的标样三维物体模型在打印时设置的色度值为(56.0，-32.0，0.0)，蓝色的标样三维物体模型在打印时设置的色度值为(36.0，5.0，-31.0)。进一步地，使用x-riteexact分光光度计在d65、10°视场的测量条件下，测量打印得到的5个标样三维物体模型的第一色度值，具体测量方法为：测量每个所述标样三维物体模型至少5个不同位置处的色度值，并计算所述色度值的平均值，得到所述标样三维物体模型的第一色度值。进一步地，为了保证标样三维物体模型的颜色均匀性以及样本有效性，选用的标样三维物体模型的表面应具有均匀的颜色。所述方法还包括：对多个拟选用的标样三维物体模型进行筛查，得到有效的标样三维物体模型。在本实施例中，可以通过计算单个标样三维物体模型不同位置处的离均色差来判断三维物体模型表面颜色是否均匀，从而确定该标样三维物体模型是否为有效的标样三维物体模型。具体地，所述离均色差的计算步骤，包括：计算单个标样三维物体模型任意一个位置的色度值与所述标样三维物体模型不同位置处的色度值的平均值之间的色差。确定标样三维物体模型的离均色差小于或等于第一预设值。在本实施例中，采用cielab色差计算，第一预设值为1.0。当标样三维物体模型的离均色差小于或等于1.0时，则该标样三维物体模型的表面颜色满足均匀性要求，可以作为有效的标样三维物体模型。在本实施例中，打印得到并进行有效性筛选后的标样三维物体模型的第一色度值如表2所示：表2标样三维物体模型的第一色度值分布其中，表示标样三维物体模型的明度值，表示标样三维物体模型的颜色的色品参数。表示标样三维物体模型的色彩饱和度，表示标样三维物体模型的色调角。同样地，在步骤s20之前，所示方法还包括：步骤s12，获取试样三维物体模型，并测量所述试样三维物体模型的第二色度值。在本实施例中，试样三维物体模型采用三维打印技术打印成型。并且，同一色系的试样三维物体模型的数量为所述同一色系的标样三维物体模型的数量的n倍，n为大于或等于30的整数。在本实施例中，试样三维物体模型的数量为同一色系的标样三维物体模型数量的30倍，即1个蓝色的标样三维物体模型配置30个蓝色的试样三维物体模型。需要说明的是，步骤s11以及步骤s12可以同步进行，也可以异步进行，在此不做限定。打印标样三维物体模型的设备和打印试样三维物体模型的设备相同，试样三维物体模型的形状和维度与标样三维物体模型的形状和维度也相同。为了提高实验数据的准确性，试样三维物体模型的第二色度值的测量条件、测量方法、离均色差的计算方法以及离均色差的要求与标样三维物体模型的第一色度值的测量条件、测量方法、离均色差的计算方法以及离均色差的要求相同，在此不再赘述。图4为本申请具体实施例中打印得到的试样三维物体模型的第二色度值与标样三维物体模型的第一色度值在平面上的散点分布；图5为本申请具体实施例中试样三维物体模型的第二色度值与标样三维物体模型的第一色度值在平面上的散点分布。如图4及图5所示，本实施例中，试样球体模型的色调均匀分布在与之对应色系的标样球体模型的色调周围，试样球体模型的明度和饱和度值均匀分布在与之对应色系的标样球体模型的明度和饱和度值周围；试样球体模型与标样球体模型的色差分别由色调差、明度差和饱和度差引起。步骤s20，根据原色差计算公式、标样三维物体模型的第一色度值以及试样三维物体模型的第二色度值进行色差计算，得到所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算色差值△ei；其中，所述色差计算公式中的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型的颜色为同一色系。可以理解地，将同一色系的30个试样三维物体模型与对应的标样三维物体模型进行色差值计算。需要说明的是，不同的色差计算公式计算得到的色差值不同，在本实施例中，以cielab色差计算公式i为例：其中，l*表示明度值，a*，b*表示颜色的色品参数。在本申请中，所述第一计算色差值为cielab色差值时，多个试样三维物体模型和标样三维物体模型的cielab色差分布在0.0～△emax范围，△emax不小于10.0。优选地，所述cielab色差在0.0～3.0，3.0～5.0，5.0～△emax三个不同的色差等级均匀分布。需要说明的是，通过限定cielab色差在0.0～3.0，3.0～5.0，5.0～△emax三个不同的色差等级均匀分布，可以保证各个色差等级都有样本，从而提高色差优化公式的准确性。表3示出了150个试样三维物体模型和标样三维物体模型间的cielab色差分布，其中，△emax为12：表3试样三维物体模型和标样三维物体模型的cielab色差分布色差分布0～11～33～55～88～12个数738443922百分比4.7％25.3％29.3％26.0％14.7％需要说明的是，步骤s10、步骤s20也可以同步进行或异步进行，在此不做限定。步骤s30，获取用户基于所述灰色梯尺得到的所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的平均目视色差值。在本申请中，用户基于灰色梯尺为标准得到试样三维物体模型和标样三维物体模型之间的平均目视色差值。当试样三维物体模型和标样三维物体模型间的目视色差值介于灰色梯尺中两个色块的目视色差值之间，可以在两个目视色差值之间给出小数。例如，认为试样三维物体模型和标样三维物体模型的目视色差值介于灰色梯尺的目视色差值5.0和目视色差值6.0之间，那么试样三维物体模型和标样三维物体模型之间的目视色差值可以是5.8。具体地，可以获取至少30名色觉正常的男性和女性观察者关于试样三维物体模型和标样三维物体模型之间的多个目视色差值，再求取多个目视色差值的平均值，即平均目视色差值。其中女性的人数多于男性，且观察者的年龄分布在20-32岁。在本实施例中，组织了33名其中男11名女22名，年龄分布在20～24岁的观察者，以不同目视色差值的灰色梯尺为标准，按照不同颜色中心分组进行，各颜色中心的标样三维物体模型和试样三维物体模型随机呈现给观察者，每个观察者在色差评价实验中单次持续时间为10min-20min(如15min)；本实施例中所述的色觉正常是基于李春慧，李育宏编著，辽宁科学技术出版社出版的《新编色觉检查图》(1994年第2版)进行观察者色觉检测，检测结果满足要求，即判断为观察者色觉正常。进一步地，在步骤s30之后，且在步骤s40之前，所述方法还包括：对多个标样三维物体模型与试样三维物体模型之间的目视色差值进行精度检验，删除异常值。可以理解地，在获取用户对试样三维物体模型和标样三维物体模型之间的多个目视色差值之后，对所有目视色差值进行精度检验，将明显错误的目视色差值删除或者补做色差评价实验得到新的目视色差值。在本实施例中，采用stress’值对多个所述目视色差值进行精度检验，stress’值的计算公式如式v所示：且其中，△e’i为所有用户对第i个试样三维物体模型的目视色差值的平均值，△v’i为该用户对第i个试样三维物体模型的目视色差值，i＝1，2，...n×m。如式v所示，其中，stress’值位于0-100之间，删除stress’值大于100的目视色差值。stress’值越小，表示目视色差值与计算色差值之间的相关性越好，本实施例中，优选所有观察者的stress’值的平均值小于或等于40。进一步地，步骤s40，根据所述色差拟合函数及所述平均目视色差值得到所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算目视色差值△vi；具体地，将有效的所有用户对单个试样三维物体模型的目视色差值求平均值，即平均目视色差值代入拟合函数中，计算得到所述试样三维物体模型的第一计算目视色差值△vi。在一种实施方式中，获取的有效的所有用户对单个试样三维物体模型的目视色差值求平均值并将平均目视色差值代入cielab色差计算公式式iii中的xlab，计算得到用户的试样三维物体模型的第一计算目视色差值△v1。在另一种实施方式中，获取的有效的所有用户对单个试样三维物体模型的目视色差值求平均值并将平均目视色差值分别代入式ciede2000色差计算公式式iv中的xde2000，计算得到用户的试样三维物体模型的第一计算目视色差值△v2。两种实施方式计算得到的第一计算目视色差值△v1与△v2如表4所示：表4试样三维物体模型的第一计算目视色差值步骤s50，根据所述第一色度值、第二色度值、第一计算色差值、所述第一计算目视色差值优化所述原色差计算公式，使得根据优化后的色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值小于所述第一计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值。stress值的计算公式如式vi所示：且式中，△vi为第i个试样三维物体模型与标样三维物体模型之间的第一计算目视色差值，△ei为第i个试样三维物体模型与标样三维物体模型之间的第一计算色差值。在具体实施方式中，将所述标样三维物体模型与所述试样三维物体模型之间的第一计算色差值△ei分为至少两个区间，步骤s50包括：当第一计算色差值△ei≤预设阈值时，优化后的第一色差计算公式如式(vii)所示：△e”＝a△e’b式(vii)，且其中，l为明度值优化系数，表示试样三维物体模型的明度值，表示试样三维物体模型的颜色的色品参数，表示标样三维物体模型的明度值，表示标样三维物体模型的颜色的色品参数；将优化后的色差计算公式用于计算试样三维物体模型和标样三维物体模型之间的色差，使得根据优化后的色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值最小；基于最小的stress值确定所述式(vii)中的a、b、l值。进一步地，步骤s50还包括：当第一计算色差值△ei>预设阈值时，优化后的第二色差计算公式如式(viii)所示：△e”＝k△e’+c式(viii)，且其中，l为明度值优化系数；表示试样三维物体模型的明度值，表示试样三维物体模型的颜色的色品参数，表示标样三维物体模型的明度值，表示标样三维物体模型的颜色的色品参数；将优化后的第二色差计算公式用于计算试样三维物体模型和标样三维物体模型之间的色差，使得根据优化后的第二色差计算公式计算得到的第二计算色差值和所述第一计算目视色差值之间的stress值最小；基于最小的stress值确定所述式(viii)中的k、l、c值。在本实施例中，所述预设阈值为5.0。在本具体实施例中图6为本申请具体实施例中用cie推荐的原始cielab色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的cielab色差计算公式计算的所述第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始cielab色差≤5.0；图7为本申请具体实施例中用cie推荐的原始cielab色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的cielab色差计算公式计算的第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始cielab色差＞5.0。图8为本申请具体实施例中用cie推荐的原始ciede2000色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的ciede2000色差计算公式计算的所述第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始ciede2000色差≤5.0；图9为本申请具体实施例中用cie推荐的原始ciede2000色差计算公式计算的第一计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布及优化后的ciede2000色差计算公式计算的第二计算色差值与第一计算目视色差值之间的散点分布，其中，原始ciede2000色差＞5.0。本申请具体实施例中优化后的色差计算公式的计算系数，及原始色差计算公式和优化后的色差计算公式计算结果与目视色差值之间的stress值如表5所示：表5原始和优化后的色差计算公式计算结果(stress值和优化系数)从上述表5中可以看出，使用优化后的色差计算公式计算的色差与目视色差之间的相关性均好于使用原始色差计算公式计算的色差与目视色差之间的相关性。本领域技术人员知悉，在本实施例1的色差测量方法下，改变标样三维物体模型和试样三维物体模型的形状，和/或改变色度值测量条件，和/或改变试样三维物体模型的数量等都可能对优化后的色差计算公式中a、b、l和k、c、l的值造成一定的影响，这些都在本申请的保护范围内。以cielab色差计算公式为例：第一计算色差值那么优化后的cielab色差计算公式为：△e”＝2.32△e’0.26，且当第一计算色差值那么优化后的cielab色差计算公式为△e”＝0.81△e’+1.50，且使用x-riteexact分光光度计在d65、10°视场的测量条件下，检测得到目标三维物体的色度值，使用原始的色差计算公式计算得到目标三维物体的第一计算色差值，当第一计算色差值≤5.0，即使用△e”＝2.32△e’0.26进行色差计算。当第一计算色差值>5.0，即使用△e”＝0.81△e’+1.50进行色差计算。以ciede2000色差计算公式为例：第一计算色差值那么优化后的ciede2000色差计算公式为：△e”＝1.99△e’0.33，且当第一计算色差值那么优化后的ciede2000色差计算公式为△e”＝0.45△e’+3.14，且使用x-riteexact分光光度计在d65、10°视场的测量条件下，检测得到目标三维物体的色度值，使用原始的色差计算公式计算得到目标三维物体的第一计算色差值，当第一计算色差值≤5.0，即使用△e”＝1.99△e’0.33进行色差计算。当第一计算色差值>5.0，即使用△e”＝0.45△e’+3.14进行色差计算。步骤s60，根据优化后的色差计算公式对待评价三维物体进行色差计算获取待评价三维物体的色度值。在一种实施方式中，步骤s60包括：获取待评价三维物体的色度值；根据原色差计算公式、目标色度值以及待评价三维物体的色度值进行计算，得到所述待评价三维物体的第一计算色差值△ei；当所述第一计算色差值≤所述预设阈值时，调用优化后的所述第一色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值。在另一种实施方式中，步骤s60包括：获取待评价三维物体的色度值；根据原色差计算公式、目标色度值以及待评价三维物体的色度值进行计算，得到所述待评价三维物体的第一计算色差值△ei；当所述第一计算色差值>所述预设阈值时，调用优化后的所述第二色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值。具体地，所述目标色度值为所述待评价三维物体的色度值为当待评价三维物体的第一计算色差值≤5.0，所述原色差计算公式为cielab色差计算公式，所述优化后的第一色差计算公式为：△e”＝2.32△e’0.26，且或者，所述原色差计算公式为ciede2000色差计算公式，所述优化后的第一色差计算公式为：△e”＝1.99△e’0.33，且当待评价三维物体的第一计算色差值>5.0，所述原色差计算公式为cielab色差计算公式，所述优化后的第二色差计算公式为：△e”＝0.81△e’+1.50，且或者，所述原色差计算公式为ciede2000色差计算公式，所述优化后的第二色差计算公式为：△e”＝0.45△e’+3.14，且需要说明的是，也可以使用其他检测仪器对目标三维物体进行色度值测量，在此不做限定。实施例2本申请提供一种三维物体色差计算装置，如图10所示，所述装置包括：获取单元10，用于获取待评价三维物体的色度值；第一计算单元20，用于根据原色差计算公式、目标色度值以及待评价三维物体的色度值进行色差计算，得到所述待评价三维物体的第一计算色差值△ei；第一调用单元30，用于当所述第一计算色差值≤预设阈值时，调用优化后的第一色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值；第二调用单元40，用于当所述第一计算色差值>预设阈值时，调用优化后的第二色差计算公式计算所述待评价三维物体的第二计算色差值。在本方案中，利用原色差计算公式计算待评价三维物体的第一计算色差值，当第一计算色差值小于等于预设阈值时，采用优化后的第一色差计算公式计算待评价三维物体的色差值，否则，采用优化后的第二色差计算公式计算待评价三维物体的色差值，使得计算得到待评价三维物体的色差值能够更加准确，更加贴合用户目视感知到的色差值。在本实施例中，所述优化后的cielab色差计算公式或ciede2000色差计算公式如实施例1中所示，在此不再赘述。实施例3本申请实施例还提供一种计算机非易失性存储介质，所述存储介质包括存储的程序，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行实施例1所述的三维物体色差计算方法中优化后的色差计算公式。在本实施例中，所述优化后的cielab色差计算公式或ciede2000色差计算公式如实施例1中所示，在此不再赘述。实施例4本申请实施例还提供一种计算机设备，如图11所示，计算机设备200包括存储器202、处理器201以及存储在所述存储器202中并可在所述处理器上运行的计算机程序203，所述处理器执行所述计算机程序203时实现权利要求1至19任意一项所述的三维物体色差计算方法中优化后的色差计算公式。在本实施例中，所述优化后的cielab色差计算公式或ciede2000色差计算公式如实施例1中所示，在此不再赘述。实施例5本申请实施例还提供一种三维物体色差计算系统，如图12所示，三维物体色差计算系统300包括检测部件303、存储器302、处理器301以及存储在所述存储器302中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述检测部件303用于测量待评价物体的色度值或者测量待评价物体的色度值以及与待评价物体进行对比的目标物体的色度值例如可以是x-riteexact分光光度计，所述处理器301执行所述计算机程序时实现实施例1所述的三维物体色差计算方法中优化后的色差计算公式。即所述计算机程序包括优化后的色差计算公式，从而能够计算得到优化后的计算色差值。在本实施例中，所述优化后的cielab色差计算公式或ciede2000色差计算公式如实施例1中所示，在此不再赘述。需要说明的是，计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，图11仅仅是计算机设备的示例，并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。存储器也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，存储器还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。以上仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。当前第1页12