Densitometriske og planimetriske målinger av rasterstrukturer Maria Sunde Wroldsen Masteroppgave Master i Teknologi - Medieteknikk 30 ECTS Institutt for informatikk og medieteknikk Høgskolen i Gjøvik, 2006
Masterprogrammet i medieteknikk har blitt kjørt i samarbeid med Kungliga Tekniska högskolan (KTH), Stockholm, Sverige Institutt for informatikk og medieteknikk Høgskolen i Gjøvik Postboks 191 2802 Gjøvik Department of Computer Science and Media Technology Gjøvik University College Box 191 N-2802 Gjøvik Norway
Sammendrag Finnes det en sammenheng mellom rastertoneverdier målt med densitometer (omgjort til rastertoneverdier med Murray-Davies-formelen) og rastertoneverdier målt med dotmeter på avispapir? Dette er utgangspunktet for denne oppgaven. Måleinstrumentene som inngår i analysen er Spectrolino fra GretagMacbeth (spektrofotometer som benyttes som densitometer) og dotmeterene CCDot (Centurfax/X-Rite), SpectroPlate (Techkon) og Lithocam (Troika Systems). Repeterbarhetstester er utført for alle instrumentene. Resultatet viste at densitometeret tilfredsstilte standarder, men at alle dotmeterene bør regnes som lite repeterbare for rastermåling i avis. Instrumentene er inndelt i tre kombinasjoner bestående av et dotmeter og densitometeret; CCDot-Spectrolino, SpectroPlate-Spectrolino og Lithocam-Spectrolino. Instrumentkombinasjonene er analysert hver for seg. Ved hjelp av regresjonsanalyse tilpasses måledataene 2. ordens polynomer. Resultatet gis som estimater av parameterene i polynomene, dvs. at polynomene gir sammenhengen mellom rastertoneverdier målt med et av dotmeterene og rastertoneverdier målt med Spectrolino. Modellens egnethet vurderes på bakgrunn av avvik mellom predikerte og målte rastertoneverdier med Spectrolino. På grunn av stor usikkerhet i de estimerte parameterene, beskriver ikke funksjonene en tilstrekkelig nøyaktig sammenheng mellom rastertoneverdiene. Dette skyldes blant annet den lave repeterbarheten for dotmeterene på avispapir. Faktorer som påvirker repeterbarheten for de ulike målemetodene er vektlagt i rapporten. Dotmetere anbefales ikke for måling av rastertoneverdier i avis. iii
Abstract Is there a relation between halftone measurements with densitometers (converted into tone value with the Murray-Davies-equation) and halftone measurements with dot meters in newspaper print? This is the basis for my thesis. The measuring devices used in this analysis are Spectrolino from GretagMacbeth (spectrophotometer used as a densitometer) and the dot meters CCDot (Centurfax/X-Rite), SpectroPlate (Techkon) and Lithocam (Troika Systems). Repeatability analysis was conducted for all of the measuring devices. The results indicated that Spectrolino was accurate according to industrial standards. All of the dot meters suffered from low repeatability in newspaper print. The measuring devices are separated into three combinations consisting of one dot meter and the densitometer (CCDot-Spectrolino, SpectroPlate-Spectrolino and Lithocam- Spectrolino). These combinations are analyzed separately. Using regression analysis the measurement data are fitted to second order polynomials. The results are given as estimates of the polynomial parameters, i.e. the polynomials give the relation between halftone measurements with one of the dot meters and halftone measurements with Spectrolino. The residuals between predicted and measured halftone values with Spectrolino are used to judge the suitability of the model. Due to the large uncertainty of the estimated parameters, the model do not accurately describe the relation. This is explained by the low repeatability for the dot meters in newspaper print. Factors that cause this low repeatability are emphasized in this report. Dot meters are not recommended for halftone measurements in newspaper print. v
Forord Denne masteroppgaven er utført i samarbeid med «The Norwegian Color Research Laboratory» og Institutt for informatikk og medieteknikk ved Høgskolen i Gjøvik. Formålet med oppgaven har vært å undersøke om det finnes en sammenheng mellom rastertoneverdier målt med densitometer (omgjort til rastertoneverdier ved hjelp av densitetsmålinger) og rastertoneverdier målt med dotmeter. I løpet av arbeidet med masteroppgaven har jeg fått gode råd fra flere ansatte og medstudenter på Høgskolen i Gjøvik. Først og fremst ønsker jeg å takke veilederne mine, høgskolelektor Peter Nussbaum og førstelektor Sven Erik Skarsbø. De har blant annet sørget for jevnlig faglig veiledning, motivasjon og løsning av praktiske utfordringer for gjennomføringen av eksperimentet. I tillegg ønsker jeg å takke professor Jon Yngve Hardeberg for kritiske spørsmål og verdifulle tilbakemeldinger, samt førsteamanuensis Are Strandlie for hjelp med statistikkrelaterte spørsmål i dataanalysen. Jeg ønsker også å takke John Erik Johnsen som gjorde meg oppmerksom på ulike utfordringer i den grafiske bransjen. Hans initiativ ble utslagsgivende for at jeg valgte dette temaet for min masteroppgave. For økonomisk støtte vil jeg takke oppdragsgiver, Mediebedriftenes Landsforening ved Steinar Webjørnsen. I forbindelse med turen til Mittuniversitetet i Örnskoldsvik, vil jeg takke doktorgradsstipendiat Mattias Andersson (Digital Printing Center/MoRe Research) og Birgitta Lundgren (MoRe Research) for invitasjonen, gjestfriheten og den unike muligheten jeg fikk til å studere rasterstrukturer i mikroskop på MoRe Research. Til slutt vil jeg takke Jon Anders Øvern for hjelp til utvikling av testelementet i Photoshop, Anita Arvidsdatter Askeland for utlån av illustrasjoner og mine medstudenter, Marianne Brattrud og Synne Kvamme Repp, for nødvendige avsporinger og godt humør. Maria Sunde Wroldsen, 2006/06/30 vii
Innhold Sammendrag....................................... iii Abstract.......................................... v Forord........................................... vii Innhold.......................................... ix Figurer.......................................... xiii Tabeller.......................................... xv 1 Innledning...................................... 1 1.1 Bakgrunn.................................... 1 1.2 Forskningsspørsmål............................... 3 1.3 Avgrensning................................... 3 1.4 Motivasjon og nytteverdi............................ 4 1.5 Rapportens oppbygning............................ 4 2 Teori og relaterte arbeider............................. 7 2.1 Offset...................................... 7 2.1.1 Trykkformfremstilling for offset.................... 8 2.2 Rastrering.................................... 8 2.2.1 Periodisk raster............................. 9 2.2.2 Ikke-periodisk raster.......................... 13 2.2.3 Punktøkning.............................. 15 2.3 Kvantitativ måling av trykkvalitet....................... 17 2.4 Densitometri.................................. 17 2.4.1 Refleksdensitometer.......................... 17 2.4.2 Spektraldensitometri.......................... 19 2.5 Planimetri.................................... 19 2.6 Relaterte arbeider................................ 21 3 Eksperimentoppsett................................. 25 3.1 Utforming av testelement........................... 25 3.1.1 Størrelse................................. 25 3.1.2 Målefelter................................ 26 3.1.3 Programvare.............................. 27 3.1.4 Kontroll av ferdig testelement..................... 27 3.2 Måleinstrumenter................................ 27 3.2.1 Densitometere............................. 27 3.2.2 Dotmetere/planimetere........................ 28 3.2.3 Mikroskop................................ 28 3.3 Trykkerier.................................... 28 3.3.1 Kort om trykkeriene.......................... 28 3.4 Instruks for prøvetrykking........................... 29 3.5 Registrering av måleresultater i Excel..................... 30 3.6 Innstillinger måleinstrumenter........................ 30 ix
3.6.1 Densitometere............................. 31 3.6.2 Dotmetere................................ 32 3.7 Pretest av densitometere: SpectroEye og Spectrolino............ 33 3.8 Pretest: Repeterbarhet av instrumenter.................... 34 4 Oppbygning av dataanalyse............................ 39 4.1 Beskrivelse av framgangsmåte......................... 39 4.1.1 Oversikt over elementene i dataanalysen............... 39 4.1.2 Grad av generalisering......................... 40 4.1.3 Framgangsmåte for hver av instrumentkombinasjonene...... 40 4.2 Hensikten med dataanalysen......................... 41 4.3 Grad av generalisering: dotmetere...................... 42 4.4 Grad av generalisering: prosessfarger..................... 44 4.5 Polynomregresjon................................ 44 4.5.1 Excel................................... 44 4.5.2 Analyse-IT................................ 44 4.5.3 Hvilken orden bør polynomet ha?................... 45 4.5.4 Begrensninger............................. 46 4.6 Numerisk beregning av korrelasjon...................... 46 5 Analyse for CCDot og Spectrolino......................... 49 5.1 Polynomregresjon: CCDot og Spectrolino................... 49 5.2 Test på NR1 Trykk............................... 50 5.3 Test på Orkla Trykk............................... 52 5.4 Test på Bladet Sunnhordland......................... 53 6 Analyse for SpectroPlate og Spectrolino..................... 55 6.1 Polynomregresjon: SpectroPlate og Spectrolino............... 55 6.2 Test på NR1 Trykk............................... 56 6.3 Test på Orkla Trykk............................... 57 6.4 Test på Bladet Sunnhordland......................... 58 7 Analyse for Lithocam og Spectrolino....................... 61 7.1 Polynomregresjon: Lithocam og Spectrolino................. 61 7.2 Test på NR1 Trykk............................... 62 7.3 Test på Orkla Trykk............................... 63 7.4 Test på Bladet Sunnhordland......................... 64 8 Konklusjon...................................... 67 9 Forslag til videre arbeid.............................. 71 Bibliografi........................................ 73 A Tabeller fra pretest: Repeterbarhet av instrumenter.............. 77 B Tabeller fra pretest av densitometere: SpectroEye og Spectrolino...... 81 C Alle prosessfarger i samme diagram....................... 85 D CCDot, Spectrolino: Grafer med trendlinjer................... 89 E CCDot, Spectrolino: Statistikk fra polynomregresjon.............. 91 F CCDot, Spectrolino: Grafer med alle måledata for NR1 Trykk......... 95 G SpectroPlate, Spectrolino: Grafer med trendlinjer............... 97 H SpectroPlate, Spectrolino: Statistikk fra polynomregresjon.......... 99 I SpectroPlate, Spectrolino: Grafer med alle måledata for NR1 Trykk..... 103 J Lithocam, Spectrolino: Grafer med trendlinjer................. 105 x
K Lithocam, Spectrolino: Statistikk fra polynomregresjon............ 107 L Lithocam, Spectrolino: Grafer med alle måledata for NR1 Trykk....... 111 xi
Figurer 1 Bilde av AM-raster................................ 8 2 Periodisk (AM) raster eksempel 1........................ 9 3 Periodisk (AM) raster eksempel 2........................ 9 4 Kjedepunkt.................................... 10 5 Rastervinkler for rundpunkt........................... 11 6 Rastervinkler for ellipsepunkt.......................... 11 7 Bilde som viser rastervinklene tatt med mikroskop.............. 12 8 Rastervinkelavhengig moaré.......................... 12 9 Bilde av ikke-periodisk (FM) raster K50%................... 13 10 Ikke-periodisk (FM) raster............................ 14 11 Fra fysisk til total rastertoneverdi........................ 15 12 Fysisk punktøkning............................... 15 13 Optisk punktøkning............................... 16 14 Eksempel på trykkurve............................. 16 15 Oppbygning refleksdensitometer........................ 18 16 Testelement.................................... 26 17 Excelark for registrering av måleresultater................... 30 18 NR1 Trykk 24000 1. måleserie, alle instrumenter............... 43 19 CCDot vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000, cyan. Ulike trendlinjer...... 46 20 CCDot vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000................... 49 21 Kurven for Murray-Davies-formelen...................... 52 22 SpectroPlate vs. Spectrolino: NR 1 Trykk 24000................ 55 23 Magenta 50%.................................. 59 24 Lithocam vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000.................. 61 25 Bilde av rasterpunkter 50%.......................... 69 26 CCDot vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000 1. måleserie............ 85 27 CCDot vs. Spectrolino: Bladet Sunnhordland 6000............. 85 28 SpectroPlate vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000 1. måleserie......... 86 29 SpectroPlate vs. Spectrolino: Bladet Sunnhordland 6000........... 86 30 Lithocam vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000 1. måleserie........... 87 31 Lithocam vs. Spectrolino: Bladet Sunnhordland 6000............. 87 32 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, cyan med trendlinje......... 89 33 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, magenta med trendlinje....... 89 34 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, yellow med trendlinje........ 90 35 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, black med trendlinje......... 90 36 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk cyan...... 91 37 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk magenta.... 92 38 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk yellow...... 93 39 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk black...... 94 40 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, cyan............ 95 xiii
41 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, magenta.......... 95 42 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, yellow........... 96 43 CCDot, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, black............ 96 44 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, cyan med trendlinje...... 97 45 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, magenta med trendlinje... 97 46 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, yellow med trendlinje..... 98 47 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, black med trendlinje..... 98 48 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk cyan... 99 49 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk magenta. 100 50 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk yellow.. 101 51 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk black... 102 52 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, cyan......... 103 53 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, magenta...... 103 54 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, yellow........ 104 55 SpectroPlate, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, black........ 104 56 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, cyan med trendlinje....... 105 57 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, magenta med trendlinje..... 105 58 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, yellow med trendlinje...... 106 59 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, black med trendlinje....... 106 60 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk cyan..... 107 61 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk magenta... 108 62 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk yellow.... 109 63 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000, regresjonsstatistikk black..... 110 64 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, cyan.......... 111 65 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, magenta........ 111 66 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, yellow......... 112 67 Lithocam, Spectrolino: NR1 Trykk 24000 og 41000, black.......... 112 xiv
Tabeller 1 Bildefilens rastertoneverdier for testelementet................. 27 2 CCDot: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk......... 34 3 SpectroPlate: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk...... 34 4 Lithocam: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk....... 34 5 Spectrolino: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk...... 35 6 CCDot: Oppsummering av repeterbarhetstest på Bladet Sunnhordland... 35 7 SpectroPlate: Oppsummering av repeterbarhetstest på Bladet Sunnhordland. 36 8 Lithocam: Oppsummering av repeterbarhetstest på Bladet Sunnhordland. 36 9 Utregning av toleranseavvik for rastertoneverdier............... 36 10 Elementene som inngår i dataanalysen..................... 40 11 Eksempel på struktur for LUT (verdiene er fiktive).............. 42 12 NR1 Trykk 24000 1. måling: Korrelasjonskoeffisienter............ 47 13 CCDot, Spectrolino: Test på NR1 Trykk 24000 og 41000........... 51 14 CCDot, Spectrolino: Test på Orkla Trykk 5000 og 45000........... 53 15 CCDot, Spectrolino: Test på Bladet Sunnhordland 1500 og 6000...... 54 16 SpectroPlate, Spectrolino: Test på NR1 Trykk 24000 og 41000........ 57 17 SpectroPlate, Spectrolino: Test på Orkla Trykk 5000 og 45000........ 58 18 SpectroPlate, Spectrolino: Test på Bladet Sunnhordland 1500 og 6000... 59 19 Lithocam, Spectrolino: Test på NR1 Trykk 24000 og 41000......... 63 20 Lithocam, Spectrolino: Test på Orkla Trykk 5000 og 45000......... 64 21 Lithocam, Spectrolino: Test på Bladet Sunnhordland 1500 og 6000..... 65 22 CCDot: Repeterbarhetstest på papir, NR1 Trykk 24000............ 77 23 SpectroPlate: Repeterbarhetstest på papir, NR1 Trykk 24000......... 77 24 Lithocam: Repeterbarhetstest på papir, NR1 Trykk 24000.......... 78 25 Spectrolino: Repeterbarhetstest på papir, NR1 Trykk 24000......... 78 26 CCDot: Repeterbarhetstest på papir, Bladet Sunnhordland 1500....... 79 27 SpectroPlate: Repeterbarhetstest på papir, Bladet Sunnhordland 1500... 79 28 Lithocam: Repeterbarhetstest på papir, Bladet Sunnhordland 1500..... 80 29 1500 Bladet Sunnhordland: SpectroEye og Spectrolino............ 81 30 27500 NR1 Trykk: SpectroEye og Spectrolino................. 82 31 5000 Orkla Trykk: SpectroEye og Spectrolino................. 82 32 3000 Mediatrykk: SpectroEye og Spectrolino................. 83 xv
1 Innledning Dette kapitlet presenterer innledning og bakgrunn for oppgaven. I tillegg gir kapitlet oversikt over forskningsspørsmålene som ønskes besvart og nytteverdien av å gjennomføre denne masteroppgaven. Det siste avsnittet gir leseren oversikt over rapportens struktur. Temaet for denne masteroppgaven er ulike målemetoder (densitometri og planimetri) for kvalitetskontroll i avis. Et av vårens hovedprosjekter på linjen bachelor i mediemanagement ved HiG danner paraplyprosjektet for denne masteroppgaven. Dette hovedprosjektet har tittelen «Farger i avisproduksjon» og har som mål å samle all relevant kunnskap for reproduksjon og trykking av fargebilder i avis [1]. Som en utdyping til dette, tar denne oppgaven for seg undersøkelse av en eventuell sammenheng mellom densitometriske og planimetriske målinger av rasterstrukturer på avispapir. Mediebedriftenes Landsforening (MBL) [2] er oppdragsgiver for begge disse prosjektene. MBL er mediebedriftenes bransje- og utgiverorganisasjon. Som medlemmer i MBL inngår avisbedrifter, trykkerier, distribusjonsselskaper, lokalfjernsynsselskaper, annonsesamkjøringer, konserner og driftsselskaper, ukepresse, multimediaselskaper, pressebyråer og reklamebyråer. 1.1 Bakgrunn Et bilde i en avis bør tilpasses avisen som trykksak. Kvaliteten avhenger av et stort antall faktorer. Kvalitet kommer fra det latinske ordet «qualitas» som betyr «art», «karakter», «tilstand» og stammer fra «qualis» som betyr «hvordan». Kvalitet defineres som forholdet mellom det som er opplevd og det som er forventet [3]. Dette medfører at kvalitet avhenger av hvem som uttaler seg. Kvalitetsopplevelsen er derfor subjektiv. Flere av faktorene som har innvirkning på trykkvaliteten kan måles subjektivt ved visuell vurdering eller objektivt ved hjelp av kvantitative målinger. Avishusene kjemper for å ikke bli utkonkurrert av andre reklamemedier på grunn av for lav bildekvalitet. Økonomisk sett er annonsesidene rangert som en av de aller viktigste sidene i en avis [4]. Avisene konkurrerer ikke bare om lesere med andre magasiner og trykksaker, men også om annonsene. Dette har gjort avisene nødt til å sette fokus på god bildekvalitet, slik at annonsekundene og annonseprodusentene blir fornøyd med annonsene som kommer på trykk. Stadig flere trykkerier skilles fra avishusene (som blant annet består av journalister, typografer og annonseselgere). Dette medfører et annet forhold mellom aktørene enn tidligere; nemlig et profesjonelt leverandør kunde-forhold, som gjør det lettere for journalistene og annonsekundene å stille høyere krav til trykkingen. Økonomisk kompensa- 1
sjon kan bli et alternativ ved misnøye, men for å kunne stille krav om dette, må man også kunne «bevise» at trykksaken har uegnede egenskaper (lav kvalitet). Det er nødvendig med kvantitative målinger som kan dokumentere at resultatet ikke er tilfredsstillende. Sammenligningsgrunnlaget kan for eksempel være ISO-standarden for avistrykk [5] eller en konkret avtale som er gjort før trykkingen. Denne oppgaven tar for seg densitometri og planimetri blant mange forskjellige målemetoder som benyttes for prosesskontroll. Hovedhensikten er å undersøke hvorvidt det finnes en bestemt sammenheng mellom rastertoneverdier beregnet med densitometer og dotmeter. Dotmetere har tradisjonelt vært brukt for måling av rastertoneverdi på trykkplater, mens densitometere har vært benyttet på trykksaker. Densitometerene beregner rastertoneverdier fra densitetsverdiene ved hjelp av Murray-Davies-formelen, mens dotmeterene benytter den digitale bildeinformasjonen til å beregne rastertoneverdiene. Flere forskningsstudier er gjennomført for å undersøke hvilke målemetoder som egner seg best og har høyest repeterbarhet for måling av rastertoneverdier. De fleste studiene er utført på trykkplater. Eksempler på slike studier er beskrevet i avsnitt 2.6 om relaterte arbeider. Som nevnt i forrige avsnitt har tidligere sammenlikninger i stor grad omhandlet rastertoneverdier beregnet med densitometer og rastertoneverdier beregnet med dotmeter på trykkplater. Bruk av dotmeter for kvalitetskontroll på papir er imidlertid på fremgang. NADA AS, et datterselskap av Mediebedriftenes Landsforening, har blant annet tatt i bruk dotmeter for måling på papir. Bruksområdet for dotmeteret er utvidet. Dette gir grunnlag for å undersøke hvordan rastertoneverdiene beregnet med dotmeter forholder seg til rastertoneverdiene beregnet med densitometer. Denne oppgaven skal derfor undersøke hvorvidt og eventuelt hvordan de to målemetodene forholder seg til hverandre ved måling på avispapir. Som et ledd i arbeidet med å undersøke hvorvidt målemetodene forholder seg til hverandre, er det også interessant å se på mulige forklaringer på hvorfor en eventuell sammenheng oppstår/ikke oppstår. Mikroskopbilder av rasterstrukturene kan muligens bidra til å forklare eventuelle forskjeller mellom rastertoneverdiene beregnet med densitometer og dotmeter. Rastertoneverdiene er særlig interessante i tilknytning til punktøkning. Rasterpunktene øker i størrelse som følge av trykkprosessen. Større rasterpunkter medfører at trykksaken visuelt oppleves mørkere. Det er derfor viktig at målemetodene og måleinstrumentene som benyttes for å beregne rastertoneverdier gir korrekte og sammenlignbare resultater. Kunnskap om rastertoneverdier målt med densitometer og dotmeter anses som viktig for den grafiske bransjen. Se avsnitt 1.4 for nærmere beskrivelse av nytteverdien. 2
1.2 Forskningsspørsmål Den korte beskrivelsen i avsnitt 1.1 leder til følgende overordnede forskningsspørsmål: Finnes det, gitt bestemte begrensninger, et forhold mellom densitometriske og planimetriske målinger av rasterstrukturer? Kan en eventuell sammenheng uttrykkes ved hjelp av en omregningsformel? Begrensningene består blant annet i at eksperimentet kun skal gjennomføres på avispapir og at testelementene skal trykkes coldset rulloffset. Rastreringsteknologien som benyttes er en annen begrensning. Testmaterialet som er benyttet i denne oppgaven er trykt med den dominerende rastreringsmetoden på markedet; periodisk (AM) raster. Dataanalysen vil avgjøre hvorvidt det finnes en sammenheng basert på måledataene og om denne kan uttrykkes ved hjelp av en omregningsformel. Det tas også sikte på å avgjøre hvorvidt en eventuell sammenheng kan generaliseres til å gjelde alle prosessfarger og instrumenttyper. Det er derfor interessant å besvare følgende delspørsmål: Hvor mye og på hvilken måte kan en eventuell sammenheng generaliseres? Det vil være nødvendig med en repeterbarhetstest av de involverte måleinstrumentene for å kunne anslå nøyaktigheten/gyldigheten til en eventuell sammenheng basert på måledataene. Repeterbarheten til alle de involverte instrumentene skal derfor undersøkes for alle prosessfargene (CMYK) for avispapir. Neste delspørsmål blir derfor: Hvor høy repeterbarhet har instrumentene? 1.3 Avgrensning De forskjellige testelementene har gjennomgått ulike trykkprosesser med forskjellige prosessvariable. Testelementene er plukket fra ulike steder i opplaget, og prosessvariablene kan ha forandret seg underveis i trykkprosessen. Faktorer som påvirker sluttresultatet, for eksempel trykktekniske parametere, anses som «støy» og diskuteres ikke i rapporten. Spørsmålet og fokuset i denne oppgaven er å undersøke om det finnes et forhold mellom rastertoneverdiene fra de ulike målemetodene uavhengig av hva som kan ha påvirket de underveis. Felles for alle testelementene er at de er trykt i coldset rulloffset på avispapir med periodisk (AM) raster. Manualene til dotmeterene som benyttes i eksperimentet skriver at de måler geometrisk rastertoneverdi. Sammenhengen baseres på måleinstrumentenes verdier og ikke hva som er de «riktigste» geometriske rastertoneverdiene. Det er kun benyttet et instrument av hver type; eksemplarvariasjoner er altså ikke undersøkt. 3
1.4 Motivasjon og nytteverdi Motivasjonen for å gjennomføre denne masteroppgaven er at det kan bidra til å vise hvorvidt verdier fra planimetriske og densitometriske måleinstrumenter forholder seg til hverandre på en bestemt måte. Konklusjonen vil vise om det er mulig å foreta omregning av rastertoneverdier fra de forskjellige instrumentene. Mikroskopien vil kunne belyse problemer omkring grenseverdier og «avgjørelser» som behandles i algoritmer for dotmetere. Veiledernes erfaringer tyder på at algoritmene som benyttes hemmeligholdes av hver enkelt utstyrsleverandør. Kartlegging av forholdet mellom planimetri og densitometri anses som viktig kunnskap for trykkeribransjen i og med at de ulike måleinstrumentene (densitometere, dotmetere) tilfeldig benyttes «om hverandre». Området er ikke utforsket i særlig grad. Betydningen av å undersøke forholdet vil derfor være av stor nytte for den grafiske bransjen. Det vil gjøre det enklere å sammenligne densitometriske og planimetriske rastertoneverdier dersom man kan «konvertere» fra en målemetode til en annen. Dette vil blant annet være nyttig for å standardisere mål for punktøkning. I tillegg vil oppgaven forhåpentligvis bidra til å sette fokus på de ulike måleteknologiene, hvilke forskjeller som gjelder og hvor godt de egner seg for måling på avispapir. 1.5 Rapportens oppbygning Det første som møter leseren er et sammendrag av oppgaven på norsk og engelsk, samt et forord. Etter dette følger innholdsfortegnelse, figurliste og tabelliste for hele rapporten. Kapittel 1 starter med innledning som tar for seg bakgrunnen for oppgaven og de problemstillingene som oppgaven søker å besvare. Deretter følger kapittel 2 hvor leseren får presentert nødvendig teoristoff for oppgaven. Teorikapitlet tar blant annet for seg offset som trykkmetode (avsnitt 2.1), ulike rastreringsteknikker (periodisk raster i avsnitt 2.2.1 og ikke-periodisk raster i avsnitt 2.2.2), prinsipper for målemetodene (densitometri i avsnitt 2.4 og planimetri i avsnitt 2.5) og en innføring i relaterte arbeider i avsnitt 2.6. Kapittel 3 tar for seg oppgaven fram mot selve dataanalysen, og da særlig utarbeidelse av testelement og forhold knyttet til trykking, instrukser og kontakt med trykkeriene. Kapittel 4 tar for seg oppbygningen til dataanalysen. Dette kapitlet gir en grundig beskrivelse av elementene som inngår og hvilken «oppskrift» som brukes for å analysere måledataene. Analysen er gjennomført separat for hver instrumentkombinasjon. Analysen for CCDot-Spectrolino finnes i kapittel 5, SpectroPlate-Spectrolino i kapittel 6 og Lithocam-Spectrolino i kapittel 7. Analysen består både av resultat og diskusjon. Kapittel 8 oppsummerer og gir en felles konklusjon. Forslag til videre arbeid er beskrevet i kapittel 9. Momentene som trekkes fram i dette kapitlet anses som aktuelle fordypningsområder for videreføring av arbeidet. Appendiksene inneholder dokumentasjon for avgjørelsene som fattes underveis. Henvisninger til appendiksene gis i teksten slik at leseren enkelt skal kunne navigere i rapporten. 4
Måledataene kan lastes ned fra følgende url: http://www.hig.no/imt/oppgaver/maaleresultater_maria.xls På grunn av stor mengde måledata ble det ikke hensiktsmessig å inkludere alt som vedlegg til rapporten. For spørsmål eller kommentarer kan forfatteren kontaktes på: maria.wroldsen@hig.no. 5
2 Teori og relaterte arbeider Dette kapitlet presenterer nødvendig teori for å kunne forstå innholdet i rapporten. Avsnitt 2.6 gir en kortfattet oversikt over hvor forskningen står i dag. 2.1 Offset Offset er i dag den vanligste trykkmetoden og er en videreutvikling av litografisk trykk. Det litografiske prinsippet bygger på motsetningsforholdet mellom fett og vann. Til forskjell fra høytrykk og dyptrykk, hvor de trykkende elementene er opphøyd eller fordypet, er offset plantrykk, hvilket vil si at trykkende og ikke-trykkende områder befinner seg på samme nivå. De trykkende områdene er vannavstøtende (hydrofobe), mens de ikke-trykkende områdene er vannvennlige (hydrofile). De ikke-trykkende områdene fuktes med et fuktemiddel som består av vann og tilsetningsstoffer. I mange tilfeller tilsettes fuktevannet alkohol (isopropanol) for å redusere overflatespenningen. Under fuktingen tilføres de ikke-trykkende (hydrofile) områdene en tynn film av fuktemiddel, mens de trykkende (hydrofobe) støter bort fuktevannet. De tørre områdene på trykkplaten farges inn av fargevalsene, mens de fuktige områdene støter bort trykkfargen. Som industriell trykkmetode benyttes plantrykk i dag nesten bare i form av offset [6]. Offset er en indirekte trykkmetode. Trykkbildet overføres via en gummiduksylinder og derfra til substratet. Trykkplatene som brukes i offset er laget av aluminium, kunststoffolier eller laminater ([6] s. 56). Et enkelt offsettrykkverk består av tre sylindere; platesylinder, gummiduksylinder og trykksylinder. Trykkbildet overføres fra trykkplaten til gummiduken og fra gummiduken til substratet, som befinner seg på trykksylinderen. For at trykkbildet skal kunne overføres, må det være et visst press mellom de tre sylinderne. Presset beskrives som «overpress» og betegner platesylinderens inntregning i gummiduken. Normalt overpress er på 0.10 eller 0.15 mm, avhengig av pressens konstruksjon. Gummiduken tjener som overføringsmedium, og gummidukens egenskaper har derfor avgjørende betydning for trykkvaliteten ([6] s. 215). Særlig viktig er gode fargetransportegenskaper og «punktskarp» gjengivelse av rasterpunktene. Elastisiteten til gummiduken gjør at den kan tilpasse seg overflaten til substratet. Gummiduken må være relativt ny («fersk») for at den skal fungere optimalt og bør derfor byttes når egenskapene ikke lenger er gode nok. En rekke kjemiske og fysiske faktorer er avgjørende for trykkvaliteten. Kipphan nevner flere faktorer knyttet til henholdsvis trykkplate, trykksylinder, gummiduk, trykkfarge, fuktevann, substrat og selve trykkverkets trykktekniske tilstand ([7] s. 207). Endring i en av faktorene kan gi konsekvenser for bildekvaliteten. Forholdet mellom fargestilling og fukting må være i balanse. Det vil si at mengden fuktevann og trykkfarge som tilføres prosessen må stå i forhold til hverandre. For fuktevannet gjelder regelen «minst mulig, 7
men tilstrekkelig». Mye fuktemiddel svekker innfargingen av platen, og gummiduken vil overføre mye fuktighet fra plate til papir ([6] s. 183). Et problem ved offset som trykkmetode er å tilføre fuktemiddel og trykkfarge i et balansert forhold. 2.1.1 Trykkformfremstilling for offset Filmbasert platekopi er i dag i hovedsak erstattet av ctp (computer-to-plate). I ctp eksponeres bildeinformasjonen direkte til offsetplatene uten å gå veien om film som mellommedium. Denne oppgaven forholder seg utelukkende til ctp. Trykkplatene som er benyttet til eksperimentene er generert i platesettere av ulike typer. Trykkplatene som benyttes i ctp tilhører kategoriene termiske og optiske plater (avhengig av om de blir eksponert med varme [IR] eller synlig lys). Ut fra sjikttype skilles det mellom sølvhalogenidplater, fotopolymerplater og polymere, termiske plater. Følgende kilder er brukt i dette avsnittet: [6], [8], [7] og [9]. 2.2 Rastrering Rastrering danner grunnlaget for gjengivelse av bilder på trykk. Bilder som skal gjengis på trykk må rastreres. Originalbilder (norsk: halvtonebilder, engelsk: continuous tone) har områder med ulik mørkhet (densitetsmodulert). De fleste trykkmetoder kan ikke gjengi ulike gråtoner (toneverdier). For å gjengi bilder med flere enn to toneverdier benyttes raster for å lage «falske» gråtoner. Ideelt sett skal rasterpunktene være så små at de ikke oppfattes av øyet. Rastreringen «lurer» øyet til å oppfatte bildet som oppbygd av gråtoner selv om det i realiteten er oppbygd av hvite og sorte områder. Ordet rastrering kommer fra det latinske ordet «rastrum» som betyr å dele opp. Rasterbildene genereres i dag elektronisk ved hjelp av rastreringsalgoritmer i RIP-en (Raster Image Processor). Figur 1: Bilde av AM-raster tatt med mikroskop. 8
2.2.1 Periodisk raster Periodisk raster, også kalt AM-raster (amplitudemodulert) eller autotypisk raster, har fast avstand mellom rasterpunktene (periodisk), mens rasterpunktenes størrelse varierer (derav amplitudemodulert) (se figur 2). Mørke toner simuleres med store rasterpunkter, mens lyse toner simuleres med små (se figur 3). Når rasterbilder genereres, må parametere som rasterfrekvens, punktform, rastervinkler og rastertoneverdier tilpasses trykkprosess og substrat, for at toneverdiene i det trykte bildet skal være forutsigbare. Figur 2: Eksempel på periodisk (AM) raster. Figur 3: Eksempel på periodisk (AM) raster. Rasterfrekvens Et rasterpunkt bygges opp av eksponeringspunkter i lasersetteren. Rasterets oppløsning betegnes av rasterfrekvensen som spesifiseres ved antall rasterpunkter per tomme eller centimeter. Måleenheten er lpi («lines per inch») eller lpcm («lines per centimeter»). Et rasterpunkt bygges opp innenfor et rutemønster (en matrise) av ekponeringspunkter (dots). Jo høyere rasterfrekvens, desto bedre oppløsning. Oppløsningen forteller hvor små detaljer bildet kan gjengi. Substrattype og trykkmetode er med på å bestemme hvilken rasterfrekvens man kan trykke med. Avhengig av papirkvalitet og trykkprosess benyttes rasterfrekvenser fra ca 15 til 120 lpcm tilsvarende 33 til 300 lpi ([6] s. 143). En inch er 2.54 cm. 150 lpi tilsvarer altså ca 60 lpcm (60 lpcm 2.54 cm/inch = 152.4 lpi). Med rasterfrekvens på 60 lpcm inneholder en cm 2 60 60 = 3600 rasterpunkter. Bruk av inch som lengdeenhet i denne sammenhengen er blitt vanligere i Norge på grunn av at mye av utstyret som brukes til reproduksjon og bildebehandling kommer fra USA. Dersom det trykkes med for høy rasterfrekvens, vil det medføre at rasterpunktene «gror», noe som gjør at bildet blir mørkere og mister detaljer og kontrast. 9
Aull og Skarsbø anbefaler rasterfrekvenser på 85-100 lpi (tilsvarende 34-40 lpcm) for avispapir (newsprint) i offset ([6] s. 144), noe som er i overensstemmelse med eldre versjoner av ISO-standarden. Den nyeste ISO-standarden 12647-3:2005 [5] fastlegger at rasterfrekvensen skal være 40±2 lpcm. Punktformer Rasterpunktene kan ha ulike geometriske former. Punktformen påvirker gjengivelsen av rastertoneverdiene. De vanligste formene er runde, elliptiske eller kvadratiske punkt. Elliptisk punktform gjør at rasterpunktene danner «kjeder». Derfor brukes gjerne termen kjedepunkt (engelsk: «chain screen»). Ifra Special Report 2.37 [10] anbefaler moderat kjedeform med første «link-up» («link-up» betegner berøring mellom to rasterpunkter) ved ca 40% og annen «link-up» ved ca 6%. Hvorvidt det benyttes kjedepunkt eller ikke, har betydning for spesifisering av rastervinkler. Figur 4: Kjedepunkt. Rastervinkler Rastervinkelen betegner rasterpunktenes orientering i forhold til den matematiske x- aksen angitt mot urskiven (se figur 5 og 6). For å minimalisere interferensmønsteret (moaréen) ved flerfargetrykk, benyttes det ulike rastervinkler for de fire prosessfargene. Dette kalles rasterdreining. Kjedepunkt betegnes i ISO-standarden som «half-tone dots with a principal axis», mens rundpunkt og firkantpunkt (kvadratiske) kalles «half-tone dots without a principal axis». For rundpunkt og firkantpunkt angir ISO-standarden følgende rastervinkler: For halftone dots without a principal axis, the nominal difference with the screen angles for cyan (C), magenta (M) and black (K) shall be 30 o, with the screen angle of yellow separated at 15 o from any other colour. The screen angle of the dominant colour should be 45 o. Dette kan eksempelvis oppfylles ved rastervinklene gul = 0 o, cyan = 15 o, svart = 45 o og magenta = 75 o (se figur 5). For kjedepunkt angir ISO-standarden: For half-tone dots with a principal axis, the nominal difference between screen angles for cyan, magenta and black shall be 60 o, with the screen angle of yellow at 0 o and 15 o off from the next screen angle. The screen angle of the dominant colour should be 135 o. 10
Dette kan eksempelvis oppfylles ved rastervinklene gul = 0 o, cyan = 15 o, magenta = 75 o og svart = 135 o (se figur 6). Figur 5: Optimale rastervinkler for rundpunkt. Illustrasjon: Anita A. Askeland. Figur 6: Optimale rastervinkler for ellipsepunkt. Illustrasjon: Anita A. Askeland. Hjernen forstyrres lett av regelmessige mønstre. Derfor bør man optimalisere rastervinklene. Mest forstyrrende er mønstre rundt 0 o og 90 o. Derfor anbefales det at man plasserer de minst synlige fargene i de mest ugunstige rastervinklene. Bilder i en farge har som regel rastervinkel på 45 o, fordi dette gir minst synlig rasterstruktur. Moaré som oppstår som følge av interferens mellom rastervinklene kalles rastervinkelavhengig moaré (se figur 8). Produsentene av RIP-er arbeider for å optimalisere rasterpunktform og rastervinkler for å få trykte bilder med minst mulig moaré. Moaré kan også opptre på grunn av interferens mellom rasteret og regelmessige mønster i originalbildene. Dette betegnes som objektavhengig moaré. Samlet rastertoneverdi Samlet rastertoneverdi (engelsk: «tone value sum») uttrykker rastertoneverdien 1 de fire prosessfargene (CMYK) til sammen utgjør på ett og samme sted. Eksempelvis vil 60% cyan, 50% magenta, 90% gul og 40% svart gi 240% samlet rastertoneverdi. Den høyeste mulige rastertoneverdien er følgelig 400%, hvor hver av prosessfargene er representert 1 Flatedekning til en rastertone angitt som prosent. 11
Figur 7: Orkla Trykk: Mikroskopbilde som viser optimale rastervinkler for ellipsepunkt. Figur 8: Rastervinkelavhengig moaré. Illustrasjon: Anita A. Askeland. 12
med 100%. Avhengig av trykkprosess og substrat må det settes grenser for samlet rastertoneverdi, slik at man unngår problemer med avsmitting og fargemottak. Ulike substrattyper kan ta imot forskjellige mengder trykkfarge, og derfor angis maksimalverdier for samlet rastertoneverdi på ulike substrater. ISO 12647-3 [5] for avistrykk angir følgende maksimalverdier for samlet rastertoneverdi: The tone value sum should not exceed 240% and shall not exceed 260%. Where the maximum tone value sum approaches this limit, the tone value of black should be at least 85%. Dette betyr at i coldset offset på avispapir bør maksimalverdien for samlet rastertoneverdi være 240% eller lavere, mens 260% er den absolutt høyeste verdi som kan aksepteres. Aull og Skarsbø ([6] s. 259) anbefaler imidlertid at samlet rastertoneverdi ikke bør være høyere enn 230% for avispapir (Newsprint) på grunn av at 240% mest sannsynlig vil ligge i grenseområdet mot det som vil gi problemer med hensyn til fargemottak og avsmitting. Følgende kilder er benyttet i dette avsnittet: [6] s. 141-150. 2.2.2 Ikke-periodisk raster Ikke-periodisk raster, også kalt FM-raster (frekvensmodulert) eller stokastisk raster, har varierende avstand mellom rasterpunktene. Figur 9: Bilde av ikke-periodisk (FM) raster K50%. Periodisk raster var enerådende helt fram til 1993, da Vignold lanserte den første kommersielle programvaren for ikke-periodisk raster, CristalRaster ([6] s. 142). CristalRaster ble senere overtatt og videreutviklet av Agfa. Ikke-perodisk raster har blitt vanligere i takt med innføring av ctp. Periodisk raster er imidlertid fortsatt markedsledende ([6] s. 143). For ikke-periodisk raster gjelder andre parametere enn for periodisk raster. Ikke-periodisk 13
har verken rastervinkler eller rasterfrekvens som omtalt for periodisk raster. For nærmere å kunne karakterisere prinsippene som benyttes ved generering av ikke-periodisk rasterstrukturer, benyttes gjerne kategoriene ikke-periodisk raster av 1., 2. eller 3. orden. Det fremgår av figur 10 hvilke parametere som kjennetegner de ulike ordener. Ikke-periodisk raster kjennetegnes blant annet ved at de har mye mindre rasterpunkter enn periodisk raster. Størrelsen til rasterpunktene for ikke-periodisk raster måles i µm (10 6 m). For coldset rulloffset (avistrykk) er vanligvis rasterpunktene ved ikke-periodisk rastrering i størrelsesorden 24 µm til 40 µm ([6] s. 148). (a) 1. orden. (b) 2. orden. (c) 3. orden. Figur 10: Ikke-periodisk (FM) raster. Bilder gjengitt med ikke-periodisk raster er mer detaljerte og fri for moaré. Forskjellen er særlig tydelig, dersom man sammenligner ikke-periodisk raster og grovt periodisk raster ([6] s. 149) - eksempelvis 40 lpcm, som er standard for coldset rulloffset. Følgende kilder er brukt i dette avsnittet: [8], [6] s. 142-149, [5] og [10]. 14
2.2.3 Punktøkning Rasterpunktene øker i størrelse som følge av trykkprosessen. Fenomenet kalles punktøkning. Når rasterpunktene blir større, øker rastertoneverdiene og bildene oppleves mørkere. Punktøkningen avhenger av flere faktorer, blant annet hvilket substrat som benyttes, mengden trykkfarge og den trykktekniske tilstanden til offsetpressen. Den totale punktøkningen angir den prosentvise forskjellen mellom den totale rastertoneverdien på trykk og den fysiske rastertoneverdien på trykkplaten ([6] s. 253). Eksempelvis sier man at punktøkningen er 20%, dersom total rastertoneverdi på trykk er 75% og fysisk rastertoneverdi på trykkplaten er 55%. Figur 11: Skjematisk fremstilling fra fysisk rastertoneverdi til total rastertoneverdi. Det finnes to typer punktøkning; fysisk (geometrisk) punktøkning og optisk punktøkning. Den totale rastertoneverdien uttrykker summen av den fysiske rastertoneverdien og den optiske punktøkningen. Den fysiske punktøkningen skyldes at rasterpunktene øker i størrelse gjennom trykkprosessen. I ctp-produksjon skal rasterpunktene som gjengis på platen være identiske med de rastertoneverdiene som er definert i bildefilen, forutsatt at platesetteren er linearisert. Offsetprosessen gir alltid punktøkning; rasterpunktene blir større på substratet enn de er på trykkplatene. Figur 12: Skjematisk fremstilling av fysisk punktøkning. En enkel forklaring på optisk punktøkning er at punktet «kaster skygger» gjennom papiret og får punktene til å virke større enn de i realiteten er. Mer korrekt skyldes den optiske punktøkningen lysdiffusjon i papiret (light scattering) og lysabsorpsjon i rasterpunktene ([6] s. 251). Egenskapene til substratet avgjør hvor stor den optiske punktøkningen blir. 15
Figur 13: Skjematisk fremstilling av optisk punktøkning. Punktøkningen for en gitt trykkprosess kan beskrives ved hjelp av en punktøkningskurve som viser hvordan rastertoneverdiene forandrer seg fra bildefil til trykk. Dersom punktøkningskurven for trykkprosessen er kjent, kan man kompensere for punktøkningen i bildefilen slik at trykkresultatet blir som ønsket. Figur 14: Trykkurve, x-akse: rastertoneverdi bildefil, y-akse: rastertoneverdi trykk. Planimetriske målinger beregner flatearealet til rasterpunktene. Den fysiske rastertoneverdien tilsvarer flatearealet. Ved måling av arealet innenfor rasterpunktets randsoner fastsettes den fysiske størrelsen. Målinger med densitometer gir høyere rastertoneverdier enn planimetriske målinger. Grunnen til dette er at densitometeret beregner den totale rastertoneverdien (absolute tone value) som til en viss grad samsvarer med det perseptuelle inntrykket av mørkheten til rastertoneverdien. Innebygd software beregner total rastertoneverdi på grunnlag av densitetsverdiene ved bruk av Murray-Davies-formelen. Densitometri og planimetri er nærmere beskrevet i avsnitt 2.4 og 2.5. Følgende kilde er brukt i dette avsnittet: [6] s. 250-254. 16
2.3 Kvantitativ måling av trykkvalitet Stor konkurranse gjør det stadig mer avgjørende å tilfredsstille kundenes behov med hensyn til bildekvalitet. Det er utviklet flere målemetoder som gjør det mulig å måle ulike kvalitetsparametere, men fordi det i de fleste tilfeller er lite hensiktsmessig å måle direkte på rasterbilder, er det utviklet ulike testelementer som representerer bildeinformasjon på en systematisk måte. Testelementer som brukes i daglig produksjon, og som således følger de trykte produktene ut til kundene, bør være så små som mulig, slik at de ikke tar opp plass som ellers kunne vært brukt til inntektsbringende annonser eller forstyrrer det visuelle inntrykket. Felter for kontroll av punktøkning, densitet, gråbalanse, trapping, «sluring» (trykkavviklingsfeil) og dublering kan inngå i et testelement eller en trykkontrollstripe ([8] s. 220). Punktøkningen for en prosessfarge måles ved hjelp av et rasterfelt og det tilhørende heldekkfeltet. Felter med sekundærfarger (rød, grønn, blå) benyttes for å måle trapping. Trapping (fargemottak) uttrykker hvor godt trykkfargen fester seg oppå en annen farge. Trappingfeltene består derfor av heldekkfelt trykt oppå hverandre. Densiteten til trappingfeltet sammenlignes med densiteten til heldekkfeltene for hver av de to fargene som er trykt oppå hverandre. Feltene inndeles i «signalfelter» for visuell kontroll og målefelter for måleteknisk kontroll. Noen av feltene gir grove indikasjoner, mens andre felter kan tillate nøyaktig kontroll av bestemte parametere. Gråbalansefeltene indikerer hvorvidt trykkprosessen har riktig fargebalanse. 2.4 Densitometri Densitet kommer fra det latinske ordet «densitas» som betyr tetthet. Måling av lys kalles med en fellesbetegnelse for fotometri. Det finnes flere fotometriske målemetoder. Densitometri er standard målemetode for kontroll av ulike trykkparametere, for eksempel fargestilling, rastertoneverdi, punktøkning og trapping [11]. Følgende begreper forekommer i dette avsnittet: Emisjon: «utstråling». En lyskilde emitterer lys; det vil si at lyskilden sender ut lys. Remisjon: «tilbakesending». Byttes gjerne med ordet refleksjon som i forbindelse med fotometri betyr det samme [11]. Absorpsjon: «oppsuging». Lyset suges opp av gjenstanden [11]. Transmisjon: «gjennomsending». Lyset passerer gjennom gjenstanden. 2.4.1 Refleksdensitometer Det finnes både transmisjons- og refleksdensitometere. Transmisjonsdensitometere måler gjennomfallende lys i gjennomskinnelige substrater. Refleksdensitometere måler reflektert lys i ugjennomskinnelige eller lite gjennomskinnelige substrater. I denne rapporten 17
er bare refleksdensitometri av disse to relevant, og transmisjonsdensitometri beskrives derfor ikke nærmere. Refleksdensitometer brukes til å måle på papir og består av følgende deler: 1. Lyskilde 2. Polarisasjonsfilter 3. Optikk 4. Målegjenstand 5. Blender 6. Optikk 7. Fargefilter 8. Display 8 7 6 2 1 5 3 4 Figur 15: Oppbygning refleksdensitometer. Lyset fra lyskilden passerer gjennom et polarisasjonsfilter og optikk, og treffer overflaten med en vinkel på 45 o. En del av lyset reflekteres, og en del absorberes av måleoverflaten. Det reflekterte lyset passerer deretter en blender, samleoptikk og et fargefilter før det treffer fotoelementet [11]. Densiteten til måleflaten bestemmes av forholdet mellom påfallende og reflektert lys. Densitometeret måler altså hvilken optisk tetthet fargelaget har, dvs. hvor mørkt det er, men ikke hvilken farge det har ([6] s. 246). Formel for densitetsberegning [11]: D = log påfallende lys reflektert lys 18
I forbindelse med trykk uttrykker densitetsverdien fargetetthet, det vil si svertningsgrad, som er avhengig av hvor mye trykkfarge som er lagt på papiret i trykkprosessen. Høy densitetsverdi tilsvarer høy absorpsjon ([12] s. 16). Densitometeret angir densitet som en logaritmisk verdi. Dette begrunnes med at menneskers sansefornemmelser er logaritmiske (Fechners lov). Rastertoneverdien til måleflaten beregnes fra densitetsverdier ved bruk av Murray-Daviesformelen (alternativt Yule-Nielsen) etter nullstilling på papiret og måling av heldekkfelt og rasterfelt. Murray-Davies-formelen: Rastertoneverdi = 1 10 DR 100% 1 10 DH DR angir densitet i rasterfeltet. DH angir densitet for heldekk. Yule-Nielsen-formelen: Rastertoneverdi = 1 10 DR/N 100% 1 10 DH/N DR angir densitet i rasterfeltet. DH angir densitet for heldekk. N-faktoren i Yule-Nielsen er en empirisk faktor som helt eller delvis skal eliminere den optiske punktøkningen. Forutsatt riktig N-faktor, skal rastertoneberegninger med densitetsverdier og Yule-Nielsenformelen «i teorien» tilsvare rastertoneverdier oppnådd med planimetriske målinger. 2.4.2 Spektraldensitometri Et spektrofotometer som benytter densitetsfunksjonen kalles et spektrodensitometer. Ut fra spektralkurvene og en teoretisk definisjon av det aktuelle målefilteret, beregner spektrofotometeret densitetsverdier ([13] s. 22). 2.5 Planimetri Spesialutstyr bestående av mikroskop med videokamera koblet opp mot en datamaskin med spesiell programvare, har lenge vært i bruk til forskningsformål. Metoden bygger på fotografi av rasterstruktur og tilhørende forstørring. Programvaren beregner størrelsen på rasterpunktene. Rent praktisk er de ikke anvendelige i grafiske bedrifter. Slike systemer har derfor i det vesentlige vært benyttet innenfor forskningsmiljøene. Tilsvarende teknologi er implementert i små og brukervennlige instrumenter; de er på størrelse med densitometere, og prisen muliggjør anskaffelse selv for små bedrifter [14]. Behovet for å måle trykkplatene har økt med innføringen av ctp. Trykkplater av aluminium er ugjennomskinnelige, og N-faktoren skulle derfor være irrelevant. Med densitometer er måling av rastertoneverdi basert på tre målinger; substrat, heldekk og rasterfeltet man ønsker å måle rastertoneverdien til. For trykksaker byr ikke dette på problemer, 19
men for mange offsetplater er densitetsomfanget (forskjellen i densitet mellom substrat og kopisjikt) for lavt til å gi pålitelige rastertoneberegninger. Romano [15] viser at planimeteret både gir nøyaktige og repeterbare måleverdier for måling på trykkplater. Et planimeter spesielt konstruert for måling av rasterpunkter på offsetplater betegnes ofte som «dotmeter». I denne rapporten benyttes derfor i stor grad termen dotmeter (digital punktmåler). Et planimeter av dotmeter-typen kombinerer et mikroskop, et CCDkamera og en prosesseringsenhet [16]. Mikroskopet forstørrer og kameraet fotograferer området som skal måles. Prosesseringsenheten analyserer «bitmap-en» i det digitale bildet og beregner rastertoneverdi. Et viktig spørsmål i denne sammenhengen er hva som kvalifiserer en piksel til å være en del av rasterpunktet eller ikke. Dotmeterene etablerer en terskelverdi for å skille mellom rasterpunkt og substrat. Fokuseringen er en kritisk faktor. Kameraets dybdefokus er som regel mindre enn 0.2 mm for et slikt system [16]. Det er viktig at dotmeteret ikke forstyrres av bevegelse. Noen dotmetere benytter farget lys eller fargefilter for å forbedre kontrasten mellom substratet og kopisjiktet. Dotmeteret måler altså ikke densitet, men benytter bildehistogram og grenseverdi for å skille hvilke områder som er dekket av rasterpunkt og ikke. Grenseverdien definerer hvor «mørk» en piksel i bildet må være for å bli regnet som en del av rasterpunktet. I følge Romano [15] må bildene være av god kvalitet og alle automatiske funksjoner bør være skrudd av. Skarphet og kontrast er essensielle faktorer for å kunne gjøre korrekte målinger. Bildets egnethet er i stor grad avhengig av følgende to kriterier [15]: 1. Avstanden mellom (de to) toppene i histogrammet (rasterpunkt og substrat) som uttrykker kontrasten 2. Histogramdybden («the depth of the histogram valley»), det vil si homogeniteten til henholdsvis substrat og rasterpunkt, for 50% rastertoneverdi. Grunnen til at 50% brukes som referanse er fordi 50% rastertone har størst periferi («most perimeter») Belysning er også en viktig faktor for bildekvaliteten. Det er viktig at belysningen er den samme for hele bildet, slik at dette ikke utgjør en feilkilde. Blenderåpningen til dotmeteret er kritisk [15]. Dersom blenderåpningen («synsfeltet») for instrumentet er lite, kan det medføre at «spesialtilfeller» (uregelmessigheter) blir avgjørende for resultatet. Følgende kilder er brukt i dette avsnittet: [14], [15], [16], [17] og [18]. 20
2.6 Relaterte arbeider Yule og Nielsen [19] tar i artikkelen fra 1951 for seg hvorvidt rastertoneverdier beregnet fra densitetsmålinger kan relateres til den virkelige flatedekningen for rasterpunktene («dot area»). Yule og Nielsen vektlegger spesielt den effekten som lyset skaper, når det trenger gjennom substratet. Lysspredningen forårsaker som kjent optisk punktøkning og er avhengig av substratet. Forfatterne mener at rastertoneverdiene beregnet med Murray-Davies-formelen ikke stemmer overens med den virkelige flatedekningen. Unøyaktigheten skyldes blant annet at det ikke tas høyde for den optiske punktøkningen. Yule og Nielsen foreslår derfor innføring av en N-faktor i Murray-Davies-formelen som skal kompensere for den optiske punktøkningen for den aktuelle substrattypen. Forfatterne poengterer at diskusjonen om N-faktoren omhandler den ferdige trykksaken og ikke trykkplatene. Yule og Nielsen konkluderer med at sammenhengen mellom flatedekning og densitet ikke er så «enkel» som først antatt. Feilkildene som er beskrevet i [19] er kun noen få av mange faktorer som påvirker den fotomekaniske tonereproduksjonen. Dersom substratet har høy N-faktor, noe som er tilfellet for ubestrøket papir (for eksempel avispapir), betyr det at lysspredningen i papiret er stor. Lysspredningen i papiret påvirker den visuelle flatedekningen til rasterpunktene. Colthorpe og Imhoff [16] skriver at innføringen av ctp har belyst problemer med kvalitetskontroll. Densitetsmålinger på trykkplater og de tilhørende utregningene av rastertoneverdiene med lav repeterbarhet vektlegges særlig. Colthorpe og Imhoff skriver at et instrument basert på CCD-kamera og bildeanalyse er brukt i laboratorier i mange år. Den samme teknologien er implementert i en håndholdt enhet; et digitalt dotmeter. Colthorpe og Imhoff gir den kornete overflaten til trykkplaten noe av skylden for den høye unøyaktigheten til densitetsmålingene. En kritisk faktor for kvalitetskontroll i avis er punktøkningen fra trykkplaten til papiret som forårsaker økte rastertoneverdier. Omregning fra densitetsverdi til rastertoneverdi med Yule-Nielsen-formelen ved bruk av et densitometer, krever at brukeren vet eksakt N-faktoren for de ulike substratene (trykkplatene og papiret). På grunn av det begrensede omfanget av mulige densitetsverdier på plate, vil reliabiliteten (stabiliteten) til måleinstrumentet være kritisk. Colthorpe og Imhoff mener at densitometeret ikke er bruktbart for måling på trykkplater i et ctp-system. Plateprodusenter har i stedet begynt å bruke dotmetere for kontroll av rastertoneverdiene på trykkplaten. Dotmeteret beregner flatedekningen ved å telle pikslene med pikselverdi høyere enn en bestemt grenseverdi med utgangspunkt i det digitale bildet. Teknikken gir i følge [16] nøyaktighet på ±1% (for platemåling). Colthorpe og Imhoff gir også en kortfattet oversikt over hvordan dotmeteret CCDot fra Centurfax fungerer. Denne beskrivelsen er blant annet brukt som kilde for avsnitt 2.5 om planimetri. CCDot fra Centurfax (nå X-Rite) inngår som et av måleinstrumentene som skal benyttes i eksperimentet. Arnaud [20] har sammenlignet tre ulike metoder basert på bildeanalyse for å bestemme den fysiske størrelsen til rasterpunktene for fem forskjellige substrater, deriblant ubestrøket papir og trykkplater. Hensikten med eksperimentet var å avdekke hvilken av metodene som var den beste. Alle de tre enhetene var basert på et Olympus BH2-mikroskop. Metodene benyttet ellers et Jandel-planimeter, Adobe Photoshop og ImageXpert. Arnaud 21
ønsket å avdekke usikkerheten ved hver av metodene. Arnaud påpeker at målefeil kan ha flere årsaker, blant annet kvaliteten til den elektroniske og den optiske enheten (ikke vektlagt av Arnaud), lysmengden som substratet utsettes for (vektlagt av Arnaud) og brukerfeil. Arnaud [20] konkluderer med at trykkeriene må innse at densitetsmålinger, som den eneste metoden for kontroll av punktøkning for en bestemt trykkprosess, er en dårlig vane som bør endres. Han mener at det ikke er grunn til å investere i ctp-maskiner, dersom man ikke har tenkt til å kontrollere punktøkningen med egnede målemetoder. Arnauds eksperiment viste at planimeteret var den eneste metoden som ga pålitelige resultater for alle substratene. ImageXpert var imidlertid en raskere metode. Målinger på trykkplaten var vanskelig både med Photoshop og ImageXpert på grunn av manglende kontrast mellom polymer og aluminium i tillegg til kornete overflate, noe som ga utslag i uklar grenseverdi i histogrammet. Arnaud avslutter med at det bør være et mål for fremtidige studier å finne ut hvilket måleinstrument som er mest pålitelig for måling på trykkplate. Romano [15] har, i likhet med blant annet Colthorpe, Imhoff og Arnaud, undersøkt måling av rasterpunktenes størrelse på trykkplater med planimeter (som han forøvrig kaller «image analyzer» i artikkelen). Motivasjonen er, som for flere av de andre forfatterne bak lignende forskningseksperimenter, innføringen av ctp og det økende behovet for måling av trykkplatene etter at måling på film er blitt uaktuelt. Romano skriver at Yule-Nielsen-formelen med N-faktor har vist seg å være vanskelig på grunn av at trykkplatene er ugjennomskinnelige, noe som medfører at N-faktoren mister sin hensikt. Han skriver også at densitetsverdier basert på måling av substrat, heldekk og målefelt ikke utgjør noe problem for trykksakene, men at intervallet av mulige densitetsverdier for trykkplatene er så lavt at målingene vanskelig kan oppnå tilstrekkelig nøyaktighet. Romano dokumenterer at planimeteret gir nøyaktige og repeterbare målinger i likhet med Colthorpe og Imhoff [16], men påpeker at planimeteret har flere kritiske faktorer. Bildet må være av god kvalitet. I tillegg er skarphet, kontrast og belysning essensielt for å gjøre korrekte målinger. Romano sier at manglende standardisering av planimeterinnstillinger er en ulempe og kan medføre avvik knyttet til bildefangst, førprosessering, plassering av planimeteret (blenderåpning) og grenseverdier. Romano poengterer forøvrig det samme som Colthorpe og Imhoff [16] og Arnaud [15]; nemlig at eksperimentet viser at densitometere verken gir repeterbare eller nøyaktige målinger på litografiske trykkplater. K. Malmqvist, L. Bergman, H. Buck og L. Malmqvist [21] har undersøkt muligheten for å benytte bildeanalyse («image analysis system») til å beregne densitet i stedet for tradisjonelt refleksdensitometer. En av fordelene ved det kamerabaserte systemet er at cyan, magenta og gul kan måles samtidig. For å sammenligne densitetsverdiene målt med systemet for bildeanalyse og densitetsverdiene målt med densitometer, ble det trykt flere testprints bestående av målefelter med rastertoneverdier fra 10% til 90% (intervall på 10) i tillegg til heldekkfelt. Trykkmetoden som ble benyttet var offset, rasterfrekvensen var 75 lpi og substratet var avispapir. I bildeanalysen deles bildet i 512x412 piksler. For hver av pikslene gjøres tre uavhengige målinger (RGB). RGB-verdiene for hver piksel 22
transfomeres til HSI-fargerommet. Refleksjonen for CCD-kameraet er gitt ved I/L hvor L er gjennomsnittelig intensitet for innfallende lyset og I er intensiteten til det reflekterte lyset for den målte pikselen. I er definert som I = (R+G+B)/3 [21]. Densiteten beregnes for hver piksel. For å finne densitetsverdien for et større område, brukes gjennomsnittet av densiteten til alle pikslene i det aktuelle området. K. Malmqvist, L. Bergman, H. Buck og L. Malmqvist sammenlignet deretter rastertoneverdiene («dot area») beregnet ved hjelp av Murray-Davies og Yule-Nielsen for de forskjellige systemene. Rastertoneverdiene fra systemet for bildeanalyse vil naturligvis påvirkes av grenseverdiene som er satt for hvilke pikselverdier som skal medregnes som en del av rasterpunktet og ikke. Konklusjonen er at de to metodene for å måle densitet korrelerer; det er altså mulig å måle densiteten for rasterfelt med et CCD-kamera. Teknikken tillater både måling av SID («solid ink density»), flatedekning («dot area») og på bakgrunn av dette, punktøkning, i en og samme måling. Forfatterne poengterer at densiteten er en funksjon av rastertoneverdien, hvor små rasterpunkter har mindre trykkfarge. I den tilhørende diskusjonen for denne artikkelen spør G. Baudin hvilken N-faktor som ble benyttet for å oppnå korrelerende rastertoneverdier for refleksdensitometeret og systemet for bildeanalyse. På dette spørsmålet svarer K. Malmqvist at N-faktoren var 2.7, som i følge litteratur er anbefalt for ubestrøket papir. K. Malmqvist bekrefter også at det var stor variasjon i densitet innenfor et enkelt rasterpunkt. Brygdes, Deppner, Künzli, Heuberger og Hersch [22] har utført et lignende studium hvor hensikten var å undersøke hvorvidt et 3-CCD kamera kan benyttes for densitetsmålinger på avispapir. Studiet vektlegger hvordan kameraets RGB-verdier kan transformeres til densitetsverdier, og det benyttes to ulike metoder for å beregne Status E densitetsverdier. Metoden som kalles «direct measurement» muliggjorde nøyaktig måling av densitet for prosessfargene ved bruk av filter med komplementær farge. Det var ikke mulig å oppnå nøyaktige målinger av sekundærfarger (trapping) ved bruk av ikke-komplementært filter. Den andre metoden var basert på fargetransformasjon og muliggjorde nøyaktig densitetsmåling av alle prosessfargene ved bruk av enten et 2. ordens polynom eller spektral dekomposisjon i fargetransformasjonen. Hsieh, Wu og Lin [18] har utført et eksperiment for å undersøke følgende: 1. Muligheten for å benytte et «Micro Optical Image Capture System» (MOICS) til å måle rasterfelter på trykkplater av metall i offset 2. Forskjeller mellom følgende tre måleinstrumenter: MOICS, Charge Coupled Device (CCD) Plate Dotmeter og tradisjonelt refleksdensitometer 3. Avdekke reliabiliteten og validiteten til MOICS for bruk på trykkplater Måleinstrumentene ble benyttet til måling på PS-plater, fotopolymer plater og termiske ctp-plater. Rasterfeltene som ble målt hadde følgende prosentverdier: 10%, 25%, 50%, 75% og 90%. Resultatene ble behandlet statistisk med Minitab og SPSS. Eksperimentet viste at måleresultatene med MOICS på trykkplater var reliable og valide. Måleresultatene fra de tre måleinstrumentene var signifikant forskjellig. Forfatterne påpeker at deres selvlagde MOICS var tidskrevende. Konklusjonen er at videre studier er nødvendig for 23
å kunne gi anbefalinger om hvordan man skal kombinere et CCD-kamera, et digitalt videoprosesseringssystem og software for bildeanalyse og dataprosessering i et håndholdt måleinstrument. Spotts og Desai [23] har beskrevet et eksperiment i filmbasert arbeidsflyt hvor de sammenlignet fysisk måling av rastertoneverdier med mikroskop og rastertoneverdier målt med densitometer. Densitetsmålingene ble utført med transmisjonsdensitometer på film og med refleksdensitometer på trykkplatene. Densitometeret tar hensyn til den optiske punktøkningen ved beregning av rastertoneverdi fra densitetsverdien. De fysiske målingene med mikroskop tar ikke hensyn til den optiske punktøkningen. Resultatene viste størst forskjell (5-13%) i rastertoneverdi for målingene på papir. Spotts og Desai kom fram til at avviket mellom de to målemetodene lå mellom 1-2% for film og trykkplate. På bakgrunn av måleresultatene anbefaler Spotts og Desai bruk av densitometer for måling av rastertoneverdier på trykkplatene i sterk kontrast til flere av de andre artiklene som er omtalt i dette avsnittet. Det er altså gjort flere studier som går ut på sammenligning av verdier fra dotmetere og densitometere. Hovedtyngden er utført på trykkplater og konkluderer med at resultatene ikke stemmer overens. Flere trykkeribedrifter har også begynt å bruke dotmeterene for å måle rastertoneverdier direkte på papiret, og ikke bare på trykkplatene. Dette gjør at det er interessant å undersøke om det finnes en systematisk sammenheng mellom de ulike målemetodene. Denne oppgaven skal derfor undersøke hvorvidt målemetodene kan relateres til hverandre på en bestemt måte ved måling på avispapir. Området er i liten grad utforsket tidligere, selv om det finnes mange studier som omhandler både dotmeter- og densitometermålinger i grenseland mot oppgavens problemstilling. 24
3 Eksperimentoppsett Dette kapitlet inneholder informasjon om utformingen av testelementet, de ulike trykkeriene og måleinstrumentene som er benyttet i eksperimentet. I tillegg beskrives en pretest av densitometere (for å sjekke hvorvidt de korrelerer) og repeterbarhetstester for alle måleinstrumentene. 3.1 Utforming av testelement Testelementet skulle helst være så lite som mulig. Grunnen til dette var at størrelsen ikke skulle by på vanskeligheter ved forespørsel til avisene om det kunne rykkes inn som en annonse. Testelementet skulle ikke stjele plass som ellers kunne vært benyttet til inntektsbringende annonser. Størrelsen til målefeltene er derfor så liten som mulig i henhold til måleinstrumentenes blenderåpninger. Flere «standardiserte» testelementer ble vurdert i starten av prosjektet. UGRA/Fogras MiniTarget [24] er spesielt utviklet for kvalitetskontroll i avis og inneholder både heldekkfelter og rasterfelter i alle de fire prosessfargene (CMYK). Dette testelementet er svært lite (12 10 mm). Enkelte av måleinstrumentene har for store blenderåpninger til at de kan brukes på målefeltene i dette testelementet. Flesteparten av de standardiserte testelementene inneholder dessuten felter for kontroll av mange andre faktorer enn det som trengs for sammenligningen av rastertoneverdier fra de forskjellige målemetodene (densitometri og planimetri). Beslutningen ble derfor at det skulle utvikles et eget testelement. Testelementet skulle ha flest mulig målefelter med forskjellige rastertoneverdier i hver av prosessfargene, være så lite som mulig og målefeltene skulle være store nok for blenderåpningene til måleinstrumentene. I rapporten navngis testelementene med trykkeriets navn og et tilhørende tall, for eksempel NR1 Trykk 24000. Det betyr at testelementet er trykt hos NR1 Trykk. Tallet 24000 angir hvor i opplaget testelementet er hentet fra. 3.1.1 Størrelse Bredden til det originale testelementet er tilpasset spaltebredden for norske aviser som normalt er ca 47 mm. Bredden til testelementet er derfor 47 mm og høyden er 55 mm. Selve målefeltene fyller et område på 45 45 mm. Den øvrige plassen består av tekst og ramme. Orkla Trykk og Bladet Sunnhordland har skalert opp testelementet slik at det fyller to spalter. Dette gjør at målefeltene for disse to trykkeriene har størrelse lik ca 8 8 mm. Rastertoneverdiene er imidlertid de samme for hvert målefelt, selv om testelementet er skalert opp. 25
Figur 16: Testelement for NR1 Trykk. 3.1.2 Målefelter Figur 16 viser testelementet for NR1 Trykk. Dette består av 64 målefelter i CMYK. Hver av prosessfargene er representert ved 16 målefelter med følgende rastertoneverdier: 100% (heldekk), 97%, 89%, 81%, 73%, 65%, 58%, 55%, 50%, 45%, 40%, 32%, 24%, 16%, 8% og 3%. Det er 8 målefelter i bredden. Hver prosessfarge har to rader til rådighet. Testelementets verdier i bildefilen er vist i tabell 1. Fordelingen av rastertoneverdier i bildefilen ble valgt på bakgrunn av flere faktorer. ISO 12647-3 [5] introduserer i den nyeste versjonen en 26%-kurve hvor punktøkningen for 40% og 50% ligger på samme nivå. Mye av referanselitteraturen har også henvisninger til 40% og/eller 50%, blant annet på grunn av at disse befinner seg i området med høyest optisk punktøkning. 40% og 50% ble derfor obligatoriske målefelter. Heldekk (100%) er påkrevd for å kunne gjøre om fra densitet til rastertoneverdi med Murray-Daviesformelen. Det ble også bestemt at prosentfordelingen skulle inkludere informasjon helt ned til 3% og opp til 97%. De resterende rastertoneverdiene ble valgt for å få med verdier jevnt fordelt fra hele skalaen. Det er tynne «skillelinjer» uten farge mellom målefeltene slik at de holdes atskilt fra hverandre. Skillelinjene skal forhindre at målefeltene havner oppå eller for tett inntil hverandre slik at det kan utgjøre en feilkilde ved måling. De gjør det også lettere å vite at man har plassert måleinstrumentene riktig innenfor målefeltet. Som nevnt er det viktig at målefeltene er så store at de tillater måling med alle instrumentene. SpectroEye fra GretagMacbeth har den største blenderåpningen (diameter: 4.5 mm) av alle måleinstrumentene. Lithocam har tilsvarende åpning, men måler kun in- 26
C100% C97% C89% C81% C73% C65% C58% C55% C50% C45% C40% C32% C24% C16% C8% C3% M100% M97% M89% M81% M73% M65% M58% M55% M50% M45% M40% M32% M24% M16% M8% M3% Y100% Y97% Y89% Y81% Y73% Y65% Y58% Y55% Y50% Y45% Y40% Y32% Y24% Y16% Y8% Y3% K100% K97% K89% K81% K73% K65% K58% K55% K50% K45% K40% K32% K24% K16% K8% K3% Tabell 1: Bildefilens rastertoneverdier for testelementet. nenfor et mindre område (ca 1.6 1.2 mm i følge manualen [25]). Blenderåpningen til Spectrolino er 4 4 mm. CCDot og SpectroPlate har blenderåpninger på henholdsvis 0.8 0.9 mm og 1 1 mm. Hvert målefelt er derfor nøyaktig 5 5 mm (NR1 Trykk og Mediatrykk). Orkla Trykk og Bladet Sunnhordland har som nevnt målefelter med størrelse ca 8 8 mm. 3.1.3 Programvare Målefeltene ble laget i Adobe Photoshop versjon 8.0. Størrelsen til målefeltene i det originale testelementet ble nøyaktig 5 5 mm ved hjelp av et rutenett. Bakgrunnen er transparent. Filtypen for den delen av testelementet som utgjør målefeltene ble lagret som CMYK og på filformatet er TIFF for å unngå tap ved komprimering. Selve målefeltene utgjør 301 301 piksler (170 ppi). Målefeltene ble deretter montert i QuarkXPress sammen med tekst (over målefeltene: «Teknisk test», under målefeltene: «Høgskolen i Gjøvik» og trykkeriets navn). Dette ble gjort for at testelementene enkelt kunne skilles fra hverandre etter trykking. Teksten forteller i tillegg leseren noe om hvorfor testelementet er plassert i avisen og at det er et samarbeid mellom Høgskolen i Gjøvik og det aktuelle trykkeriet. 3.1.4 Kontroll av ferdig testelement Etter at PDF-en med testelementet var generert, ble den sendt til sjekk hos Hans Faye- Schjøll i Knowlex AS. Hans Faye-Schjøll jobber som konsulent for NADA og sjekket PDF-ene i likhet med annonser som overføres via NADAs digitale annonseoverføringssystem [26]. Det var avgjørende at PDF-en ble sjekket mot NADA-standarden [27] for å forsikre at testelementet var uten feil som kunne påvirke målingene. 3.2 Måleinstrumenter 3.2.1 Densitometere Følgende densitometere skal inngå i prosjektet: SpectroEye, GretagMacbeth [28] (lånes av Colorlab [29], Høgskolen i Gjøvik) 27
Spectrolino, GretagMacbeth [30] (lånes av Colorlab [29], Høgskolen i Gjøvik) Densitetsmålingene er ikke avhengig av en bestemt grenseverdi på samme måte som dotmeterene. Det forventes derfor at de ulike densitometerene måler likt. På bakgrunn av dette ble det utført en pretest som bestod i å sammenligne et utvalg av måledata fra to ulike densitometere, nemlig SpectroEye og Spectrolino. Denne pretesten er beskrevet i avsnitt 3.7. Både SpectroEye og Spectrolino er spektrofotometere (se avsnitt 2.4.2) som i denne oppgaven er innstilt slik at de måler densitet. 3.2.2 Dotmetere/planimetere Følgende planimetere skal inngå i eksperimentet: CCDot 4.1, Centurfax [31] (lånes av Colorlab [29], Høgskolen i Gjøvik) SpectroPlate, Techkon [32] (lånes av Albin Baranauskas, Techkon [33]) Lithocam, Troika [34] (lånes av Sven Jørgensen, Trykk System AS [35]) 3.2.3 Mikroskop Mikroskopien ble utført hos MoRe Research [36] i Örnsköldsvik, Sverige med hjelp av Mattias Andersson og Birgitta Lundgren. Mikroskopet som ble benyttet var av typen Zeiss Axioplan 2 imaging og hadde mulighet for både gjennomfallende og påfallende lys. Det hadde også et tilhørende kamera slik at bildene kunne lagres for bruk i bildeanalyse. Muligheten for å se på rasterstrukturene i mikroskop synliggjorde en del utfordringer for måleinstrumentene, særlig med tanke på bestemmelse av grenseverdi i dotmeterene. 3.3 Trykkerier Med god hjelp fra Sven Erik Skarsbø (Høgskolen i Gjøvik) og John Erik Johnsen (ADCom Data) ble testelementet trykt i fire norske aviser. De fire avisene er Os og Fusa posten (Mediatrykk AS), Bladet Sunnhordland (Bladet Sunnhordlands eget trykkeri), Romerikes blad (NR1 Trykk AS) og Drammens Tidende (Orkla Trykk AS). Kontaktpersonene har vært trykkerisjef Espen Pedersen ved Mediatrykk AS, produksjonsleder Reidar Hystad ved Bladet Sunnhordland og John Erik Johnsen for NR1 Trykk AS og Orkla Trykk AS. 3.3.1 Kort om trykkeriene Mediatrykk AS Mediatrykk ble etablert i 1987. Høsten 2003 investerte Mediatrykk i et nytt ctp-anlegg som ga muligheten til å trykke med ikke-periodisk (FM) raster. I dag trykker Mediatrykk aviser og reklametrykksaker for kunder over hele landet. 28
Rastreringsmetode: FM Platetype: Kodak Thermal News Gold Bladet Sunnhordland Bladet Sunnhordland er lokalavis for kommunene Stord, Fitjar, Tysnes, Kvinnherad og Bømlo. Opplaget er 8400, noe som gir Sunnhordland 26 000 lesere hver dag. Rastreringsmetode: AM Rasterfrekvens: 40 lpcm Punktform: Elliptisk Platetype: Agfa NV91 NR1 Trykk AS A-pressen samlet alle sine trykkerier under et felles navn, NR1 Trykk, fra og med 1. juli 2004. NR1 Trykk på Lillestrøm trykker 15 dagaviser og 2 ukesaviser. Det trykkes også flere sivilprodukter på Lillestrøm, blant annet hoveddelen av Notar-opplaget. Rastreringsmetode: AM Rasterfrekvens: 40 lpcm Punktform: Elliptisk Platetype: Fuji Brillia LP-NV Orkla Trykk AS Prosessen bak Orkla Trykk i Stokke startet i 1995 med å utrede spørsmålet om å satse på et felles trykkerianlegg for avisene for vestsiden av Oslofjorden (Tønsbergs Blad, Drammens Tidende, Buskerud Blad og Varden). Rastreringsmetode: AM Rasterfrekvens: 34 lpcm Punktform: Elliptisk Platetype: Agfa Lithostar 3.4 Instruks for prøvetrykking Testelementet ble sendt på e-post til kontaktpersonene for trykkeriene sammen med en instruks for prøvetrykking («InstruksForProvetrykking.pdf»). Kontaktpersonene videre- 29
formidlet informasjonen til de rette personene internt. Instruksen inneholdt overordnet informasjon om paraplyprosjektet «Farger i avisproduksjon» [1] som utføres av bachelorstudenter på Høgskolen i Gjøvik og denne masteroppgaven. Oppsummert ble følgende presentert i denne instruksen: Prosjektene tar sikte på å undersøke hvilke faktorer som er avgjørende for god bildekvalitet i avis. Som et delprosjekt i denne forbindelse fokuserer masterprosjektet på å finne en eventuell sammenheng mellom verdier fra densitometriske og planimetriske målinger på papir. Begge prosjektene har Mediebedriftenes Landsforening som oppdragsgiver. Instruksen oppfordret trykkeriene om å sende ti eksemplarer, tatt fra ulike steder i opplaget, til Høgskolen i Gjøvik. Den opplyste også at testelementet skulle rykkes inn som en annonse og inngå i den normale arbeidsflyten i avisen/trykkeriet. Fargestillingen skulle være i henhold til ISO-standarden [5], det vil si K 1.10 og CMY 0.9. Instruksen inneholdt også forespørsel om å få tilsendt utklipp av trykkplatene som inneholdt testelementet. 3.5 Registrering av måleresultater i Excel Måleresultatene ble registrert i Microsoft Excel. Dette ble gjort på grunn av at alle måleinstrumentene har mulighet til å overføre måleresultatene direkte til Excel. Alle måleresultatene for et testelement finnes i det samme Excel-arket. Grunnen til det er at det gir god oversikt ved vurdering av eventuelle forskjeller uten at man må behandle dataene statistisk. Alle måleresultatene presentert ved siden av hverandre gjør det mulig å utføre en overordnet sammenligning ved rask kikk på dataene (se figur 17). Excel-arket støtter beregning av rastertoneverdi med Murray-Davies-formelen. Denne baserer seg som nevnt på densitet i heldekk (DH) og densitet for rasterfeltet (DR). Alternativt kan N-faktoren for det aktuelle substratet defineres og rastertoneverdien utregnes ved hjelp av Yule-Nielsen-formelen. N-faktor er ikke benyttet i denne oppgaven, da Yule- Nielsen ble holdt utenfor sammenligningen. Måling nr. Densitets-verdier M-D Spectrolino Lithocam CCDot SpectroPlate DH DR R% R% R % R% R% 1 C100% 1,01 1,01 100,00 % 100,00 100,00 97,00 100,00 2 C97% 0,87 95,88 % 95,88 98,50 85,00 93,30 3 C89% 0,77 92,01 % 92,01 92,50 81,00 87,30 4 C81% 0,71 89,22 % 89,22 85,50 80,50 85,70 5 C73% 0,60 82,99 % 82,99 77,00 72,00 76,80 6 C65% 0,53 78,12 % 78,12 65,50 59,50 71,60 7 C58% 0,44 70,59 % 70,59 54,50 56,00 64,50 8 C55% 0,41 67,71 % 67,71 53,50 54,00 54,50 9 C50% 0,37 63,55 % 63,55 45,50 50,00 53,00 Figur 17: Eksempel: Utdrag av excelark for registrering av måleresultater. 3.6 Innstillinger måleinstrumenter Alle målingene ble foretatt med svart underlag i henhold til ISO 12647-1 [37]. Hensikten med det svarte måleunderlaget er å eliminere innvirkningen til et eventuelt baksidetrykk. Papir er gjennomskinnelig. Dette gjør at underlaget kan påvirke måleresultatet, særlig for 30
tynt papir. Svart underlag vil derfor langt på vei nøytralisere virkningen av baksidetrykket til testelementene ([6] s. 249). 3.6.1 Densitometere SpectroEye SpectroEye fra GretagMacbeth ble innstilt på følgende måte («Settings - User defined - Measurement set-up - Measurement conditions»): Physical filter: Pol White base: Pap Illuminant: D65 Observer angle: 2 o Density standard: DIN NB Fysisk filter («physical filter») er satt til polarisasjonsfilter. Polarisasjonsfilteret sørger for at densitometeret måler det samme uavhengig av om substratet er «vått» eller tørt. Med «vått» substrat menes det at trykkfargen ikke har rukket å tørke tilstrekkelig. I tillegg ble SpectroEye innstilt til å måle rastertoneverdi («dot area») ved bruk av Murray-Daviesformelen. Denne innstillingen ble satt i menyen: «User defined - Measurement set-up - Function parameters». «White base» ble satt til papirhvit; måleinstrumentet ble nullstilt på substratet. Lyskilden var D65, synsvinkelen 2 o og filteret ble satt til å være ISO Status E (DIN NB). Spectrolino Spectrolino, også fra GretagMacbeth, ble benyttet sammen med programmet KeyWizard v2.01 og Microsoft Excel. Følgende innstillinger ble satt for Spectrolino: Filter: Pol White base: Pap Illumination: D65 Observer angle: 2 o Density standard: DIN NB Measuring mode: Reflectance I menyen «Program settings» for KeyWizard v2.01 ble følgende valgt: Selected functions: Density White base: Paper white Innstillingene er de samme som for SpectroEye. 31
3.6.2 Dotmetere SpectroPlate SpectroPlate fra Techkon kan i følge manualen [38] måle alle rasterfrekvenser og rastreringsteknikker. Instrumentet er kalibrert fra leverandørens side. Manualen påpeker at underlaget må være flatt, noe som gjelder for alle instrumentene; det er viktig med god kontakt mellom instrumentet og måleflaten. Ved bruk av SpectroPlate må man stille inn korrekt «plate type». For målingene på avispapir er «plate type» satt til henholdsvis «Paper News K», «Paper News C», «Paper News M» og «Paper News Y». I tillegg må man angi hvorvidt det er periodisk (AM) eller ikkeperiodisk (FM) raster som måles. Hovedfokuset i manualen til SpectroPlate er måling av trykkplater. Om papirmålinger står det at SpectroPlate måler geometrisk rastertoneverdi og at denne verdien ikke kan sammenlignes med rastertoneverdier fremkommet ved bruk av Murray-Davies og densitetsmålinger. Manualen påpeker også at standarder anbefaler densitometer og spektrofotometer for måling på papir. SpectroPlate benyttes altså i denne oppgaven innenfor et bruksområde som det muligens ikke er optimalisert for. CCDot CCDot ble koblet til PC-en ved hjelp av programvaren som fulgte med instrumentet og COM-porten. CCDot er innstilt som beskrevet i avsnitt «Paper % dot reading» i manualen [39] for måling på papir. Følgende innstillinger ble satt: Positive reading Paper reflection mode Percentage Lightning mode: AUTO CCDot rapporterer to resultater; «true mechanical dot» og «observed visual dot». CCDot må kalibreres for å få korrekt «visual dot». Dette ble gjort i henhold til manualen på et ikke-trykt område. Ved endt kalibrering vises teksten «CAL:SET» i displayet. For dataanalysen registreres kun «true mechanical dot». Lithocam Lithocams programvare ble installert på PC-en og måleinstrumentet ble koblet til via USB-porten. Måledataene ble lest inn i en.txt-fil som etterpå ble kopiert inn i Excel-arket med måleresultatene. Kameraet ble kalibrert i henhold til instruksjonsboken [25] ved installering. Instrumentet ble dessuten konfigurert for hvert trykkeri. «Media condition» 32
ble satt til «normal surface noise» og «positive readings» (defaultinnstillinger). Produktbeskrivelsen til Lithocam sier at instrumentet kan måle rasterpunkter fra 10 micron. Størrelsen på rasterpunktene for Mediatrykk er 36 micron. Altså skulle rasterpunktene være store nok for måling med Lithocam. Ved konfigurasjon for FM-raster ga Lithocam følgende feilmelding: «Target does not appear to be in the desired range». Lithocam ble derfor ikke benyttet på FM-raster (Mediatrykk). 3.7 Pretest av densitometere: SpectroEye og Spectrolino Pretesten av densitometere består av en sammenligning av måleverdiene fra SpectroEye og Spectrolino. Dette er gjort for å teste teorien om at densitometerene måler det samme (i motsetning til dotmeterene som baserer utregningen på en terskelverdi). Både SpectroEye og Spectrolino er spektrofotometere som i denne oppgaven er benyttet til å måle densitet. Resultatet av pretesten er fremstilt på tabellform i appendiks B. Tabellene 29, 30, 31 og 32 viser måleresultatene i densitet og omgjort til rastertoneverdi for SpectroEye og Spectrolino. Avvikene mellom SpectroEye og Spectrolino er størst for de lave rastertoneverdiene. Særlig for 24%-målefeltene er forskjellen stor. Datagrunnlaget for denne enkle sammenligningen er for lite til å kunne trekke en entydig konklusjon. Det er ikke overraskende at den prosentvise forskjellen er større for de lave rastertoneverdiene. Dette er blant annet på grunn av omregning fra logaritmiske densitetsverdier til rastertoneverdier med Murray-Davies-formelen som gir en gradvis avtagende kurve (se figur 21). Avstanden mellom densitetsverdier omgjort til rastertoneverdier er større i for de lave verdiene enn for de høye. Dette er forklart nærmere i kapittel 5. Effekten blir enda tydeligere dersom heldekkverdien er lav [13] slik som for avistrykk. Hvert målefelt er kun målt en gang med hvert av instrumentene. Dette gjør at eventuelle feilmålinger gir store utslag, særlig fordi rastertoneverdiene beregnes på bakgrunn av to densitetsmålinger (rasterfelt og heldekk). En annen kritisk faktor for densitetsmålinger er antall desimaler som benyttes. Antall desimaler påvirker utfallsrommet til instrumentet, det vil si hvor mange ulike verdier instrumentet kan vise mellom 0% og 100%. Størrelsen på utfallsrommet regnes ut fra instrumentets nøyaktighet og densitet i heldekk [13]. SpectroEye og Spectrolino har nøyaktighet på 2 desimaler. Selv om pretesten viser forskjeller mellom SpectroEye og Spectrolino, så benyttes kun Spectrolino som densitometer videre i dataanalysen. Dette er nødvendig for å avgrense omfanget av dataanalysen. 33
3.8 Pretest: Repeterbarhet av instrumenter Eksperimentet startet med en repeterbarhetstest av alle instrumentene. Denne ble utført for 50%-målefeltene for alle prosessfargene på testelementet NR1 Trykk 24000 og Bladet Sunnhordland 1500. Testen ble kun utført på avispapir, ikke på trykkplater. Grunnen til dette er at en eventuell sammenheng mellom densitometriske og planimetriske målinger av rasterstrukturer kun skal undersøkes for avispapir i denne oppgaven. Instrumentenes repeterbarhet på plate er dermed ikke avgjørende. Tabellene 2, 3, 4 og 5 oppsummerer resultatene for hvert instrument med gjennomsnittsverdi, variasjonsbredde (største måleverdi - minste måleverdi) og standardavvik ved måling på NR1 Trykk 24000. Målingene ble gjentatt 10 ganger på det samme målefeltet. I og med at målefeltene er såpass store (5 5 mm), behøver det ikke å være instrumentene som har lav repeterbarhet selv om standardavvikene og variasjonsbreddene er høye. Det kan også antyde at rastertoneverdien er inhomogen innenfor et og samme målefelt, noe som gir utslag ved måling på forskjellige steder. I og med at blenderåpningene er såpass små vil uregelmessigheter i trykket spille en stor rolle. NR1 Trykk 24000 Papir 50% CCDot Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 49.70% 46.35% 47.50% 41.05% Variasjonsbredde 3.00% 3.00% 3.50% 1.00% Standardavvik 0.92% 1.11% 1.00% 0.28% Tabell 2: CCDot: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk. NR1 Trykk 24000 Papir 50% SpectroPlate Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 48.86% 48.25% 52.53% 39.69% Variasjonsbredde 5.80% 6.10% 7.00% 2.80% Standardavvik 1.90% 1.67% 1.91% 0.95% Tabell 3: SpectroPlate: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk. NR1 Trykk 24000 Papir 50% Lithocam Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 49.15% 42.25% 47.80% 40.40% Variasjonsbredde 4.00% 3.50% 2.50% 2.00% Standardavvik 1.49% 0.98% 0.86% 0.57% Tabell 4: Lithocam: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk. Alle de tre dotmeterene har lavest variasjonsbredde og standardavvik for svart. Spectro- Plate har høyest variasjonsbredde og standardavvik for alle prosessfargene sammenlignet med CCDot og Lithocam. Resultatene for SpectroPlate i tabell 3 viser at cyan, magenta og gul skiller seg ut med variasjonsbredde på henholdsvis 5.80%, 6.10% og 7.00%. Disse verdiene er høyere enn for de to andre dotmeterene, uavhengig av prosessfarge. For 34
CCDot i tabell 2 og SpectroPlate i tabell 3 er standardavvikene for cyan, magenta og gul forholdsvis like for hvert av instrumentene. Standardavvikene for SpectroPlate er omtrent dobbelt så høye som for CCDot. Ved måling med CCDot var det vanskelig å vite om måleinstrumentet var plassert innenfor målefeltet. Instrumentets oppbygning gir dårlig oversikt over feltene rundt (disse dekkes av instrumentet). Det gir heller ingen tydelig indikasjon på hvor instrumentet skal plasseres for å være sikker på at det måler ønsket felt. Dette kan være en feilkilde. Tabell 4 viser at cyan er den fargen med høyest standardavvik (1.49%) for Lithocam. Det er ikke lett å komme med en entydig konklusjon på bakgrunn av disse måledataene. Svart har lavest variasjonsbredde og standardavvik ved måling på papir med dotmeter. NR1 Trykk 24000 Papir 50% Spectrolino Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 0.37 0.33 0.33 0.27 Variasjonsbredde 0.01 0.01 0.01 0.01 Standardavvik 0.00 0.01 0.00 0.00 Tabell 5: Spectrolino: Oppsummering av repeterbarhetstest på NR1 Trykk. Tabell 5 viser resultatet av repeterbarhetstesten for Spectrolino. Variasjonsbredden overstiger ikke 0.01 for noen av prosessfargene. I følge DIN 16536-2 [40] er toleranseverdien for avvik i densitetsmålinger på ±0.01. Repeterbarheten til Spectrolino ligger innenfor denne toleransen. Tilsvarende repeterbarhetstest ble også utført på testelementet Bladet Sunnhordland 1500. Testelementene fra Bladet Sunnhordland er skalert opp i forbindelse med trykking slik at de fyller to spalter. Dette gjør at målefeltene er større (ca 8 8 mm) enn for NR1 Trykk 24000. Oppsummering av testen på Bladet Sunnhordland er gitt i tabellene 6, 7 og 8. Bladet Sunnhordland 1500 Papir 50% CCDot Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 52.30% 47.35% 54.14% 40.00% Variasjonsbredde 5.00% 4.50% 4.00% 3.00% Standardavvik 1.49% 1.55% 1.31% 1.08% Tabell 6: CCDot: Oppsummering av repeterbarhetstest på Bladet Sunnhordland. Tabell 6 viser at CCDot har høyere variasjonsbredde og standardavvik for alle prosessfargene sammenlignet med tilsvarende test på NR1 Trykk 24000 (se tabell 2). Trenden er likevel noenlunde den samme som for NR1 Trykk 24000 i tabell 2, hvor cyan, magenta og gul er de prosessfargene med høyest variasjonsbredde og standardavvik. SpectroPlate i tabell 7 viser også tilsvarende trend som repeterbarhetstesten på NR1 35
Trykk 24000. Svart har minst variasjonsbredde og standardavvik. Deretter følger cyan, magenta og gul i stigende rekkefølge. Gul har særlig høy variasjonsbredde i tabell 7. For Lithocam har trenden snudd sett i forhold til repeterbarhetstesten på NR1 Trykk 24000. Noe overraskende har svart høyest variasjonsbredde og standardavvik ved måling med Lithocam på Bladet Sunnhordland 1500 i tabell 8. Bladet Sunnhordland 1500 Papir 50% SpectroPlate Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 54.14% 50.11% 64.06% 37.49% Variasjonsbredde 5.20% 8.60% 12.30% 4.00% Standardavvik 1.51% 2.48% 3.80% 1.33% Tabell 7: SpectroPlate: Oppsummering av repeterbarhetstest på Bladet Sunnhordland. Bladet Sunnhordland 1500 Papir 50% Lithocam Cyan Magenta Yellow Black Gjennomsnitt 57.55% 51.30% 58.35% 43.20% Variasjonsbredde 5.00% 7.50% 5.50% 8.50% Standardavvik 1.44% 2.32% 1.76% 2.56% Tabell 8: Lithocam: Oppsummering av repeterbarhetstest på Bladet Sunnhordland. Et tidligere hovedprosjekt på Høgskolen i Gjøvik med tittelen «Rastermåling i avis» [13] har utarbeidet en veiledning for akseptabel variasjon for måleinstrumenter. Veiledningen forutsetter at apparater som gir en variasjon større enn ±2 prosentenheter innenfor en måleserie, bør regnes som for lite repeterbare til rastermåling i avis. Det foreligger ingen standard som omhandler akseptable avvik for målinger med dotmeter. DIN 16536-2 [40] angir som tidligere nevnt toleranseavvik for densitetsmålinger til ±0.01. Fargestilling i henhold til ISO 12647-3 [5] skal være K 1.10 og CMY 0.9. 26%- kurven i den samme standarden angir at punktøkningen for 50% skal være 26%. Med densitet for heldekk på 0.90 og punktøkning på 26% tilsvarer ±0.01 ca 2% i rastertoneverdi for mellomtonene (se tabell 9). Dette er i samsvar med veiledningen for akseptabelt avvik i hovedprosjektet [13]. Densitet Murray-Davies DH DR R% 0.90 0.90 100.00% 0.48 76.52% 0.47 75.64% 0.46 74.73% Tabell 9: Utregning av toleranseavvik for rastertoneverdier. I følge veiledningen i hovedprosjektet [13] og avledningen av toleranseavvik for densitetsmålinger viser repeterbarhetstestene i dette avsnittet gjennomgående lav repeter- 36
barhet for alle dotmeterene ved måling på avispapir. Densitometeret viser ingen avvik større enn 0.01, noe som gjør at det er innenfor toleransegrensen. Repeterbarhetstesten indikerer at måleusikkerheten til dotmeterene er for høy til at det lar seg gjøre å beskrive en nøyaktig sammenheng mellom densitometriske og planimetriske målinger av rasterstrukturer på avispapir. Testen gir ikke mulighet for å konkludere med hvorvidt det er måleinstrumentene som har lav repeterbarhet og/eller om rastertoneverdiene er inhomogene innenfor et og samme målefelt. Uavhengig av hva som har «skylden» for den lave repeterbarheten, så vil den store usikkerheten påvirke utredningen av og nøyaktigheten til en eventuell sammenheng. Repeterbarhetstesten kan være verdifull for å forklare avvik i dataanalysen. Fullstendige måleresultater for repeterbarhetstestene finnes i appendiks A. 37
4 Oppbygning av dataanalyse Dette kapitlet omhandler oppbygningen av dataanalysen. Avsnitt 4.1 beskriver fremgangsmåten som er benyttet for CCDot-Spectrolino i kapittel 5, SpectroPlate-Spectrolino i kapittel 6 og Lithocam-Spectrolino i kapittel 7. Avsnitt 4.2 tar for seg hensikten med dataanalysen. Begrunnelse for inndeling av instrumentene og tilhørende prosessfarger foretas i avsnitt 4.3 og 4.4. Polynomregresjonen på måledataene er beskrevet avsnitt 4.5. 4.1 Beskrivelse av framgangsmåte 4.1.1 Oversikt over elementene i dataanalysen Nedenfor finnes en oversikt over hvilke «elementer» som inngår i dataanalysen: Densitometer (1 stk): Spectrolino Dotmetere (3 stk): CCDot, SpectroPlate, Lithocam Prosessfarger: Cyan, magenta, yellow, black Testelementer (tallet bak trykkeriets navn angir hvor i opplaget testelementet er hentet fra): NR1 Trykk 24000 (målt 3 ganger med alle instrumentene) NR1 Trykk 41000 (målt 3 ganger med alle instrumentene) Orkla Trykk 5000 (målt 1 gang med alle instrumentene) Orkla Trykk 45000 (målt 1 gang med alle instrumentene) Bladet Sunnhordland 1500 (målt 1 gang med alle instrumentene) Bladet Sunnhordland 6000 (målt 1 gang med alle instrumentene) Alle testelementene er trykt med periodisk raster. Det ble valgt ut to testelementer (det første og det siste i opplaget) fra hvert trykkeri. Testelementene fra NR1 Trykk er målt 3 ganger med alle instrumentene. Grunnen til dette er at disse danner utgangspunktet for regresjonen; de utgjør «training-set» 1. Grunnen til at regresjonen baseres på tre måleserier av det samme testelementet, er for å øke gyldigheten til funksjonene. Innvirkningen til eventuelle feilmålinger i datasettet blir lavere, dersom flere målinger av det samme testelementet inkluderes i polynomregresjonen. De resterende testelementene er «testset» 2. Resten av testelementene inngår ikke i dataanalysen, men måledataene kan benyttes i videre arbeid. 1 «Training-set»: måledataene som danner utgangspunktet for polynomregresjonen 2 «Test-set»: måledataene som benyttes for å teste funksjonene 39
Densitometer Dotmetere Prosessfarger Spectrolino CCDot SpectroPlate Lithocam Cyan Magenta Gul Yellow Black Testelementer NR1 Trykk 24000 NR1 Trykk 41000 Orkla Trykk 5000 Orkla Trykk 45000 Bladet Sunnhordland 1500 Bladet Sunnhordland 6000 Tabell 10: Elementene som inngår i dataanalysen. 4.1.2 Grad av generalisering Først undersøkes følgende: Gir måledataene grunnlag for å tro at det finnes en sammenheng som gjelder for alle instrumentkombinasjonene eller bør en eventuell sammenheng i utgangspunktet undersøkes for hver instrumentkombinasjon (CCDot-Spectrolino, SpectroPlate- Spectrolino, Lithocam-Spectrolino)? Se avsnitt 4.3. Gir måledataene grunnlag for å tro at det finnes en sammenheng som gjelder for alle prosesssfargene eller bør en eventuell sammenheng i utgangspunktet undersøkes for hver prosessfarge (cyan, magenta, yellow, black)? Se avsnitt 4.4. Utregning av korrelasjonskoeffisienter for en måleserie av testelementet NR1 Trykk 24000 1. måling: Gir måledataene grunnlag for å tro at det er mulig å finne en sammenheng mellom de ulike instrumentene? Se avsnitt 4.6. 4.1.3 Framgangsmåte for hver av instrumentkombinasjonene For hver instrumentkombinasjon har videre framgangsmåte vært slik: De tre måleseriene av testelementet NR1 Trykk 24000 fremstilles i samme diagram med tilhørende trendlinje (et diagram per prosessfarge) Polynomregresjon utføres på de tre måleseriene av testelementet NR1 Trykk 24000. Resultatet er: En funksjon for cyan En funksjon for magenta En funksjon for yellow En funksjon for black 40
Funksjonene testes på måledata for NR1 Trykk 24000 1. måleserie («test-set» er del av «training-set») og 41000 1. måleserie («training-set» «test-set»). Avvikene mellom predikert og målt rastertoneverdi med Spectrolino fremstilles i en tabell. Funksjonene testes på måledata for Orkla Trykk 5000 og 45000 («training-set» «test-set»). Avvikene mellom predikert og målt rastertoneverdi med Spectrolino fremstilles i en tabell. Funksjonene testes på måledata for Bladet Sunnhordland 1500 og 6000 («trainingset» «test-set»). Avvikene mellom predikert og målt rastertoneverdi med Spectrolino fremstilles i en tabell. Vurdere avvik Hvis store avvik: De seks måleseriene for NR1 Trykk 24000 og 41000 fremstilles i samme diagram (et diagram per prosessfarge). Diagrammene avgjør hvorvidt det er hensiktsmessig å gjenta polynomregresjonen med utgangspunkt i alle måleseriene for NR1 Trykk 24000 og 41000. Hvorvidt funksjonene gir tilfredsstillende små avvik mellom målt og predikert rastertoneverdi med Spectrolino ved testing på andre måledata («training-set» «testset»), vurderes kontinuerlig. 4.2 Hensikten med dataanalysen Hensikten med dataanalysen er å komme frem til en beskrivelse på funksjonsform av en eventuell sammenheng mellom de ulike målemetodene (planimetri, densitometri). I funksjonen er x den rastertoneverdien som dotmeteret måler og y er rastertoneverdien som Spectrolino (densitometeret) måler. Funksjonene skal gjøre det mulig å predikere rastertoneverdien målt med Spectrolino, dersom man kjenner rastertoneverdien målt med dotmeter. En eventuell sammenheng kan eksempelvis beskrives på følgende måte: y Spectrolino = ax 2 dotmeter + bx dotmeter + c Funksjonen kan brukes til å predikere rastertoneverdier med Spectrolino, dersom man har målt rastertoneverdi med et dotmeter. Tilsvarende kan man også finne rastertoneverdien med dotmeter ved å løse annengradsligningen. Dersom funksjonene er tilfredsstillende gode til å predikere rastertoneverdier målt med Spectrolino, så kan det genereres LUT-er (se tabell 11). Disse gjør det mulig for bransjen å konvertere mellom rastertoneverdier fra planimetrisk måling til rastertoneverdier fra densitometrisk måling. Dersom måledataene for CCDot, SpectroPlate og Lithocam er signifikant forskjellige, vil det være nødvendig å dele analysen i tre deler. Dette vil i så fall resultere i tre funksjoner som skal beskrive en eventuell sammenheng mellom henholdsvis CCDot-Spectrolino, SpectroPlate-Spectrolino og Lithocam-Spectrolino. Det er ikke et mål å generalisere funksjonene, dersom det bidrar til økt unøyaktighet. 41
Rastertoneverdier Målt med dotmeter Målt med densitometer 10 % 18 % 15 % 25 % 20 % 35 %.................. 100 % 100 % Tabell 11: Eksempel på struktur for LUT (verdiene er fiktive). En eventuell sammenheng mellom instrumentene antas ikke å være lineær (se figur 20, 22 og 24). Polynomregresjon vil derfor være en mer hensiktsmessig tilnærming [41]. Det er et mål at polynomet har høyest mulig presisjon i forhold til de målte verdiene, men det er også viktig at polynomet ikke overtilpasses måledataene for det testelementet som regresjonen utføres på. Residualplottet fra regresjonsanalysen er med på å avgjøre hvilken orden polynomet bør ha. Residualene er avstanden mellom de målte (observerte) og de predikerte rastertoneverdiene med Spectrolino. Residualene er altså avvikene mellom enkeltpunktene og regresjonspolynomet. Ved vurdering av avvik er det nødvendig å ta repeterbarhetstestene betraktning. Usikkerhet for både x-verdiene (rastertoneverdier med dotmeter) og y-verdiene (rastertoneverdier med densitometer) vil antageligvis påvirke resultatet (hvor god en eventuell modell kan bli). Hvor gode funksjonene er, avgjøres ved å se på avvikene mellom målt og predikert rastertoneverdi med densitometeret. Det sentrale spørsmålet ved evaluering av funksjonene blir derfor: Hvor gode er funksjonene til å predikere rastertoneverdier målt med Spectrolino for måledata fra andre testelementer og andre trykkerier? 4.3 Grad av generalisering: dotmetere Med bakgrunn i teorien som ble beskrevet i avsnitt 2.2.3, er det naturlig å forvente høyere rastertoneverdier med densitometer enn med dotmeter. Dette er på grunn av at densitometeret måler total rastertoneverdi (både fysisk og optisk punktøkning medregnes). Rastertoneverdien beregnes ved hjelp av Murray-Davies-formelen (på bakgrunn av densitetsverdier) og skal korrespondere med øyets oppfatning av rastertoneverdien. Dotmeterene måler fysisk rastertoneverdi. Bildeanalysen i dotmeterene baseres på en terskelverdi som antas å være unik for hvert instrument. Det foreligger ingen standard som omhandler denne terskelverdien. Det forventes derfor at rastertoneverdiene målt med dotmeter varierer innbyrdes. Figur 18 viser måledataene fra 1. måleserie av testelementet NR1 Trykk 24000 for alle instrumentene. I samsvar med antagelsene viser figur 18 at densitometer-verdiene ligger noe høyere for alle prosessfargene. Figuren viser også at dotmeterne varierer innbyrdes, noe som forsvarer å dele dataanalysen i de tre instrumentkombinasjonene (CCDot- 42
24000 NR1 Trykk 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 Målt rastertoneverdi Spectrolino cyan Lithocam cyan CCDot cyan SpectroPlate cyan C100% C97% C89% C81% C73% C65% C58% C55% C50% C45% C40% C32% C24% C16% C8% C3% Rastertoneverdi i bildefil 24000 NR1 Trykk 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 Målt rastertoneverdi Spectrolino magenta Lithocam magenta CCDot magenta SpectroPlate magenta M100% M97% M89% M81% M73% M65% M58% M55% M50% M45% M40% M32% M24% M16% M8% M3% Rastertoneverdi i bildefil 24000 NR1 Trykk 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 Målt rastertoneverdi Spectrolino yellow Lithocam yellow CCDot yellow SpectroPlate yellow Y100% Y97% Y89% Y81% Y73% Y65% Y58% Y55% Y50% Y45% Y40% Y32% Y24% Y16% Y8% Y3% Rastertoneverdi i bildefil 24000 NR1 Trykk 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 Målt rastertoneverdi Spectrolino black Lithocam black CCDot black SpectroPlate black K100% K97% K89% K81% K73% K65% K58% K55% K50% K45% K40% K32% K24% K16% K8% K3% Rastertoneverdi i bildefil Figur 18: NR1 Trykk 24000 1. måleserie, alle instrumenter. 43
Spectrolino, SpectroPlate-Spectrolino, Lithocam-Spectrolino). 4.4 Grad av generalisering: prosessfarger Neste steg i analysen som ble beskrevet i avsnitt 4.1.2, er å avgjøre hvorvidt det er mulig å lage en generell funksjon som gjelder for alle de fire prosessfargene, eller om hver av prosessfargene bør beskrives med en egen funksjon. For å se hvorvidt de fire prosessfargene samvarierer for hvert av måleinstrumentene, fremstilles de fire prosessfargene i samme diagram i appendiks C. Figur 26, 27, 28, 29, 30 og 31 i appendiks C, viser ikke entydig at det er mulig å lage en generell funksjon som gjelder for alle prosessfargene. I utgangspunktet anses det derfor som hensiktmessig å utføre separat polynomregresjon for hver av prosessfargene. Figur 26 og 27 gir grunnlag for å tro at CCDot er det instrumentet hvor prosessfargene i høyest grad korrelerer sammenlignet med figurene for de andre instrumentene. For SpectroPlate viser figur 28 og 29 at gul er den prosessfargen som avviker mest fra de andre. Figur 30 viser NR1 Trykk 24000 1. måleserie målt med Lithocam og Spectrolino. Figur 30 (NR1 Trykk 24000) skiller seg fra figur 31 (Bladet Sunnhordland 6000). Prosessfargene ligger nærmere hverandre ved måling på testelementet NR1 Trykk 24000. Figur 31 viser at cyan og gul ligger noe høyere enn magenta og svart i mellomtonene for Lithocam på Bladet Sunnhordland 6000. 4.5 Polynomregresjon 4.5.1 Excel I tillegg til grafisk fremstilling, benyttes Excel-funksjonen «Legg til trendlinje» på dataseriene for de fire prosessfargene i kapittel 5, 6 og 7. I Excel beskrives trendlinje-funksjonen på følgende måte: «En grafisk visning av trender i dataserier, for eksempel en linje som skrår oppover for å vise økt salgs over en periode på flere måneder. Trendlinjer brukes til å studere problemene med forutsigelse, også kalt regresjonsanalyse.». 4.5.2 Analyse-IT Excel ble benyttet sammen med en plug-in som heter Analyse-IT [42]. Utfyllende statistikk for polynomregresjonen til hver av instrumentkombinasjonene finnes i appendiks E, H og K. Nedenfor er en kort beskrivelse av statistikken som produseres av Analyse-IT: Kolonnen «R 2» angir korrelasjonen. R 2 -verdien forteller hvor god sammenheng det er mellom funksjonen og de faktiske målingene og angis i området -1 til 1. Jo nærmere R-verdien er 0, jo svakere er sammenhengen mellom funksjonen og de faktiske målingene. Høy korrelasjon gir grunnlag for å beregne regresjonspolynomet. 44
Kolonnen «Coeffisient» angir koeffisientene i regresjonspolynomet. Kolonnen «SE» angir standardfeilen for hver av koeffisientene i regresjonspolynomet. Kolonnen «p» angir p-verdiene. P-verdiene uttrykker sjansen for at vi ved rene tilfeldigheter ville observert sammenhengen. p < 0.0001 betyr for eksempel at det er en sjanse på under 1/10000 for at det ved rene tilfeldigheter ville blitt observert en såpass sterk sammenheng. Kolonnen «95% CI of Coeffisient» angir 95% konfidensintervall for hvert av leddene. Analyse-IT plotter i tillegg residualene og den tilhørende fordelingen som histogram. Residualene er avvikene mellom enkeltpunktene og regresjonslinjen. Residualplottene skal vise tilfeldig spredning (hagleskudd) og være normalfordelte. Spesielle mønstre kan indikere avvik fra antagelser. 4.5.3 Hvilken orden bør polynomet ha? Ved polynomregresjon er det viktig å unngå overtilpasning. Jo flere ledd som tas med i polynomet, desto bedre tilpasning, men modellen vil raskt overtilpasse seg dersom for mange ledd tas med ([43] s. 247). Figurene i appendiks C indikerer at måledataene vil kunne beskrives ved hjelp av et 2. ordens polynom; spredningsdiagrammene viser svakt avtagende kurver. 3. ordens polynomer ble også vurdert som aktuell tilpasning. For de tre måleseriene av cyan på testelementet NR1 Trykk 24000 med CCDot, ble resultatet følgende 3. ordens polynom: y Spectrolino = 4E 05x 3 CCDot 0.0001x 2 CCDot + 1.4468x CCDot 2.2565, R 2 = 0.9941 3. ordens-leddet er i dette tilfellet svært lite (-4E-05). Ved lineærregresjon på de samme tre måleseriene av cyan for testelementet NR1 Trykk 24000 med CCDot, ble resultatet: y Spectrolino = 1.0904x CCDot + 6.6865, R 2 = 0.9744 Tilpasning til 2. ordens polynom gir følgende resultat: y Spectrolino = 0.006x 2 CCDot + 1.6953x CCDot 4.7409, R 2 = 0.9937 Figur 19 viser at en lineær trendlinje matcher måledataene dårligere enn 2. ordens polynomet; residualene er større. R 2 for lineærtilpasningen er lavere enn for 2. og 3. ordenspolynomene. Polynomene av henholdsvis 2. og 3. orden er tilnærmet sammenfallende. For å unngå overtilpasning, ble beslutningen at polynomet skulle være av 2. orden. 45
NR1 Trykk 24000, alle målinger 100,00 Rastertoneverdi målt med Spectrolino 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Rastertoneverdi målt med CCDot Cyan Linear (Cyan) Poly. (Cyan) Poly. (Cyan) Figur 19: CCDot vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000, alle målinger, cyan. Svart trendlinje: 3. orden. Magenta trendlinje: 2. orden. Blå trendlinje: Rett linje. 4.5.4 Begrensninger Følgende begrensninger er satt for alle funksjonene: 1. Dersom predikert y-verdi > 100%, så settes predikert y-verdi = 100% 2. Dersom predikert y-verdi < 0%, så settes predikert y-verdi = 0% Disse begrensningene er satt fordi ingen av måleinstrumentene gir måleverdier større enn 100% og lavere enn 0%. 4.6 Numerisk beregning av korrelasjon Excel-funksjonen KORRELASJON(matrise1;matrise2) er benyttet for å beregne numerisk korrelasjon. Denne beregner korrelasjonskoeffisienten til celleområdene matrise1 og matrise2 og bestemmer forholdet mellom to «egenskaper» [44]. Formelen er som følger: r = Correl(X, Y) = Σ(x x)(y y) Σ(x x)2 Σ(y y) 2 Dette er det samme som kalles empirisk korrelasjon ([43] s. 227). Resultatet som returneres er korrelasjonskoeffisienten (se tabell 12). Denne ligger mellom -1 og 1. Kvaliteten på estimatoren øker dersom antall observasjoner øker. Absoluttverdien til r antyder hvor sterk lineær sammenheng det er mellom X og Y. Jo større absoluttverdi, desto sterkere sammenheng. Tabell 12 viser korrelasjonskoeffisienter mellom rastertoneverdier målt med Spectrolino 46
og de ulike dotmeterene. Koeffisientene nærmer seg 1. Dette indikerer at det er grunnlag for å lete etter en sammenheng mellom rastertoneverdier målt med de ulike instrumentene. Lithocam CCDot SpectroPlate Spectrolino, C 0.979 0.984 0.986 Spectrolino, M 0.982 0.991 0.984 Spectrolino, Y 0.991 0.988 0.997 Spectrolino, K 0.985 0.986 0.983 Tabell 12: NR1 Trykk 24000 1. måling: Korrelasjonskoeffisienter. 47
5 Analyse for CCDot og Spectrolino I dette kapitlet analyseres måledataene for CCDot og Spectrolino. For å finne en eventuell sammenheng mellom CCDot og Spectrolino, følges framgangsmåten som beskrevet i kapittel 4. Resultater og tilhørende diskusjon presenteres fortløpende. Utfyllende figurer og detaljert statistikk for analysen finnes i appendiks. Henvisninger gis underveis i teksten. 5.1 Polynomregresjon: CCDot og Spectrolino Med utgangspunkt i figur 26 og 27 i appendiks C, ble det i avsnitt 4.4 bestemt at polynomregresjonen skulle utføres separat for hver prosessfarge. NR1 Trykk 24000, alle målinger Rastertoneverdi målt med Spectrolino 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Rastertoneverdi målt med CCDot Cyan Magenta Yellow Black Poly. (Cyan) Poly. (Magenta) Poly. (Yellow) Poly. (Black) Figur 20: CCDot vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000, alle målinger. Figur 20 viser alle prosessfargene for NR1 Trykk 24000 (alle måleserier) med tilhørende trendlinjer. Tilsvarende fremstilling for hver prosessfarge finnes i appendiks D og viser at trendlinjene i høy grad sammenfaller med måledataene for de tre måleseriene av NR1 Trykk 24000. Repeterbarhetstesten for CCDot i avsnitt 3.8 viste at cyan, magenta og gul er de prosessfargene med høyest variasjonsbredde og standardavvik (se tabell 2 og 6). Måling av svart med CCDot har høyere repeterbarhet. Figurene i appendiks D viser den samme trenden; måledataene for svart ligger nærmest trendlinjen (se figur 35). Også 49
for de andre prosessfargene ser det ut som at trendlinjene i høy grad sammenfaller med måledataene (se figur 32, 33 og 34). Polynomregresjonen er utført ved bruk av Excel og Analyse-IT [42] som beskrevet i avsnitt 4.5. Nedenfor vises en oversikt over polynomene for hver prosessfarge. Detaljert statistikk for polynomregresjonen finnes i appendiks E. Cyan : y Spectrolino = 0.006x 2 CCDot + 1.6953x CCDot 4.7409 Magenta : y Spectrolino = 0.0042x 2 CCDot + 1.4406x CCDot + 4.4598 Yellow : y Spectrolino = 0.0049x 2 CCDot + 1.468x CCDot + 3.606 Black : y Spectrolino = 0.0052x 2 CCDot + 1.5301x CCDot + 1.5519 Residualplottene i appendiks E viser tilfeldig spredning og tilnærmet normalfordelte histogrammer for alle prosessfargene. SE angir standardavviket for hvert ledd. Trendlinjen for cyan har negativt skjæringspunkt med y-aksen på -4.7409%. Dette betyr selvfølgelig ikke at modellen skal være slik at Spectrolino måler -4.7409% dersom CCDot måler 0%. Avsnitt 4.5.4 beskriver to begrensninger som gjelder for alle trendlinjene. Disse to begrensningene gikk ut på at dersom predikert y-verdi > 100%, så settes predikert y-verdi lik 100% og tilsvarende for predikert y-verdi < 0% som settes lik 0%. 5.2 Test på NR1 Trykk Trendlinjene testes på den 1. måleserien av NR1 Trykk 24000 («test-set» er en del av «training-set») og den 1. måleserien av NR1 Trykk 41000 («test-set» «training-set»). Eksempel på utregning av avvik for 65% i kolonnen «Avvik C 24000» (se tabell 13): Trendlinje for cyan: y Spectrolino = 0.006x 2 CCDot + 1.6953x CCDot 4.7409 Målt rastertoneverdi med CCDot: 59.50% Målt rastertoneverdi med Spectrolino: 78.12% Predikert Spectrolino-verdi: 74.89% Avviket er absoluttverdien mellom målt og predikert Spectrolino-verdi: 3.23% Måleserie nr. 1 av NR1 Trykk 24000 i tabell 13 inngår som en del av måledataene for polynomregresjonen. «Test-set» er altså en del av «training-set». Avvikene mellom predikert og målt rastertoneverdi med Spectrolino forventes derfor lave ved test på denne måleserien. Tabell 13 viser små avvik mellom predikert og målt y-verdi i de fire første kolonnene. Cyan er den av prosessfargene som har flest store avvik. Det finnes ingen entydig trend for avvikene; de er spredd for ulike rastertoneverdier. Både cyan og magenta 50
Måle- Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K felt 24000 24000 24000 24000 41000 41000 41000 41000 100 % 0.00 0.00 0.10 0.00 1.39 0.00 0.36 0.00 97 % 0.13 0.14 0.14 1.54 7.45 0.16 2.42 0.76 89 % 1.20 1.13 0.85 0.58 2.39 1.62 1.89 0.32 81 % 3.63 1.61 1.50 0.58 0.49 0.52 3.04 2.20 73 % 3.23 0.92 0.97 0.04 2.21 0.65 0.58 2.56 65 % 3.23 2.62 0.87 0.68 0.77 1.61 2.14 0.21 58 % 0.79 1.33 1.53 0.99 4.18 2.54 4.19 0.80 55 % 1.60 1.68 3.59 3.73 3.32 0.84 0.65 1.70 50 % 1.47 0.15 1.49 0.35 3.58 5.49 2.41 1.46 45 % 0.95 1.86 0.84 1.30 2.47 1.90 2.05 2.25 40 % 1.19 2.01 1.18 0.37 6.11 4.75 0.96 1.03 32 % 2.09 0.11 4.46 1.20 3.13 2.21 0.84 4.74 24 % 0.78 1.00 0.97 2.66 2.76 3.98 2.73 0.17 16 % 0.98 1.36 1.51 0.83 1.77 9.16 2.88 1.31 8 % 0.55 3.77 0.53 0.82 1.75 8.59 1.20 1.39 3 % 4.25 4.87 1.52 1.09 2.69 9.07 2.73 0.84 Tabell 13: CCDot, Spectrolino: Trendlinjefunksjonene for NR1 Trykk 24000 testes på NR1 Trykk 24000 1. måleserie og NR1 Trykk 41000 1. måleserie. Alle avvik i %. har imidlertid det største avviket for den laveste rastertoneverdien (3% i bildefil). Omregning fra logaritmiske densitetsverdier til rastertoneverdier ved hjelp av Murray- Davies-formelen (se avsnitt 2.4.1) gir en gradvis avtagende kurve. Dette betyr at avstanden mellom densitetsverdier omregnet til rastertoneverdier er større i de lave verdiene enn i de høye. Dette kan illustreres ved hjelp av en figur hvor heldekkverdien er satt til 1.0. Figur 21 viser at densitetsverdier fra 0.00 til 0.10 beskriver ca 22% av rastertoneverdiene, i motsetning til densitetsverdiene fra 0.90 til 1.00 som beskriver ca 4% av rastertoneverdiene. Det forventes derfor større avvik for de lave rastertoneverdiene. Følgende eksempel kan illustrere dette: Hvis heldekkmåling og rastermåling er henholdsvis 1.06 og 0.77, gir det rastertoneverdi lik 90.94%. Dersom måleusikkerheten eksempelvis er 0.01 slik at rastermålingen ved neste måling blir 0.76, vil det gi rastertoneverdi lik 90.50%. Forandringen på 0.01 utgjør altså en minimal forskjell i rastertoneverdi (0.44%). Hadde derimot tilsvarende forandring oppstått for en lav toneverdi ville forskjellen i rastertoneverdi vært høyere. Heldekkmåling på 1.06 og rastermåling på 0.06 gir rastertoneverdi lik 14.13%. En reduksjon i densitet for rastermålingen fra 0.06 til 0.05 gir rastertoneverdi lik 11.91%. Avviket mellom disse er 2.22% (14.13%-11.91%). Påvirkningen av den samme forandringen er altså større for de lave toneverdiene. Tabell 13 viser at ved test på måledataene for NR1 Trykk 41000 1. måleserie (de fire siste kolonnene) øker avvikene sett i forhold til test på NR1 Trykk 24000 1. måleserie (de fire første kolonnene). Kolonnene for cyan og magenta («Avvik C 41000» og «Avvik M 41000») viser størst avvik mellom predikert og målt rastertoneverdi med Spectrolino. De største avvikene finnes særlig for lave- og mellomtoner. Magenta har særlig høye avvik for de laveste rastertoneverdiene. Repeterbarhetstesten for CCDot i avsnitt 3.8 viste 51
Murray-Davies Rastertoneverdier 100,00 % 90,00 % 80,00 % 70,00 % 60,00 % 50,00 % 40,00 % 30,00 % 20,00 % 10,00 % 0,00 % 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 Densitetsverdier Figur 21: Kurven for Murray-Davies-formelen viser en gradvis avtagende kurve. størst standardavvik for magenta. Dette kan tyde på at magenta er den prosessfargen som vanskeligst lar seg måle nøyaktig, eksempelvis på grunn av manglende kontrast mellom substratet og trykkfargen. Cyan har en gruppe med større avvik for rastertoneverdier mellom ca 30%-60%. I tillegg finnes et stort avvik for cyan 97% på 7.45%. Dette skyldes muligens den lave målingen med CCDot for dette målefeltet. Gul og svart viser gjennomgående lavere avvik og færre «ekstremavvik» enn cyan og magenta. 5.3 Test på Orkla Trykk Tabell 14 viser test av funksjonene på måledata for to testelementer fra Orkla Trykk (5000 og 45000). På samme måte som i tabell 13 viser tabell 14 at magenta har særlig store avvik i kolonnen «Avvik M 45000». Kolonnen «Avvik M 5000» for testelementet Orkla Trykk 5000 viser færre store avvik for magenta enn «Avvik M 45000», men også i denne kolonnen finnes enkelte store avvik. Cyan har også flere store avvik for begge testelementene. I motsetning til tabell 13 for test på NR1 Trykk, viser gul flere store avvik i tabell 14, særlig for mellomtonene. Svart viser den samme trenden for begge testelementene. Den største gruppen med avvik ligger mellom 55% og 73% (se kolonne «Avvik K 5000» og kolonne «Avvik K 45000»). Til forskjell fra test på måledata fra det samme trykkeriet (NR1 Trykk), har avvikene mellom predikert og målt rastertoneverdi for gul og svart økt for mellomtonene. Som nevnt i avsnitt 3.8, utarbeidet hovedprosjektet «Rastermåling i avis» ([13] s. 46) følgende veiledning for akseptabel variasjon for måleinstrumentene på avispapir: 52
Måle- Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K felt 5000 5000 5000 5000 45000 45000 45000 45000 100 % 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 97 % 2.15 1.59 1.66 0.94 1.59 1.05 2.09 1.89 89 % 2.12 3.24 1.86 3.16 2.24 3.58 1.25 2.27 81 % 3.25 5.83 2.15 1.46 2.22 3.16 2.15 2.15 73 % 4.38 5.57 3.78 3.71 4.18 3.72 5.23 3.96 65 % 5.04 0.40 3.82 4.99 1.73 3.66 5.77 4.60 58 % 4.82 1.46 4.17 6.04 4.72 2.88 3.05 4.50 55 % 3.65 0.78 4.07 4.85 2.01 2.22 3.18 4.63 50 % 1.06 2.66 2.64 1.50 1.07 3.60 1.45 2.85 45 % 0.16 1.48 4.51 1.75 0.25 6.01 1.97 2.72 40 % 1.45 1.64 3.99 2.43 1.62 5.58 0.26 1.90 32 % 2.61 5.86 1.69 1.54 2.34 3.12 0.19 2.84 24 % 4.55 5.52 3.43 3.07 2.22 3.48 3.11 0.65 16 % 2.60 2.19 0.59 1.01 2.97 4.41 2.38 2.06 8 % 0.17 4.09 0.37 0.72 0.27 2.51 2.75 0.52 3 % 4.91 1.80 4.66 0.48 2.65 3.22 0.10 0.68 Tabell 14: CCDot, Spectrolino: Trendlinjefunksjonene for NR1 Trykk 24000 testes på Orkla Trykk 5000 og 45000. Alle avvik i %. Variasjon innenfor et område på ± 1 prosentenhet er ubetydelig Variasjon innenfor et område på ± 2 prosentenheter er akseptabelt Måleinstrumenter som gir variasjon større enn ± 2 prosentenheter innenfor en måleserie, bør regnes som for lite repeterbare for rastermåling i avis DIN 16536-2 [40] angir toleranseavvik for densitetsmålinger til ±0.01. Oversatt til rastertoneverdi for mellomtonene utgjør dette ca 2% (utledning i avsnitt 3.8). Hva som er den «magiske» grenseverdien for akseptabelt avvik er uvisst, men så lenge repeterbarheten og avvikene overstiger 2% vil modellen antagelig ikke være god nok for å indikere og forsvare en sammenheng i følge denne veiledningen. Måleusikkerheten er en av faktorene som gjør at det er vanskelig å lage en modell. 5.4 Test på Bladet Sunnhordland Tabell 15 viser avvikene for test av funksjonene på måledata for Bladet Sunnhordland 1500 og 6000. For cyan finnes de største avvikene for de laveste toneverdiene. Dette står i kontrast til hva som var tilfellet for test på måledata for både NR 1 Trykk og Orkla Trykk (se tabell 13 og 14). Tabell 15 viser gjennomgående høyere avvik for lave rastertoneverdier, særlig for cyan og svart. Som nevnt er dette ikke helt uforventet, fordi de logaritmiske densitetsverdiene omgjøres til rastertoneverdier med Murray-Davies-formelen. Repeterbarheten til CCDot er ikke testet for måling av annet enn målefelter med rastertoneverdi på 50%. Dersom måleusikkerheten er høyere for lavere rastertoneverdier så vil dette påvirke resultatet. For å vurdere hvorvidt det er hensiktsmessig å inkludere flere måledata for ny regre- 53
Måle- Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K felt 1500 1500 1500 1500 6000 6000 6000 6000 100 % 0.00 0.00 0.00 0.84 0.00 0.00 0.00 0.00 97 % 0.16 0.25 0.34 1.24 0.17 0.67 0.56 0.64 89 % 2.41 0.68 2.19 1.40 3.16 1.84 1.90 1.15 81 % 0.98 3.88 4.71 0.29 1.01 0.07 2.06 1.98 73 % 2.12 4.20 12.04 1.96 2.98 1.53 2.09 2.63 65 % 0.45 4.77 10.58 0.06 1.45 0.47 0.72 2.58 58 % 3.48 8.07 8.52 0.05 2.26 2.29 2.48 0.77 55 % 0.35 7.62 7.50 1.45 0.84 0.79 2.00 1.56 50 % 2.72 5.11 5.44 2.90 1.24 0.19 0.91 2.66 45 % 5.91 6.46 2.15 1.97 1.02 2.92 0.14 3.25 40 % 2.66 5.45 2.40 1.41 1.14 3.19 2.64 0.31 32 % 6.50 4.98 0.54 1.88 3.82 2.39 1.17 3.27 24 % 4.74 1.38 2.78 3.20 5.56 1.61 0.61 2.37 16 % 6.26 4.53 1.95 5.16 4.43 1.28 0.79 4.00 8 % 12.31 1.66 5.18 5.84 6.15 1.34 1.93 6.95 3 % 11.96 6.39 12.80 6.71 9.16 4.02 6.68 6.75 Tabell 15: CCDot, Spectrolino: Trendlinjefunksjonene for NR1 Trykk 24000 testes på Bladet Sunnhordland 1500 og 6000. Alle avvik i %. sjonsanalyse, er grafer med alle måledata for NR1 Trykk 24000 og NR1 Trykk 41000 plottet i de samme diagrammene (se appendiks F). Det ser ikke ut som at det vil utgjøre noen særlig forskjell å inkludere mer måledata for videre regresjonsanalyse. Dette begrunnes med at måledataene for NR1 Trykk 24000 og 41000 «overlapper» hverandre. 54
6 Analyse for SpectroPlate og Spectrolino Dette kapitlet tar for seg analyse av instrumentkombinasjonen SpectroPlate-Spectrolino. Framgangsmåte for datanalysen finnes i kapittel 4. Resultater og tilhørende diskusjon presenteres fortløpende. Utfyllende figurer og detaljert statistikk for analysen finnes i appendiks. Henvisninger gis underveis i teksten. 6.1 Polynomregresjon: SpectroPlate og Spectrolino Figur 28 og 29 i appendiks C viser måledata fra testelementene NR1 Trykk 24000 (1. måling) og Bladet Sunnhordland 6000 for SpectroPlate og Spectrolino. Med utgangspunkt i disse figurene ble det i avsnitt 4.4 bestemt at polynomregresjonen skulle utføres separat for hver prosessfarge. NR1 Trykk 24000, alle målinger Rastertoneverdi målt med Spectrolino 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Rastertoneverdi målt med SpectroPlate Cyan Magenta Yellow Black Poly. (Cyan) Poly. (Magenta) Poly. (Yellow) Poly. (Black) Figur 22: SpecroPlate vs. Spectrolino: NR1 Trykk 24000, alle målinger. På samme måte som for CCDot-Spectrolino i kapittel 5, utgjør de tre måleseriene av testelementet 24000 NR1 Trykk «training-set» for analysen. Figur 22 viser alle prosessfargene for NR1 Trykk 24000 med tilhørende trendlinjer. I appendiks G finnes tilsvarende fremstilling med et diagram per prosessfarge. Denne fremstillingen gir bedre oversikt over hvor godt trendlinjen passer måledataene. 55
Figurene i appendiks G viser at cyan og gul har flest punkter som ligger et stykke unna den tilhørende trendlinjen. Figurene viser likevel gjennomgående at trendlinjene i høy grad er sammenfallende med spredningsplottet for alle prosessfargene. Repeterbarhetstesten for SpectroPlate er beskrevet i avsnitt 3.8 (se tabell 3 og 7). Testen for SpectroPlate på papir viser størst variasjonsbredde for magenta og gul for begge testene (både NR1 Trykk 24000 og Bladet Sunnhordland 1500). SpectroPlate hadde lavest variasjonsbredde og standardavvik for svart. Cyan hadde høy variasjonsbredde for begge testene (henholdsvis 5.80% og 5.20%), selv om standardavviket var under 2% for begge målingene. Som tidligere nevnt, ble det i hovedprosjektet «Rastermåling i avis» [13] utarbeidet en veiledning for akseptabel variasjon hos måleinstrumenter ved rastermålinger i avis. I denne veiledningen skriver de blant annet: «Måleinstrumenter som gir variasjon større enn ± 2 prosentenheter innenfor en måleserie, bør regnes som for lite repeterbare for rastermåling i avis.» På grunn av den lave repeterbarheten til SpectroPlate i avsnitt 3.8, så forventes det ikke at funksjonene er gode til å predikere rastertoneverdier målt med Spectrolino. Polynomregresjon er utført ved bruk av Excel og Analyse-IT [42]. Nedenfor vises en oversikt over polynomene for hver prosessfarge. Detaljert statistikk for polynomregresjonen finnes i appendiks H. Cyan : y Spectrolino = 0.0061x 2 SpectroPlate + 1.6114x SpectroPlate 2.0895 Magenta : y Spectrolino = 0.0051x 2 SpectroPlate + 1.5363x SpectroPlate + 1.092 Yellow : y Spectrolino = 0.0018x 2 SpectroPlate + 1.0991x SpectroPlate + 7.1581 Black : y Spectrolino = 0.0063x 2 SpectroPlate + 1.6296x SpectroPlate + 0.3169 Residualplottene viser tilfeldig spredning og tilnærmet normalfordelte histogrammer for alle prosessfargene i appendiks H. 6.2 Test på NR1 Trykk Trendlinjene testes på den 1. måleserien av NR1 Trykk 24000 og den 1. måleserien av NR1 Trykk 41000 (se tabell 16). Eksempel på utregning av avvik er gitt i kapittel 5. Det forventes lave avvik mellom målt (observert) og predikert rastertoneverdi med Spectrolino for måledataene fra NR1 Trykk 24000, fordi «test-set» er en del av «training-set». Tabell 16 viser også dette i fire første kolonnene («Avvik C 24000», «Avvik M 24000», «Avvik Y 24000» og «Avvik K 24000»). NR1 Trykk 41000 1. måleserie inngår ikke i «training-set» for polynomregresjonen. Avvikene i de fire siste kolonnene i tabell 16 er derfor noe høyere enn i de fire første kolonnene. Særlig for målefelter mellom 32% og 65% for cyan, magenta og gul finnes store avvik. Magenta har i tillegg store avvik for de lave rastertoneverdiene. Dette indikerer 56
Måle- Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K felt 24000 24000 24000 24000 41000 41000 41000 41000 100 % 1.95 0.32 0.93 0.33 2.11 0.50 0.93 2.39 97 % 0.73 0.24 0.45 0.01 4.40 2.91 0.28 2.40 89 % 0.09 0.83 0.52 0.45 1.73 2.29 2.26 1.13 81 % 1.99 0.88 1.76 2.86 0.80 2.69 4.52 3.24 73 % 2.70 2.70 3.73 0.32 2.18 2.35 1.14 3.92 65 % 3.89 0.92 1.43 0.46 4.08 0.66 7.49 1.29 58 % 5.88 0.77 2.72 4.80 5.52 6.65 1.49 0.68 55 % 0.10 1.49 0.01 1.63 7.85 7.10 3.19 0.25 50 % 2.63 1.14 0.40 1.44 3.25 9.00 2.84 2.44 45 % 3.86 0.99 2.12 2.31 2.81 5.77 0.94 1.27 40 % 2.12 1.20 2.53 0.66 1.18 6.25 4.76 3.21 32 % 2.01 0.13 1.30 0.89 0.99 1.84 9.26 0.04 24 % 1.41 0.25 1.77 1.32 1.76 0.50 3.24 0.91 16 % 1.74 1.88 2.27 1.47 2.25 6.03 2.95 1.40 8 % 1.33 4.11 1.02 1.42 0.54 4.65 0.26 1.13 3 % 3.90 2.84 1.64 0.72 1.24 0.29 0.99 2.65 Tabell 16: SpectroPlate, Spectrolino: Trendlinjefunksjonene for NR1 Trykk 24000 testes på NR1 Trykk 24000 1. måleserie og NR1 Trykk 41000 1. måleserie. Alle avvik i %. at det ikke finnes noen presis sammenheng mellom rastertoneverdier målt med Spectro- Plate og Spectrolino. Måleusikkerheten spiller en avgjørende rolle. For svart er avvikene små også ved test på måledataene for NR1 Trykk 41000. Dette stemmer overens med repeterbarhetestesten hvor SpectroPlate viste høyest repeterbarhet for svart (se tabell 3 og 7). 6.3 Test på Orkla Trykk Videre testes trendlinjefunksjonene på måledata for Orkla Trykk 5000 og 45000 i tabell 17. Tabell 17 viser tilsvarende store avvik som ved test på NR1 Trykk 41000. Magenta og gul har særlig store avvik både ved test på Orkla Trykk 5000 og 45000. Dette harmonerer med repeterbarhetstesten på Bladet Sunnhordland hvor SpectroPlate hadde størst variasjonsbredde for magenta og gul. Noe overraskende viser også svart store avvik i tabell 17. Hovedtyngden av de store avvikene befinner seg i mellomtoneområder. Årsaken til dette kan være at mellomtoneområdene har høy optisk punktøkning. Dette gjør det vanskelig for dotmeterene å bestemme hva som skal medberegnes som en del av rasterpunktet og hva som skal utelates. Figur 23 viser rasterpunkter med optisk punktøkning (ses som glorier rundt rasterpunktene) for magenta 50%. Rastertoneverdien vil påvirkes av terskelverdien som sier hvor «mørk» en piksel må være for at den skal medberegnes. Dette gjelder for alle dotmeterene. Avvikene indikerer at polynomene ikke utgjør en tilfredsstillende modell for å beskrive en eventuell sammenheng mellom rastertoneverdier målt med SpectroPlate og Spectrolino. 57
Måle- Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K felt 5000 5000 5000 5000 45000 45000 45000 45000 100 % 2.19 0.32 0.93 0.37 3.88 0.37 1.23 0.00 97 % 3.34 0.42 1.09 0.53 4.38 0.26 0.15 1.89 89 % 0.88 1.11 0.17 0.92 1.60 0.62 0.25 0.94 81 % 1.20 3.08 0.25 1.12 0.43 3.41 0.41 1.86 73 % 2.20 5.14 1.29 3.35 1.31 3.67 1.60 5.27 65 % 3.86 8.24 4.65 3.52 3.37 6.13 2.37 6.81 58 % 4.37 8.39 3.67 5.88 2.01 8.22 5.61 2.99 55 % 3.70 7.10 4.42 7.02 0.84 3.23 0.44 5.62 50 % 0.23 3.30 3.33 3.25 0.80 5.19 1.42 5.82 45 % 0.38 2.78 0.37 3.58 2.40 3.37 0.29 5.28 40 % 2.46 5.43 0.59 2.33 2.23 6.31 9.24 3.70 32 % 0.94 4.77 2.05 3.50 0.50 3.60 3.82 5.15 24 % 1.76 0.45 5.22 1.31 0.76 6.17 1.02 0.29 16 % 3.11 3.37 5.91 0.05 2.23 1.83 1.23 2.85 8 % 0.95 3.05 1.28 0.81 1.94 0.03 1.47 0.53 3 % 1.88 1.50 6.87 0.04 1.45 2.78 3.96 1.41 Tabell 17: SpectroPlate, Spectrolino: Trendlinjefunksjonene for NR1 Trykk 24000 testes på Orkla Trykk 5000 og 45000. Alle avvik i %. 6.4 Test på Bladet Sunnhordland Trendlinjefunksjonene testes på måledata for Bladet Sunnhordland 1500 og 6000. Tabell 18 viser store avvik ved test på Bladet Sunnhordland. For begge testelementene er det store avvik for alle prosessfargene i lave- og mellomtonepartier (opp til ca 65%). Funksjonene utgjør ingen god modell for å beskrive en eventuell sammenheng mellom rastertoneverdier målt med SpectroPlate og Spectrolino. Avvikene kan skyldes flere faktorer, blant annet usikkerheten for densitetsmålinger i lyse områder og bestemmelse av grenseverdi for mellomtoner i dotmeterene. Til slutt fremstilles alle de seks målingene av NR1 Trykk 24000 og 41000 i samme diagram i appendiks I. Dette gjøres for å undersøke hvorvidt det er hensiktsmessig å inkludere flere måledata i polynomregresjonen. Med utgangspunkt i diagrammene, ser det ikke ut som at polynomregresjon på alle de seks måleseriene vil utgjøre noen forskjell. Det er ikke et klart skille mellom måledataene for NR1 Trykk 24000 og 41000. Intervaller av rastertoneverdier målt med SpectroPlate på x-aksen gir omtrentlig samme rastertoneverdi målt med Spectrolino på y-aksen. Repeterbarhetstesten for SpectroPlate på avispapir viser stor variasjon innenfor et og samme målefelt (50%), særlig for magenta og gul. Dette gjenspeiles i diagrammene i appendiks I. Avvikene tyder på at måleusikkerheten til SpectroPlate er for stor, til at det kan utvikles en god modell for sammenhengen mellom instrumentene. Funksjonene kan ikke forsvares som en god modell for en eventuell sammenheng mellom SpectroPlate og Spectrolino. 58
Figur 23: Magenta 50%. Måle- Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K Avvik C Avvik M Avvik Y Avvik K felt 1500 1500 1500 1500 6000 6000 6000 6000 100 % 1.99 0.59 0.93 1.77 2.84 0.32 0.93 1.39 97 % 3.58 1.01 7.07 2.88 12.82 0.01 9.11 0.98 89 % 1.70 1.01 8.89 0.80 1.92 0.92 2.44 0.52 81 % 1.80 2.06 8.27 0.97 1.62 1.20 0.12 1.32 73 % 1.34 0.21 5.39 0.38 1.17 2.07 4.60 1.04 65 % 1.04 0.22 2.43 5.76 2.29 0.07 1.23 2.94 58 % 0.76 5.37 0.07 4.80 2.13 1.44 1.56 1.33 55 % 0.84 6.61 0.65 5.01 0.51 2.39 3.34 3.33 50 % 3.42 5.06 2.66 3.57 3.31 5.17 6.25 1.54 45 % 5.41 10.36 6.67 3.41 5.38 4.03 2.42 0.59 40 % 8.64 11.24 3.17 4.93 4.61 2.68 8.12 2.30 32 % 7.26 6.70 5.81 1.65 3.39 5.69 6.30 6.99 24 % 7.78 6.52 1.31 4.69 6.60 5.97 5.63 1.06 16 % 9.31 10.58 10.30 7.20 3.32 6.05 7.12 6.26 8 % 10.21 9.61 12.09 9.17 6.25 6.58 9.36 8.45 3 % 11.55 8.24 9.85 7.88 8.63 6.60 7.33 8.14 Tabell 18: SpectroPlate, Spectrolino: Trendlinjefunksjonene for NR1 Trykk 24000 testes på Bladet Sunnhordland 1500 og 6000. Alle avvik i %. 59