色差仪作为颜色分析的光学仪器，不仅可以对颜色进行量化，还可以对色彩进行管理，是颜色行业必备的测设工具。那么，色差仪设计原理是怎么样的？色差仪是怎么测色差值的？本文对此做了简要的分析。
测色色差计一般均采用滤色片校正仪器光源，使它的光谱分布与标准照明体的光谱分布呈比例；校正光电探测器使它的相对光谱灵敏度比例于标准观察者。为此，校正滤色器的模拟准确度决定了该类仪器原理误差的大小，提高滤色器的模拟准确度有重要的意义。为了提高滤色器的模拟准确度，校正滤色器的设计必须以卢瑟条件为基础，根据色度学原理和选定的标准照明光源，仪器的总体光谱响应特性（光源、光学系统和探测器的综合响应特性）应符合卢瑟条件，在D65光源10°视场下的卢瑟条件：
式中，S（λ）为仪器所用的标准光源光谱功率分布；X10（λ）、Y10（λ）、Z10（λ）为10°视场补充标准色度观察者光谱三刺激值；τx（λ）、τy（λ）、τz（λ）为仪器特定滤色器的光谱透过率：γ（λ）为仪器探测器的相对光谱灵敏度；KX、KY、KZ为与波长无关的常数。
在仪器的生产中，各滤色器的光谱曲线是通过各种滤色片的组合匹配而形成，实际的光谱曲线不可能完全符合上式的要求，只能近似的接近。示意图如下图所示，这种不符合在颜色测量中带来的误差便是这类仪器的原理误差，仪器的精度取决于接近卢瑟条件的程度。正是这种原理误差给仪器带来了一些弊病，如绝对测量误差较大，同类仪器之间的测量误差较大等。由于神经网络具有高度非线性映射能力，能方便地实现两曲线的非线性变换并提高拟合精度，故本文用神经网络方法解决这两条曲线的非线性拟合问题，以提高色差计的测量准确度。
色差仪是一种通过计算颜色差值来识别和比较颜色的光学设备，其工作机制实际上是对人眼识别颜色过程的部分模拟。在人眼视觉系统中，颜色判断是依据进入眼睛可见光的进行的，这种光线来自物体表面辐射、反射或者物体内部的透射，类似的在一个测色系统中，实际需要分析检测的就是进入仪器检测窗口的可见光。与人类视觉系统使用生物组织视网膜来识别光谱类似；在机器中这种颜色识别功能通常通过感光器件来完成的。人类比对颜色是在大脑中完成的，是对不同颜色信号的比较；色差仪则是在获得样本颜色数值后与记忆体中的颜色数值进行比较。
对色差仪而言，要获得待测可见光的首要条件是必须有能够反映待测样本颜色特征的光线。在颜色恒常性的部分阐述我们知道，特定环境中观察物体颜色时，依赖于当前光照条件的颜色谱系分布是确定的，但是一旦改变光照背景，机器传感器获得的颜色感应值发生变化，那么颜色的判断就不是恒常的了，这也就是机器视觉不具备颜色恒常性的原因。要解决这个问题，需要在一个和测量环境无关的颜色谱系空间中获取样本的反射光线，所以测色仪器中都会使用统一的内置光源来刺激物体表面，这样就相当于将所有待测物体都置于一个跟机器相关的系统光照条件下，而这系统光照条件下的颜色谱系分布也是确定的了。
在色差仪内有一个光源，每次测量时，光源使用单色白光多次照射样本，或者使用单色LED分组多次照射样本，在照射的同时使用CMOS感光阵列获得反射可见光的信息，然后经过后期的去噪、平均后获得样本颜色的系统颜色空间坐标值。需要补充的是在色差仪能够测色之前需要将标准颜色库信息装载到色差仪当中，并且使用纯黑或纯白色的系统颜色空间参考点同标准颜色库的标准颜色空间进行比对计算，从而求出两个颜色空间的映射关系，当标准照明体选定时，其是一个常数。
在颜色空间映射参数确定的条件下，一旦测得的系统样本颜色值被计算出来后，就可以在与映射参数计算从而得出和具体机器、硬件系统、光照条件无关的L*a*b*值。所以当系统要测量未知颜色时，这个样本L*a*b*空间坐标值就可以用来寻找最接近的标准颜色；反之，如果查看样本颜色是否符合落在期望颜色偏差的阈值内，则将样本的L*a*b*值与期望颜色的L*a*b*值作为选定色差公式的输入来计算色差距离△E，从而进行色差判断。
为满足各种实际测量需求，色差仪结构设计有各种形式。如下图所示，这是便携式色差仪的测量部件。其照明与观察条件为d/8方式，X、Y、Z探测器被漫射照明，标准色板或被测样品的镜面反射组分被光泽陷阱所吸收。该系统特别适用于对纺织品等的颜色测量，因为纺织品的经纬线对不同方向的人射光的反射特性不同，当样品在测量孔上旋转时会造成反射光的变化，而采用积分球收集反射光的方式，则可以减小这些影响。
下图为采用45/0照明与观察几何条件的测量部件示意。该结构利用空腔反射的效果，把氙灯的光进行均匀混合，并在45°方向上照射被测样品，样品表面的反射经过光导纤维1照明X、Y、Z光电探测器，光导纤维2用以监视氙灯发光强度的变化，并对光源波动进行修正。
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