在清晰度計的測量原理中，透射法與反射法代表了兩種核心的光學(xué)評估路徑，其技術(shù)路線、適用場景及精度表現(xiàn)均存在顯著差異。
透射法采用0°/0°光學(xué)結(jié)構(gòu)，通過測量光線穿過透明材料（如塑料薄膜、光學(xué)玻璃）后的強(qiáng)度變化，計算大光通量M與小光通量m的差值。其優(yōu)勢在于直接量化材料內(nèi)部的光學(xué)均勻性，公式C%=(M-m)/(M+m)×100%能精準(zhǔn)反映透明件的成像保真度。然而，該方法對材料透明度依賴度高，且無法檢測不透明表面。
反射法則通過45°/45°或60°/60°結(jié)構(gòu)，捕捉光線在不透明材料（如金屬漆、陶瓷）表面的反射信號。該技術(shù)可規(guī)避材料內(nèi)部光學(xué)特性的干擾，適用于評估表面涂層的均勻性與反射質(zhì)量。但反射法對測量環(huán)境敏感，需嚴(yán)格校準(zhǔn)以消除雜散光影響。
技術(shù)對比顯示：透射法測量速度更快（如ICM-2型儀器僅需5秒），但受限于材料透明度；反射法雖能處理復(fù)雜表面，卻易受環(huán)境光干擾。新一代設(shè)備通過結(jié)合兩種模式（如SUGAIC-T），實現(xiàn)了透射/反射一體化檢測，標(biāo)準(zhǔn)偏差控制在0.2%以內(nèi)。
應(yīng)用場景進(jìn)一步分化：透射法主導(dǎo)光學(xué)膜、顯示屏面板的透明度檢測，反射法則在汽車漆面、印刷品質(zhì)量監(jiān)控中占據(jù)主流。隨著AI算法介入，清晰度計正由單一測量向智能分析演進(jìn)，例如通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測材料老化后的清晰度衰減。
未來，透射與反射技術(shù)的融合將成為趨勢，結(jié)合自動化產(chǎn)線需求，推動清晰度檢測向?qū)崟r、多參數(shù)方向發(fā)展。
