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輕松解決印花分色“五宗罪”(組圖)

2010-06-10 09:16 來源:慧聰網(wǎng) 責(zé)編:Victoria

摘要:
如果你已經(jīng)完成了上述步驟,,但發(fā)現(xiàn)仍存在一些其他的問題,,那么就應(yīng)該放慢動怍,確實了解在數(shù)字打樣中有問題的區(qū)域看起來是什么樣的,。印刷時潛在的問題早就會在數(shù)字打樣中表現(xiàn)出來,。
  【CPP114】訊:絲網(wǎng)印花工藝給人們帶來許多陷阱,,拼寫、對齊,、平衡,、字的用法以及圖案變形都是是拖分色工作后腿的因素。不過在缺乏標準的前提下,,我們可能是將就而不太可能改變那些不起作用的現(xiàn)狀,。由于分色失敗而導(dǎo)致的印花機停止生產(chǎn),這是一個非常高昂的代價,,最有利的辦法就是降低失敗率,,從而增加有效的印花生產(chǎn)。下面我們就印花分色中的五大常見問題進行解決,,是成功率和生產(chǎn)效率上升,。

  審視排名前五位的分色錯誤


  在分色時所使用的數(shù)字文件類型影響了你將遇到的錯誤類型。由幾種顏色組成的設(shè)計圖案可能要求進行相當重大的分色處理,。由于多數(shù)分色問題也都與底色印刷有關(guān),,因而這些錯誤多發(fā)生在深色服裝印花的例子中。在淺色服裝印花的情況中往往出現(xiàn)更基本的錯誤,,而且這些錯誤更容易被預(yù)測,。你所在的企業(yè)或許有不同于本文所列舉的五大分色錯誤,不過識別和處理下面所提到的問題無疑將增加有效的印花機生產(chǎn)時間,。

  第五大分色錯誤:遺漏了一塊顏色

  完成了分色工作,,但是當印好服裝后卻發(fā)現(xiàn)有一塊圖像未被復(fù)制出來,在陽圖片,、網(wǎng)版以及最終的印品上不見它的蹤影(圖1),。這類問題在由corelDRAW或者AdobeIllustrator創(chuàng)建的矢量圖中司空見慣,分色工作常常通過編輯原始文件來完成,。如果原稿有許多色塊必須轉(zhuǎn)換成不同的顏色用以生成所有的陽圖膠片,,那么在選擇顏色時遺漏一個色塊或者出現(xiàn)一個錯誤都會成為問題。

第五大分色錯誤:遺漏了一塊顏色

  解決方法:使用宏指令幫助完成矢量圖中的顏色轉(zhuǎn)換和替代,。宏指令迅速選取顏色相同的每一個圖像部分,。一些軟件如Illustrator允許選取圖案中的相似顏色部分,,從而簡化了分色工作。corelDRAW有一個尋找/替換顏色的宏指令,,可幫助選取所有的色塊,;此外它還有一個打印預(yù)覽的功能,可在出片之前對每一個陽圖文件進行詳細檢查,。將設(shè)計原稿與陽圖文件比較,,可找出存在的任何問題。 

   第四大分色錯誤:深色襯衣上的底色不夠

  這個問題之所以特別棘手,,是因為需要一些遠見才能發(fā)現(xiàn)它,。解決該問題的技巧在于要了解所使用的油墨,并且清楚在一件深色襯衣上完成一幅明亮的印品真正需要多少底色,,同時襯衣的色調(diào)不會影響疊印顏色或者數(shù)值,。一個導(dǎo)致深色襯衣上底色不夠的常見原因與創(chuàng)建底色的方法有關(guān)。

  一個為深色服裝創(chuàng)建底色的方法是將原始設(shè)計圖案周圍的背景轉(zhuǎn)變成黑色,,然后在AdobePhotoshop中創(chuàng)建一幅復(fù)制圖像,。接著將復(fù)制圖像轉(zhuǎn)換成L*a*b顏色模式。明度(1ightness)通道被用來創(chuàng)建底色,,方法如下:復(fù)制明度通道,,將之粘貼到原文件中,然后執(zhí)行反相命令,。由此產(chǎn)生的通道作為一個基礎(chǔ)底色,。此時的問題在于高飽和度的顏色,如消防車的紅色或者品藍色從明度通道出來后往往得到的是一種中灰/深灰,,使用這種方法只能賦予上述顏色40%-50%的底色(圖2),。如果分色文件用如此淡的底色印刷,那么最終的印品會顯得晦暗,,毫無生氣,甚至可能會徹底改變顏色,。

第四大分色錯誤:深色襯衣上的底色不夠

  解決方法:逐漸了解所使用的油墨,,以及油墨必須印在什么材料上才能產(chǎn)生明亮、鮮艷的顏色,,除此之外沒有解決這一問題的捷徑,。如果要求印刷100%的白色作為底色以創(chuàng)建一種明亮的紅色,那么就必須在底色中增強這部分圖像,。最好的解決方法之一是使用Photoshop中的色彩范圍工具來選取圖像中最飽和的紅色(或者需要調(diào)整底色的任何顏色),,在該工具中選擇低模糊度以避免過多地調(diào)整底色中的漸變色,只調(diào)整最明亮的圖像部分,。一旦選取完畢,,就轉(zhuǎn)向底色通道,,然后經(jīng)由曲線菜單只增加底色中這一圖像部分的密度,以補償色彩飽和度,。這種方法有一個額外的好處是可找到圖像中所有包含這類高飽和度顏色的區(qū)域,,從而就不會出現(xiàn)任何遺漏。 

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