色度计英文名为colorimeter，用以测量物体色的三刺激值或色品坐标的仪器。这种测量食品的颜色不是很准确，由于不能测出物体色的光谱反射率，因此也不能用于计算机配色。但相对来说价格较低。用于测量光的颜色的色度计，其包括：颜色感测装置、悬挂装置和减小颜色失真装置，悬挂装置相对于颜色产生装置以操作关系悬挂颜色感测装置。减小颜色失真装置用于减小颜色产生装置上的颜色失真，同时颜色感测装置与颜色产生装置处于操作关系。测量方法：采用铂钴比色法。

   丹麦Videometer公司开发的VideometerLab多光谱成像系统也可用于色度测量，并将研究结果在文献上发表，实际应用中也取得了良好的效果。消费者一般基于颜色选择产品，特别是新鲜产品，例如水果、蔬菜以及肉 (Francis,1995)。消费者选择与其早期体验相关，颜色接受基于体验（(MacDougall & Hutchings, 2002)。在研究、产品研发以及质量控制领域，进行一致和客观的颜色评估非常重要 (Wu & Sun，2013)。在食品科学领域，CIELAB色域经常用于颜色评估。此色域与人类感知颜色契合度高（(León et al., 2006)，当与感官板结果进行比较时有明显优势。

   本研究实例专注于肉色评估。颜色测量标准设备是色度计和分光光度计。色度计称为三刺激仪，采用滤镜来获得颜色值 (Hunt et al., 1991)。色度计为手持设备，操作者在数个不同点测量样品。测量点依据样品而选择，例如要避免肉腱和肌内脂肪，此方式使得测量主观性强、难于复制（Larraín et al.,2008)。另外，这些点的测量并不总是反映整个样品的颜色变化（(Mancini  & Hunt, 2005)。

   要克服色度计的缺点，建议采用一种多光谱成像系统。我们利用一种光度成像模型对详细图像成像到CIELAB色域。利用 CIELAB值，针对不同类型肉，我们将成像系统的评估色彩与标准色度计进行了比较。与色度计不同，成像系统测量了整个样品的空间色差变化。食品颜色先前通过使用成像系统将RGB图像转化为 sRGB 图像，之后转化为CIELAB 值(Larraín et al., 2008; Mendoza et al., 2006; Blasco et al., 2003; Chen et al., 2002; O’Sullivan  et al., 2003; Yam &Spyridon,  2004)。Wu & Sun (2013)曾强调指出，RGB图像依赖于所使用相机的敏感度，并不能直接稳定的转化为sRGB图像。因此，颜色评估的可重复性和客观性打了折扣。多光谱成像系统的优点是获得了较多光谱信息并具备颜色评估所需的鲁棒性和一致性。另外通过光度成像模型扫描是获得CIELAB值的直接方法，因此我们选择了多光谱图像来进行颜色评估。

   Yagiz  et  al.  (2009)  报道了与我们研究结果一样的结果：色度计和RGB成像系统在新鲜三文鱼片在颜色评估中有差异。本研究表明尽管2种评估方法校准盘取得了相同结果，三文鱼片的颜色测量是有差异的。由成像系统记录的颜色与观测到的三文鱼片颜色非常接近，而色度计反馈为灰彩色。

   本研究中，我们调查了家畜和家禽的新鲜和加工肉。在相同条件下研究两类产品，可调查肉的加工如何影响肉色评估。分析的基础是考虑到所有可能影响肉色评估因素，从而进行方差成分分析。较重要的一点，分析确认两种方法评估颜色分量有差异，特别是色差组分a* 和b*。差异依样品类型不同而不同，加工和新鲜肉测量表现不同。这揭示，色度计比多光谱成像系统较易受样品的反射特性影响。此结果与agiz  et  al.  (2009)  研究结果一致，支持了食品科学中成像系统具有优势的论点。除了对整个样品进行客观测量以及捕捉色彩差异，多光谱成像系统VideometerLab还有其它测量特性，如成份测量、尺寸形态测量等，因其多功能特点，广泛可应用于在食品行业质量控制或研究领域，产品详细链接多光谱测量系统。