振動電機色彩設計策略研究

引言

振動電機是一種將電能轉換為機械能的裝置，是各類振動機械的通用激振源，廣泛應用于電力、礦山、冶金、機械制造等多個行業，為各類振動篩、振動給料機、振動輸送機等振動機械提供振動源。在現代工業生產中，振動電機作為各類設備的關鍵組件，其外觀造型的設計受制于功能屬性與結構約束，導致各品牌的產品在視覺上趨同，可辨識度較低。這一現象也廣泛存在于其他機電設備之中，成為工業產品品牌傳播與視覺識別的痛點。在此背景下，色彩作為產品最直觀的視覺要素，具備品牌聯想與情感喚起的功能，能夠突破造型限制，實現品牌識別差異化。

一、研究背景

國內外多數研究集中于振動參數、結構優化與使用壽命提升等工程技術層面，對振動電機的外觀設計關注相對薄弱。現有的振動電機在結構上趨于標準化，導致各品牌之間的產品視覺形象同質化，缺乏品牌辨識度。當前關于產品色彩設計的研究主要集中于消費類產品或交通設施等領域，針對功能性強、視覺存在感弱的工業產品如振動電機類產品的色彩策略研究較少。謝玄暉[1] 等通過構建隱性知識和感性工學的模型分析產品色彩設計方法，并應用到地鐵列車內飾色彩設計中進行驗證。李江泳[2] 基于品牌識別對工程機械產品色彩設計進行探討，并通過液壓挖掘機的色彩設計實例驗證其有效性與實用性。孔德洋等[3] 采用感性工學的方法對電動汽車造型要素進行解構分析，并應用數量化理論I 建立映射模型，從而輔助設計師優化產品設計。綜上所述，當前產品色彩設計在方法論層面逐步形成以感性工學為核心，輔以數量化理論與多元統計分析的研究路徑，但現有研究多聚焦于產品造型優化，對品牌識別與產品色彩內在關系的探討文獻較少。因此，本文將以感性工學為理論基礎，結合品牌識別理念，將用戶感性認知與振動電機色彩設計元素、品牌企業理念相結合，搭建振動電機產品色彩設計研究框架，使用數量化理論I 類等方法構建關聯數學模型，從量化分析的角度為振動電機品牌開發新產品的色彩設計策略提供理論支撐。

二、理論基礎與研究框架

（一）感性工學：感性工學（Kansei Engineering，KE）最早由日本學者Nagamachi[4] 提出，旨在將用戶的情感、審美偏好等感性需求定量映射至產品設計要素中，從而有效挖掘用戶感性需求，并將其轉化為可指導產品設計的工程參數。感性工學的研究一般從意象獲取、模型建立、設計實踐3 個主要步驟展開，把感性工學與色彩學相關的理論和方法結合，能系統的將色彩物理屬性與用戶感性認知之間建立量化關聯。楊穎[5] 系統梳理了感性意象與色彩學相關理論，并搭建了以自然色彩系統與感性意象為基礎的研究框架，從而指導工程機械駕駛室內飾色彩設計；謝玄暉[6] 在感性工學的基礎上融入NCS 體系，構建了地鐵列車內飾色彩設計方法，實現了色彩屬性特征和用戶感性認知的系統性獲取；張蓓蓓等[7] 基于感性工學，采用定量分析的方法，研究用戶對智能心電監測設備的外觀偏好，從而為產品設計與開發提供新思路。

（二）自然色彩系統：自然色彩系統（Natural Color System，NCS）由瑞典斯堪的納維亞顏色研究所1981 年提出[8]，是一種基于人眼色覺特性與色彩自然表現所構建的顏色分類和排列體系。如圖1 所示，NCS 色彩空間是以基本色紅（R）、黃（Y）、綠（G）、藍（B）四色，加上黑（S）和白（W）為起點混合而成的陀螺形態立體模型，所有顏色在該模型中均有其特定位置，且與其他顏色存在精確的聯系。立體模型的圓形橫剖面是NCS 色相環，垂直剖面圖的左右半側各是NCS 色三角，NCS 色彩編號用于表述所觀測顏色與上述6 個基準色之間的關系，編號方式如“NCS S 1080-R”。研究表明，NCS 色彩體系在多領域設計中展現出顯著的應用價值，可以優化設計流程，提升設計質量。張婉玉等[9]運用NCS 色彩體系提取出老年家具設計的基礎色彩，并結合感性意象進行分析得出結果，且用實際案例驗證了該方法的可行性；謝玄暉[6] 對地鐵車輛內飾色彩要素進行收集與分析，以NCS 色彩體系為色彩分析工具，結合感性意象理論，形成地鐵內飾色彩設計方法，并驗證了該方法能有效提高設計過程中的可操作性。

（三）品牌識別：品牌識別（Brand Identity）是企業在面對市場時向消費者傳達的核心信息與視覺形象，是品牌與用戶之間建立情感聯系和認知差異的重要載體。當產品技術發展到特定階段，結構與功能日趨同質化，色彩成為產品識別的首要因素，其識別性對提升品牌競爭力至關重要。已有研究指出：在觀察物體的最初20 秒內，色彩因素占80%，形態僅占20%；5 分鐘后色彩和形態各占50% 并將一直保持此狀態。品牌主色調的選擇與品牌核心理念形成獨特的色彩識別系統[10]，不同色彩所蘊含的象征意義與情感特質，能夠潛移默化地影響用戶對品牌形象的認知與態度，色彩是品牌核心價值觀、品牌承諾以及情感訴求的重要外化形式，品牌往往通過使用長期且穩定的色彩來增強視覺一致性，形成品牌資產的一部分。李江泳[2] 圍繞品牌識別，擬定色彩設計步驟主要程序如圖2。

（四）研究框架：NCS 色彩體系為提取振動電機典型樣本的色彩要素提供了標準化分析工具，感性工學理論為挖掘用戶對色彩的感性認知提供了量化研究流程與方法，二者融合使用能高效獲取振動電機色彩黑度、彩度與色相等物理參數，并獲得關鍵感性意象，有助于完成色彩特征與品牌情感認知的量化關聯，以實現品牌理念傳達與市場認同的雙重價值。因此，本文將NCS 色彩體系與品牌識別融合到感性工學的研究流程里，構建振動電機色彩設計新框架，形成從品牌戰略到色彩方案的系統化設計路徑。主要包含以下4 個階段如圖3。

三、振動電機色彩設計

在品牌識別視角下，感性工學可用于滿足用戶對產品本身的個性化感知需求，同時有助于塑造品牌形象。企業可通過感性工學提取目標用戶群體對產品的核心感性認知，并將關鍵意象融入品牌產品的視覺語言中，通過優化色彩選擇，使產品能更有效地傳達品牌理念，提升品牌辨識度。因此，融合品牌識別的感性工學設計方法為振動電機類工業產品的色彩策略設計提供了研究框架，是實現品牌視覺識別差異化、增強用戶情感黏性的有效工具。

（一）樣本色彩信息提取

1. 樣本收集與篩選：在大數據時代背景下，通過數據采集技術可高效獲取互聯網上的大量原始數據，本研究利用Python 網絡爬蟲技術，搜集當前市場上振動電機產品的圖像資料，首次得到1031 個振動電機色彩樣本，為確保統計顯著性，預篩選階段剔除色彩相關度較低樣本，保留有效樣本656 個。依據色相構成及色彩心理學屬性進行層級分類，分類統計結果為：單色相樣本共342 個，占比52.1%，以暖色系（260 個，39.6%）為主，冷色系（68 個，10.4%）次之，無彩色系（14 個，2.1%）最少；雙色相樣本共314 個，占比47.9%，考慮其色彩搭配上涉及多種配色方案，故按振動電機結構將其分為機身與保護罩兩部件的顏色進行歸類。在雙色相樣本中，以冷色系（245 個，37.3%）為機身的樣本占比顯著，體現出冷色在功能性產品中有良好的兼容性與穩重感，暖色系（37 個，5.6%）機身與無彩色系（32 個，4.9%）機身占比較低。綜上，振動電機市場在色彩設計上呈現出明顯的行業慣性與功能理性，單色相樣本中，暖色系占據主導地位，表明工業設備在色彩選擇上更傾向于使用具有警示作用和高可視性的顏色；而雙色相樣本中，冷色系作為機身配色在功能性產品中具有良好的兼容性與穩重感。因此，依據產品色相傾向聚類分析振動電機最終得到20 個典型樣本如圖4。

進一步梳理具有較高品牌一致性與識別度的振動電機代表品牌及其產品，并開展對比分析發現，高識別度品牌普遍采用統一且辨識度高的色彩體系，以強化品牌視覺形象。例如，德國BRECON 品牌以高飽和黃色與銀色為主色，黃色增強警示效果，銀色與鋼鐵加工相呼應，體現產品的精密加工與穩定性，從而有效傳達品牌強調的精密與穩定；日本URAS-TECHNO 運用低飽和灰藍色調，傳達冷靜、專業與技術革新的品牌形象。在振動電機色彩設計策略中，高品牌識別度企業注重將品牌理念與色彩策略深度融合，根據品牌定位，合理調控飽和度、黑度、色相等視覺要素，使色彩成為連接用戶認知與品牌文化之間的橋梁。在確保整體視覺一致性的基礎上兼顧產品多樣性，實現色彩風格的協調統一，此種系統性的色彩策略不僅增強了品牌的市場辨識度和用戶認同感，也提升了產品的競爭力及品牌影響力。綜上，通過構建振動電機色彩樣本庫，并結合典型高識別度品牌的實踐經驗，獲取當前市場主流配色趨勢與行業色彩應用特征，可以為新品牌的產品色彩研發，傳統品牌的新產品色彩策略制訂，以及視覺形象構建提供指導。

2.NCS 色彩編號：為科學提取振動電機典型樣本的色彩參數，按振動電機結構與配色方式將其分解為機身X 與保護罩C 兩部分，依據NCS基本原理分別對這兩部分的色彩要素進行歸納整理，使用Photoshop軟件與NCS 色板插件獲取振動電機典型樣本的NCS 色彩編號如圖5，各樣本左側為樣本機身色彩參數，右側為樣本防護罩色彩參數。參照NCS 編號方式形成NCS 色相環和NCS 色三角分布圖，見圖6，樣本色彩的色相集中分布在Y-R，R80B-B80G 色相區間，主要表現為紅橙黃色系與藍綠色系，紅橙黃色系樣本高頻出現在低黑度和高彩度區域，而藍綠色系樣本則高頻出現在中低黑度與中高彩度區域；樣本中無明顯色相傾向的無彩色系集中于超低彩度區域。因此，本研究將振動電機典型樣本的色彩設計要素水平進行分類，見表1。

（二）感性意象試驗：感性意象是人對物所持有的感覺，可高度凝聚用戶對產品的深層次情感體驗[11]，感性工學強調感知、情緒與設計要素之間的內在聯系，旨在通過感性詞匯量化用戶對產品的心理評價，為設計要素在新產品的開發上提供支持。為有效展現用戶對產品的感性認知，需盡量采集多元化的感性詞匯，建立典型感性意象詞匯庫。收集產品感性意象詞匯的常見方法有：梳理相關文獻資料、網絡平臺搜集產品評論、實地調研與訪談等。使用語義差異法（Semantic DifferentialMethod，SDM）可以將用戶的隱性情感外化于產品的顯性特征，以便于獲取用戶對不同色彩振動電機的感性評價數值[12]。

通過用戶訪談、網絡文本挖掘等多種感性詞匯獲取途徑，并經過焦點小組的評價，初步收集并篩選出感性詞匯96 個，建立振動電機感性意象詞匯庫。隨后邀請8 位設計與機電專業的教師及研究生組建專家小組，從詞匯庫中篩選出，與振動電機及品牌識別相關程度高且最具代表性的6 組詞匯對：“堅固的- 脆弱的、安全的- 危險的、強烈的- 平淡的、明亮的- 灰暗的、高端的- 廉價的、卓越的- 普通的”，結合前期篩選出的20 個典型樣本以Likert 量表的形式設計調查問卷，量表評價等級設定為7 級，由此形成產品語義差分析調查問卷（圖7）。邀請62 名被試來填寫調查問卷，其中包含振動電機企業工作人員、機電專業與設計專業研究生和教師等，經統計，共回收有效問卷58 份。將所得數據錄入SPSS 軟件進行分析，首先計算各典型樣本的感性詞匯均值，結果見表2。以樣本20 為例，第1 欄為2.02 說明此樣本堅固的這種意象表現顯著，而第3 欄和第5 欄分別為-0.59 和0.89，說明強烈和高端這兩種意象評價不顯著。

（三）構建數學關聯模型

1. 模型建立：運用數量化理論I 類方法對色彩參數與感性意象之間的關系進行建模，量化不同色彩要素對意象的影響程度，挖掘潛在設計規律。數量化理論是20 世紀50 年代，由日本林知己夫教授提出的多元統計方法，可以處理定性定量數據，按研究目的分為：數量化理論Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類[13]。數量化理論I 適用于探究自變量與因變量的關系，建立數學關聯模型，從而更系統地識別變量之間的關聯特征及其內在規律[14]。假設有x 個項目，第n 個項目的類目為kn，那對j 個樣本而言，δm（n，q）（n=1，2，…，x；q=1，2，kn；m=1，2，…，j）稱為第n 個項目第q 類在第m 個樣本中的反應，對應振動電機樣本共有6 個項目，每一項目依據NCS 基本原理分為3 個類目，對篩選過的20 個樣本都只可選擇1 個項目下的1 個類目，因此對第m 個樣本則有式（1）：

對照表2 和式（1）得到20 個振動電機樣本的色彩設計要素反應矩陣（表3）。以振動電機的色彩設計要素及要素水平為自變量，感性意象評價值為因變量，假設因變量與自變量之間的反應存在線性關系，則可建立如下映射模型方程：

式中：bnq 為僅依賴于n 項目之q 類目的系數；εm 為第m 次抽樣中的隨機誤差；kn 為第n 個項目的類目數。

2. 模型求解：在SPSS 軟件中導入感性意象語義評價值和振動電機色彩類目編碼表數據進行多元回歸分析，通過評估各色彩設計要素對感性意象的影響水平，得到要素類目得分、常數項等關鍵數值。根據多重共線性處理機制，機身中黑度X12、機身低彩度X21 等8 組要素水平不參與回歸分析。各組感性意象語義量化分析結果如表4，類目得分可體現色彩設計要素水平對感性意象的影響程度和方向：若類目得分大于0，表明對應的設計要素對感性意象的影響更傾向于此意象表達。在“明亮的”感性意象語義中，復相關系數R 值為0.988，決定系數R2 是0.976，體現模型擬合效果好，依據式（2）推導最終回歸模型如式（3）所示，同理也可得到其余5 對感性意象詞匯“堅固的、安全的、強烈的、高端的、卓越的（4）”的最終回歸模型。

根據模型求解結果，對要素水平及類目得分數值進行排序[15]。在關聯回歸模型Y1 中，有10 個色彩設計要素水平含類目得分（圖8）。要素水平機身低黑度X11、機身暖色相X33、防護罩冷色相C32 等7 項類目得分都為正值，說明在進行振動電機色彩設計時，若想傳達明亮的意象，選擇更傾向于機身低黑度和暖色相，防護罩冷色相等要素。同理，也可得到要素水平對其余5 對感性意象詞匯。

（四）產品配色設計

首先對目標品牌的系列產品和品牌核心理念展開調研與語義提取，識別并歸納出符合品牌調性的核心感性意象詞匯，以此作為色彩設計實踐的意象導向依據。通過參與橫向項目XY 公司振動電機新色彩開發實踐，選取該品牌作為案例展開實證研究。該品牌核心理念為“創新驅動、品質卓越”，企業文化強調技術領先與用戶信賴，在長期品牌構建過程中形成了明亮色系主導的視覺識別風格。為在維持品牌延續性的同時實現創新升級，設計策略以“明亮的”與“卓越的”意象維度為核心設計方向。

以“明亮”回歸模型（Y1）的分析結果為基礎，結合圖9 篩選正向得分顯著的色彩要素，結果表明，“機身低黑度+ 暖色相”與“防護罩冷色相”的組合搭配在感知維度上具有更強的明亮感表達力。以“卓越”回歸模型（Y2）的分析結果為基礎，結合圖10 篩選正向得分顯著的色彩要素，結果表明，“機身高黑度+ 暖色相”與“防護罩高黑度+ 冷色相”的組合搭配在感知維度上更能體現卓越感特質。綜合回歸模型的得分特征，并結合前期市場調研的視覺趨勢結果，最終確定“機身低黑度+ 高彩度+ 暖色相”與“防護罩高黑度+ 低彩度+ 冷色相”的配色方案作為推薦組合，該組合方案在保留品牌原有視覺調性的同時引入色相層次的差異，提升色彩語言的豐富性與創新性，契合品牌“創新驅動、品質卓越”的核心價值訴求。通過Rhino 軟件三維建模、KeyShot 軟件渲染，最終完成振動電機色彩設計三維效果圖，如圖10 所示。

四、樣品涂裝與方案評估

為驗證所提出的色彩設計策略在實際應用中的可行性與視覺效果，企業根據最終篩選出的推薦配色方案，對振動電機進行樣品涂裝（圖11）。涂裝過程中參照NCS 色彩系統色號進行調色與上色，確保樣品色彩在色相、黑度與彩度等方面與設計方案保持在一致區間。

通過實際拍攝油漆涂裝照片，邀請了18 位客戶進行反饋評價，檢驗色彩設計與品牌意象的匹配度。用戶評價采用李克特五點量表形式，從“明亮感” “卓越感” “品牌契合度”等5 個維度進行打分。結果顯示（表5），所有維度平均值均高于4 分，用戶普遍正面評價，標準差都小于0.8 表明用戶意見集中，各維度都在4.3-4.7 區間，體現了設計方案的綜合性。大多數受訪者認為該新配色方案相較于原有產品在視覺識別性上更具區分度和品牌特征，并能較好傳達品牌所強調的“創新與品質”理念，驗證了感性意象指導下的色彩策略在實際應用中的有效性。感性需求設計產品，又可以滿足品牌想傳達的意象需求，同時也證明了通過改變產品色彩設計要素組合，可以改變產品感性意象的表達。在振動電機色彩設計策略研究中，結合數量化理論I 類方法，解決了各種定性研究問題，對振動電機類功能性為主的機電產品色彩設計具有一定參考意義。

結語

本研究以振動電機為研究對象，提出融合感性工學、自然色彩系統（NCS）與品牌識別的色彩設計策略流程。通過樣本數據挖掘及分析，識別了市場主流色彩配置與品牌感知之間的關聯特征，明確不同色彩組合對用戶情感體驗與品牌印象的影響。研究驗證了品牌定位與感性意象在色彩策略中的橋梁作用，為工業產品色彩設計提供可量化、可操作的路徑支持。該方法在實現路徑上仍存在一定的不足，感性工學的核心在于感性量的獲取，即獲取用戶的情感意象，但此過程會存在諸多主觀因素的干擾，難以實現對情感的精準識別，從而影響數據有效性與研究結果的可靠性。此外，在最終驗證階段，僅邀請18位被試參與色彩樣品評估，樣本容量相對較小，結果的代表性與普適性仍有待提升。未來研究可進一步結合眼動追蹤實驗、VR 色彩感知模擬等手段，拓展對用戶注意力機制與色彩響應的探索，以實現品牌產品色彩設計與用戶偏好之間更高程度的匹配性，并擴大樣本規模，以進一步增強模型的穩定性與應用推廣的可信度。