[en] The precise measurement and specification of color, as well as the measurement of color differences between two pairs of samples, are extremely important in various fields such as industry, textiles, agriculture and healthcare. This relevance is especially accentuated in those fields where color is not only an attribute, but adds significant value to the final product. In medicine, color measurement can be essential for detecting subtle changes in skin or tissue, which could indicate health problems. For example, in dermatology, assessing the color of moles or skin lesions can help identify possible signs of skin cancer. In this work, a comprehensive analysis of several color difference databases has been performed using fuzzy logic data analysis techniques. The ultimate goal of this analysis has been to identify inconsistent color pairs compared to other pairs, in order to improve the quality and reliability of the initial databases. To achieve this, a methodology has been implemented that is based on the detection of discrepancies between visually perceived color differences and color differences calculated from color coordinates. A variety of thresholds have been explored, evaluating how different tolerance levels affect the detection of inconsistencies. The result of this work is the identification, analysis and elimination of color pairs that are considered inconsistent in different databases using algorithms developed in Python. This data cleaning contributes significantly to improving the quality of color difference databases, which in turn has a positive impact on various applications where color accuracy is critical. These databases play a key role in the development and evaluation of new color difference formulas. Their goal is to match the results of these formulas more accurately to the visual perception of color difference by the human visual system.

[es] La medición y especificación precisa del color, así como la medida de las diferencias de color entre dos pares de muestras son facetas de suma importancia en diversos ámbitos como el sector industrial, textil, agrícola o en el ámbito de la salud. Esta relevancia se acentúa especialmente en aquellos campos donde el color no solo es un atributo, sino que agrega un valor significativo al producto final. En medicina, la medición del color puede ser esencial para detectar cambios sutiles en la piel o los tejidos, lo que podría indicar problemas de salud. Por ejemplo, en dermatología, la evaluación del color de lunares o lesiones cutáneas puede ayudar a identificar posibles signos de cáncer de piel. En este trabajo, se ha realizado un análisis exhaustivo de varias bases de datos de diferencias de color, utilizando técnicas de análisis de datos mediante lógica difusa. El objetivo final de este análisis ha sido identificar parejas de colores inconsistentes en comparación con otras parejas, con el fin de mejorar la calidad y la consistencia de las bases de datos iniciales. Para lograrlo, se ha implementado una metodología que se basa en la detección de discrepancias entre las diferencias de color visualmente percibidas y las diferencias de color calculadas en comparación con el resto de datos. Se ha explorado una variedad de umbrales, evaluando cómo los diferentes niveles de tolerancia afectan a la detección de inconsistencias. El resultado de este trabajo es la identificación, análisis y eliminación de parejas de colores que se consideran inconsistentes en distintas bases de datos utilizando algoritmos desarrollados en Python. Esta depuración de datos contribuye significativamente a mejorar la calidad de las bases de datos de diferencias de color, lo que a su vez tiene un impacto positivo en diversas aplicaciones en las que la precisión del color es fundamental. Estas bases de datos desempeñan un papel fundamental en el desarrollo y evaluación de nuevas fórmulas de diferencia de color. Su objetivo es lograr que los resultados de estas fórmulas se ajusten de manera más precisa a la percepción visual de la diferencia de color por parte del sistema visual humano.