Рекомендации по подбору краски для авто

На первый взгляд может показаться, что подбор краски для автомобиля – это довольно простой и обыденный процесс, и особых познаний он совершенно не требует. Но это совершенно не так: напротив, подбор краски требует знания массы нюансов. Даже самое малейшее отличие тона краски может крайне негативно сказаться на общем облике автомобиля. Поэтому к подбору краски для ремонта следует подойти с особой тщательностью.

Состав любой автомобильной краски – это лак, эмаль и пигментные вещества. Как правило, цвет и оттенок краски подбирается по коду, который размещен под капотом автомобиля. Бывают ситуации, когда это невозможно: либо автомобиль уже перекрашивался или не краска не идет с заводским цветом 1 к 1. К тому же, с течением времени первоначальный оттенок краски может выгореть, поэтому если автомобиль уже не новый, трудности в подборе краски по коду – просто неминуемы.

Современное решение задачи – компьютерный подбор краски. Для точного определения цвета применяются технологии компьютерного анализа. Эта технология за последние годы стала очень популярной и востребованной, хотя считается довольно затратной.

Важные нюансы при подборе краски для автомобиля:

  • подбираемый оттенок должен быть немного светлее: после высыхания краска имеет свойство темнеть;
  • отдавать предпочтение при подборе краски лучше тем маркам и производителям, которые рекомендуются или используются непосредственно для вашего автомобиля;
  • если вы сомневаетесь между несколькими оттенками, рекомендуется протестировать цвет на каком-либо предмете или на небольшом участке автомобиля.

Доверять процедуру подбора краски лучше опытным специалистам, так вероятность ошибки сводится практически к нулю. Не экономьте на качестве, тогда покраска вашего автомобиля не принесет вам никаких дополнительных расходов и неприятностей.

Услуги компании АвтоДата – Быстро, Недорого, Качественно

Добавить отзыв

Защитный код
Обновить

 

Оценка по фотографии
Закрыть

Click on the image to change it

политики обработки персональных данных