混色织物因具有加工便捷、生产环节中污染小、色彩丰富等特点越来越受到消费者的青睐。目前混色纺织品在国外已经十分流行,国内同类产品的消费比例也在增加,发展前景看好,但是混色织物在生产工艺中配色环节要求比较高,由于现今在工厂里配色操作完全依赖于人工,因技术和经验的局限产生配色周期长、效率低等问题。针对这些不足,本论文以羊毛Stearns-Noechel修正模型为基础研发了应用于毛纺的计算机智能测色配料系统。以下为本论文主要开展的四方面工作:一、仪器驱动与测色模块DataColor分光光度测色仪具有仪器性能稳定,测量反射率数据值精度高等优点而被大多数企业所接受。但由于该仪器的驱动不对外开放,并且自主享有DataColor分光测色仪驱动能够为日后基于本仪器的应用软件进一步升级提供了一个自由的平台,因此本论文以基于分析仪器与主机底层交流数据与反射率值差值补偿的方式,研发了该仪器的驱动程序,并在此基础上开发了测色模块,为本系统提供基础支持。二、智能配色模块论文以基于羊毛Stearns-Noechel修正模型为配色的理论基础,结合经典的加和公式及全光谱匹配算法,通过最优化选择等算法实现,完成智能配色模块的开发。为高效获取客户提供的混色织物的最佳配方,提高毛纺企业的配色效率,三、织物软打样模块该模块开发的主要目的是根据智能配色模块提供的最佳配方,“所见即所得”地提供颜色准确的织物仿真模拟图,提前获知配方打样效果,降低实际打样次数。为保证颜色显示的准确性和在不同显示设备间显示颜色的一致性以及织物形态的真实性,论文基于ICC颜色管理体系,应用颜色管理的相关技术进行把握;并运用图像处理中叠加层的理论实现了可靠的模拟织物外形特征,最终实现织物软打样模块的开发。四、数据管理模块为体现系统的完整性,在以上模块开发完成的基础上继续完成了数据管理模块的开发。该模块包括配方与配方成本管理模块、单色样管理模块、混色样管理模块、用户管理模块等四大模块。配方与配方成本管理模块主要实现对样品最佳配方进行成本核算并进行统一管理,其余三个模块则是为有效管理单色样品、混色样品、用户资料等方面的数据提供有力保障。本学位论文以“混色纺纱智能测色配料技术及其应用研究”(2008C11071-1)的浙江省重大科技专项(优先主题)工业项目为背景,经企业应用测试,本系统对实际配方样品进行测量并进行样品比例匹配,所得样品配方比例与实际样品的配方比例误差基本能控制在1.5%以内,能够满足企业的实际应用需求,达到了预定的目的。