在科学技术快速发展的时代下,人们对工作的效率有了更高的要求。为克服人工在不同工作中效率低下的问题,企业也越来越趋向于选择将计算机技术和机器相结合的方式,提高生产效率,降低人力成本,这在色纺领域也是如此。传统的人工配色已经无法满足色纺企业对配色效率的要求,选择计算机测配色技术代替人工配色,从而提高配色精度和配色效率,已经成为色纺企业的最佳选择,也是色纺测配色智能化的必然趋势。然而,现如今计算机测配色技术无法在色纺企业广泛应用的关键就是配色模型存在颜色预测精度较低的问题。针对这一难题,本文通过对三种颜色预测模型进行讨论,分析不同模型的适用性和预测精度,最终确定适用于混色棉纤维颜色预测的最佳颜色预测模型。首先,对于Stearns-Noechel模型,根据模型参数类型的不同将模型分为数值型模型和关系式型模型。将两种不同参数形式的模型对混色棉纤维的预测效果进行比较,两种参数形式的模型对混色棉纤维的整体预测效果比较接近。在模型适用性和预测精度两方面的对比中,发现不同参数形式的适用性有所不同,预测精度也有明显差异。其次,对于Friele模型,通过试验验证了Friele模型在颜色预测时存在适用性较差的问题,并通过循环参数法对Friele模型的适用性进行了优化。然后,对于Kubelka-Munk颜色预测模型,分析了双常数Kubelka-Munk模型对混色棉纤维颜色预测的适用性以及模型精度,确定模型存在的多个不确定性对其颜色预测有较大影响。尝试采用单常数Kubelka-Munk模型对混色棉纤维进行颜色预测,并从模型的预测原理分析中发现影响模型预测精度的问题,提出标准化映射的方法对其改进,得到了较好的优化效果。将三种颜色预测模型在模型适用性和模型预测精度这两方面进行对比,确定优化后的单常数Kubelka-Munk模型是综合预测效果最佳的颜色预测模型。并根据色纺企业的实际问题,对颜色预测模型的产业化应用进行初步探讨,首先,提出光谱反射率可视化优化客户体验;其次,选用与试验样本染色工艺不同的有色棉纤维,验证了单常数Kubelka-Munk模型拥有较好的适用性;最后针对最小二乘法无法直接用于标样配方求解的问题,提出反射率差值法对单色纤维种类进行定位,并与最小二乘法结合使用,完全可以用于色纺企业对客户来样的配方求解。