色纺产品在外观上呈现出一种独特的色彩空间混合效应,富有朦胧的立体效果和质感,又因其生产方式可减少环境污染,满足消费者个性化、绿色环保的消费理念。数码转杯纺纱技术作为一种新型的生产混色纱的方法,将混色与纺纱同步进行,其生产工序更短,适应色纺纱批量小、品种多、更换频繁的生产需求,有较好的发展前景,但数码转杯纺纱技术生产色纱时在配色上同样存在人工配色繁琐、效率低等问题。本文在计算机配色理论模型的基础上,对数码转杯毛纺混色针织物和机织物的颜色预测模型及配方预测算法进行研究,为未来深入研究数码转杯毛纺混色织物计算机智能配色提供理论参考。本文简单介绍了数码转杯纺纱机独有的三通道喂入装置及混色方式,利用在线控制系统开发出混纺比或线密度变化的各种花色纱线。将不同混纺比例的纱线放在显微镜下观察有色纤维的分布情况,并对线密度及混纺比不变的混色纱线进行毛羽、强力、条干等基本性能进行测试,结果显示:不同颜色的纤维多以单纤维状或小型束状较均匀的分布在纱线内部,说明数码转杯纺这种新型的混色方式能够有效地对有色纤维进行混合;不同混色比例的混色纱线的各性能大小稍有差别,但差别不大,说明混色比例不同,对纱线性能的影响较小。同时用红、黄、蓝三种颜色毛纤维以10%为比例梯度纺制混色纱线,制作纱线和织物色卡图,直观的表达颜色变化特征及织物外观特性,针织混色织物和机织混色织物由于织造形式的不同呈现出不同的织物风格。然后,利用Kubelka-Munk双常数理论模型、Stearns-Noechel模型和Friele模型分别对数码转杯毛纺混色针织物和机织物的配色规律进行研究。在Kubelka-Munk双常数理论的基础上,分别用最小二乘法和相对值法两种方法计算单色织物的吸收系数K和散射系数S,预测样本的色差相差不大,但相对值法对样本颜色的预测能力较为稳定,因此在相对值法求得的K、S值的基础上对织物进行配色,得到针织样本和机织样本的平均比例误差分别为2.87%和2.78%,预测平均色差分别为0.531和0.441,说明配色结果较好。针织物和机织物关于Stearns-Noechel模型的最优参数选择同一个M值为0.190,用全光谱配色法预测样本配方的平均误差为3.66%和4.93%,与相对值法相比误差稍大;预测平均色差为0.25和0.287,色差较小,且每个样本的色差均小于0.5,预测结果较理想。在600nm以上波段时,M值与波长之间的线性相关性较强,其他波段相关性较差。确定针织物和机织物关于Friele模型的最优参数σ值分别为0.125和0.141,在此基础上预测样本配方的平均误差为3.94%和2.95%,预测平均色差为0.59和0.8,相较于其他两个模型,Friele模型的预测色差相对较大,配色精度相对较差。