近年来,色纺纱由于具有色泽柔和、颜色丰富、低碳环保等优势,深受当今消费者的青睐,在纱线制造领域具有很强的竞争力。随着科学技术的快速发展,通过计算机对色纺纱进行测配色受到越来越多企业的关注。目前,计算机配色是以细纱测色得到的数据作为基础数据库,本文对纺纱过程中纤维集合体的色差变化进行研究,为探讨是否可以用散纤维测色得到的数据进行计算机配色提供一定的基础。同时,文章分别基于Steams-Noechel模型和Friele模型对色纺纱的配色算法进行改进,提高了计算机配色的准确性。首先,文章对大红色、旦黄色、宝石蓝色纤维进行混纺,取样测色后进行分析。结合光谱反射率曲线和CMC色差公式可知,纺纱过程中,纤维网与熟条、粗纱之间的色差较小,几乎都小于1,可以被接受,但纤维网和细纱之间的色差较大,全部大于1,颜色之间差异明显。由色度学参数折线图发现,纺纱过程中纤维集合体的明度和饱和度随加工深入呈减小趋势,而色相基本保持不变;在此基础上,用SPSS对色度学参数和混纺所用纤维配比进行二元回归分析并建立模型,利用该模型可对试样之间的色差进行初步预测。然后,文章通过设计实验,分析纤维平行顺直度和捻系数对纺纱过程中纤维集合体色差变化的影响程度。发现纤维平行顺直度不同对纤维集合体的色差影响较小,而捻系数不同会对纤维集合体的色差产生较大影响。考虑到对样品测色时,待测试样是否完全不透光也会导致色差产生,文章通过实验明确了细纱和针织物用于测色时的制样标准。最后,文章分别以Stearns-Noechel模型和Friele模型为基础对色纺纱的配色算法进行改进。对于Stearns-Noechel模型,用固定的最优参数M计算拟合配方时,平均拟合色差为1.02;改变未知参数M的确定方法,对其进行循环赋值,选择色差最小时对应的M值为最优参数计算拟合配方,平均拟合色差为0.477,配色效果得到提高;在此基础上,将人眼视觉特性用代码表示并用于计算机配色,平均拟合色差为0.201,配色效果得到进一步提高。对于Friele模型,文章将未知参数Q的选择标准由标准样与拟合样的色差最小变为反射率偏差最小,并提出一个新的评价标准,即配方相对偏差。改进后的算法,在保证标准样与拟合样的色差小于1的同时,配色精确度得到提高,计算出的拟合配方与标准配方更加接近,可以应用于色纺纱的计算机配色。