色纺织物颜色的准确表达至关重要,测色配色是色纺生产的关键环节。传统的人工测配色方法难以满足大生产的需求,计算机测配色方法较为复杂且受众多因素的影响,数字图像处理方法的相关研究主要涉及纤维混合比例的测定。本文基于色纤维混合呈色与彩色印刷呈色的相似性,参考彩色印刷中的纽介堡（Neugebauer）方程,探究涤纶色纤维混合样品的全局整体色彩与其局部各色纤维的颜色和分布（面积率）之间的关系,对色纺纱混合的测配色方法进行研究,以提高色纺纱测配色的准确性。本文选用红、黄、蓝3种颜色的棉型涤纶纤维,以不同的组合方式和混合比例制备大量的网状色纤维混合样品,用于探究并建立色纤维混合样品的全局整体色彩与其局部各色纤维的颜色和分布（面积率）之间的方程,然后对建立的颜色预测方程进行修正和验证,提出一种新的测配色方法以提高色纺纱的生产效率和配色精度。本文主要研究内容和结论如下:（1）测定色纤维混合比最佳参数的研究:选用红、黄、蓝3种颜色的涤纶纤维制备等比例的红+黄、红+蓝、黄+蓝3种纤维混合样品,用扫描仪采集色纤维混合样品图像并用模糊聚类（Fuzzy C-means clustering,FCM）算法对其进行聚类分析,探究颜色空间、聚类中心数、扫描分辨率、扫描面积对色纤维混合比例测定准确性的影响。研究表明在黑色扫描背景下,用3500 ppi的扫描分辨率采集40 mm×40mm的样品图像,结合聚类中心数目为7的FCM算法在Lab颜色空间对纤维图像进行聚类分析时,聚类分析的效率快且结果稳定、准确,相对来说是现有试验条件下最优的色纤维混合比例测定方法。然后用该方法对任意混合比例的两色纤维混合样品进行分析,发现聚类分析结果的准确性随着纤维混合比例差值的增大而减小。（2）色纤维混合样品颜色测量方法的研究:用多点测色法和PS测色法分别采集色纤维混合样品图像的颜色特征值并计算其相对差值,发现两种测色方法的试验结果相差不大,但PS测色法更为方便快捷。（3）色纤维混合样品全局与局部呈色关系的研究:根据纤维的光学性质、Neugebauer方程和概率学的乘法定理,分别建立了仅考虑样品表面第一层纤维颜色和比例的影响（假设条件1#）以及考虑样品表面第一层和第二层纤维颜色和比例影响（假设条件2#）的色纤维混合颜色预测方程。通过计算63个色纤维混合样品的预测色差,对比分析两种假设条件（假设条件1#和2#）下建立的纤维混合颜色预测方程在不同的颜色测量方法（PS测色法和测色仪测色）下的准确性,发现在PS测色法下,假设条件2#下建立的颜色预测方程更准确。根据63个样品的实测颜色值对该方程进行一阶线性回归修正,通过F检验和R~2值可知用一阶线性回归方法对其进行修正是可行的,且修正方程显著而有效。可见PS测色法下的修正方程能够较好地预测色纤维混合样品的颜色,表示色纤维混合样品全局整体颜色与其表面局部各色元颜色和面积率之间的关系。（4）色纤维混合样品颜色预测方程准确性的验证:将修正方程的预测结果分别与Stearns-Noechel（S-N）模型和Friele模型的预测结果进行对比分析,发现修正方程的预测色差较S-N模型和Friele模型更小,可见修正方程对现有条件下的色纤维混合颜色预测效果最好。根据修正方程分别预测12个标准样品和12个来样的纤维混合方案,按照预测的纤维混合方案依次制备标准样品的仿样和来样的仿样,结合实际测量的色差衡量修正方程的准确性。试验结果表明修正方程可以很好地预测色纤维混合样品的颜色和配色方案。研究表明,本文提出的色纤维混合颜色预测方程是一种可行的测配色方法,可以有效地描述色纤维混合样品全局整体色彩与其局部各色纤维颜色和分布（面积率）之间的关系,为色纺企业色纺纱的测配色提供参考。