颜色是纺织品质量评价的核心指标，贯穿纱线、织造到成品全流程。传统分光光度计精度较高，但只能获取测量孔径内的平均颜色，无法直接测量单根纱线、单线圈及多色织物；RGB机器视觉虽能成像，却丢失光谱细节，难以解决同色异谱问题。高光谱成像将二维成像与光谱分析结合，可逐像素获取连续光谱曲线，兼具空间与光谱信息，为纱线/线圈级颜色识别提供了新途径。
光谱相机的优势
光谱相机（高光谱成像）的优势在于，它将二维成像与光谱技术融合，为图像的每个像素点都获取一条连续、精细的光谱曲线。这使得它可以：
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区分同色异谱：准确识别在RGB相机下看起来相同，但实际光谱反射率不同的颜色。
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实现像素级分析：直接对单根纱线、织物的每个线圈进行颜色测量，而无需缠绕或破坏样品。
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提供极高的测量精度：如中达瑞和高光谱相机光谱分辨率最高优于1nm。
线材样品测试
中达瑞和使用VIX-N230 推扫式可见光近红外高光谱相机对两种线材样品进行光谱检测，该相机覆盖400 nm～1000 nm波段，光谱分辨率高达2.5 nm，具备超高成像速度、高灵敏度和优异信噪比，能够捕捉材料表面微小的光谱指纹差异。
线材分别标记为标签1号材料和标签2号材料。样品外观均为白色线卷，肉眼难以直接判断差异。在400～1000nm高光谱范围内，归一化计算后，红色曲线代表标签1号材料，绿色曲线代表标签2号材料。
从光谱曲线可以看出，两种材料在400～750nm的颜色区域差异明显。标签1号材料的反射率整体高于标签2号材料，尤其在短波可见光区域，两条曲线分离度较大；随着波长增加至800～1000nm，两条曲线逐渐接近。这说明两种线材在可见光颜色区域具有较好的光谱可分性。
典型应用场景
光谱相机在纺织线圈颜色识别中的应用已覆盖从实验室研究到工业生产的多个环节：
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单根纱线与单根纤维测色：这是高光谱成像最具突破性的应用。传统方法无法测量单根纱线，而显微高光谱成像系统可以连续测量单根纤维的颜色，为色纺纱的数字化设计提供基础数据。例如，通过二维高斯核密度估计方法提取纤维颜色特征，可提高测量的准确性和可重复性。
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多色色织物的颜色分割：对于由不同颜色纱线交织而成的色织物，高光谱成像可以准确分割出每种颜色区域，并测量其光谱反射率，解决了分光光度计只能测平均色的难题。
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印花织物颜色分析：印花织物颜色丰富、图案复杂，难以人工确定颜色数量。结合自组织神经网络（SOM）和密度峰值聚类（DPC）的算法，可以自动实现印花织物颜色的分割，效果和执行时间均优于其他算法。
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在线实时检测与分选：中达瑞和高光谱相机支持高速线扫描，全谱段帧率可达1800fps，在ROI模式下可达更高，能够集成到生产线上进行实时颜色质量监控和缺陷分类。在纺织品回收领域，结合AI的高光谱解决方案可识别材料成分和颜色，实现自动化分选。
未来的研究趋势将集中于：开发更轻量、高效的深度学习模型以实现实时在线检测；融合光谱与RGB特征，在保证精度的同时降低成本；以及建立更完善的纺织品高光谱颜色数据库和标准，推动技术的产业化普及。
总结来说，光谱相机为纺织线圈颜色识别提供了一种从"宏观平均"到"微观像素级"的范式转变。它通过捕获完整的光谱信息，从根本上解决了单根纱线和多色织物颜色测量的难题，正逐步成为纺织行业颜色质量控制与智能化生产的关键技术。