高光谱技术如何实现布料智能分拣？一次实验给出答案

在纺织服装制造过程中，布料颜色一致性是衡量产品品质的重要指标之一。无论是服装面料、家纺产品，还是汽车内饰、箱包皮革等领域，颜色偏差都可能导致产品降级、客户投诉甚至批量退货。因此，如何快速、准确地识别布料色差，实现合格与不合格产品的自动分类筛选，成为众多纺织企业关注的重点。

近期，莱森光学利用实验室高光谱成像系统开展了布料质量检测实验，通过对不同颜色布料样品进行高光谱分析，验证了高光谱技术在布料分类筛选领域的应用潜力。

从“看颜色”到“测颜色”

传统布料质检主要依赖人工目视检测或色差仪抽样检测。人工检测容易受到环境光、人员经验和视觉疲劳等因素影响，而色差仪虽然能够获得定点颜色数据，却难以实现大面积、全覆盖检测。

高光谱成像技术则将“成像”与“光谱分析”相结合，不仅能够获取布料表面的二维图像信息，还能同步记录每个像素点的光谱特征，实现对整块布料颜色分布情况的全面分析。

本次实验采用400~1000nm波段实验室高光谱成像系统，对白色、橙色、黑色及青色四类布料进行检测，每种颜色包含合格与不合格样品。通过采集布料反射光谱数据，并转换为国际通用的Lab颜色空间参数，进一步计算综合色差值△E，实现不同质量等级布料的精准区分。

使用面光源在样品侧边打光，使用400-1000nm实验室高光谱相机分别采集四种颜色布料数据，采集白板做为均匀性数据。

上图为布料的反射率数据，框选四种布料中每类品质的代表区域并计算其平均光谱曲线，发现四者的反射率曲线有明显区别，结合预处理方法以及反射率转Lab算法，对采集到的数据进行深入分析。结果表现可以对同种布料质量进行区分。实验结果表明，系统能够准确识别同类别布料与异常样品之间的色差差异，实现合格品与不合格品的有效分类。

布料分类筛选为何如此重要？

提升产品一致性：对于服装品牌而言，同一批次产品的颜色一致性直接影响消费者体验。如果同款服装存在明显色差，容易被认为存在质量问题。高光谱检测能够在生产环节提前发现异常布料，避免不合格产品流入市场。

降低人工检测成本：大型纺织企业每天需要检测大量布料，人工检验不仅效率有限，而且检测结果容易因人员差异而波动。高光谱系统可实现自动化检测和批量分析，大幅减少人工参与，提高检测效率和稳定性。

实现数字化质量管理：高光谱检测结果可直接转化为数字化指标，建立标准化颜色数据库，实现不同批次、不同供应商布料之间的量化比较，为企业质量追溯和供应链管理提供数据支撑。

提高面料利用率：在裁剪和生产过程中，部分轻微色差布料虽然不满足高端产品要求，但仍可用于其他等级产品。通过高光谱分类筛选，可实现布料等级划分和合理利用，减少材料浪费。

高光谱技术的应用场景不断扩展

面料材质识别（棉、麻、涤纶、尼龙等）

混纺比例分析

染色均匀性检测

印花质量检测

污渍与瑕疵识别

纺织品分拣回收

自动化生产线在线质检

特别是在智能制造背景下，高光谱技术正逐步从实验室走向生产现场，与机器视觉、人工智能算法相结合，构建更加智能的纺织品质检体系。

未来，随着算法模型和在线检测设备的进一步成熟，高光谱技术将在纺织生产、质量控制、仓储分拣以及再生纺织品回收等领域发挥更大的价值，为纺织行业数字化转型和智能制造提供强有力的技术支撑。

审核编辑 黄宇