本文以598个涤/棉混纺织物为研究对象,采用国标法测得其涤、棉准确含量。并利用便携式近红外光谱仪获取样品的原始近红外光谱(NIRS),再依据样品特性手动将其分为校正集(252个)和验证集(346)个。涤/棉混纺织物定性分析模型的建立:在1000~2500nm波段范围内,校正集样本采用导数、平滑等算法对原始NIRS进行预处理并结合主成分马氏距离法建立了涤/棉混纺织物近红外定性模型,所建模型校正集相关系数(RC)为0.999,内部交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.009,验证集相关系数(RP)为0.997,验证集标准差(SEP)为1.793;为验证模型的有效性,使用验证集样本对模型进行检验,识别准确率达96%以上。涤/棉混纺织物定量分析模型的建立:在1000~2500nm波段范围内,校正集样本分别采用(1)导数+平滑+均值中心化、此模型适用于常规涤棉混纺样品(2)导数+平滑+均值中心化+正交信号校正(OSC)、此适用于含有薄涂层、微量靛蓝染色的牛仔织物;对原始NIRS进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立了两个不同类型的涤/棉混纺织物近红外定量分析模型,其模型的RC分别为0.996和0.998,RMSECV分别为0.041和0.002,RP分别为0.995和0.997,SEP分别为1.860和1.121。利用346个未参与建模的样本对模型进行外部验证,并对验证结果进行配对样本t检验,结果表明,模型预测值与国标法(GB)测定的真实值之间无显著性差异,且模型预测准确率可达97%以上,预测时间小于10s。同时分析了建模过程中斜线光谱样本、奇异样本出现的原因。本文还以30个具有代表性的特殊涤/棉混纺织物样本为研究对象,探讨了温度、织物颜色、组织结构对其原始NIRS及模型预测准确性的影响。结果表明,温度对纯棉和高棉织物的原始NIRS影响较大,深色织物可使原始NIRS部分基线发生漂移,但原始光谱经预处理后对模型预测准确率影响较小;对于织物组织结构的研究表明,粗纱线针织物、厚涂层织物和靛蓝染色的牛仔织物不能采用所建模型进行含量预测。