为提高废旧纺织纤维的分拣速度,推动废旧涤/毛混纺织物的回收再利用,本文利用便携式近红外光谱仪,以410个涤/毛混纺织物为研究对象,利用定量分析模型中的偏最小二乘法(partical least squares,PLS)作为校正方法,结合涤/毛混纺织物中涤、毛含量设定的定性鉴别系数,建立了涤/毛混纺织物的半定量-定性分析校正模型。在建模过程中,通过建模谱区、不同预处理方法和主因子数的选择,对模型进行优化,建模波段以涤、毛主要吸收峰区间为基本波段,进行双向扩展,得到最佳波长区间1300nm~2100nm(相关系数0.6)。预处理方法为MSC、DT、S-G平滑、S-G一阶导数和均值中心化相结合时,RC和RP分别为0.991、0.983,SEC和SEP分别为3.107、3.122,模型的外部验证准确率达97.01%,表明所建定性分析校正模型能够较好地对涤/毛混纺织物进行定性预测。将毛含量范围为0~100%的全部涤/毛样本建立NIR定量分析模型,模型预测准确率较低。将样本集按毛含量分为0~30%、30%~50%、50%~70%和70%~100%四部分分段建立定量模型后,模型预测效果显著提高,0~30%和70%~100%其验证样本预测准确率均达99%。为验证模型的实用性,对186个涤/毛界外样本进行了预测,结果表明,分段模型的外部验证准确率为91.40%,比全部样本模型提高了17%。将NIR法和国标法所得结果进行方差分析,当置信区间为95%,显著性水平取5%时,F检验比值为0.82,小于临界值1.00,表明两种方法的结果不存在显著性差异。