AI面料色差判定定制：分光数据与批次分色

面料色差判定长期依赖对色灯箱与人眼，判色员在 D65、TL84 等光源下的结论常有分歧，同色异谱尤其难缠。我们与一家印染企业搭建了实验性判色链路：用分光测色仪采集坯布与成品布在 400–700nm 的反射率曲线，转 CIELAB 后按 ΔE00 计算色差，并将缸号、批次、光源条件一并入模，输出合格、让步、返修三档结论，同时给出主导光源与色相偏移方向，便于判色员复核而非直接替代。

阶段性进展：
1）在 1.2 万条历史判色记录上验证，模型与资深判色员的结论一致率约 92%，不一致样本集中在低饱和度深色布，已单独标注为观察集；
2）将批次内多点测量纳入特征后，缸差引发的误判较单点判定下降约三成。

下一步计划把判定结果与定型机车速、染化料补加做弱耦合联动，先在两个色系上跑小批量闭环，重点观察同色异谱场景下的稳定性。