纺织印染AI配色实验：打样数据到配方推荐

印染配色长期依赖人工打样，新订单常需多轮试染逼近目标色差，打样成本与交期压力突出。实验室近期在合作染厂开展AI配色阶段性实验，探索用历史打样与生产数据构建目标色到染料配方的预测模型。主要进展：1. 数据侧，清洗近两年约八千条打样记录，统一染料编码与Lab色值口径，剔除工艺变更期数据，并按面料批次划分训练与验证集；2. 模型侧，以传统配色算法输出为初值，用梯度提升模型做残差修正，验证集首次命中率约四成，平均色差较人工首样下降约两成。当前局限亦明确：小批量订单与新型面料数据稀疏，模型泛化能力不足；实验室光谱仪与车间大货色差存在系统性偏差，需做仪器间校准。下一步计划接入在线测色形成数据闭环，以首样命中率提升至六成为季度目标，再评估进入试生产的可行性。