本项目课题来源与A公司所遇到的一个技术问题，即测量彩色阳极铝材时，测量数据无法反映真实的观察效果。由于对彩色阳极提出精密的色彩控制在业界属于首次，因此A公司现在的测色方法是纺织品业界常规的测色方法。在改善彩色阳极方法的过程中，本文将6西格玛的DMAIC流程导入，并以此程序来指导测量方法改善的进程。改善的第一个阶段，即D（Define，定义）阶段，本文使用了最常用的头脑风暴和鱼骨图的方法，分析误差产生的原因，并首先分析了可以影响测量的因素。从测量的角度来说，影响因素可以从人机料法环五个因素出发，而从视觉的原理来说，影响因素可以分为光源、被观测物体和观察者三个维度。在本文的定义过程中，本文将人机料法环五因素和光源、物体、观察者这三因素结合考虑，寻找到了影响测量的外部因素，并将其排序，选择最重要的几个因素进行分析，即人员的因素、设备精度的因素、产品表面的颜色不均和其它物理缺陷、色彩空间的选择以及权重的衡量。分析方法改善的第二个阶段，即M（measure）测量阶段，在这一节中，本文依据定义所列举的缺陷，对最核心也必须测量的四个因素作了测量系统的验证分析。在人眼阈值测量中，使用了恒常刺激法和CRT发色来检验人眼的微小色差的辨别能力。在设备精度的测量中，通过测量仪器的重复性和重现性，得到了仪器的辨色精度。在色差分布的分析上，将产品依照其几何尺寸分成了大小均一的小块，通过测量每一个点色差来表示产品表面的色差分布。在产品表面缺陷（花斑、刀痕）的测量上，通过建立限定样品对产品的外观缺陷进行了分级。分析方法改善的第三个阶段，即A（analysis）分析阶段。在这一节，首先分析了人眼阈值和仪器精度的关系，由于人眼精度高于仪器精度，所以在本节中确定了什么时候需要用人眼去做辅助分析，什么时候可以直接相信仪器测量的结果；其次对产品表面的颜色分布做了分析，用建模分析的方法找出了色差分布和产品几何位置之间的关系；最后分析了花斑和刀痕对产品颜色所产生的影响。分析方法改善的第四个阶段，即I（improve）改善阶段。在这一节，首先依据人眼的阈值在三坐标轴的不同，建模分析得到了新的色差标准，使其可以保证色差标准内的点都具有相同的视觉效果；其次针对产品表面的颜色不均进行建模分析，得到了颜色不均的修正系数；最后通过制造花斑和刀痕的影响工作曲线来规定其校准参数。分析方法改善的第五个阶段，即C（control）控制阶段。在这一节中，本文将改善阶段所得到的新的色差方程和校准参数进行组合，并结合目视检查，得到了一组如何控制产品色差的方法；然后将其应用在一批产品的实际检验中，实际结果显示分析方法的犯错率大大降低了。本文的研究方法不但适用于其它模糊参数的定量化控制，而且在新分析方法的研究中导入六西格玛管理方法，也值得其它分析方法研究项目的借鉴。