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混色织物具有色泽柔和、颜色丰富、风格特殊且时尚环保等特点，深受广大消费者的喜爱，但是混色织物一直存在的配色难、配色不准确等问题导致工厂生产周期长，效率低，很难适应市场“品种多、批量小、交货快”的要求。近年来已有关于混色织物颜色匹配的光学模型及配色算法的研究报道，但是这些研究都是针对于单组份纤维混色织物配色开展的，对于不同种纤维混纺混色织物颜色配色的研究还未见报道，而涤棉混纺织物是目前产量最高的混纺织物。因此，在单组份棉纤维混色织物计算机配色系统的基础上，本论文展开了对涤棉双组份纤维混色织物的计算机配色研究，提出了涤棉双组份纤维混色织物的颜色预测模型及其配色算法。根据单组份纤维混色织物的颜色预测模型及颜色配色理论，本课题选定Stearns-Noechel模型、Friele模型和Kubelka-Munk双常数理论对涤棉双组份纤维混色织物的颜色匹配进行研究。通过制备一系列棉、涤纶、涤棉混色织物，用最优值法分别对Stearns-Noechel、Friele模型中的参数值进行求解，并用统计分析方法对一系列参数进行分析，确定两个模型的最优参数值，棉、涤纶、涤棉混色织物Stearns-Noechel模型参数分别为0.1533、0.2325和0.13，Friele模型参数分别为0.1072、0.0821和0.1463，并用修正模型对其混色织物进行拟合，计算其拟合色差，得到棉、涤纶、涤棉混色织物Stearns-Noechel修正模型的平均拟合色差分别为1.46、1.94和2.14，棉、涤纶、涤棉混色织物Frield修正模型的平均拟合色差分别为1.73、1.84和2.04，表明涤棉双组份纤维的配色精确度稍逊于棉、涤纶单组份混色织物的配色精确度。再采用Kubkelka-Munk双常数理论对涤棉双组份纤维混色织物进行配色研究，建立了绝对值法和相对值法推算单色纤维的吸收系数K和散射系数S的方法及其全光谱配色算法，并与Stearns-Noechel修正模型和Friele修正模型进行对比，通过预测比例和实际比例的差异以及预测色差的大小判断三种模型的颜色配色精确性，得到Stearns-Noechel修正模型、Friele修正模型和对值法的K-M双常数理论的平均预测色差分别为5.17、6.20和1.94，平均预测比例误差分别为57.1%、59.7%和30.6%，表明，采用相对值法的K-M双常数理论在涤棉双组份纤维混色织物的配色上具有较高精确度。