織物染色是提高紡織服裝產品附加值的關鍵行業，也是紡織行業的發展和技術水平的綜合體現。傳統的織物染色配色技術由人工目測和憑經驗進行配色，不僅工作量大，費時費力，浪費材料并造成環境污染，而且配色精度也不夠精確。計算機的普及、廣泛應用和色度學的發展，給計算機配色領域開辟了廣闊的前景。本文通過測量所得RGB值與染料濃度的關系數據，根據實驗數據之間的內在聯系，利用最小誤差平均值的方法來確定不同染料濃度變化下RGB值的變化規律，建立數學模型[2]，從而得到RGB值關于染料濃度的非線性方程組，再利用牛頓迭代法求解方程組，最終根據已知的RGB值求出染料濃度。據實際計算和誤差判斷，最小誤差平均值法能較好的解決計算機配色問題。
1最小誤差平均值法
計算中，通過實際測量獲得大量數據，再對這些數據進行分析以獲得所需信息。曲線擬合是分析數據關系的一種重要方法，而最小誤差平均值法又是直線擬合的一種。設所要擬合的直線方程為
y=kx+b (1)
已知，z組數據(x1 ，y1 )，(x2，y2)，…，(xn，yn )，根據，z組數據擬合最符合條件的直線，即求滿足條件的最佳k，b值。
由式(1)知b=y-kx，當固定值不變，針對每組數據都有bi=yi-kxi ( i=1，2，…，n )，bi 的平均值為
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最小誤差平均值法認為，當k值固定時，若b與b 之間誤差最小，b即為滿足條件的最佳b值。 最小誤差平均值法的一般形式為
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