(2)各種毛織品用的染料不同，而且紡織技術也不同.這些因素是否會影響數學模型的應用。應研究建立包括染色和未染色的人工混合標樣的數學模型，研究預測染色的毛織品中毛的質量分數的可能性。
李曉薇等[6]將用混紡毛織品的原料，依不同比例手工混合配制標樣，用于建立近紅外定量分析的數學模型。標樣集中近紅外預測值與實際值之間的相關系數是0.982;對待測樣品檢驗結果，預測值變異系數CV為4.1%。實驗證明這樣的數學模型可以用于預測不同顏色(染料）的混紡毛織成品，并得到了較好的結果，這說明近紅外漫反射光譜技術可以通過二階導數等光譜預處理方法，校正樣品狀態(纖維的人工混合狀態與紡織品狀態）的差別。另外建立預測模型的標樣集的背景最好與待測樣品一致。印染紡織品的染料不同區造成紡織品顏色的極大差別，但這種差別只是在可見光區，在近紅外區，差異并不是很大(經過對質地相同顏色不同的織物進行近紅外光譜比較證實)。樣品光譜在BRUKER公司的22N型傅里葉變換近紅外光譜儀上用直徑3mm的微量漫反射池取得。
趙國粱[7]利用近紅外技術進行羊毛羊絨的鑒別分析，對每個樣品掃描20次，利用Vision軟件，隨機選取每批6個光譜圖，即羊絨3批18個譜圖，羊毛2批12個譜圖建成數據庫，用定性方法建立模型。結果表明，建立模型對羊毛羊絨的分類基本正確。
Church等[8]研究了利用近紅外技術檢測松散羊毛里面含有聚合物的方法。在紡織品工業中經常會受到一些聚合物的污染，例如聚乙烯和聚丙烯等。實驗中將5g羊毛樣品放置于蒸發皿中，并將不同種類、不同大小的污染物分布在羊毛的不同深度。純羊毛、污染物和帶污染物的羊毛的區別在光譜圖中就能被區別出來，使用PCA方法也能區別羊毛中是否含有污染物。證明在
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