(2)各种毛织品用的染料不同，而且纺织技术也不同.这些因素是否会影响数学模型的应用。应研究建立包括染色和未染色的人工混合标样的数学模型，研究预测染色的毛织品中毛的质量分数的可能性。

李晓薇等[6]将用混纺毛织品的原料，依不同比例手工混合配制标样，用于建立近红外定量分析的数学模型。标样集中近红外预测值与实际值之间的相关系数是0.982;对待测样品检验结果，预测值变异系数CV为4.1%。实验证明这样的数学模型可以用于预测不同颜色(染料）的混纺毛织成品，并得到了较好的结果，这说明近红外漫反射光谱技术可以通过二阶导数等光谱预处理方法，校正样品状态(纤维的人工混合状态与纺织品状态）的差别。另外建立预测模型的标样集的背景最好与待测样品一致。印染纺织品的染料不同区造成纺织品颜色的极大差别，但这种差别只是在可见光区，在近红外区，差异并不是很大(经过对质地相同颜色不同的织物进行近红外光谱比较证实)。样品光谱在BRUKER公司的22N型傅里叶变换近红外光谱仪上用直径3mm的微量漫反射池取得。

赵国粱[7]利用近红外技术进行羊毛羊绒的鉴别分析，对每个样品扫描20次，利用Vision软件，随机选取每批6个光谱图，即羊绒3批18个谱图，羊毛2批12个谱图建成数据库，用定性方法建立模型。结果表明，建立模型对羊毛羊绒的分类基本正确。

Church等[8]研究了利用近红外技术检测松散羊毛里面含有聚合物的方法。在纺织品工业中经常会受到一些聚合物的污染，例如聚乙烯和聚丙烯等。实验中将5g羊毛样品放置于蒸发皿中，并将不同种类、不同大小的污染物分布在羊毛的不同深度。纯羊毛、污染物和带污染物的羊毛的区别在光谱图中就能被区别出来，使用PCA方法也能区别羊毛中是否含有污染物。证明在