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本发明涉及面料检测技术领域，具体涉及一种便携式纺织品面料多组分纤维成分识别方法及系统，采集多次待测面料正、反两面反射的红外光谱数据；对红外光谱数据进行预处理并对预处理后的光谱数据进行聚类分析获取训练数据集；通过训练数据集对模型训练，构建出多组分纤维成分模型；将构建的模型迁移部署到设备端，通过增量学习再训练获得成熟的识别模型；采集未知纤维成分面料的红外光谱数据；嵌入式端调用相应设备端部署的识别模型对预处理后的红外光谱数据进行识别。本发明能有效解决目前红外光谱法对纺织品面料成分测量不够准确并且每种模型适用范围小的问题，从而替代传统人工检测，使多组分纤维成分识别结果更客观的同时提高了检测效率。