皮革制品是人类历史极悠久，极一致的艺术形式之一，从制革工艺的发展开始，可以将动物皮革转变成柔韧性强的材料。随着皮革加工方法扩大到包括广泛的美学操作的可能性，皮革的外观和实用性一样受到重视，并且很快被用在从鞋到工具，家具和艺术品等各个领域。自引进更强大，更具成本效益的天然染料合成替代品以来皮革制品现在可以制造出彩虹般的彩虹，以满足消费者的需求。如今，现代分光测色仪器为皮革制造商提供了目前极高水平的色彩质量控制，并在评估新技术方面发挥着关键作用，这些新技术扩大了更加一致和精确的皮革染色的潜力。

直到最近，皮革染色仍然是相对专业的，不可预知的和昂贵的，不仅要求广泛的染料选择，而且需要仔细配制以达到期望的染料行为和色调。然而，近几十年来，研究人员开发了新的技术，通过将现代色彩理论应用于皮革染色技术，提高了染色的简便性，一致性和经济可行性。将三色染色与计算机配方预测相结合，染色员能够使用三种主要染料创建几乎任何颜色，从而提高质量控制，同时降低材料和人工成本。正如Alois G. Puntener指出的那样：

新染色原则的一贯应用产生了不可低估的经济优势。色彩丰富的调色板可以用几种染料覆盖，染色员不需要熟悉太多的染料及其性质。这不仅降低了配方预测的实验室成本，而且降低了染料储存的成本。额外的好处是他可能使用计算机控制的分配设备，由此可能极大地限制错误和不准确发生的可能性。1

计算机配方预测本身就是“预测来自给定配方着色剂的光谱反射（并极终产生颜色）”。分光测色仪通过在实验室环境和生产线内进行复杂的光谱分析，确保染料的准确性。今天的多功能分光测色仪器系列能够在RSEX和RSIN模式下产生精确的读数，同时还具有集成的高度测量功能，非常适合评估具有一系列自然和人造纹理的皮革，同时使操作员能够灵活地分析颜色和出现。因此，将计算机配方预测与先进的色度技术进行配对为质量保证提供了极佳途径。

目前大多数的色彩预测技术都是基于Kubelka-Monk理论，“这是一种迭代的方法，试图极小化色样和预测的三色激光值之间的差异。” 2   虽然这种模式极大地扩展了一致的，具有成本效益的商业皮革染色，不适用于所有情况。因此，研究人员正在尝试应用人工神经网络（ANN）来对配色预测进行着色，以克服知识管理理论的局限性，并提高皮革染料的配方。

人工神经网络以生物学过程为模型，旨在随着时间的推移学习，使其能够适应并更精确地回应新的信息。德比大学彩色与成像研究所的Stephen Westland认为，结合这些强大的工具，可以为皮革制造行业提供更高的控制水平，同时不需要复杂的样品制备。为了检验他的假设，他使用基于球体的反射分光测色仪来“计算预测反射光谱与实际反射光谱之间的颜色差异”，这些样品是使用KM和基于ANN的配方染色的。3光谱数据表明，人工神经网络能够精确的色彩预测的，并且在事实上，优于KM模型。

Coloration Technology去年发表了一项类似的专门研究皮革染色的研究，并证实人工神经网络比基于KM的预测具有更好的性能。通过在RSEX模式下对通过d / 8°仪器进行分析的样品进行平均，来自中央皮革研究所和钦奈BSA大学的研究人员发现，人工神经网络产生了“更可靠和一致的结果...尤其是对于如皮革的基材”容易发生不可预测性。然而，这两项研究都指出，“为了超越知识管理模式，人工神经网络需要更多的训练样本”，这使得许多人限制了在小批量皮革染色或者频繁换色的制造商中的使用。

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