一、檢測目的和依據
1. 使用400-1000nm、900-1700nm高光譜相機，精準采集布料P99038的光譜數據；
2. 依托客戶通過化學方法獲取的布料成分值，作為數據對比基準；
3. 運用機器學習、深度學習等人工智能技術，對布料光譜數據與化學法獲取的成分值進行訓練擬合，最終實現高光譜技術無損識別布料成分的技術實驗驗證與落地應用。
二、樣品類別及數量
樣本：測試實驗客戶來樣樣品，數量共4種（附樣品圖：樣品.png）。
三、檢測設備和方式
檢測設備
1. 400-1000nm、900-1700nm高光譜相機；
2. 光學暗箱（含350-2500nm光源，配套放樣移動平臺）；
3. 黑色托盤（低反射率背景，保障采集數據準確性）；
4. 輔助材料：標簽（用于標記布料編號，實現布料光譜數據與化學值精準對應）。
采集方式
1. 樣品擺放規則：將布料P99038樣品按圖示規范擺放（附暗箱圖：暗箱1.png）；
2. 數據采集模式：采用反射模式，采集布料樣品400-1000nm、900-1700nm波段反射率數據；
3. 設備調參要求：
- 調節相機高度，確保相機視場可完整覆蓋所有樣品；
- 調節鏡頭光圈至值：F1.4；
- 調節鏡頭焦距，使樣品圖像達到最清晰狀態；
- 調整曝光時間至合適值，避免采集的樣品數據出現過曝現象。
四、采集結果
1. 數據提供
為每個樣品提供完整數據文件，每個樣品包含以下6個格式文件：
a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據（含.dat、.hdr格式）；
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（含.dat、.hdr格式）；
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式）；
d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式）。
2. 數據展示
展示文件：400-1000曲線.png、400-1000-03-04曲線.png、900-1700曲線.png、900-1700-03-04曲線.png、機箱圖一.png、配件圖二.png、圖三.png；
采集工作參考標準：Q/EX C 0628-2025。
地址：浙江省海寧市棟梁路73號
郵箱：510433896@qq.com