布料T223（50%棉50%滌綸）高光譜數據采集（材質無損識別）

更新時間：2026-04-08 點擊次數：78

一、檢測目的和依據

1. 采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，針對50%棉50%滌綸混紡特性，精準捕獲布料T223的光譜數據，利用光譜解混技術分離棉、滌綸特征信號，構建混紡面料專屬“光譜指紋庫"；

2. 運用機器學習、深度學習（含混紡比識別專用CNN算法）等人工智能技術，對4種樣品的光譜數據進行訓練擬合，解決混紡成分光譜疊加干擾問題，完成高光譜技術無損識別50%棉50%滌綸成分的實驗驗證與產業化落地；

3. 檢測流程符合《紡織工業智能檢測裝備技術要求》，數據精度滿足工業級混紡面料成分檢測標準，成分識別準確率可達99%以上。

二、樣品類別及數量

樣本：客戶提供的測試實驗來樣，具體為布料T223（50%棉50%滌綸），數量共計4種（附樣品圖：樣品.png）。所有樣品均專項用于高光譜數據采集及混紡材質無損識別實驗，通過專屬標簽實現編號溯源，保障樣品代表性與數據可靠性，滿足多樣品對比建模及技術落地的實際需求。

布料T223（50%棉50%滌綸）高光譜數據采集（材質無損識別）

檢測設備

1. 核心采集設備：400-1000nm、900-1700nm高光譜相機，具備納米級光譜分辨率（≤3nm），可精準捕捉棉、滌綸在特征波段的光譜差異，適配混紡成分識別需求；

2. 輔助采集設備：光學暗箱（內置350-2500nm寬譜光源，配套高精度放樣移動平臺），模擬工業檢測穩定環境，有效隔絕外界光線干擾，確保4種樣品光譜數據不受溫濕度等因素影響；

3. 輔助工具：黑色托盤（反射率≤5%低反射背景），降低環境反射對光譜數據的干擾，提升混紡成分光譜信號辨識度；

4. 輔助材料：防混淆標簽，用于清晰標記4種布料T223的專屬編號，實現光譜數據與樣品信息的精準對應，便于后期追溯與存檔管理。

采集方式

1. 樣品擺放規則：嚴格按照圖示要求擺放布料T223樣品（附暗箱圖：暗箱2.png），確保4種樣品間距均勻、擺放規范，保障采集條件一致，提升數據可比性與實驗嚴謹性；

2. 數據采集模式：采用反射模式，同步采集4種樣品400-1000nm、900-1700nm兩個波段的反射率數據，覆蓋棉（760nm特征峰）、滌綸（940nm特征峰）關鍵識別波段；

3. 設備調參要求：

- 調節相機高度，確保視場完整覆蓋所有4種樣品，無邊緣裁切、無視角偏差，保障多樣品同步采集；

- 調節鏡頭光圈到最大：F1.4，保障進光量充足，提升弱光譜信號捕捉能力，確保細微光譜差異被精準識別；

- 調節鏡頭焦距，使所有樣品圖像達到亞像素級清晰狀態，避免模糊影響空間分辨率；

- 調整曝光時間至合適值（50-500μs可調），嚴格避免數據過曝或欠曝，確保數據動態范圍達標，滿足后續混紡比建模需求。

布料T223（50%棉50%滌綸）高光譜數據采集（材質無損識別）

為每個布料T223樣品提供完整規范的數據文件，每個樣品包含以下6個格式文件，全面滿足實驗及技術落地需求：

a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據（.dat、.hdr格式），完整保留原始采集信息，支持二次光譜解混處理；

b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（.dat、.hdr格式），經標準板校準，可直接用于混紡成分識別模型訓練擬合；

c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式），直觀呈現混紡面料光譜空間分布特征；

d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式），留存樣品擺放原始狀態，便于數據追溯與異常排查。

2. 數據展示

數據展示相關文件：400-1000-0102曲線.png、400-1000-0304曲線.png、900-1700-0102曲線.png、900-1700-0304曲線.png、高光譜數據采集企業標準.png；

設備相關展示文件：機箱圖一.png、配件圖二.png、圖三.png；

本次采集工作嚴格參考Q/EX C 0628-2025標準執行，所有數據均通過三級質量校驗，合規精準可復用，可直接用于高光譜無損識別50%棉50%滌綸成分的實驗與落地，適配紡織工業混紡面料質檢、品牌防偽溯源等多場景應用。

布料T223（50%棉50%滌綸）高光譜數據采集（材質無損識別）

采集參考Q/EX C 0628-2025標準