一、檢測目的和依據(jù)

1. 采用 400-1000nm、900-1700nm 高光譜相機采集布料光譜數(shù)據(jù)；

2. 結(jié)合客戶化學檢測方法獲取布料成分值；

3. 運用機器學習、深度學習技術(shù)對光譜數(shù)據(jù)與化學成分值進行訓練擬合，實現(xiàn)高光譜技術(shù)無損識別布料成分的實驗驗證與落地應用。

二、樣品類別及數(shù)量

樣品：HT23521 布料，客戶來樣共2 種。

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、放樣移動平臺）

3. 黑色低反射率托盤

4. 樣品標簽等輔助材料

采集方式

1. 按圖示規(guī)范擺放樣品；

2. 采用反射模式采集 400-1000nm、900-1700nm 反射率數(shù)據(jù)；

3. 設備參數(shù)設置：

• 調(diào)節(jié)相機高度，覆蓋全部樣品

• 鏡頭光圈調(diào)至：F1.4

• 精準對焦，使成像最清晰

• 合理設置曝光時間，避免數(shù)據(jù)過曝

四、采集結(jié)果

1. 數(shù)據(jù)提供

每個樣品提供以下數(shù)據(jù)文件：a. 400-1000nm、900-1700nm 原始數(shù)據(jù)（.dat、.hdr）b. 400-1000nm、900-1700nm 反射率數(shù)據(jù)（.dat、.hdr）c. 400-1000nm、900-1700nm 高光譜圖像（.png）d. 樣品擺放實拍圖（.jpg）

2. 數(shù)據(jù)展示