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1. 采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，依托1200+光譜通道的高密度采樣能力，精準采集布料P90911的光譜數(shù)據(jù)，捕捉纖維材質專屬“光譜指紋"，確保數(shù)據(jù)完整性與精準度，為后續(xù)建模提供高質量基礎數(shù)據(jù)；
2. 以客戶通過化學檢測獲取的布料P90911成分值作為核心基準，明確數(shù)據(jù)擬合的科學依據(jù)，保障實驗流程的嚴謹性與可追溯性；
3. 運用機器學習、深度學習等人工智能技術，對布料光譜數(shù)據(jù)與化學法成分值進行系統(tǒng)訓練擬合，完成高光譜技術無損識別布料成分的實驗驗證，推動該技術在紡織檢測、廢舊面料回收等場景的產業(yè)化落地應用。
二、樣品類別及數(shù)量
樣本：客戶提供的測試實驗來樣，具體為布料P90911，數(shù)量共計2種（附樣品圖：樣品.png）。所有樣品均專項用于高光譜數(shù)據(jù)采集及材質無損識別實驗，全程遵循標準化管控流程，保障樣品代表性與數(shù)據(jù)可靠性，滿足實驗建模及技術落地的實際需求。
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，可精準捕捉不同纖維的細微光譜差異，為材質識別提供核心技術支撐；
2. 輔助采集設備：光學暗箱（內置350-2500nm光源，配套放樣移動平臺），有效隔絕外界光線干擾，維持采集環(huán)境穩(wěn)定性，確保光譜數(shù)據(jù)不受外界因素影響；
3. 輔助工具：黑色托盤（低反射率背景），降低環(huán)境反射對光譜數(shù)據(jù)的干擾，進一步提升數(shù)據(jù)采集準確性，保障光譜特征真實性；
4. 輔助材料：標簽，用于清晰標記布料P90911的專屬編號，實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)與化學檢測值的精準對應，避免數(shù)據(jù)混淆，便于后期追溯與存檔管理。
采集方式
1. 樣品擺放規(guī)則：嚴格按照圖示要求擺放布料P90911樣品（附暗箱圖：暗箱2.png），確保2種樣品擺放規(guī)范統(tǒng)一，保障采集條件一致，提升數(shù)據(jù)可比性與實驗嚴謹性；
2. 數(shù)據(jù)采集模式：采用反射模式，專門采集布料P90911樣品400-1000nm、900-1700nm兩個波段的反射率數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“形態(tài)-成分"雙重信息同步獲??；
3. 設備調參要求：
- 調節(jié)相機高度，確保相機視場可完整覆蓋所有2種樣品，無遺漏、無偏差，保障所有樣品數(shù)據(jù)同步采集；
- 調整曝光時間至合適值，嚴格避免采集的樣品數(shù)據(jù)出現(xiàn)過曝現(xiàn)象，確保數(shù)據(jù)真實有效、可復用，滿足后續(xù)訓練擬合需求。
為每個布料P90911樣品提供完整規(guī)范的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)（.dat、.hdr格式），完整保留原始采集信息，便于后續(xù)復盤分析；
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數(shù)據(jù)（.dat、.hdr格式），用于機器學習、深度學習模型訓練擬合；
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式），直觀呈現(xiàn)布料光譜特征，便于快速觀察分析；
d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式），留存樣品擺放原始狀態(tài)，便于數(shù)據(jù)追溯核對。
數(shù)據(jù)展示相關文件：400-1000.png、900-1700.png、高光譜數(shù)據(jù)采集企業(yè)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(zhí)行，確保所有數(shù)據(jù)合規(guī)精準，可直接用于高光譜無損識別技術的實驗與落地，材質識別準確率可達98%以上，適配紡織生產質檢、廢舊面料回收分揀等多場景應用。
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