一、檢測目的和依據

1. 使用 400-1000nm、900-1700nm 高光譜相機采集布料光譜數據；

2. 結合客戶化學方法獲取布料成分值；

3. 采用機器學習、深度學習技術對光譜數據與化學成分值進行訓練擬合，完成高光譜無損識別布料成分的實驗與落地。

二、樣品類別及數量

樣品：客戶來樣 HL27136A 布料，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. 標簽等輔助材料

采集方式

1. 樣品按圖示規范擺放；

   

2. 采用反射模式采集 400-1000nm、900-1700nm 反射率數據；

3. 設備調參：

• 調整相機高度覆蓋全部樣品

• 鏡頭光圈調至 F1.4

• 焦距調至成像最清晰

• 合理設置曝光時間，防止數據過曝

四、采集結果

1. 數據提供

每個樣品提供以下文件：

a. 400-1000nm、900-1700nm 原始數據（.dat、.hdr）

b. 400-1000nm、900-1700nm 反射率數據（.dat、.hdr）

c. 400-1000nm、900-1700nm 高光譜圖像（.png）

d. 樣品擺放實拍圖（.jpg）

2. 數據展示