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1. 選用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，對布料P89280開展光譜數據精準采集工作，確保采集數據的完整性與精準度，為后續技術分析及模型構建筑牢基礎；
2. 以客戶通過化學檢測手段獲取的布料P89280成分值作為核心參照基準，明確數據擬合的標準依據，保障整個實驗流程的科學性、嚴謹性；
3. 運用機器學習、深度學習等人工智能技術，對布料P89280的光譜數據與化學法檢測的成分值進行系統訓練與擬合，完成高光譜技術無損識別布料成分的實驗驗證，推動該技術實現產業化落地。
樣本：客戶提供的測試實驗來樣，具體為布料P89280，數量共計2種（附樣品圖：樣品.png）。所有樣品均專項用于高光譜數據采集及材質無損識別實驗，全程遵循標準化管控流程，保障樣品的代表性與數據的可靠性，滿足實驗建模及技術落地的實際需求。
1. 核心采集設備：400-1000nm、900-1700nm高光譜相機，核心作用是精準捕捉布料P89280的光譜特征信息，保障數據采集的精度與穩定性；
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），可有效隔絕外界光線干擾，維持采集環境的穩定性，確保數據采集不受外界因素影響；
3. 輔助工具：黑色托盤（低反射率背景），用于降低環境反射對光譜數據的干擾，進一步提升數據采集的準確性，保障光譜特征的真實性；
4. 輔助材料：標簽，用于清晰標記布料P89280的專屬編號，實現布料光譜數據與對應化學檢測值的精準對應，避免數據混淆，便于后期數據追溯、核對與存檔管理。
- 調整曝光時間至合適值，嚴格避免采集的樣品數據出現過曝現象，確保數據真實有效、可復用，滿足后續訓練擬合需求。
本次采集工作嚴格參考Q/EX C 0628-2025標準執行，確保所有數據合規、精準，可直接用于高光譜無損識別技術的實驗與落地應用。
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