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  • 一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機,精準采集混紡布料6050(85%棉15%錦綸)的光譜數據,捕捉該類混紡布料因棉與錦綸成分配比形成的專屬“光譜指紋",契合混紡布料成分識別對細微光譜差異的檢...
  • 一、檢測目的和依據1.采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機,精準采集辣椒種子的光譜數據,捕捉不同品種辣椒種子的專屬“光譜指紋",構建種子品種光譜特征庫,為品種無損鑒別提供基礎數據支撐,契合化工儀器網專業檢測領域服務...
  • 一、檢測目的與依據使用高光譜技術,采集可可豆光譜數據,通過建模分析實現高光譜技術無損識別可可豆產地。實現高光譜技術無損檢測、精準區分可可豆產地的目標,為可可豆產地溯源、品質管控提供技術支撐。二、樣品類別及數量可可豆樣本:分別來自四個產地可可...
  • 一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機,精準采集混紡布料P98165(85%棉15%錦綸)的光譜數據,捕捉該類混紡布料因棉與錦綸成分配比形成的專屬“光譜指紋”,契合混紡布料成分識別對細微光譜差異...
  • 一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機,精準采集茶葉的光譜數據,捕捉不同年份茶葉因自然陳化導致化學成分變化形成的專屬“光譜指紋”,契合茶葉年份鑒別對細微光譜差異的檢測需求;2、系統驗證茶葉不同年...
  • 采集大米光譜數據一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機,精準采集大米的光譜數據,捕捉不同產地、不同品種大米的專屬光譜特征,挖掘其因產地環境差異形成的“光譜指紋”;2、系統驗證大米不同產地的光譜曲...
  • 一、檢測目的和依據1、使用400-1000nm、900-1700nm相機采集水果瓜類種子的光譜數據;2、提取不同品種光譜特征曲線,通過機器學習/深度學習建立判別模型,實現高光譜無損快速鑒別水果瓜類種子品種。二、樣品類別及數量樣本:水果瓜類種...
  • 一、檢測目的和依據1.采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機,精準采集南瓜、砍瓜、西葫蘆三種瓜類種子的光譜數據,捕捉三種種子的專屬“光譜指紋”,構建瓜類種子品種光譜特征庫,為品種無損鑒別提供基礎數據支撐,契合化工儀器...
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