一、檢測目的和依據
1. 采用400-1000nm、900-1700nm高光譜相機，精準采集布料A294的光譜數據，確保數據完整性與精準度，為后續分析提供可靠基礎；
2. 以客戶通過化學方法檢測獲取的布料A294成分值作為核心對比基準，明確數據擬合的參考標準；
3. 運用機器學習、深度學習等人工智能技術，對布料A294的光譜數據與化學法成分值進行訓練擬合，完成高光譜技術無損識別布料成分的技術實驗驗證，推動該技術落地應用。
二、樣品類別及數量
樣本：測試實驗客戶來樣樣品，為布料A294，數量共計3種（附樣品圖：樣品.png），所有樣品均用于高光譜數據采集及材質無損識別實驗，全程規范管控，保障樣品代表性。
三、檢測設備和方式
檢測設備
1. 核心采集設備：400-1000nm、900-1700nm高光譜相機，用于精準捕捉布料A294的光譜特征信息；
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），保障采集環境穩定，減少外界光線干擾；
3. 輔助工具：黑色托盤（低反射率背景），有效降低環境反射干擾，提升數據采集精度；
4. 輔助材料：標簽，用于清晰標記布料A294的編號，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。
采集方式
1. 樣品擺放規則：嚴格按照圖示要求擺放布料A294樣品（附暗箱圖：暗箱.png），確保樣品擺放規范、統一，保障采集條件一致；
2. 數據采集模式：采用反射模式，專一采集布料A294樣品400-1000nm、900-1700nm兩個波段的反射率數據；
3. 設備調參要求：
- 調節相機高度，確保相機視場可完整覆蓋所有3種樣品，無遺漏、無偏差；
- 調節鏡頭光圈至（F1.4），保障進光量充足，提升光譜數據清晰度；
- 調節鏡頭焦距，使布料A294樣品圖像均達到最清晰狀態，避免模糊影響數據質量；
- 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。
四、采集結果
1. 數據提供
為每個布料A294樣品均提供完整、規范的數據文件，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原始數據（包含.dat、.hdr格式），完整保留原始采集信息；
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（包含.dat、.hdr格式），用于后續機器學習、深度學習訓練擬合；
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式），直觀呈現布料A294的光譜特征；
d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式），留存布料A294樣品擺放原始狀態，便于數據追溯與核對。
2. 數據展示
數據展示相關文件：400-1000曲線.png、400-1000-03曲線.png、900-1700曲線.png、900-1700-03曲線.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標準執行，確保數據合規、精準，可直接用于技術實驗與落地應用。
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