1. 选用400-1000nm、900-1700nm双波段高光谱相机,对布料P89280开展光谱数据精准采集工作,确保采集数据的完整性与精准度,为后续技术分析及模型构建筑牢基础;
2. 以客户通过化学检测手段获取的布料P89280成分值作为核心参照基准,明确数据拟合的标准依据,保障整个实验流程的科学性、严谨性;
3. 运用机器学习、深度学习等人工智能技术,对布料P89280的光谱数据与化学法检测的成分值进行系统训练与拟合,完成高光谱技术无损识别布料成分的实验验证,推动该技术实现产业化落地。
样本:客户提供的测试实验来样,具体为布料P89280,数量共计2种(附样品图:样品.png)。所有样品均专项用于高光谱数据采集及材质无损识别实验,全程遵循标准化管控流程,保障样品的代表性与数据的可靠性,满足实验建模及技术落地的实际需求。

1. 核心采集设备:400-1000nm、900-1700nm高光谱相机,核心作用是精准捕捉布料P89280的光谱特征信息,保障数据采集的精度与稳定性;
2. 辅助采集设备:光学暗箱(内置350-2500nm光源,配套放样移动平台),可有效隔绝外界光线干扰,维持采集环境的稳定性,确保数据采集不受外界因素影响;
3. 辅助工具:黑色托盘(低反射率背景),用于降低环境反射对光谱数据的干扰,进一步提升数据采集的准确性,保障光谱特征的真实性;
4. 辅助材料:标签,用于清晰标记布料P89280的专属编号,实现布料光谱数据与对应化学检测值的精准对应,避免数据混淆,便于后期数据追溯、核对与存档管理。
- 调整曝光时间至合适值,严格避免采集的样品数据出现过曝现象,确保数据真实有效、可复用,满足后续训练拟合需求。

本次采集工作严格参考Q/EX C 0628-2025标准执行,确保所有数据合规、精准,可直接用于高光谱无损识别技术的实验与落地应用。





