一、檢測目的和依據

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

2. 結合客戶化學檢測方法獲取布料成分值；

3. 運用機器學習、深度學習技術對光譜數據與化學成分值進行訓練擬合，實現(xiàn)高光譜技術無損識別布料成分的實驗驗證與落地應用。

二、樣品類別及數量

樣品：HT23521 布料，客戶來樣共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. 樣品標簽等輔助材料

采集方式

1. 按圖示規(guī)范擺放樣品；

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

3. 設備參數設置：

• 調節(jié)相機高度，覆蓋全部樣品

• 鏡頭光圈調至：F1.4

• 精準對焦，使成像最清晰

• 合理設置曝光時間，避免數據過曝

四、采集結果

1. 數據提供

每個樣品提供以下數據文件：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