一、检测目的和依据

1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相机采集鱼片的光谱数据；

2、客户通过化学方法，获取到鱼片新鲜度数值；

3、使用机器学习、深度学习等技术，对鱼片光谱数据与化学方法获取的鱼片新鲜度数值进行训练拟合，实现通过高光谱技术无损判别鱼片新鲜等级的技术实验与落地。

二、样品类别及数量

样本：测试实验客户来样鱼肉样品 数量2公斤

三、检测设备和方式

检测设备

    1、400-1000nm、900-1700nm高光谱相机

    2、光学暗箱（含350-2500nm光源，放样移动平台）

    3、黑色托盘（低反射率背景）

    4、辅助材料：标签（用于标记鱼片编号，方便对鱼片光谱数据与化学值相对应）

采集方式

1、样品摆放规则：将鱼片样品按如图所示摆放

2、数据采集模式：使用反射模式采集鱼片样品400-1000nm、900-1700nm反射率数据。

3、设备调参：

   ·调节相机高度，使相机视场可以覆盖所有样品

   ·调节镜头光圈到最大：F1.4

   ·调节镜头焦距，使样品图像最清晰

   ·曝光时间调整到合适的值，避免采集到的样品数据过曝

四、采集结果

1. 数据提供

提供数据格式，每个样品数据包含如下6个格式文件：

a、样本400-1000nm、900-1700nm原始数据（包含 .dat、.hdr格式）

b、样本400-1000nm、900-1700nm反射率数据（包含 .dat、.hdr格式）

c、样本400-1000nm、900-1700nm高光谱图像（.png格式）

d、提供样品摆放实拍图（.jpg格式）

2. 数据展示

采集参考Q/EX C 0628-2025标准