一、检测目的和依据
1. 使用400-1000nm、900-1700nm高光谱相机，精准采集布料P99038的光谱数据；
2. 依托客户通过化学方法获取的布料成分值，作为数据对比基准；
3. 运用机器学习、深度学习等人工智能技术，对布料光谱数据与化学法获取的成分值进行训练拟合，最终实现高光谱技术无损识别布料成分的技术实验验证与落地应用。
二、样品类别及数量
样本：测试实验客户来样样品，数量共4种（附样品图：样品.png）。
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，配套放样移动平台）；
3. 黑色托盘（低反射率背景，保障采集数据准确性）；
4. 辅助材料：标签（用于标记布料编号，实现布料光谱数据与化学值精准对应）。
采集方式
1. 样品摆放规则：将布料P99038样品按图示规范摆放（附暗箱图：暗箱1.png）；
2. 数据采集模式：采用反射模式，采集布料样品400-1000nm、900-1700nm波段反射率数据；
3. 设备调参要求：
- 调节相机高度，确保相机视场可完整覆盖所有样品；
- 调节镜头光圈至值：F1.4；
- 调节镜头焦距，使样品图像达到最清晰状态；
- 调整曝光时间至合适值，避免采集的样品数据出现过曝现象。
四、采集结果
1. 数据提供
为每个样品提供完整数据文件，每个样品包含以下6个格式文件：
a、样本400-1000nm、900-1700nm原始数据（含.dat、.hdr格式）；
b、样本400-1000nm、900-1700nm反射率数据（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
展示文件：400-1000曲线.png、400-1000-03-04曲线.png、900-1700曲线.png、900-1700-03-04曲线.png、机箱图一.png、配件图二.png、图三.png；
采集工作参考标准：Q/EX C 0628-2025。
地址：浙江省海宁市栋梁路73号
邮箱：510433896@qq.com