一、检测目的和依据

1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相机采集水果瓜类种子的光谱数据；

2、提取不同品种光谱特征曲线，通过机器学习 / 深度学习建立判别模型，实现高光谱无损快速鉴别水果瓜类种子品种。

二、样品类别及数量

样本：水果瓜类种子（冰糖瓜、黑金甜、羊角蜜、绿宝瓜），数量：4 包

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（水果瓜类种子品种编号标签）

采集方式

  1、样品摆放规则：将水果瓜类种子样品按如图所示摆放

2、数据采集模式：使用反射模式采集水果瓜类种子样品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