1. 采用400-1000nm、900-1700nm高光谱相机,精准采集瓜类种子光谱数据,捕捉不同品种种子的特征光谱信息;
2. 系统验证南瓜种子不同品种的光谱曲线特征值,清晰展示不同品种瓜类种子的光谱分析结果,明确品种间光谱差异规律;
3. 结合机器学习、深度学习等前沿技术,对瓜类种子高光谱数据进行训练拟合,实现高光谱技术无损鉴别南瓜种子品种的实验与产业化落地,全程参考Q/EX C 0628-2025标准,确保技术合规性。
二、样品类别及数量
样本:客户来样南瓜种子样品,共3包,样品无破损、无霉变、无杂质,保持自然状态,确保光谱数据真实性。

1. 数据提供
数据交付(合规可复用)每个样品提供6种格式完整数据文件,满足化工仪器检测、科研分析需求:
a、样本400-1000nm、900-1700nm原始数据(包含 .dat、.hdr格式),完整保留原始采集信息,支持二次分析与模型优化;
b、样本400-1000nm、900-1700nm反射率数据(包含 .dat、.hdr格式),经标准板校准,可直接用于品种鉴别模型的训练拟合;
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),留存样品摆放原始状态,便于数据追溯与异常排查
2. 数据展示


专业分析:通过PCA主成分分析(一种通过线性变换将高维光谱数据投影到低维空间的降维技术,可有效消除特征间冗余信息,保留数据主要特征)

模型评估结果展示:




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