1、使用400-1000nm、900-1700nm相机,采集塑料PP的光谱数据;
2、通过高光谱无损识别技术,获取塑料PP的光谱曲线;
3、使用机器学习、深度学习等技术,对塑料PP光谱数据进行训练拟合,实现通过高光谱技术无损识别塑料PP材料成分的技术实验与落地。
样本:测试实验客户来样样品;数量:2片

检测设备
1. 400-1000nm、900-1700nm高光谱相机
2. 辅助设备:光学暗箱(配备350-2500nm光源及放样移动平台);
3. 辅助工具:黑色托盘(低反射率背景,避免环境光干扰光谱采集);
4. 辅助材料:标签(用于标记塑料PP样品编号,方便对塑料PP光谱数据进行对应)。
采集方式
1、样品摆放:
a、将塑料PP样品按如图所示摆放

2、数据采集模式:
使用反射模式,采集塑料PP样品400-1000nm、900-1700nm波段的反射率数据;
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
调整曝光时间至适宜值,避免采集数据出现过曝现象,保证光谱数据准确性。
数据提供
本次检测为每个样品提供以下6种格式的完整数据文件,确保数据可追溯、可分析:
a、样本400-1000nm、900-1700nm原始数据(.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(.dat、.hdr格式),经标准板校准,可直接用于模型训练拟合,确保数据的可靠性;
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),留存原始摆放状态,便于数据追溯与异常排查,保障检测流程的可追溯性。
数据展示






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