一、检测目的和依据

1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相机采集覆盆子的光谱数据；

2、验证覆盆子光谱曲线特征值

3、使用机器学习、深度学习等技术，对覆盆子高光谱数据值进行训练拟合，实现通过高光谱技术无损鉴别覆盆子成熟度技术实验与落地。

二、样品类别及数量

样本：测试实验客户来样覆盆子（树莓）样品

数量：1.5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，杜绝杂光干扰数据）

4、辅助材料：标签（用于标记覆盆子编号，方便对覆盆子光谱数据与特征曲线值精准对应）

采集方式

1、样品摆放规则：将覆盆子（树莓）样品按规范图示均匀摆放，保证样品无重叠、无挤压、摆放平整；

2、数据采集模式：使用反射模式采集覆盆子样品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

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