针对传统混纺面料材质检测依赖人工鉴别、化学拆解、精度低、易损伤样品、无法快速量化成分的行业痛点，本次实验采用900-1700nm近红外高光谱成像设备，采集九类混纺布料的光谱图像融合数据。依托高光谱技术“光谱指纹"识别优势，实现多种混纺面料材质成分的无损、快速、精准识别。同时结合机器学习、深度学习智能算法，完成混纺布料光谱数据的比对、校验与建模分析，攻克视觉无法区分、传统检测难以量化的技术难题，推动高光谱无损检测技术在纺织面料质检、成分溯源、混纺配比核验场景的实验落地与工业化应用。