一、检测目的与依据

1、本实验采用可见近红外高光谱成像技术，完成黄秋葵种子样本的光谱数据精准采集与特征分析。分别通过400–1000nm可见光-近红外波段、900–1700nm短波近红外波段高光谱设备获取种子全域光谱反射信息，系统提取黄秋葵种子的典型光谱特征值、特征波段及光谱响应规律。基于采集的标准化高光谱数据集，结合机器学习、深度学习算法开展光谱特征训练、拟合与建模分析，构建黄秋葵种子无损鉴别模型，实现基于高光谱技术的黄秋葵种子快速、无损、精准鉴别，为该技术的产业化落地、批量检测应用提供数据支撑与技术依据。

2、参照高光谱成像检测技术规范、农产品无损光谱检测通用实验标准，遵循光谱数据采集标准化、重复性、可溯源原则，严格控制光源环境、设备参数、样本姿态、背景干扰等实验变量，保障采集的高光谱数据真实、精准、有效，满足后续算法建模与数据分析的精度要求。

二、样品类别及数量

样本：客户提供待测黄秋葵种子原样，种子颗粒完整、无破损、无霉变、无虫蛀，剔除杂质、瘪粒、破损个体，保证实验样本均一性。

三、检测设备与采集方式

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：样本编号标签、无尘擦拭布、防静电手套、镊子等，用于样本标准化整理、编号溯源与实验过程防污染处理。

采集方式

1、样品摆放：

a、将不同品种紫苏种子样品严格按照标准图示规范平铺摆放，种子分布均匀、无堆叠、无聚集，统一摆放姿态与间距，严控实验变量，保障各组数据一致性。

2、数据采集模式：

采用反射模式，分别采集样品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。

四、采集结果

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

采集参考Q/EX C 0628-2025标准