一、检测目的与依据

1、本次实验依托高光谱成像技术开展陈皮柑无损检测实验，核心目的分为三项：一是通过400-1000nm可见光近红外、900-1700nm近红外双波段高光谱相机，精准采集陈皮柑果实完整光谱数据；二是提取、分析并验证不同成熟度陈皮柑的光谱曲线特征值，明确不同熟度果实的光谱差异规律；三是结合机器学习、深度学习算法构建成熟度鉴别模型，精准区分偏黄熟化果、过嫩青果，有效规避成熟度过高果实混入青柑青皮原料批次，实现高光谱无损鉴别陈皮柑过熟果实技术的实验验证与实际落地应用。

2、基于高光谱成像无损检测技术原理，结合果蔬成熟度光谱特征鉴别通用技术规范，依托可见光-近红外波段果蔬内部品质、外观成熟度光谱识别机理，通过双波段光谱数据的特征提取与模型训练，完成陈皮柑成熟度的精准分级与劣果筛查，全程采用无损检测方式，不损伤实验样品，保障数据真实性与有效性。

二、样品类别及数量

样本：本次实验样品为新鲜采摘的陈皮柑鲜果，共计10个样品，样品涵盖不同成熟度梯度，包含过嫩青果、正常青皮原料果、偏黄熟化果、过熟果实，覆盖青柑生产中常见的不合格原料类型，保证实验数据具备全面性、代表性，可有效支撑成熟度鉴别模型训练与技术验证。

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：定制样品标签、记号笔、无尘擦拭布等，用于样品编号标记、样品表面清洁，保障样品状态统一，实现光谱数据与样品精准对应。

采集方式

1、样品摆放：

a、实验前采用无尘擦拭布清洁所有陈皮柑样品表面，去除灰尘、水渍、杂质，避免表面附着物影响光谱采集精度。将清洁后的样品均匀摆放于黑色低反射托盘上，样品之间保持均等间距，无接触、无遮挡，果实曲面核心检测区域正对相机镜头，统一摆放姿态，所有样品摆放位置、角度保持规范一致，完成摆放后拍摄样品实拍存档图

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