1.采用900-1700nm高光谱相机采集混纺布料的光谱图像融合数据,同步获取样品空间图像信息与光谱维度信息,构建完整的布料光谱数据集;
2. 依托近红外高光谱无损检测原理,挖掘不同混纺面料的光谱特征差异,实现四种布料材质成分的精准定性识别;
3.结合机器学习、深度学习算法对采集的光谱数据进行预处理、特征筛选与比对验证,优化面料成分识别模型,攻克传统检测技术短板,推动高光谱无损检测技术在纺织面料质检场景的实验落地与规模化应用。
二、样品类别及数量
样本:测试实验客户来样样品 数量4片
数量:4种(每种样品规格符合检测标准,无破损、无褶皱、无杂质,确保光谱数据真实有效)

检测设备
1. 核心采集设备:900-1700nm高光谱相机(具备纳米级光谱分辨率,可精准捕捉布料中的细微光谱差异);
2. 辅助采集设备:光学暗箱(含350-2500nm光源、放样移动平台),提供稳定、无干扰的采集环境,有效减少外界光线对光谱数据的干扰,保障采集环境的一致性,避免仪器噪声影响数据精度;
3. 辅助工具:黑色托盘(低反射率背景,杜绝杂光干扰数据精度)
4. 辅助材料:标签(专用样品标签,用于样品编号标记,实现样品、光谱数据、图像数据的精准匹配,方便后续数据分析、比对验证与溯源。
采集方式
1. 样品摆放规则:将4片混纺布料样品平整铺放于黑色低反射托盘表面,按照预设标准布局均匀摆放,样品之间保持合理间距,无重叠、无褶皱、无偏移,确保每块样品均可独立完成光谱数据与图像数据采集,避免样品间光谱信号相互干扰。摆放完成后拍摄样品实拍图,留存实验原始工况资料。

2. 数据采集模式:本次实验统一采用反射率采集模式,在900-1700nm近红外波段范围内,连续采集4组布料样品的光谱反射率数据,同步获取样品高光谱图像信息,实现“光谱数据+图像数据"双维度采集,为后续算法分析、模型验证提供完整数据集。
3. 设备调参要求:
- 调节相机高度,标准化精细调参,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,保障进光量充足,提升弱光谱信号捕捉能力,确保细微光谱差异被精准识别;
- 曝光时间调整到合适的值,精准调整曝光时间,有效规避样品数据过曝、欠曝问题,确保光谱数据完整有效。
每个布料样品提供6种格式完整文件,全面满足实验分析、模型训练与品质检测需求:
a、样本900-1700nm原始数据(.dat、.hdr格式),完整保留原始采集信息,支持二次光谱解混处理;
b、样本900-1700nm反射率数据(.dat、.hdr格式),经标准板校准,可直接用于混纺成分识别模型训练拟合;
c、样本900-1700nm高光谱图像(.png格式),直观呈现混纺面料光谱空间分布特征;
d、提供样品摆放实拍图(.jpg格式),留存样品摆放原始状态,便于数据追溯与异常排查。
2. 数据展示








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