1.使用400-1000nm、900-1700nm相機精準采集糯麥粉的光譜數據,捕捉糯麥粉的光譜特征,明確其在可見光-近紅外波段的反射率差異
2. 驗證糯麥粉光譜曲線特征值,結合其支鏈淀粉含量特性,建立糯麥粉光譜特征數據庫,為真偽鑒別提供核心依據。
3. 使用機器學習、深度學習等技術,對糯麥粉高光譜數據值進行訓練擬合,實現通過高光譜技術無損鑒別真偽糯麥粉技術實驗與落地,破解傳統鑒別痛點
二、樣品類別及數量
樣本:測試實驗客戶來樣糯麥粉樣品(需為純凈樣品,無雜質、無結塊,確保光譜數據能真實反映糯麥粉特性)
數量:1.5斤

檢測設備
1. 400-1000nm、900-1700nm高光譜相機(具備納米級光譜分辨率,可精準捕捉糯麥粉與普通小麥粉的細微光譜差異,適配谷物粉末光譜采集需求;
2. 光學暗箱(含350-2500nm光源,放樣移動平臺),隔絕外界光線干擾,保障采集環境穩定,避免雜光影響光譜數據準確性;
3. 黑色托盤(低反射率背景),降低環境反射干擾,清晰捕捉糯麥粉本身的光譜特征,確保數據真實有效;
4. 輔助材料:標簽(用于標記糯麥粉編號,方便對糯麥粉光譜數據與特征曲線值相對應,便于數據追溯與校驗)。
采集方式
1. 樣品擺放規則:將糯麥粉樣品按如圖所示擺放確保樣品平鋪均勻、無遮擋、無堆積,保障光譜采集的完整性;

2. 數據采集模式:使用反射模式采集糯麥粉樣品400-1000nm、900-1700nm反射率數據,完整捕獲糯麥粉的光譜特征,全程無損,不破壞樣品;
3. 設備調參要求:
- 調節相機高度,標準化精細調參,調節相機高度,使相機視場可以覆蓋所有樣品;
- 調節鏡頭光圈到最大:F1.4,保障進光量充足,提升弱光譜信號捕捉能力,確保細微光譜差異被精準識別;
- 曝光時間調整到合適的值,避免采集到的樣品數據過曝,確保原始光譜數據真實無失真,可直接用于后續實驗分析,無需額外預處理。
每個布料樣品提供6種格式完整文件,全面滿足實驗分析、模型訓練與品質檢測需求:
a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據(.dat、.hdr格式),完整保留原始采集信息,支持二次光譜解混處理;
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據(包含 .dat、.hdr格式),經標準板校準,可直接用于模型訓練擬合;
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像(.png格式),直觀呈現混紡面料光譜空間分布特征;
d、提供樣品擺放實拍圖(.jpg格式),留存樣品擺放原始狀態,便于數據追溯與異常排查。
2. 數據展示









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