一、檢測目的和依據

1、使用400-1000nm、900-1700nm相機采集低G2餅干粉的光譜數據；

2、驗證低G2餅干粉光譜曲線特征值；

3、使用機器學習、深度學習等技術，對低G2餅干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低G2餅干粉技術實驗與落地。

二、樣品類別及數量

樣本：測試實驗客戶來樣低G2餅干粉樣品

數量：1.5斤；

三、檢測設備和方式

檢測設備

1、400-1000nm、900-1700nm高光譜相機；

2、光學暗箱（含350-2500nm光源，放樣移動平臺）；

3、黑色托盤（低反射率背景）；

4、輔助材料：標簽（（用于標記編號，方便對低G2餅干粉光譜數據與特征曲線值相對應）。

采集方式

1、樣品擺放規則：將低G2餅干粉樣品按如圖所示擺放

2、數據采集模式：使用反射模式采集低G2餅干粉樣品400-1000nm、900-1700nm反射率數據

3、設備調參：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）；調節鏡頭焦距，使樣品圖像最清晰；曝光時間調整到合適的值，避免采集到的樣品數據過曝。

四、采集結果

1、數據提供

每個樣品數據包含如下6個格式文件：

a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據（包含 .dat、.hdr格式）；

b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（包含 .dat、.hdr格式）；

c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式）；

d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式）。

2、數據展示