一、檢測目的和依據

1、采用400-1000nm900-1700nm近紅外雙波段高光譜相機，采集杏子果實硬度、成熟度全套高光譜數據

2、非接觸式無損檢測，無需穿刺損傷果實，精準提取杏子不同成熟梯度專屬光譜曲線特征值

3、結合機器學習+深度學習算法開展智能判別，無損快速分辨杏子軟硬與成熟度，為林果采收分選、農業科研實驗提供可靠數據支撐

二、樣品類別及數量

樣本：測試實驗客戶來樣水果杏子樣品

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，杜絕雜光干擾數據）

4、輔助材料：標簽（用于標記水果杏子編號，方便對水果杏子光譜數據特征曲線值相對應）

采集方式

1、樣品擺放規則：將水果杏子樣品按如圖所示擺放

2、數據采集模式：使用反射模式采集樣品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