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1.采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，完成197布料樣品全域光譜數據采集，全面覆蓋紡織材質無損識別的核心有效檢測波段；
2. 依托標準化化學檢測手段，精準獲取197布料的各類成分實測數值，構建數據標定基準，為后續智能算法建模提供精準對照依據；
3.結合機器學習、深度學習人工智能算法，對197布料光譜特征數據與化學實測成分數據進行迭代訓練、精準擬合與建模分析，完成高光譜無損材質識別技術的可行性驗證，實現該技術在紡織面料檢測領域的標準化落地應用。
二、樣品類別及數量
樣本：測試實驗客戶來樣197布料樣品
數量：2種（每種樣品規格符合檢測標準，無破損、無褶皺、無雜質，確保光譜數據真實有效）
檢測設備
1. 核心采集設備：400-1000nm、900-1700nm高光譜相機（具備納米級光譜分辨率，可精準捕捉布料中的細微光譜差異）；
2. 輔助采集設備：光學暗箱（含350-2500nm光源、放樣移動平臺），提供穩定、無干擾的采集環境，有效減少外界光線對光譜數據的干擾，保障采集環境的一致性，避免儀器噪聲影響數據精度；
3. 輔助工具：黑色托盤（低反射率背景，杜絕雜光干擾數據精度）
4. 輔助材料：標識標簽，用于逐一標記2類197布料樣品編號，實現各樣品光譜數據與化學檢測成分值精準匹配、一一溯源
采集方式
1. 樣品擺放規則：將2款197布料樣品按照標準實驗圖示規范擺放，保障成像均勻、無遮擋，滿足多樣品同步采集的數據一致性要求
2. 數據采集模式：采用反射模式，精準采集布料樣品400-1000nm、900-1700nm雙波段反射率數據，真實捕捉布料成分的光譜響應特征，契合布料光譜采集模式，避免損傷樣品，實現無損檢測；
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，精準調整曝光時間，有效規避樣品數據過曝、欠曝問題，確保光譜數據完整有效。
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（.dat、.hdr格式），經標準板校準，可直接用于混紡成分識別模型訓練擬合；
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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