一、检测目的和依据

1. 采用 400-1000nm、900-1700nm 高光谱相机采集布料光谱数据；

2. 结合客户化学检测方法获取布料成分值；

3. 运用机器学习、深度学习技术对光谱数据与化学成分值进行训练拟合，实现高光谱技术无损识别布料成分的实验验证与落地应用。

二、样品类别及数量

样品：HT23521 布料，客户来样共2 种。

三、检测设备和方式

检测设备

1. 400-1000nm、900-1700nm 高光谱相机

2. 光学暗箱（含 350-2500nm 光源、放样移动平台）

3. 黑色低反射率托盘

4. 样品标签等辅助材料

采集方式

1. 按图示规范摆放样品；

2. 采用反射模式采集 400-1000nm、900-1700nm 反射率数据；

3. 设备参数设置：

• 调节相机高度，覆盖全部样品

• 镜头光圈调至：F1.4

• 精准对焦，使成像最清晰

• 合理设置曝光时间，避免数据过曝

四、采集结果

1. 数据提供

每个样品提供以下数据文件：a. 400-1000nm、900-1700nm 原始数据（.dat、.hdr）b. 400-1000nm、900-1700nm 反射率数据（.dat、.hdr）c. 400-1000nm、900-1700nm 高光谱图像（.png）d. 样品摆放实拍图（.jpg）

2. 数据展示