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1. 采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，針對布料HL27054-1開展光譜數據精準采集，憑借“圖譜合一"特性捕捉材質專屬“光譜指紋"，確保數據完整性與精準度，為后續建模提供高質量基礎數據；
2. 以客戶通過化學檢測獲取的布料HL27054-1成分值作為核心基準，明確數據擬合的科學依據，保障實驗流程的嚴謹性與可追溯性；
3. 運用機器學習、深度學習等人工智能技術，對布料光譜數據與化學法成分值進行系統訓練擬合,完成高光譜技術無損識別布料成分的實驗驗證，推動該技術實現產業化落地應用。
樣本：客戶提供的測試實驗來樣，具體為布料HL27054-1，數量共計2種（附樣品圖：樣品.png）。所有樣品均專項用于高光譜數據采集及材質無損識別實驗，全程遵循標準化管控流程，保障樣品代表性與數據可靠性，滿足實驗建模及技術落地的實際需求。
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，精準捕捉布料HL27054-1的光譜特征信息，保障數據采集精度與穩定性；
2. 輔助采集設備：光學暗箱（內置350-2500nm光源，配套放樣移動平臺），有效隔絕外界光線干擾，維持采集環境穩定性，確保光譜數據不受外界因素影響；
3. 輔助工具：黑色托盤（低反射率背景），降低環境反射對光譜數據的干擾，進一步提升數據采集準確性，保障光譜特征真實性；
4. 輔助材料：標簽，用于清晰標記布料HL27054-1的專屬編號，實現光譜數據與化學檢測值的精準對應，避免數據混淆，便于后期追溯與存檔管理。
1. 樣品擺放規則：嚴格按照圖示要求擺放布料HL27054-1樣品（附暗箱圖：暗箱3.png），確保2種樣品擺放規范統一，保障采集條件一致，提升數據可比性與實驗嚴謹性；
2. 數據采集模式：采用反射模式，專門采集布料HL27054-1樣品400-1000nm、900-1700nm兩個波段的反射率數據，實現“形態-成分"雙重信息采集；
3. 設備調參要求：
- 調節相機高度，確保相機視場可完整覆蓋所有2種樣品，無遺漏、無偏差，保障所有樣品數據同步采集；
- 調整曝光時間至合適值，嚴格避免采集的樣品數據出現過曝現象，確保數據真實有效、可復用，滿足后續訓練擬合需求。
本次采集工作嚴格參考Q/EX C 0628-2025標準執行，確保所有數據合規、精準，可直接用于高光譜無損識別技術的實驗與落地應用。
采集布料 HL27054-1 高光譜數據，基于近紅外（NIR）光譜法，利用 400–1700nm 波段獲取樣品光譜反射特征。該方法無損、快速、無需預處理，可通過特征曲線精準識別棉、麻、絲、毛及化纖成分，適用于紡織品在線檢測、材質分揀與質量管控。
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