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1. 采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，依托“圖譜合一"技術特性，精準采集布料P89669的光譜數據，捕捉物質分子級“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P89669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4種樣品的光譜數據與對應化學法成分值分別進行訓練擬合，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P89669，數量共計4種（附樣品圖：樣品1.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，滿足多樣品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，可捕捉數百個連續波段信息，精準采集布料光譜特征；
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4種布料P89669的專屬編號，實現各樣品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P89669樣品（附暗箱圖：暗箱.png），確保4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P89669樣品400-1000nm、900-1700nm兩個波段的反射率數據，實現“形態-成分"雙重信息同步獲取；
- 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。
為每個布料P89669樣品提供完整規范的數據文件，每個樣品包含以下6個格式文件，全面滿足實驗及技術落地需求：
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，便于后續復盤分析；
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（.dat、.hdr格式），用于機器學習、深度學習模型訓練擬合；
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像（.png格式），直觀呈現布料光譜特征，便于快速觀察分析；
d、提供樣品擺放實拍圖（.jpg格式），留存樣品擺放原始狀態，便于數據追溯核對。
設備相關展示文件：機箱圖一.png、配件圖二.png、圖三.png；
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，纖維成分識別準確率可達95%以上。
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