1.采用900-1700nm近紅外高光譜相機，采集100%棉、100%滌綸、85%棉15%錦綸三類混紡布料的光譜圖像融合數據，覆蓋紡織面料成分檢測核心近紅外波段；
2. 依托高光譜無損檢測技術，快速識別并精準獲取三種不同配比布料的材質成分信息，實現純料與混紡面料的差異化區分；
3.基于機器學習、深度學習人工智能算法，對混測布料光譜數據集進行比對分析與核驗建模，完成紡織布料無損成分識別技術的實驗驗證，實現面料材質智能檢測技術的工業化落地應用。
二、樣品類別及數量
樣本：測試實驗客戶來樣布料樣品（100%棉、100棉15%錦綸）
數量：3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：標簽（用于標記布料編號，方便對布料光譜數據與化學值精準對應匹配）
采集方式
1. 樣品擺放規則：將三種不同材質配比的布料樣品按照標準圖示規范擺放，保障成像均勻、檢測數據一致性達標
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. 布料成分熱力圖
3. 布料成分高光譜分析展示
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