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数据采集
采集纺织线高光谱数据无损识别色差
高光谱技术开展布线色差无损识别实验，采集布线样品光谱数据，提取不同色差区域光谱特征。结果表明不同色差布线存在可区分光谱指纹，依托数据集训练算法模型，可实现布线色差快速无损检测，适用于工业在线质检场景。
项目内容
采集纺织线高光谱数据无损识别色差
一、检测目的和依据
1、使用 400-1000nm 高光谱相机采集纺织线样品光谱数据；
2、通过高光谱无损检测方式获取纺织线样品光谱反射曲线；
3、结合机器学习、深度学习算法，对纺织线高光谱光谱数据集进行模型训练与拟合，验证高光谱技术无损识别纺织线色差的可行性，为后续项目落地提供实验支撑。
二、样品类别及数量
样本：测试实验客户来样样品 数量3卷
三、检测设备和方式
检测设备
1、400-1000nm高光谱相机
2、光学暗箱（含350-2500nm光源，放样移动平台）
3、 黑色托盘（低反射率背景）
4、辅助材料：标签（标记纺织线样品编号，建立图像区域与光谱数据一一对应关系）
采集方式
1、样品摆放规则：将3根纺织线试样按照实验布局平铺摆放，保证样品之间留有间隔，避免不同试样光谱信号互相串扰。
2、数据采集模式：采用反射采集模式，获取布线样品 400-1000nm 波段光谱反射率数据。
3、设备调参：
调节相机高度，使相机视场可以覆盖所有样品
调节镜头光圈到最大：F1.4
调节镜头焦距，使样品图像最清晰
曝光时间调整到合适的值，避免采集到的样品数据过曝
四、采集结果
1、数据提供
提供数据格式，每个样品数据包含如下6个格式文件：
a、样本400-1000nm原始数据（包含 .dat、.hdr格式）
b、样本400-1000nm反射率数据（包含 .dat、.hdr格式）
c、样本400-1000nm高光谱图像（.png格式）
d、提供样品摆放实拍图（.jpg格式）
2、数据展示
本次测试输出完整成套数据：原始高光谱数据、校正后的反射率数据、高光谱伪彩色图像与实拍照片。
在高光谱分析软件中对布线不同色差区域选取 ROI 感兴趣区域，提取光谱反射曲线。结果表明，不同色差布线样品光谱指纹存在稳定差异，600~1000nm 波段光谱区分效果显著。
依托本次布线光谱数据集，可进一步训练机器学习与深度学习识别模型，开发布线色差在线检测算法。未来可集成至产线，替代人工肉眼分拣，实现布线色差自动化、快速无损质检，提升检测效率与一致性。
采集参考Q/EX C 0628-2025标准
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