数据采集
采集蔬菜种子高光谱数据
采用高光谱成像技术采集西兰花与上海青种子光谱数据,选取 400~1700nm 可见光‑近红外波段,获取反射光谱特征。通过 SG 平滑、SNV 预处理及 PCA 特征提取,建立判别模型,实现两种蔬菜种子快速、无损、精准区分。
项目内容
采集蔬菜种子光谱数据(蔬菜西兰花和蔬菜上海青 种子区分)
一、检测目的和依据
1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相机采集蔬菜种子的光谱数据;
2、验证蔬菜种子不同品种光谱曲线特征值;
3、使用机器学习、深度学习等技术,对蔬菜种子高光谱数据值进行训练拟合,实现通过高光谱技术无损鉴别蔬菜种子品种技术实验与落地。
二、样品类别及数量
样本:测试实验客户来样蔬菜种子样品 数量2包

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、 黑色托盘(低反射率背景)
4、辅助材料:标签(用于标记蔬菜品种编号,方便对蔬菜光谱数据特征曲线值相对应)

采集方式
1、样品摆放规则:将蔬菜种子样品按如图所示摆放

2、数据采集模式:使用反射模式采集蔬菜种子样品400-1000nm、900-1700nm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、900-1700nm原始数据(包含 .dat、.hdr格式)
b、样本400-1000nm、900-1700nm反射率数据(包含 .dat、.hdr格式)
c、样本400-1000nm、900-1700nm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



采集参考Q/EX C 0628-2025标准




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