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1、采用400-1000nm、900-1700nm兩臺高光譜相機,采集塑料ABS樣品的完整光譜數據;
2、通過高光譜無損識別技術,獲取塑料ABS樣品的特征光譜曲線;
3、 運用機器學習、深度學習等算法,對塑料ABS光譜數據進行訓練與擬合,完成高光譜技術無損識別塑料ABS材料成分的實驗驗證及技術落地。
樣本:客戶送檢塑料ABS樣品;數量:4片

檢測設備
1. 400-1000nm、900-1700nm高光譜相機
2. 輔助設備:光學暗箱(配備350-2500nm光源及放樣移動平臺);
3. 輔助工具:黑色托盤(低反射率背景,避免環(huán)境光干擾光譜采集);
4. 輔助材料:標簽(用于標記樣品編號,實現光譜數據與樣品的精準對應)。
采集方式
1、樣品擺放:
a、將4片塑料ABS樣品按圖示要求,整齊擺放在黑色托盤上

2、數據采集模式:
采用反射模式,分別采集樣品400-1000nm、900-1700nm波段的反射率數據;
3、設備調參:
調節(jié)相機高度,使相機視場可以覆蓋所有樣品
調節(jié)鏡頭光圈到最大:F1.4
調節(jié)鏡頭焦距,使樣品圖像最清晰
調整曝光時間至適宜值,避免采集數據出現過曝現象,保證光譜數據準確性。
數據提供
本次檢測為每個樣品提供以下6種格式的完整數據文件,確保數據可追溯、可分析:
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,支持二次分析與模型優(yōu)化;
b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據(.dat、.hdr格式),經標準板校準,可直接用于模型訓練擬合,確保數據的可靠性;
c、樣本400-1000nm、900-1700nm高光譜圖像(.png格式),
d、提供樣品擺放實拍圖(.jpg格式),留存原始擺放狀態(tài),便于數據追溯與異常排查,保障檢測流程的可追溯性。
數據展示











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