采集（树莓）覆盆子高光谱数据

一、检测目的和依据

1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相机采集覆盆子的光谱数据；

2、验证覆盆子光谱曲线特征值；

3、使用机器学习、深度学习等技术，对覆盆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覆盆子成熟度技术实验与落地。

二、样品类别及数量

样本：测试实验客户来样覆盆子（树莓）样品；

数量：1.5斤；

样品参考图：实物图.png。

三、检测设备和方式

检测设备

1、核心设备：400-1000nm、900-1700nm高光谱相机；

2、配套设备：光学暗箱（含350-2500nm全波段光源、放样移动平台）、黑色低反射率托盘；

3、辅助材料：编号标签（精准匹配样品与光谱特征曲线，保障数据对应无误）。

采集方式

1、样品摆放：严格按照规范图示摆放覆盆子样品（参考移动图像.png），规避挤压、重叠造成的检测误差；

2、采集模式：采用反射模式，精准采集双波段覆盆子光谱反射率数据；

3、标准化调参：全覆盖视场调节、F1.4最大光圈、高清焦距校准、适配曝光参数，杜绝数据过曝失真，保障采集数据精准、稳定、可复用。

四、采集结果

1、数据提供

单样品全套6类格式数据，满足科研建模、算法训练、工业落地、数据溯源全场景需求：

a、双波段原始光谱数据（.dat、.hdr）；

b、双波段反射率光谱数据（.dat、.hdr）；

c、高光谱成像图（.png）；

d、样品实拍摆放图（.jpg）。

 2、数据展示

采集参考Q/EX C******/strong>标准