浙江以象科技有限公司

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一、检测目的和依据

1、依托900-1700nm近红外高光谱成像技术，全面采集苹果样品光谱数据，搭建苹果内部霉变无损检测光谱数据库，完善生鲜果蔬智能检测技术体系；

2、打破传统人工肉眼筛查、破损剖切检测的短板，精准验证苹果内核霉变、腐烂对应的光谱曲线特征值，实现外观无异常、内部变质果品的精准甄别；

3、引入机器学习、深度学习人工智能算法，对苹果高光谱数据进行训练拟合与模型迭代优化，完成果蔬无损霉变识别技术实验验证，助力生鲜农产品智能化品控技术普及落地。

二、样品类别及数量

   样本：待测实验苹果样品 数量12个

三、检测设备与方式

检测设备

   1. 900-1700nm高光谱相机

   2. 光学暗箱（含350-2500nm光源，放样移动平台），隔绝外界光线干扰，保障采集环境稳定，避免杂光影响光谱数据准确性；

   3. 黑色低反射率托盘，构建无干扰检测背景，保障光谱数据精准稳定

   4. 辅助材料：标识标签，用于逐一标记苹果样品编号，实现光谱特征数据与待测果品精准溯源匹配

采集方式

   1. 样品摆放规则：

    a、将12个苹果样品严格按照实验图示规范摆放，保证成像均匀、无遮挡、数据统一可控

   2、数据采集模式：

        使用透射模式采集样品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提升进光量与图像信噪比，减少光谱噪声干扰；

       调节镜头焦距，使样品图像最清晰

      适配调整曝光时间，有效规避样品光谱数据过曝、曲线失真问题，保障数据有效性

四、采集结果

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900-1700nm原始数据（包含 .dat、.hdr格式）

b、样本900-1700nm透射数据（包含 .dat、.hdr格式）

c、样本900-1700nm高光谱图像（.png格式）

d、提供样品摆放实拍图（.jpg格式）用于样品位置追溯与实验过程复盘。

数据展示

苹果良品与内核霉变腐烂验证

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