一、檢測目的和依據

1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相機采集西蘭花的光譜數據；

2、客戶通過化學方法，獲取到西蘭花的鮮綠度值和褐變多酚值

3、使用機器學習、深度學習等技術，對西蘭花光譜數據與化學方法獲取的西蘭花鮮綠度值和褐變多酚值進行訓練擬合，實現通過高光譜技術無損評級西蘭花等級的技術實驗與落地。

二、樣品類別及數量

樣本：測試實驗客戶來樣西蘭花樣品 數量16公斤

三、檢測設備和方式

檢測設備

    1、400-1000nm、900-1700nm高光譜相機

    2、光學暗箱（含350-2500nm光源，放樣移動平臺）

    3、黑色托盤（低反射率背景）

    4、輔助材料：標簽（用于標記西蘭花編號，方便對蘭花光譜數據與化學值相對應）

采集方式

   1、樣品擺放規(guī)則：將西蘭花樣品按如圖所示擺放

2、數據采集模式：使用反射模式采集西蘭花樣品400-1000nm、900-1700nm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

   曝光時間調整到合適的值，避免采集到的樣品數據過曝

四、采集結果

1. 數據提供

提供數據格式，每個樣品數據包含如下6個格式文件：

a、樣本400-1000nm、900-1700nm原始數據（包含 .dat、.hdr格式）

b、樣本400-1000nm、900-1700nm反射率數據（包含 .dat、.hdr格式）

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）

2. 數據展示

采集參考Q/EX C 0628-2025標準