
一、检测目的和依据
使用 400-1000nm、900-1700nm 相机采集鱼片的光谱数据; 客户通过化学方法,获取到鱼片新鲜度数值; 使用机器学习、深度学习等技术,对鱼片光谱数据与化学方法获取的鱼片新鲜度数值进行训练拟合,实现通过高光谱技术无损判别鱼片新鲜等级的技术实验与落地。二、样品类别及数量
样本:测试实验客户来样鱼肉样品 数量2公斤
鱼片样品图
三、检测设备和方式
检测设备
400-1000nm、900-1700nm高光谱相机 光学暗箱(含350-2500nm光源,放样移动平台) 黑色托盘(低反射率背景) 辅助材料:标签(用于标记鱼片编号,okooo澳客方便对鱼片光谱数据与化学值相对应)展开剩余73%采集方式
1. 样品摆放规则:将鱼片样品按如图所示摆放
鱼片放样图
2、数据采集模式:使用反射模式采集鱼片样品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:
{jz:field.toptypename/} 样本400-1000nm、900-1700nm原始数据(包含 .dat、.hdr格式) 样本400-1000nm、900-1700nm反射率数据(包含 .dat、.hdr格式) 样本400-1000nm、900-1700nm高光谱图像(.png格式) 提供样品摆放实拍图(.jpg格式)2. 数据展示
鱼片 400-1000nm 光谱数据
鱼片 900-1700nm 光谱数据
采集参考Q/EX C 0628-2025标准
发布于:浙江省