一、檢測目的和依據

1、使用 400-1000nm、900-1700nm 相機采集水果瓜類種子的光譜數據；

2、提取不同品種光譜特征曲線，通過機器學習 / 深度學習建立判別模型，實現高光譜無損快速鑒別水果瓜類種子品種。

二、樣品類別及數量

樣本：水果瓜類種子（冰糖瓜、黑金甜、羊角蜜、綠寶瓜），數量：4 包

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（水果瓜類種子品種編號標簽）

采集方式

  1、樣品擺放規則：將水果瓜類種子樣品按如圖所示擺放

2、數據采集模式：使用反射模式采集水果瓜類種子樣品400-1000nm、900-1700nm反射率數據。

3、設備調參：

  調節相機高度，使相機視場可以覆蓋所有樣品

  調節鏡頭光圈到最大：F1.4

  調節鏡頭焦距，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