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一、檢測目的和依據1.采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，精準采集辣椒種子的光譜數據，捕捉不同品種辣椒種子的專屬“光譜指紋"，構建種子品種光譜特征庫，為品種無損鑒別提供基礎數據支撐，契合化工儀器網專業檢測領域服務...

一、檢測目的與依據使用高光譜技術，采集可可豆光譜數據，通過建模分析實現高光譜技術無損識別可可豆產地。實現高光譜技術無損檢測、精準區分可可豆產地的目標，為可可豆產地溯源、品質管控提供技術支撐。二、樣品類別及數量可可豆樣本：分別來自四個產地可可...

一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，精準采集混紡布料P98165（85%棉15%錦綸）的光譜數據，捕捉該類混紡布料因棉與錦綸成分配比形成的專屬“光譜指紋”，契合混紡布料成分識別對細微光譜差異...

一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，精準采集茶葉的光譜數據，捕捉不同年份茶葉因自然陳化導致化學成分變化形成的專屬“光譜指紋”，契合茶葉年份鑒別對細微光譜差異的檢測需求；2、系統驗證茶葉不同年...

采集大米光譜數據一、檢測目的與依據1、采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，精準采集大米的光譜數據，捕捉不同產地、不同品種大米的專屬光譜特征，挖掘其因產地環境差異形成的“光譜指紋”；2、系統驗證大米不同產地的光譜曲...

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...

一、檢測目的和依據1.采用400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機，精準采集南瓜、砍瓜、西葫蘆三種瓜類種子的光譜數據，捕捉三種種子的專屬“光譜指紋”，構建瓜類種子品種光譜特征庫，為品種無損鑒別提供基礎數據支撐，契合化工儀器...

一、檢測目的和依據作為專業高光譜數據采集分析服務商，聚焦西蘭花與上海青種子品種無損區分需求，依托400-1000nm、900-1700nm雙波段高光譜相機的精準采集能力，完成2包客戶來樣（西蘭花、上海青種子）的同步光譜采集，系統驗證兩種蔬菜...