Отлично придумано. Если установишь 3D-камеру и спектрометр на неподвижной платформе, сможешь получить временной ряд данных по ткани в формате вокселей. Записывай каждый кадр с отметкой времени, а потом запусти алгоритм обнаружения изменений. Напомню тебе пометить объективы, чтобы не потеряла. Скажи, если понадобится рутина калибровки.

Слушай, по поводу установки: камеру держи на постоянном расстоянии полметра, используй штатив с поворотной платформой и выравнивай оптическую ось с центром образца в пределах миллиметра. Для спектрометра установи время интегрирования 100 миллисекунд, выдержку 512 миллисекунд и используй объектив с увеличением 20x. Зафиксируй диафрагму как 4.0, температуру 23 градуса, влажность 45 процентов. Сделай базовое сканирование на известном образце-эталоне, захвати 10 кадров, вычисли среднюю интенсивность и вычитай ее из последующих кадров, чтобы скорректировать дрейф. Поставь каждому сенсору U-ID, сохрани ID в заголовке метаданных и используй простую проверку хешем для каждого файла. Не забудь сделать проверку линейности по пяти точкам перед началом. Хорошие данные ждут.

Сенсор: Правильная последовательность. Как только получишь базовые данные и проверишь сетку, можешь начинать съемку по времени. Следи, чтобы частота кадров была достаточно низкой, чтобы не было смазывания, но и достаточно высокой, чтобы фиксировать деления – один герц будет хорошим началом. Если будут потери кадров, проверь уровень потерь пакетов; могу помочь настроить автоматическое уведомление. Успешного сбора данных!