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多光譜成像在蓖麻種子活力質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

瀏覽次數(shù):1111 發(fā)布日期:2022-4-1  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

摘要:本研究旨在強(qiáng)調(diào)多光譜成像在蓖麻種子質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用。從視覺上看,120顆種子被分為三類:黃色、灰色和黑色種子。此后,在375-970nm范圍內(nèi)的19個(gè)不同波長(zhǎng)下拍攝了所有種子的圖像。從圖像中提取每個(gè)種子的平均強(qiáng)度,觀察到三種顏色類別之間的顯著差異,近紅外波長(zhǎng)的分離效果最好。采用基于歸一化典型判別分析的特定特征(區(qū)域SI均值),以92%的準(zhǔn)確率區(qū)分活種子和死種子。在一組驗(yàn)證種子上測(cè)試了相同的模型。根據(jù)發(fā)芽能力將這些種子分為兩組,其中241個(gè)被預(yù)測(cè)為有活力并有望發(fā)芽,59個(gè)被預(yù)測(cè)為死亡或未發(fā)芽的種子。該模型的驗(yàn)證使種子分類正確率達(dá)到96%。這些結(jié)果說明了如何利用多光譜成像技術(shù),根據(jù)種皮顏色預(yù)測(cè)活蓖麻種子。 
 



圖1.(A)VideometerLab儀器圖片和(B)VideometerLab 儀器的輪廓設(shè)置
 

2.種子概述根據(jù)種皮的視覺顏色分為三類:黃色、灰色和黑色
 

本文是對(duì)蓖麻的第一項(xiàng)研究,其中使用多光譜成像測(cè)量了種皮顏色反射,并根據(jù)種子活力進(jìn)行了分類。Lucena 等人實(shí)施了類似的蓖麻種子分離,基于人眼的檢查,在我們的研究中也進(jìn)行了評(píng)估作為主要步驟(A 行,圖 2)。圖 2 提供了生態(tài)型 Esfahan 種子的概覽,分為三個(gè)種皮顏色類別;黃色、灰色和黑色。行A中種子的3×3圖像的視覺比較表明所有三種種皮顏色類別之間的顏色變化。B行顯示A行種子的變換圖像;此處黃色種子顯示為紅色,灰色和黑色種子顯示為藍(lán)色。C行和D行顯示切割的種子,觀察到與整個(gè)種子相似的模式,展示了圖像的轉(zhuǎn)換如何導(dǎo)致切割的黃色種子呈現(xiàn)紅色,而可行的切割種子呈現(xiàn)藍(lán)色外觀。E行顯示四唑染色的結(jié)果。根據(jù)脫氫酶活性,黃色種子沒有染色,而灰色和黑色種子將活組織染成紅色。因此,我們的結(jié)果表明,多光譜成像可以是蓖麻種子活力測(cè)試中的一種非破壞性方法,因?yàn)槲覀円呀?jīng)觀察到種皮顏色反射與通過四唑測(cè)試獲得的活力之間令人滿意的正相關(guān)。
 

圖3中的光譜顯示了三個(gè)種子類別的反射,從中可以觀察到,在375 470 nm 的波長(zhǎng)中,黃色和灰色種子是相似的,但在使用更高的波長(zhǎng)數(shù)時(shí)有所不同。與所有19個(gè)波長(zhǎng)的黃色和灰色種子相比,黑色種子的反射強(qiáng)度較低;趤碜运胁ㄩL(zhǎng)的反射數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析表明,三類有顯著差異。黑色種子類別內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)偏差低于黃色和灰色種子類別內(nèi)的變化。
 

圖3.基于三種種子類別的種皮表面反射的平均反射光譜,確定為黃色、灰色和黑色種子


校準(zhǔn)模型(基于活種子和死種子之間的nCDA轉(zhuǎn)換)校準(zhǔn)集的結(jié)果如圖4和圖5所示。圖4顯示了從活種子獲得的區(qū)域平均值的分布,觀察到大多數(shù)值為負(fù)值,屬于種子類別的灰色和黑色。在圖5中,大多數(shù)值為正值,從測(cè)定為黃色的種子中獲得。根據(jù)四氮唑試驗(yàn)和區(qū)域平均特征,總共有94個(gè)種子被確定為有活力的,89個(gè)種子為負(fù)值,被歸類為有活力的。在校準(zhǔn)組中,根據(jù)四氮唑試驗(yàn),26個(gè)種子被確定為死亡,根據(jù)區(qū)域平均特征,21個(gè)種子被分類為死亡。在校準(zhǔn)組中,120個(gè)種子中有92%被正確分類(當(dāng)0被設(shè)置為閾值時(shí))。
 

圖4.在四唑試驗(yàn)中具有/不具有酶活性的種子RegionMSI平均值圖
 

圖6.平均反射光譜基于來自發(fā)芽和未發(fā)芽種子的種子的種皮表面的反射


光譜反射率的評(píng)估在圖6和靜態(tài)分析中觀察到,發(fā)芽種子和非發(fā)芽種子的平均強(qiáng)度值之間存在顯著差異,并且使用近紅外反射(NIR)波長(zhǎng)進(jìn)行最佳分離。早期的視覺研究強(qiáng)調(diào)了 NIR 波長(zhǎng)在預(yù)測(cè)發(fā)芽能力方面的重要性,例如Shetty, N對(duì)菠菜種子進(jìn)行的多光譜成像測(cè)試。

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