單胚甜菜種子的果皮在加工過程中會被磨去，以便生產(chǎn)出大小均勻的種子，為制粒做好準(zhǔn)備。這一過程可能導(dǎo)致機械損傷，從而導(dǎo)致加工種子的質(zhì)量下降。機械損傷的識別和損傷嚴(yán)重程度的分類是很重要的，而且目前非常耗時，因為需要使用訓(xùn)練有素的分析員進行目視檢查。本研究旨在通過評估機器視覺技術(shù)對單胚甜菜種子的五種損傷類型進行分類，尋找替代的種子質(zhì)量評估方法。多光譜成像（MSI）采用VideometerLab3儀器和儀器軟件。MSI衍生數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析產(chǎn)生了一個模型，該模型對五個損傷類別中的200個種子進行分類，平均準(zhǔn)確率為82%。第一類包含有可能產(chǎn)生良好幼苗的種子，該模型的設(shè)計旨在對該類種子進行更多限制。分類精度一至五級的比例分別為59%、100%、77%、77%和89%�；�于這些結(jié)果，我們得出結(jié)論，基于MSI的甜菜種子機械損傷分類是未來種子質(zhì)量評估的潛在工具。

圖1.甜菜種子的五種損傷等級(a-e)
 

加工過程中的機械損傷可能會影響種子質(zhì)量和發(fā)芽率，并且發(fā)現(xiàn)幼苗活力與這種損傷相關(guān)。在這項研究中，對甜菜種子的五種不同類型的損害進行了評估（圖1）。種皮可能會被損壞而不影響實際的種子和/或胚（圖 1a），或者拋光操作可能會嚴(yán)重壓碎胚，使正常幼苗沒有機會發(fā)育（圖1（e1-e5））。
 

五種損壞等級的平均光譜來自VideometerLab 儀器中使用的19個波長（圖 2）。一般來說，平均光譜在可見光波長區(qū)域（低于 709 nm）顯示出非常小的多樣性，而在近紅外 (NIR) 波長中發(fā)現(xiàn)更多的多樣性。使用甜菜種子的原始圖像對損害類型進行分類并不是一項現(xiàn)成的任務(wù)；然而，根據(jù) 19 個變量開發(fā)的設(shè)計模型提供了一種對甜菜種子加工損傷進行分類的方法。圖 1 中 RGB 圖像的最終轉(zhuǎn)換如圖 3 所示。盡管類別在顏色、紋理和形狀上相似，但該模型通過強調(diào)內(nèi)部種皮和胚胎損傷的嚴(yán)重程度來對損傷進行分類。
 

圖2.甜菜五個損傷等級（1-5）中19個波長（nm）的平均光譜（百分比）
 

圖3顯示了五種損傷等級的nCDA轉(zhuǎn)換圖像。變換圖像中的藍色范圍表示種子的暗部分，紅色范圍表示亮部分。高強度紅色區(qū)域顯示胚胎的可能受損部分或外種皮的內(nèi)部部分。因此，紅色的位置和數(shù)量是損傷等級的指示器。
 

圖3.甜菜種子機械損傷等級(1-5) 的 nCDA 轉(zhuǎn)換圖像

通過使用因子分析中的標(biāo)準(zhǔn)化評分系數(shù)，對MSI轉(zhuǎn)換模型中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，得出了來自分類模型的四個顏色變量的高度影響。將該模型應(yīng)用于18個不同品種的200粒種子，結(jié)果正確163粒，錯誤37粒，準(zhǔn)確率為82%。在本文的研究中，從圖1中觀察到，2級和3級損傷（圖1b，c）之間的差異可能是種子表面非常小的斷裂。在18個品種中，預(yù)測精度在67%到100%之間（圖4）。有10個品種的分類正確率超過80%，兩個品種的預(yù)測準(zhǔn)確率低于70%。這種預(yù)測準(zhǔn)確性的變異可能是由品種間種子結(jié)構(gòu)的差異造成的，導(dǎo)致對加工損傷的不同易感性，并且一些品種通常只有很難識別的小損傷。此外，品種間果皮顏色的差異也影響預(yù)測的準(zhǔn)確性。