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    近紅外高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于谷物品質(zhì)檢測(cè)

    發(fā)布時(shí)間: 2022-11-21  點(diǎn)擊次數(shù): 1595次

    近年來,近紅外高光譜成像技術(shù)發(fā)展迅速,在谷物、種子品質(zhì)檢測(cè)方面得到了廣泛的應(yīng)用。如種子化學(xué)成分檢測(cè)、種子品種鑒定、種子活力檢測(cè)等。利用高光譜成像系統(tǒng)通過對(duì)種子進(jìn)行光譜成像數(shù)據(jù)采集、進(jìn)一步處理分析、結(jié)合紅外熱成像及物理化學(xué)等方法測(cè)量結(jié)果構(gòu)建模型,可對(duì)谷物、種子品質(zhì)進(jìn)行快速、批量分析與檢測(cè)。

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    水分是國家農(nóng)作物種子質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的四大強(qiáng)制性檢測(cè)項(xiàng)目之一,種子水分含量太高會(huì)增加呼吸和養(yǎng)分消耗,降低活力;相反,水分含量太低會(huì)導(dǎo)致種子缺水和死亡,因此,準(zhǔn)確測(cè)定玉米單粒種子水分含量對(duì)檢測(cè)評(píng)估玉米種質(zhì)及精準(zhǔn)播種具有重要意義。然而,傳統(tǒng)的玉米水分檢測(cè)方法,如烘箱干燥法,存在耗時(shí)、破壞樣品、無法檢測(cè)單粒樣品等缺點(diǎn)。北京工商大學(xué)食品安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究人員提出了一種基于高光譜成像技術(shù)(968.052 575.05 nm)結(jié)合CNN-LSTM算法的快速、無損、高精度玉米種子含水量檢測(cè)方法。

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    該方法基于CNN-LSTM模型構(gòu)建聯(lián)合指標(biāo)RMSE/1+R)對(duì)模型性能進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。使用CNN模型自動(dòng)提取光譜數(shù)據(jù)的深層特征,無需人工復(fù)雜的特征提取步驟,并提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入到LSTM模型,從而測(cè)定玉米含水量。結(jié)果顯示:在CNN-LSTM模型下,RMSE/1+R)指標(biāo)僅為0.141,具有較小的誤差,可以為玉米水分含量的快速、無損檢測(cè)提供可靠方法。

     

    案例二:近紅外高光譜成像技術(shù)用于綠豆種子活力檢測(cè)

    綠豆(vigna radiata)是一種高營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的糧食作物,其浸泡后發(fā)出的嫩芽具有清熱解毒、美容養(yǎng)顏、改善視力的功效。 然而“鐵綠豆"是一種受生理影響和基因控制的“堅(jiān)硬"綠豆,在發(fā)芽過程中會(huì)產(chǎn)生霉菌并感染臨近種子發(fā)芽。所以在種子生產(chǎn)過程中必須將堅(jiān)硬種子和普通種子分開。目前,近紅外高光譜成像技術(shù)(NIR-HSI)已被廣泛應(yīng)用于種子質(zhì)量監(jiān)測(cè)與評(píng)估,其優(yōu)點(diǎn)是快速、高效、非損傷。

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    日本研究人員Kaewkarn Phuangsombut等人采用近紅外高光譜成像與偏最小二乘法判別分析(PLS-DA)相結(jié)合的方法建立了正常綠豆和堅(jiān)硬綠豆的分類模型:

     

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    數(shù)據(jù)顯示:在波長(zhǎng)990nm1200nm處,健康種子的水分特征吸收峰和淀粉特征吸收峰均低于堅(jiān)硬種子。說明堅(jiān)硬綠豆在兩個(gè)波長(zhǎng)處吸收的光比正常綠豆吸收的光少(水分和淀粉含量少)。

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    結(jié)果顯示:大部分堅(jiān)硬種子不可萌發(fā)部分的比例均大于正常綠豆。所以NIR-HSI的研究結(jié)果可作為綠豆種子萌發(fā)性指標(biāo),為綠豆生產(chǎn)以及綠豆發(fā)芽加工分類行業(yè)制定無損傷、數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)。

     

    參考文獻(xiàn):

    [1] Zhang L, Zhang Q, Wu J, et al. Moisture detection of single corn seed based on hyperspectral imaging and deep learning[J]. Infrared Physics & Technology, 2022, 125: 104279.

    [2] Phuangsombut K, Ma T, Inagaki T, et al. Near-infrared hyperspectral imaging for classification of mung bean seeds[J]. International Journal of Food Properties, 2018, 21(1): 799-807.


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