Videometer Lab4多光谱种子表型成像系统是丹麦理工大学与丹麦Videometer公司开发，是用于种子研究先进的多光谱表型成像设备，典型客户为ISTA国际种子检验协会、ESTA欧洲种子检验协会、John Innes Centre、LGC化学家集团、奥胡斯大学等等，利用该系统发表的文章已经超过300篇。

Videometer种子表型表型成像系统可测量种子如尺寸、颜色、形状等，间接测定种子参数如种子纯度、发芽百分比、发芽率、种子健康度、种子成熟度、中寿命等。种子活力综合种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和（发芽和出苗期间的活性水平与行为），是种子品质的重要指标，具体包括吸涨后旺盛的代谢强度、出苗能力、抗逆性、发芽速度及同步性、幼苗发育与产量潜力。种子活力是植物的重要表型特征，传统检测方法包括低温测试、高温加速衰老测试、幼苗生长测定等。

该系统也可以对细菌、虫卵、真菌等进行高通量成像测量，进行病理学、毒理学或其它研究。对于拟南芥等冠层平展的植物，可以进行自动的叶片计数等。

使用Videometer多光谱成像和化学计量学方法在线鉴别水稻种子

摘要：品种鉴定在水稻生产中起着保证产量和质量的重要作用。利用多光谱成像系统结合化学计量学数据分析，研究了快速无损检测水稻种子品种的可行性。应用偏最小二乘鉴别分析（PLSDA）、主成分分析反向传播神经网络（PCA-BPNN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法对水稻种子品种进行分类。结果表明，利用多光谱成像技术可以很容易地显示水稻种子品种间的明显差异，并且结合光谱和形态特征数据可以实现良好的分类。在LS-SVM模型的验证集中，分类准确率高达94%，优于PLSDA（62%）和PCA-BPNN（84%）模型。

图1.多光谱成像系统的主要设置

图2显示了不同品种水稻种子的分割图像。如图2所示，不同品种的水稻种子在形态上存在明显差异。因此，利用VideometerLab软件提取了所有水稻种子样品的形态特征。

图2.五种水稻种子的分割图像：FD2 (a)、QXY512 (b)、HXD3 (c)、QXY822 (d) 和 WKJ11 (e)

图3显示了整个数据集的每个品种的水稻种子样品的平均反射光谱。在405-970nm范围内收集光谱，包括 NIR 区域的可见光和较低波长。不同品种水稻种子样品的光谱反射曲线平滑，在整个波长范围内具有相同的趋势。然而，光谱上仍存在一些差异，这可能反映了这五个品种的水稻种子不同的理化成分。可见光范围的差异可能是由于样品的颜色，而NIR区域的差异可能是由于这五个品种的水稻种子之间的化学差异。因此，光谱差异可用于品种分类。光谱特征数据和组合光谱和形态特征数据用于分析。

图3.五种水稻种子多光谱图像的平均光谱

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