欢迎您来到博普特科技官方网站!

土壤仪器电话

010-82794912

品质至上,客户至上,您的满意就是我们的目标

技术文章

当前位置:  首页 > 技术文章

种子表型组学:基于多光谱成像的葵花籽品质特征识别

发表时间:2022-04-02 09:06:22点击:1244

来源:北京博普特科技有限公司

分享:

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。

1655341148122318.png

基于多光谱成像的葵花籽品质特征识别

摘要:测试了可见光和近红外(405-970 nm) 区域的多光谱成像,以无损区分向日葵种子中的昆虫侵染、发霉、异色和酸败。使用基于10个特征波长的 Fisher 线性判别函数可以实现对完整向日葵种子的出色分类(准确度 >97%),这些特征波长是通过 Wilks的lambda逐步方法从原始19个波长中选出的。 多光谱成像技术结合主成分分析-聚类分析(PCA-CA)可以精确聚类不同酸败程度的完整葵花籽。我们的结果证明了多光谱成像技术作为一种快速无损分析种子质量属性的工具的能力,这使得在农业和食品工业中的许多应用成为可能。

1648861443619700.png

图1.数据采集分析主要步骤流程图

在405-970nm范围内收集光谱,包括可见光和 NIR 区域的较低波长。图2显示了完整、虫害、发霉和异色向日葵种子作为整个数据集的平均光谱。大多数光谱的趋势非常相似,但光谱也存在一些差异。与完整的葵花籽相比,其他三种葵花籽在780-970 nm范围内的光谱反射强度更高,但在405-470nm范围内的结果正好相反。这些现象反映了四种向日葵种子中数百种物理化学成分之间的许多差异,这些物理化学成分以种子的光谱带和表面颜色为代表。完整的、虫害的、发霉的和异色的向日葵种子之间的差异有很多可能的原因。一方面,这些差异可能源于4种葵花籽中蛋白质、脂肪等的变化,主要表现为NIR区的变化。另一方面,差异可能是四颗种子外层变色和损伤导致可见区域变化的结果。这些光谱差异可用于对完整的、虫害的、发霉的和异色的向日葵种子进行定性分类。

1648861480859459.png

图2.100颗完整(a)、40颗虫害(b)、39颗发霉(c)和39颗异色(d)葵花籽的平均光谱强度图示

1648861528584770.png

图3.主成分分析图。多光谱数据主成分模型的特征值图(X轴和Y轴分别对应于成分数量和特征值),b PC1和PC2加载图(X轴和Y轴分别对应于光谱波长(nm)和PC的加载值)

特征值图如图3a所示。根据第二个和第三个分量之间的斜率变化,揭示了两个重要的PC。PC1和PC2捕获的百分比方差解释了整个数据集中99.28% 的变异性(图3b)。PCA 生成的载荷图的检查可以识别与不同样品特征之间的主要差异相关的光学范围。如图3b所示,虽然PC1在整个波长上产生完全正负载,但525-970nm光谱范围内的分数高于435nm至470nm光谱范围。它建议525-970 nm 的光谱范围比 435-470 nm 的光谱范围可以获得更多关于完整葵花籽的信息。由于 PC2 在 NIR 区域(范围从 780 到 970 nm)产生高负负载,在 UV、蓝色、绿色和黄色区域(范围从 405 到 590 nm)产生高正负载,这些波长与酸败程度有关完整的向日葵种子。

北京博普特科技有限公司是丹麦Videometer系列产品中国区总代理,全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。

相关阅读

Videometer种子表型组学:种子活力研究-荧光成像

植物病害表型组学:多光谱病害指纹图谱

Videometer种子表型组学:多光谱成像作为菠菜种子健康检测的潜在工具

Videometer种子表型组学:多光谱图像分析在种子种质库管理中的应用

Videometer种子表型组学:利用可见光、近红外多光谱和化学计量学对不同番茄种子品种的分类

Videometer种子表型组学:使用多光谱成像和化学计量学方法在线鉴别水稻种子

Videometer种子表型组学:使用多光谱成像预测蓖麻种子的活力

Videometer种子表型组学:甜菜种子加工损伤的多光谱图像分类

  • 土壤仪器品牌德国steps
  • 土壤仪器品牌奥地利PESSL
  • 土壤仪器品牌荷兰MACView
  • 土壤仪器品牌德国INNO_Concept
  • 土壤仪器品牌比利时WIWAM
  • 土壤仪器品牌德国GEFOMA
  • 土壤仪器品牌奥地利schaller
  • 土壤仪器品牌荷兰PhenoVation
  • 土壤仪器品牌法国Hi-phen系统
  • 土壤仪器品牌Videometer
  • 土壤仪器品牌比利时INDUCT(OCTINION)
  • 土壤仪器品牌美国EGC
  • 土壤仪器品牌HAIP
  • 土壤仪器品牌植物遗传资源学报