多光谱成像在蓖麻种子活力质量检测中的应用
摘要：本研究旨在强调多光谱成像在蓖麻种子质量检测中的应用。从视觉上看，120颗种子被分为三类：黄色、灰色和黑色种子。此后，在375-970nm范围内的19个不同波长下拍摄了所有种子的图像。从图像中提取每个种子的平均强度，观察到三种颜色类别之间的显著差异，近红外波长的分离效果最好。采用基于归一化典型判别分析的特定特征（区域SI均值），以92%的准确率区分活种子和死种子。在一组验证种子上测试了相同的模型。根据发芽能力将这些种子分为两组，其中241个被预测为有活力并有望发芽，59个被预测为死亡或未发芽的种子。该模型的验证使种子分类正确率达到96%。这些结果说明了如何利用多光谱成像技术，根据种皮颜色预测活蓖麻种子。
图1.(A)VideometerLab仪器图片和(B)VideometerLab 仪器的轮廓设置
2.种子概述根据种皮的视觉颜色分为三类：黄色、灰色和黑色
本文是对蓖麻的第一项研究，其中使用多光谱成像测量了种皮颜色反射，并根据种子活力进行了分类。Lucena 等人实施了类似的蓖麻种子分离，基于人眼的检查，在我们的研究中也进行了评估作为主要步骤（A 行，图 2）。图 2 提供了生态型 Esfahan 种子的概览，分为三个种皮颜色类别；黄色、灰色和黑色。行A中种子的3×3图像的视觉比较表明所有三种种皮颜色类别之间的颜色变化。B行显示A行种子的变换图像；此处黄色种子显示为红色，灰色和黑色种子显示为蓝色。C行和D行显示切割的种子，观察到与整个种子相似的模式，展示了图像的转换如何导致切割的黄色种子呈现红色，而可行的切割种子呈现蓝色外观。E行显示四唑染色的结果。根据脱氢酶活性，黄色种子没有染色，而灰色和黑色种子将活组织染成红色。因此，我们的结果表明，多光谱成像可以是蓖麻种子活力测试中的一种非破坏性方法，因为我们已经观察到种皮颜色反射与通过四唑测试获得的活力之间令人满意的正相关。
图3中的光谱显示了三个种子类别的反射，从中可以观察到，在375 470 nm 的波长中，黄色和灰色种子是相似的，但在使用更高的波长数时有所不同。与所有19个波长的黄色和灰色种子相比，黑色种子的反射强度较低。基于来自所有波长的反射数据的统计分析表明，三类有显着差异。黑色种子类别内的标准偏差低于黄色和灰色种子类别内的变化。
图3.基于三种种子类别的种皮表面反射的平均反射光谱，确定为黄色、灰色和黑色种子
校准模型（基于活种子和死种子之间的nCDA转换）校准集的结果如图4和图5所示。图4显示了从活种子获得的区域平均值的分布，观察到大多数值为负值，属于种子类别的灰色和黑色。在图5中，大多数值为正值，从测定为黄色的种子中获得。根据四氮唑试验和区域平均特征，总共有94个种子被确定为有活力的，89个种子为负值，被归类为有活力的。在校准组中，根据四氮唑试验，26个种子被确定为死亡，根据区域平均特征，21个种子被分类为死亡。在校准组中，120个种子中有92%被正确分类（当0被设置为阈值时）。
图4.在四唑试验中具有/不具有酶活性的种子RegionMSI平均值图
图6.平均反射光谱基于来自发芽和未发芽种子的种子的种皮表面的反射
光谱反射率的评估在图6和静态分析中观察到，发芽种子和非发芽种子的平均强度值之间存在显著差异，并且使用近红外反射(NIR)波长进行最佳分离。早期的视觉研究强调了 NIR 波长在预测发芽能力方面的重要性，例如Shetty, N对菠菜种子进行的多光谱成像测试。
