Aplicación de una cámara hiperespectral para detectar la vitalidad de las semillas de calabaza

Como importante cultivo comercial, la vitalidad de las semillas de calabaza está directamente relacionada con la tasa de aparición, el potencial de crecimiento de las plántulas y el rendimiento final después de la siembra.como prueba de germinación, consumen mucho tiempo y son laboriosas y no pueden satisfacer las necesidades de detección rápida y a gran escala de la calidad de las semillas en la agricultura moderna.La tecnología de imagen hiperespectral combina las ventajas de la espectroscopia y la imagen, y puede obtener la información espectral y la información espacial de las muestras al mismo tiempo, lo que muestra un gran potencial en el campo de los ensayos no destructivos de viabilidad de las semillas.

一、Preparación de materiales experimentales

Dividir las semillas de calabaza en 4 grupos de 100 semillas y colocarlas en una bolsa de malla de nylon, como se muestra en la Figura 3-2.El procedimiento específico es el siguiente:: extraer 3 grupos de muestras, colocar el primer grupo de muestras en el secador, colocar el segundo grupo de muestras en el secador 24 horas más tarde, poner el tercer grupo de muestras en el secador 24 horas más tarde,y extraer todas las muestras con un tiempo de envejecimiento de 1 a 3 días respectivamente después de 3 días (el primer grupo son las muestras con un tiempo de envejecimiento de 3 días)El grupo 2 es para muestras envejecidas durante 2 días, y el grupo 3 es para muestras envejecidas durante 1 día).El resto de 1 de los 4 grupos no fue sometido a tratamiento de envejecimiento y fue colocado a temperatura ambiente durante 3 días durante el experimento del grupo de envejecimiento..

二、Adquisición de datos hiperespectrales

Las semillas con diferentes días de envejecimiento fueron recogidas por una cámara hiperespectral de espectro de color, y se tomaron imágenes hiperespectral de 400-1000nm para todas las muestras.se obtuvieron un total de 400 curvas espectrales, como se muestra en la figura.

Observe el crecimiento todos los días y vierte la cantidad adecuada de agua para asegurar el agua necesaria para la germinación.El siguiente es el diagrama de ensayo de pregerminación de las semillas de calabaza.

De acuerdo con el nivel de vitalidad de cada semilla, se clasificaron los datos espectrales medios de cada semilla, y la curva espectral general de cada grado se muestra en la figura siguiente.

三、Procesamiento de datos espectral

La imagen hiperespectral original es susceptible al ruido y a la iluminación desigual.y la diferencia de iluminación se elimina en función de la corrección de reflectividad del pizarrón estándarLa región de interés (ROI) se extrae de la imagen corregida, centrándose en el embrión de la semilla y el endospermo para garantizar la precisión de la extracción de rasgos posteriores.Se utilizan métodos de reducción de dimensión como el análisis de componentes principales (PCA) para comprimir los datos inicialmente, retener la información clave y reducir el cálculo.

四、Conclusión y perspectivas

En este estudio se construyó con éxito un modelo de detección de vitalidad de semillas de calabaza basado en tecnología de imagen hiperespectral para realizar rápidamente,Identificación no destructiva y de alta precisión de la vitalidad, y proporcionar una solución técnica eficiente para el control de calidad de la industria de semillas de calabaza.y datos multimodales (como el espectro de fluorescencia)En la actualidad, las tecnologías de la información y la comunicación (Internet de las Cosas) se han convertido en una herramienta muy útil para la detección de datos.Se puede construir un sistema de seguimiento en línea de la vitalidad de las semillas para ayudar al control en tiempo real y al control preciso de la calidad de las semillas en la agricultura inteligente.