种子活力光学无损检测技术研究进展

种子活力检测是种子检测中的重要一环,国际种子检验协会建议的检测方法主要有标准发芽实验法、TTC染色法、电导率测定和加速老化试验等方法。这些检测方法具有检测结果显示直观、测量准确等优点,但也存在对种子有破坏作用、检测过程复杂和耗时耗力等缺点。随着现代免耕直播技术的发展,对种子活力的检测在速度和无损性方面提出了更高的要求,而传统方法难以实现快速无损检测目标。基于光学技术的种子活力检测方法具有效率高、无损的特点,近年来得到了国内外相关学者的关注。本文对光学技术在种子活力检测上的应用进行了综述,介绍了X光、近红外光谱、高光谱、光声光谱、可调谐半导体激光吸收光谱和色选技术等光学技术在种子活力检测中的研究,并对光学技术在种子活力检测的前景进行了展望。     

基于TDLAS技术测定水稻种子呼吸的初步研究

对水稻种子呼吸产生的CO₂进行实时检测,探究水稻种子呼吸强度与各项活力指标的相关性,为通过呼吸强度测量进行种子活力的无损检测提供实验依据。利用自主设计的基于可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术的种子呼吸检测系统,实时检测种子呼吸产生CO₂气体浓度的变化。选取梦两优黄莉占不同收获期的水稻种子,每个收获期的种子分成2份,一份进行发芽试验获取种子活力指标,另外一份经过消毒、浸泡等预处理后,放入种子呼吸容器中在密闭环境下进行呼吸强度检测。每次连续检测约10 h,每组样本重复测量3次取平均值。水稻种子分别经过0、12、24、36、48 h的浸泡,发现在一定浸泡时间内种子呼吸强度随着浸泡时间的增加而增强。在连续10 h检测后,呼吸强度最高的浸泡时间段是36 h,CO₂气体浓度达到10 151 mg·m^-3,未浸泡的干种子呼吸强度最弱,CO₂气体浓度为388 mg·m^-3;水稻种子呼吸强度与发芽率、发芽势、发芽指数、淹水3 d发芽率、田间出苗率均具有一定的相关性,相关指数最高可达到0.97、0.96、0.97、0.77及0.65。研究表明,梦两优黄莉占水稻种子在浸泡36 h左右可以达到较高的呼吸强度,呼吸强度随着呼吸时间的增加呈现先增长后趋缓状态,种子的呼吸强度与各项活力指标均呈现较高的正相关性。     

气吸式水稻逐粒排列装置吸附试验分析

针对水稻种子批量单粒活力检测的要求,设计气吸式种子逐粒排列装置,选取中嘉早17、甬优538和中浙优10三种不同外形的水稻为试验对象,以吸空率、单粒吸附率和复粒吸附率为考核指标,对影响水稻种子吸附特性的各因素:种子的形状、吸嘴直径d、吸附压力p_0和吸嘴转速ω等进行试验研究和分析。试验结果表明:种子形状对种子的吸附特性影响较大,吸嘴直径和吸附压力对吸附率影响显著,吸嘴转速对吸附率影响不显著;吸空率与吸嘴直径和吸附压力负相关,单粒吸附率随吸嘴直径的增加先增后降,随吸附压力的增加长径比小的先增后降、长径比大的先降后增;复粒吸附率与吸嘴直径和吸附压力正相关;最终确定三种种子的最优吸附参数,中嘉早17在吸附压力为9 kPa,吸嘴直径为1.5 mm,吸嘴转速为22.5 r/min条件下,最大单粒吸附率为91.7%;甬优538在吸附压力为5 kPa,吸嘴直径为1.5 mm,吸嘴转速为16.875 r/min条件下,最大单粒吸附率为92.5%;中浙优10在吸附压力为5 kPa,吸嘴直径为1.25 mm,吸嘴转速为22.5 r/min条件下,最大单粒吸附率为85.84%;三组种子最低有效吸附率86.7%,完全能够满足高光谱单粒检测4～6粒/s的要求。     

基于特征选择与骨架提取的种子萌发的芽长、根长检测

芽长是种子活力的一个重要判定标准.传统的芽长检测方法采用人工测量方式,存在费时费力、且受人为主观因素影响较大等问题.利用数字图像处理技术的芽长自动检测算法可以提高芽长测量的效率,并且能够统一测量标准从而避免主观误差.本研究基于特征选择与骨架提取算法原理设计了种子芽长、根长检测复合算法及软件,首先利用颜色特征提取叶片信息,并在整株芽长二值图像中去除叶片区域信息,其次通过圆盘结构元素与线性结构元素腐蚀图像分割出种子图像,获得种子的中心,再对整株芽长二值图像进行图像增强和边缘轮廓处理,最后对芽长图像进行骨架提取与剪枝,依据像素点间的欧氏距离计算芽长与根长.通过对玉米、小麦、水稻的芽长和根长进行测量,结果显示,玉米、小麦与水稻芽长的百分误差分别为2.90％、2.05％、2.40％;根长的百分误差分别为1.90％、2.11％、2.02％.说明基于特征选择与骨架提取检测方法的复合算法能够实现对种子萌发的芽长与根长的高精度、快速检测.     

种子活力无损检测方法评价模型

本研究提出了一种整体量化考核模型对各种无损检测方法进行评价,可有效解决定性和定量因素不相融的问题。该模型将检测方法的择优问题按照建立结构量化考核、判断量化考核、整体量化考核和综合量化考核4个步骤进行建模,并且模块化后判断每个模块层对于上一模块层都有相应的权重,并且结合两两比较、实际调研和准则打分制的方法解决需求模块层中的定性转换成定量数值。应用示例表明,相较于传统层次分析模型,整体量化考核模型计算量小、实验结果准确,可对种子活力无损检测方法进行更好的评价。     

根长测定法在常规水稻种子活力测定中的应用

为探讨根长测定法在水稻种子活力检测中的可行性,通过对不同品种的常规稻种子进行垂直板发芽试验,测量种子萌发第2天至第7天的根长,同时进行基于标准发芽试验和田间出苗试验的常规活力指标测定。相关分析表明:粳型常规稻和籼型常规稻种子皆以萌发第7天根长与发芽势、发芽率、活力指数、田间出苗率等指标之间的相关程度尤为显著(P0.01)。经方差分析结果验证,粳型常规稻和籼型常规稻种子萌发后根长显著高的品种,其种子活力也高,反之亦然。以上研究表明,水稻的2个亚种的种子活力均可通过萌发第7天根长来评价。本研究结果对制定水稻种子活力测定标准具有重要意义。     

种子活力无损检测方法研究进展

种子是农业实际生产中最根本的生产资料，种子活力的高低将直接影响农业生产和发展。种子活力的检测方法可分为无损和有损检测两大类。种子活力无损检测方法具备不损伤种子样本、检测效率高、可在线化检测、实验可重复性好以及实验污染少等优点，有近红外光谱检测技术、高光谱检测技术、电子鼻检测技术、机器视觉检测技术等多种无损检测法。基于国内外种子活力无损检测技术的发展现状，本研究综合评述了种子活力无损检测方法、技术以及检测结果，归纳了不同活力检测的特点、应用现状、研究进展以及在实际应用中优势和缺点，同时对种子活动检测技术发展趋势进行展望。     

种子呼吸检测方法及其应用研究进展

种子呼吸反映了种子的多种内在属性和生理生化特征，种子呼吸检测方法的进展对种子呼吸代谢研究具有重要意义。本文从种子呼吸检测方法及其应用2个方面进行了综述，重点综述了小篮子法、瓦氏微量法、Clark氧电极法、红外线二氧化碳分析仪法、氧传感技术检测法(Q₂技术)和可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术检测法等常用种子呼吸检测方法的工作原理、主要检测对象及操作方法，总结了以上种子呼吸检测方法的优缺点及其适用范围。讨论了种子呼吸检测方法在种子呼吸代谢、种子储藏和种子活力测定等几个方面的研究应用，重点阐述了种子呼吸检测技术与种子活力相关的研究进展。根据研究现状对种子呼吸相关检测方法及其研究和应用方向进行了展望:①基于TDLAS技术等光学检测技术有望研制出灵敏度更高、操作更为简单的种子呼吸检测方法及装备；②种子呼吸代谢及其影响因素研究有利于丰富和深入揭示种子呼吸代谢过程理论；③开展种子呼吸指标和种子活力参数研究，为探寻能够将种子呼吸强度作为有效判定种子活力指标提供重要参数支持。表1参60     

基于Mask R-CNN的柑橘主叶脉显微图像实例分割模型

针对目前植物解剖表型的测量与分析过程自动化低，难以应对复杂解剖表型的提取和识别的问题，以柑橘主叶脉为研究对象，提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask region convolutional neural network, Mask R-CNN)的主叶脉显微图像实例分割模型，以残差网络ResNet50和特征金字塔(Feature pyramid network, FPN)为主干特征提取网络，在掩膜(Mask)分支上添加一个新的感兴趣区域对齐层(Region of interest Align, RoI-Align),提升Mask分支的分割精度。结果表明，该网络架构能够精准地对柑橘主叶脉横切面中的髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞进行识别分割。Mask R-CNN模型对髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞的分割平均精确率(交并比(IoU)为0.50)分别为98.9%、89.8%、95.7%和97.2%,对4个组织区域的分割平均精确率均值(IoU为0.50)为95.4%。与未在Mask分支添加RoI-Align的Mask R-CNN相比，精度提升1.6个百分点。研究结果表明，Mask R-CN...