種子純度是衡量種子質(zhì)量的核心指標(biāo)之一，直接影響農(nóng)作物產(chǎn)量與品質(zhì)。傳統(tǒng)檢測(cè)方法（如形態(tài)學(xué)觀察、生化分析）存在耗時(shí)長(zhǎng)、破壞樣本、依賴人工等缺陷。近年來(lái)，高光譜成像技術(shù)因其融合光譜與圖像信息的優(yōu)勢(shì)，成為無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。中達(dá)瑞和作為國(guó)內(nèi)高光譜成像設(shè)備的領(lǐng)先供應(yīng)商，可實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代，助力科研院校進(jìn)行高光譜成像領(lǐng)域的研究和探索。本研究基于高光譜相機(jī)，結(jié)合圖像熵特征與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了多品種玉米種子的快速純度識(shí)別。
材料與方法
1. 試驗(yàn)樣本
試驗(yàn)樣本來(lái)自于不同種子公司提供的 BNA07、滑玉 11、農(nóng)大 105、中農(nóng)大田、豫單 998、SNN12、博斯田8號(hào)、谷盲 178、極早金香糯、金糯王、金賽田、京科甜 195、連玉 16、斯達(dá) 205、萬(wàn)糯 11、香甜黏玉米、鄭單 958 共 17 種玉米品種，其色調(diào)均為黃色，每類各 96 粒，共 1632 個(gè)樣本。根據(jù)種子公司提供的標(biāo)準(zhǔn)，種子純度可以達(dá)到 98%以上。由于受現(xiàn)有測(cè)試方法的限制：同時(shí)考慮到每類樣本只有 96 粒，從概率上來(lái)說(shuō)，每類種子只有不超過(guò)2粒的混雜樣本出現(xiàn)，故研究中直接將該批種子作為沒(méi)有品種間的混雜處理。
2.樣本采集
試驗(yàn)采用高光譜成像系統(tǒng)（光譜范圍400~1000 nm，分辨率1 nm），配備CCD相機(jī)、鹵素光源及電動(dòng)滑臺(tái)。系統(tǒng)通過(guò)黑箱隔絕環(huán)境光干擾，確保數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。系統(tǒng)的初始值設(shè)置：物距25cm，聚焦，在圖像不失真的情況下設(shè)置曝光時(shí)間為 300 ms，其空間分辨率為 0.15 mm。為降低背景的影響，將樣本放在 20 cm x 20 cm 的全黑背景下。
2. 圖像熵特征提取
玉米種子圖像的特征提取是決定玉米品種識(shí)別的關(guān)鍵因素，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)方法多是從形態(tài)學(xué)特征入手，提取玉米圖像的周長(zhǎng)，面積等特征，存在特征計(jì)算復(fù)雜的缺點(diǎn)。考慮到每類玉米品種物理特性、化學(xué)特性的差異性，體現(xiàn)在不同波段下反射光強(qiáng)的差異性，而圖像的熵信息是反射光強(qiáng)分布差異性的一個(gè)良好的度量指標(biāo)，因此本文利用不同波段下的圖像熵信息作為玉米種子的分類特征。
3. 波段選擇與分類模型
由于高光譜圖像的波段數(shù)目較多，在線獲取如此多的波段必將影響到玉米檢測(cè)分類的實(shí)時(shí)性。因此，本文結(jié)合 PLS 投影最優(yōu)波段選擇算法，建立其分類模型。采用偏最小二乘（PLS）投影算法篩選關(guān)鍵波段，閾值設(shè)定為最大投影系數(shù)的20%，最終選取65個(gè)波段（占全波段27.9%）。結(jié)合偏最小二乘判別分析（PLSDA）構(gòu)建分類模型，訓(xùn)練集與測(cè)試集按3:1隨機(jī)劃分。
結(jié)果與分析
利用高光譜圖像技術(shù)既能反映圖像信息又能反映光譜信息的特點(diǎn)，應(yīng)用于多類別數(shù)目條件下的玉米品種識(shí)別，提高了分類持征信息的有效性和可靠性。結(jié)果表明：利用圖像熵信息作為樣本的識(shí)別特征，在一定程度上簡(jiǎn)化了特征提取的復(fù)雜性。
本研究驗(yàn)證了高光譜成像系統(tǒng)在玉米種子純度檢測(cè)中的高效性。通過(guò)圖像熵特征與PLSDA模型，僅需27.9%的優(yōu)化波段即可實(shí)現(xiàn)98.9%的分類精度，為種子質(zhì)量控制的自動(dòng)化與標(biāo)準(zhǔn)化提供了新方案。
中達(dá)瑞和是一家同時(shí)掌握凝采式、推掃式、光計(jì)算重構(gòu)三種高光譜成像技術(shù)的公司。其VIX-N110P推掃式高光譜相機(jī)的光譜分辨率高達(dá) 1nm，光譜通道高達(dá) 1200 個(gè)，具備高靈敏度和優(yōu)越的信噪比，可同時(shí)、快速獲取光譜和影像信息。中達(dá)瑞和高光譜相機(jī)的高效數(shù)據(jù)采集與處理能力，將為種子純度快速檢測(cè)提供可靠工具，助力農(nóng)業(yè)智能化升級(jí)，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧生態(tài)等領(lǐng)域注入新動(dòng)能。
參考文獻(xiàn)
[1] 朱啟兵, 馮朝麗, 黃敏等. 基于圖像熵信息的玉米種子純度高光譜圖像識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012,
