帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法及系統的製作方法

2023-05-01 08:15:46

帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法及系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開了一種帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法及系統，涉及種子真實性鑑定【技術領域】，所述方法包括：S1：獲取若干個待鑑定種子，將每個待鑑定種子均等分切開為兩半，並將得到的每一半作為一個待鑑定單元；S2：每次採集M個待鑑定單元的切面所對應的近紅外光譜，並將採集到的近紅外光譜作為所述待鑑定種子的近紅外光譜；S3：對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行特徵提取，將提取出的特徵與預設特徵模型進行對比，並根據對比結果確定所述待鑑定種子的真實性。本發明通過對待鑑定種子的處理，採集待鑑定種子的切面的近紅外光譜，並根據近紅外光譜對待鑑定種子實現鑑定，不僅實現了採用近紅外光譜對種子的真實性鑑定，並且使得鑑定時間短。
【專利說明】帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法及系統

【技術領域】
[0001]本發明涉及種子真實性鑑定【技術領域】，特別涉及一種帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法及系統。

【背景技術】
[0002]近年來市場上出售假冒偽劣種子的情況愈演愈烈，嚴重損害了農民的利益。國家已經加強了對商品種子市場的管理，種子的品種真實性鑑定則是監管的重要環節。田間種植鑑定是被廣泛認可的標準方法，但是耗時耗力；基於PCR的DNA標記法在作物的質量控制方面取得了較好的效果；DNA分子標記指紋圖譜方法(例如SSRS)也被運用到種子的真實性鑑定中。上述方法對檢測人員的專業技能和經驗要求很高，而且耗費資源，用時較長，無法滿足實際應用中快速、低成本的要求。
[0003]近紅外光譜分析方法近年來被成功地應用於檢測玉米、水稻、小麥、大豆等農產品種子的質量。現有的研究都是針對無種衣劑的種子，在實際中，商品種子表面均塗有種衣齊U。種衣劑的主要成分是殺蟲劑、殺菌劑、複合肥料、微量元素、植物生長調節劑、緩釋劑、成膜劑等，為種子的發芽提供必要的養分，並且防止病蟲害的入侵，其中有機物質的C-H、N-H、O-H等含氫基團會吸收近紅外波段的光，所以對種子的近紅外光譜影響很大，導致無法採用近紅外光譜實現對種子的真實性鑑定。


【發明內容】

[0004]為了實現採用近紅外光譜對種子的真實性鑑定，本發明提供了一種帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法，所述方法包括以下步驟:
[0005]S1:獲取若干個待鑑定種子，將每個待鑑定種子均等分切開為兩半，並將得到的每一半作為一個待鑑定單元，所述待鑑定種子為帶種衣劑種子；
[0006]S2:每次採集M個待鑑定單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有待鑑定單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述待鑑定種子的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0007]S3:對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行特徵提取，將提取出的特徵與預設特徵模型進行對比，並根據對比結果確定所述待鑑定種子的真實性。
[0008]其中，步驟S2和步驟S3之間，還包括:
[0009]若所述待鑑定種子的某個近紅外光譜與標準光譜之間的馬氏距離超過了預設距離，則將該近紅外光譜剔除。
[0010]其中，步驟S2和步驟S3之間，還包括:
[0011]對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法、一階導數法和矢量歸一化中的至少一種。
[0012]其中，步驟SI之前，還包括:
[0013]SOOl:獲取帶種衣劑樣本，將每個帶種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個帶種衣劑樣本單元，所述帶種衣劑樣本為不同品種的帶種衣劑種子，每個品種的帶種衣劑種子均具有不同產地和不同年份的種子；
[0014]S002:每次採集M個同一品種的帶種衣劑樣本單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有帶種衣劑樣本單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0015]S003:將所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜加入待建模近紅外光譜；
[0016]S004:對所述待建模近紅外光譜進行特徵提取，以獲得所述待建模近紅外光譜的特徵；
[0017]S005:對所述待建模近紅外光譜的特徵進行建模，以獲得所述預設特徵模型。
[0018]其中，步驟SOOl中，還包括:
[0019]獲取無種衣劑樣本，將每個無種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個無種衣劑樣本單元，所述無種衣劑樣本為不同品種的無種衣劑種子，每個品種的無種衣劑種子均具有不同產地和不同年份的種子；
[0020]步驟S002中還包括:
[0021]每次採集M個同一品種的無種衣劑樣本單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有無種衣劑樣本單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述無種衣劑樣本的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0022]步驟S003具體包括:
[0023]對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜採用固定尺寸移動窗口因子分析法FSMWEFA進行分析，以獲得所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜在各波段的相關係數；若屬於同一品種的帶種衣劑樣本的近紅外光譜與無種衣劑樣本的近紅外光譜在特徵波段處的相關係數小於預設閾值，則將帶種衣劑樣本的該近紅外光譜剔除，將無種衣劑樣本的近紅外光譜和未被剔除的帶種衣劑樣本的近紅外光譜作為待建模近紅外光譜，所述特徵波段為種衣劑成分所影響的波段。
[0024]其中，步驟S002與S003之間，還包括:
[0025]對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法、一階導數法和矢量歸一化中的至少一種。
[0026]其中，步驟S003和步驟S004之間，還包括:
[0027]對所述待建模近紅外光譜進行特徵提取後，通過均勻分布算法進行分析，以獲得有代表性的待建模近紅外光譜的特徵；所述特徵提取方法包括:主成分分析、偏最小二乘分析、線性判別分析和小波分析中的至少一種。
[0028]其中，步驟S004中，對所述待建模近紅外光譜的特徵通過支持向量機SVM、軟獨立模式識別SIMCA或仿生模式識別BPR進行建模。
[0029]其中，所述待鑑定種子為玉米時，沿胚面凹陷方向進行等分切開。
[0030]本發明還公開了一種帶種衣劑種子真實性快速鑑定系統，所述系統包括:
[0031]獲取切開單元，用於獲取若干個待鑑定種子，將每個待鑑定種子均等分切開為兩半，並將得到的每一半作為一個待鑑定單元，所述待鑑定種子為帶種衣劑種子；
[0032]光譜採集單元，用於每次採集M個待鑑定單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有待鑑定單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述待鑑定種子的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0033]真實性鑑定單元，用於對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行特徵提取，將提取出的特徵與預設特徵模型進行對比，並根據對比結果確定所述待鑑定種子的真實性。
[0034]本發明通過對待鑑定種子的處理，採集待鑑定種子的切面的近紅外光譜，並根據近紅外光譜對待鑑定種子實現鑑定，不僅實現了採用近紅外光譜對種子的真實性鑑定，並且使得鑑定時間短，鑑定一個品種所需的時間少於5分鐘。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0035]圖1是本發明一種實施方式的帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法的流程圖；
[0036]圖2是本發明一種實施例中光譜採集配件的結構示意圖；
[0037]圖3a是本發明一種實施例中近紅外光譜在各波段的吸光度的示意圖；
[0038]圖3b是本發明一種實施例中有種衣劑樣本和無種衣劑樣本近紅外光譜在各波段的相關係數的示意圖；
[0039]圖4是本發明一種實施例中玉米品種為XD20的均勻分布算法選擇代表性建模樣本的不意圖；
[0040]圖5是本發明一種實施方式的帶種衣劑種子真實性快速鑑定系統的結構框圖。

【具體實施方式】
[0041]下面結合附圖和實施例，對本發明的【具體實施方式】作進一步詳細描述。以下實施例用於說明本發明，但不用來限制本發明的範圍。
[0042]圖1是本發明一種實施方式的帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法的流程圖；參照圖1，所述方法包括以下步驟:
[0043]S1:獲取若干個待鑑定種子，將每個待鑑定種子均等分切開為兩半，並將得到的每一半作為一個待鑑定單元，所述待鑑定種子為帶種衣劑種子；
[0044]S2:每次採集M個待鑑定單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有待鑑定單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述待鑑定種子的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0045]S3:對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行特徵提取，將提取出的特徵與預設特徵模型進行對比，並根據對比結果確定所述待鑑定種子的真實性。
[0046]由於近紅外光譜採集儀器的狀態發生異常，或者操作的錯誤，採集的光譜數據會與標準光譜之間產生很大區別，從而導致鑑定結果產生錯誤，為防止鑑定結果產生錯誤，優選地，步驟S2和步驟S3之間，還包括:
[0047]若所述待鑑定種子的某個近紅外光譜與標準光譜之間的馬氏距離超過了預設距離，則將該近紅外光譜剔除。
[0048]為便於去除所述待鑑定種子的近紅外光譜中的噪聲，優選地，步驟S2和步驟S3之間，還包括:
[0049]對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法、一階導數法和矢量歸一化中的至少一種；通過所述移動窗口平均法對待鑑定種子的近紅外光譜進行平滑處理，以消除光譜噪聲；通過所述一階導數法消除光譜的基線漂移並放大光譜之間的差別；通過所述矢量歸一化用戶去除近紅外光譜採集儀器狀態和檢測對象變化帶來的隨機噪聲。
[0050]為便於獲取所述預設特徵模型，優選地，步驟SI之前，還包括:
[0051]SOOl:獲取帶種衣劑樣本，將每個帶種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個帶種衣劑樣本單元，所述帶種衣劑樣本為不同品種的帶種衣劑種子，每個品種的帶種衣劑種子均具有不同產地和不同年份的種子；
[0052]S002:每次採集M個同一品種的帶種衣劑樣本單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有帶種衣劑樣本單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0053]S003:將所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜加入待建模近紅外光譜；
[0054]S004:對所述待建模近紅外光譜進行特徵提取，以獲得所述待建模近紅外光譜的特徵；
[0055]S005:對所述待建模近紅外光譜的特徵進行建模，以獲得所述預設特徵模型。
[0056]為便於剔除受種衣劑影響較大的帶種衣劑種子的近紅外光譜，以提高預設特徵模型的可靠性，優選地，步驟SOOl中，還包括:
[0057]獲取無種衣劑樣本，將每個無種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個無種衣劑樣本單元，所述無種衣劑樣本為不同品種的無種衣劑種子，每個品種的無種衣劑種子均具有不同產地和不同年份的種子；
[0058]步驟S002中還包括:
[0059]每次採集M個同一品種的無種衣劑樣本單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有無種衣劑樣本單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述無種衣劑樣本的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數；
[0060]步驟S003具體包括:
[0061]對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜採用固定尺寸移動窗口因子分析法FSMWEFA進行分析，以獲得所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜在各波段的相關係數；
[0062]若屬於同一品種的帶種衣劑樣本的近紅外光譜與無種衣劑樣本的近紅外光譜在特徵波段處的相關係數小於預設閾值，則將帶種衣劑樣本的該近紅外光譜剔除，將無種衣劑樣本的近紅外光譜和未被剔除的帶種衣劑樣本的近紅外光譜作為待建模近紅外光譜，所述特徵波段為種衣劑成分所影響的波段。
[0063]為便於去除所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜中的噪聲，優選地，步驟S002與S003之間，還包括:
[0064]對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法、一階導數法和矢量歸一化中的至少一種；通過所述移動窗口平均法對帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜進行平滑處理，以消除光譜噪聲；通過所述一階導數法消除光譜的基線漂移並放大光譜之間的差別；通過所述矢量歸一化用戶去除近紅外光譜採集儀器狀態和檢測對象變化帶來的隨機噪聲。
[0065]為保證用於建模所用到的近紅外光譜的特徵為具有代表性的近紅外光譜的特徵，優選地，步驟S003和步驟S004之間，還包括:
[0066]對所述待建模近紅外光譜進行特徵提取後，通過均勻分布算法進行分析，以獲得有代表性的待建模近紅外光譜的特徵；所述特徵提取方法包括:主成分分析、偏最小二乘分析、線性判別分析和小波分析中的至少一種。
[0067]為保證建模的準確率，優選地，步驟S004中，對所述待建模近紅外光譜的特徵通過支持向量機SVM、軟獨立模式識別SMCA或仿生模式識別BPR進行建模。
[0068]針對待鑑定種子為玉米的特殊情況，為獲取所述待鑑定種子的更多胚部信息，以提高鑑定的準確率，優選地，在對樣本或待鑑定種子進行切分時，沿胚面凹陷方向進行等分切開。
[0069]實施例
[0070]下面以玉米為例來說明本發明，但不限定本發明的保護範圍，本發明還可對大豆、花生等種子進行處理。本實施例中，玉米種子的近紅外光譜均在德國布魯克公司的MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀上採集。光譜波段範圍12000cm-1?4000(311^(解析度16cm—1，共1037個數據點)。使用儀器配套的0PUS6.5軟體對近紅外光譜進行存儲和轉換，近紅外光譜的分析和建模在Matlab7.10 (The Mathworks, USA)上進行。
[0071]本實施例的方法包括以下步驟:
[0072]Al:獲取4個玉米品種(浚單20 (下面簡稱XD20)，農華101 (下面簡稱NH101)，京玉16 (下面簡稱JY16)和鄭單958 (下面簡稱ZD958))的樣本，XD20的樣本來源於4個產地(臨澤(下面簡稱LZ)，武威(下面簡稱Wff)，新疆(下面簡稱XJ)，銀川(下面簡稱YC))，每個產地的樣本均為4個類型(無種衣劑(下面簡稱No)，先正達種衣劑(下面簡稱XZD)，中州種衣劑(下面簡稱ZZ)，北農種衣劑(下面簡稱BN))，將每個帶種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個帶種衣劑樣本單元，將每個無種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個無種衣劑樣本單元，所述樣本在2009年和2010年收穫並保存於陰涼乾燥環境中；
[0073]A2:採集4個同一品種的帶種衣劑樣本單元的切面所對應的帶種衣劑樣本的近紅外光譜，直至所有帶種衣劑樣本單元均經過採集；採集4個同一品種無種衣劑樣本單元的切面所對應的無種衣劑樣本的近紅外光譜，直至所有無種衣劑樣本單元均經過採集；
[0074]本步驟中，為便於實現對近紅外光譜進行採集，採用一個光譜採集配件來進行採集，參照圖2，所述配件為一個由不吸收近紅外光材料製成的圓形板，所述圓形板設有4個橢圓形通孔，但該通孔還可設置為2個、6個、8個等，所述橢圓的長軸半徑為6_，短軸半徑為4_，在進行近紅外光譜採集時，將4個樣本單元的切面置於所述通孔處，再將鍍金小蓋遮住所述樣本單元，以避免外部光線的幹擾。
[0075]A3:對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法(本實施例中，窗口寬度為9個數據點)、一階導數法(本實施例中，步長為9個數據點)和矢量歸一化；
[0076]A4:對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜採用固定尺寸移動窗口因子分析法(Fix-sized moving window evolving factor analysis,FSMWEFA)進行分析，以獲得所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜在各波段的相關係數；若屬於同一品種的帶種衣劑樣本的近紅外光譜與無種衣劑樣本的近紅外光譜在特徵波段處的相關係數小於預設閾值，則將帶種衣劑種子的該近紅外光譜剔除，將無種衣劑樣本的近紅外光譜和未被剔除的帶種衣劑樣本的近紅外光譜作為待建模近紅外光譜，所述特徵波段為種衣劑成分所影響的波段，本實施例中，所述特徵波段包括:1502nm(由N-H 影響)、1677nm(由 C-H 和 S-H 影響)、2032nm(由 N-H 影響)和 2327nm(由 C-H 影響)；
[0077]玉米品種為ZD958的待建模近紅外光譜共120條，玉米品種為JY16待建模近紅外光譜共120條，玉米品種為NHlOl待建模近紅外光譜共110條，其中，玉米品種為XD20的待建模近紅外光譜共200條，其具體數量如下表:
[0078]

【權利要求】
1.一種帶種衣劑種子真實性快速鑑定方法，其特徵在於，所述方法包括以下步驟: S1:獲取若干個待鑑定種子，將每個待鑑定種子均等分切開為兩半，並將得到的每一半作為一個待鑑定單元，所述待鑑定種子為帶種衣劑種子； 52:每次採集M個待鑑定單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有待鑑定單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述待鑑定種子的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數； 53:對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行特徵提取，將提取出的特徵與預設特徵模型進行對比，並根據對比結果確定所述待鑑定種子的真實性。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟S2和步驟S3之間，還包括: 若所述待鑑定種子的某個近紅外光譜與標準光譜之間的馬氏距離超過了預設距離，則將該近紅外光譜剔除。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟S2和步驟S3之間，還包括: 對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法、一階導數法和矢量歸一化中的至少一種。
4.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟SI之前，還包括: 5001:獲取帶種衣劑樣本，將每個帶種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個帶種衣劑樣本單元，所述帶種衣劑樣本為不同品種的帶種衣劑種子，每個品種的帶種衣劑種子均具有不同產地和不同年份的種子； 5002:每次採集M個同一品種的帶種衣劑樣本單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有帶種衣劑樣本單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數； 5003:將所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜加入待建模近紅外光譜； 5004:對所述待建模近紅外光譜進行特徵提取，以獲得所述待建模近紅外光譜的特徵； 5005:對所述待建模近紅外光譜的特徵進行建模，以獲得所述預設特徵模型。
5.如權利要求4所述的方法，其特徵在於，步驟SOOl中，還包括: 獲取無種衣劑樣本，將每個無種衣劑樣本均等分切開為兩半，將得到的每一半作為一個無種衣劑樣本單元，所述無種衣劑樣本為不同品種的無種衣劑種子，每個品種的無種衣劑種子均具有不同產地和不同年份的種子； 步驟S002中還包括: 每次採集M個同一品種的無種衣劑樣本單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有無種衣劑樣本單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述無種衣劑樣本的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數； 步驟S003具體包括: 對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜採用固定尺寸移動窗口因子分析法FSMWEFA進行分析，以獲得所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜在各波段的相關係數；若屬於同一品種的帶種衣劑樣本的近紅外光譜與無種衣劑樣本的近紅外光譜在特徵波段處的相關係數小於預設閾值，則將帶種衣劑樣本的該近紅外光譜剔除，將無種衣劑樣本的近紅外光譜和未被剔除的帶種衣劑樣本的近紅外光譜作為待建模近紅外光譜，所述特徵波段為種衣劑成分所影響的波段。
6.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟S002與S003之間，還包括: 對所述帶種衣劑樣本的近紅外光譜和無種衣劑樣本的近紅外光譜進行預處理，所述預處理包括:移動窗口平均法、一階導數法和矢量歸一化中的至少一種。
7.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟S003和步驟S004之間，還包括: 對所述待建模近紅外光譜進行特徵提取後，通過均勻分布算法進行分析，以獲得有代表性的待建模近紅外光譜的特徵；所述特徵提取方法包括:主成分分析、偏最小二乘分析、線性判別分析和小波分析中的至少一種。
8.如權利要求4所述的方法，其特徵在於，步驟S004中，對所述待建模近紅外光譜的特徵通過支持向量機SVM、軟獨立模式識別SMCA或仿生模式識別BPR進行建模。
9.如權利要求1?8中任一項所述的方法，其特徵在於，所述待鑑定種子為玉米時，沿胚面凹陷方向進行等分切開。
10.一種帶種衣劑種子真實性快速鑑定系統，其特徵在於，所述系統包括: 獲取切開單元，用於獲取若干個待鑑定種子，將每個待鑑定種子均等分切開為兩半，並將得到的每一半作為一個待鑑定單元，所述待鑑定種子為帶種衣劑種子； 光譜採集單元，用於每次採集M個待鑑定單元的切面所對應的近紅外光譜，直至所有待鑑定單元均經過採集，並將採集到的近紅外光譜作為所述待鑑定種子的近紅外光譜，所述M為不小於2的偶數； 真實性鑑定單元，用於對所述待鑑定種子的近紅外光譜進行特徵提取，將提取出的特徵與預設特徵模型進行對比，並根據對比結果確定所述待鑑定種子的真實性。
【文檔編號】G01N21/359GK104198428SQ201410414913
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年8月21日 優先權日:2014年8月21日
【發明者】安冬, 賈仕強 申請人:中國農業大學