基于红外热成像技术和广义回归神经网络的稻种发芽率检测方法研究

基于稻种老化时间不同时的物理学和生理学差异,提出一种基于红外热成像技术及广义回归神经网络的快速、无损检测稻种发芽率的检测方法,解决传统稻种发芽率检测方法操作复杂、实验周期长等问题。在温度为45 ℃、湿度为90%的条件下,将水稻种子依次老化0,1,2,3,4,5,6和7 d,得到不同发芽率的种子;采集稻种红外热图像,然后提取稻种胚芽部位数据,总计144份,随机分为校正集和预测集,其中校正集96份,预测集48份;分析和比较不同老化天数稻种红外热差异,从物理学和生理学方面揭示稻种发芽率与红外热图像间的关系,结合偏最小二乘算法(partial least squares, PLS)、BP(back propagation, BP)人工神经网络和广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN),建立稻种发芽率的红外热模型。结果表明,利用GRNN建立的发芽率预测模型效果最优,其中校正集的R_C(相关系数)和SEC(标准偏差)分别为0.932 0和2.056 0,预测集R_P(相关系数)和SEP(标准偏差)分别为0.900 3和4.101 2,相关性均达到较高水平且校正集与预测集的标准偏差均较小。实验结果表明,采用红外热成像技术结合广义回归神经网络研究稻种发芽率是可行的,且所建模型在稻种发芽率快速测定方面有较高的精度。     

连续偏振光谱的稻种发芽率检测方法研究

针对目前传统稻种发芽率检测方法周期长、精度低的问题,提出新颖的基于连续偏振光谱技术实现稻种发芽率快速、无损检测的方法。以不同老化天数稻种为检测目标,10 min为检测时间点,使用起偏器将光纤准直光源调制成线偏振光垂直入射稻种浸出液,而后以5°为间隔旋转检偏器,并通过光纤光谱仪检测透射的光谱,对检测的偏振光谱通过归一化预处理后,根据不同发芽率稻种检测时偏振角及波长的贡献给出特征偏振角和特征波长,特征偏振角为0°,5°和25°,特征波长为576,620和788 nm,将获取的连续偏振光谱以特征偏振角和特征波长处的透射率为输入,构建稻种发芽率检测模型。分别比较运用偏最小二乘法回归(partial least squares regression,PLSR)、BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)、径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)三种建模方法建立稻种发芽率检测模型。分别用老化天数为0,2,4,6 d的稻种,在不同的偏振角共测量1 520组实验数据,其中912组数据作为校正集,608组数据作为预测集,建模结果表明三种模型预测精度较高,其中RBFNN模型预测精度最高,其相关系数r为0.976,均方误差RMSE为0.785,平均相对误差MRE为0.85%。表明利用连续偏振光谱技术通过多维度光谱信息能够有效实现稻种发芽率的快速、准确检测。