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基于光谱及成像技术的种子品质无损速测研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 王冬 1 ; 王坤 2 ; 吴静珠 2 ; 韩平 1 ;

作者机构： 1.北京农业质量标准与检测技术研究中心

2.北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室

关键词： 种子;近红外光谱;高光谱成像;无损检测

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2021 年 41 卷 001 期

页码： 52-59

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 种子是农业生产过程的重要生产资料.种子质量评价、活力与老化检测、纯度与真伪鉴别、分类与溯源研究是种子品质检测中的常见问题.种子质量主要包含种子含水率、蛋白含量、脂肪酸含量、淀粉含量等,是种子品质分级的重要指标,并且关系到种子存储过程的安全问题.种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和;高活力种子具有明显的生长优势和生产潜力.种子老化是指种子活力的自然衰退,表现为种子变色、发芽率低、生长势差、作物减产.种子的纯度与真伪则会影响作物产量和农产品品质;而种子分类与溯源则是保证种子纯度与鉴别种子真伪的重要方法,进而为作物产量与产品品质提供保障.对于种子品质分析,传统方法通常需要对样品做不可逆的破坏性分析,且分析时间长、过程复杂,难以适应现代农业对种子生产环节的需要.因此,开展种子品质无损快速检测技术研究成为当前亟待解决的问题.近年来,随着化学计量学的发展和计算机技术的进步,近红外光谱法以其快速、无损、高效等优势,在农产品、食品、农业投入品等的无损快速分析方面得以广泛的应用.进一步地,将光谱技术与成像技术相结合,高光谱成像技术近年来日益兴起,相比较于传统的光谱技术,高光谱成像技术在获得待测样品的光谱信息的同时,还可以获取样品的空间分布信息以及图像特征.基于近红外光谱及高光谱成像等无损快速检测技术,从种子质量评价、活力与老化检测、纯度与真伪鉴别、分类与溯源研究四方面对近年来关于种子品质无损快速检测文献进行综述.在分析不同检测技术特点的基础上,分别就上述种子品质检测方面的问题加以整理.进而对种子品质无损快速检测的技术特点进行了总结与展望.

  • 相关文献

[1]高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量. 田喜,黄文倩,李江波,樊书祥,张保华. 2016

[2]基于高光谱成像的蔬菜新鲜度检测初探. 吴琼,朱大洲,王成,马智宏,陆安祥,王纪华. 2012

[3]叶菜失水条件下的高光谱图像特征分析研究. 吴琼,陆安祥,朱大洲,王成,方晶晶,纪建伟. 2015

[4]光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展. 屠振华,张成龙,王瑶瑶,孙君茂,朱大洲,陈早艳. 2019

[5]苹果内部品质近红外光谱检测的异常样本分析. 史波林,赵镭,刘文,汪厚银,朱大洲,尹京苑. 2010

[6]梨果实近红外光谱无损检测技术研究进展. 王蒙,冯晓元. 2014

[7]果蔬品质手持式近红外光谱检测系统设计与试验. 郭志明,陈全胜,张彬,王庆艳,欧阳琴,赵杰文. 2017

[8]灞桥樱桃多品质数据分析. 王婷,王冬,韩平,李瑞,白洁,陈海朋,莫丽丽. 2019

[9]基于荧光光谱的辣椒种子品种识别. 李翠玲,姜凯,马伟,王秀. 2020

[10]单粒大豆的近红外光谱特征及品种鉴别研究. 朱大洲,王坤,周光华,侯瑞锋,王成. 2010

[11]高光谱成像技术定量可视化检测熟牛肉中挥发性盐基氮的含量. 杨东,陆安祥,王纪华. 2017

[12]基于高光谱成像的苹果轻微损伤检测有效波长选取. 黄文倩,陈立平,李江波,张驰. 2013

[13]高光谱成像技术和主成分分析识别玉米籽粒的胚(英文). 黄文倩,李江波,张驰,张保华,张百海. 2012

[14]基于近红外高光谱成像及信息融合的小麦品种分类研究. 董高,郭建,王成,陈子龙,郑玲,朱大洲. 2015

[15]用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用(英文). 张东彦,赵晋陵,黄林生,马雯萩. 2014

[16]一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法. 田卫新,何丹丹,杨东,陆安祥. 2016

[17]小麦叶片胁迫状态下的高光谱图像特征分析研究. 张东彦,张竞成,朱大洲,王纪华,罗菊花,赵晋陵,黄文江. 2011

[18]基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测. 王伟,彭彦昆,王秀,马伟. 2010

[19]用高光谱成像和PCA检测苹果的损伤和早期腐烂. 张保华,黄文倩,李江波,赵春江,刘成良,黄丹枫. 2013

[20]以高光谱数据有效预测苹果可溶性固形物含量. 黄文倩,李江波,陈立平,郭志明. 2013

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