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重要収益作物として,南瓜の種子の活性は 発芽率,苗の成長可能性,そして 蒔き後の最終的な収穫と直接関係しています.発芽テストなど現代の農業における迅速で大規模の種子品質検定のニーズを満たすことはできません.超スペクトル画像技術 は,光譜学 と 画像学 の 利点 を 組み合わせ て い ます種子生存性の非破壊性試験において大きな可能性を示しています.
一、実験材料の準備
カバノキの種を100種ずつ4つのグループに分け,3-2図のようにナイロン網状の袋に入れ,2日おきに1つのグループをドライヤーに入れます.具体的手続きは以下のとおりです: 3つのサンプルグループを取り出し,最初のサンプルグループを乾燥機に入れて,第二のサンプルグループを24時間後に乾燥機に入れて,第三のサンプルグループを24時間後に乾燥機に入れて,3日後にそれぞれ1日から3日間の老化期間を持つすべてのサンプルを取り出す (最初のグループは3日間の老化期間を持つサンプルです)グループ2は2日,グループ3は1日老いたサンプルです.残りの4つのグループのうち1つは老化治療を受けず,老化グループ実験中に室温で3日間置かれました..
二、ハイパースペクトルデータ取得
色スペクトルハイパースペクトルカメラで収集し 400-1000nmのハイパースペクトル画像を すべてのサンプルに撮影しました スペクトルデータが抽出された後合計400のスペクトル曲線が得られた.図のように
発芽 に 必要 な 水 を 確保 する ため に,毎日 成長 を 観察 し,適切な 量 の 水 を 注ぎ ます.発芽 は,それぞれ 3 日目 と 5 日目 に 1 回 記録 さ れ まし た.下記は,南瓜の種子の発芽前試験図です..
各種種子の活力レベルに応じて,各種子の平均スペクトルデータは分類され,各種子の全体スペクトル曲線は下図に示されています.
三、スペクトルデータ処理
原始の超スペクトル画像は 騒音や不均等な照明に敏感です 塩やペッパーの騒音を除去するために 中間フィルタが採用されています標準ホワイトボードの反射性修正に基づいて照明差は排除されます対象領域 (ROI) は,修正された画像から抽出され,後続の特徴抽出の正確性を確保するために,種子胚と内精子に焦点を当てます.主成分分析 (PCA) などの次元縮小方法が,最初データ圧縮に使用されます.重要な情報を保持し,計算を削減します.
四結論と見通し
この研究では,高スペクトル画像技術に基づいた南瓜の種子の生命力検出モデルが非破壊的で高精度な生命力識別培養種をさらに拡大できる研究を進めます.複数のモダルのデータ (例えば,光のスペクトル)複雑な環境での検出精度をさらに向上させるため,インターネットの技術と組み合わせることで,スマート農業における種子の質のリアルタイム制御と正確なスクリーニングを助けるために,種子の生命力に関するオンラインモニタリングシステムを構築できる.
