一种种子活性与健康在线快速检测系统及检测方法技术方案

一种种子活性与健康在线快速检测系统及检测方法，其中，数据采集模块通过可见光传感器和近红外传感器获取种子的反射光RGB面阵列图像及近红外图像；数据预处理模块通过转换器、滤波器和放大器获得种子的表面信息及内部组成成分；特征筛选模块通过聚类算法对种子信息进行有效特征筛选并分别建立特征空间；检测模块通过种子活性与健康之间的定性定量关系对种子特征进行检测；评估模块通过种子活性及健康检测评价模型给出种子质量水平的综合评价。本发明专利技术逻辑清晰，与传统种子检测方法相比，提高了检测速度和检测准确性，降低了对种子的损伤。损伤。损伤。

【技术实现步骤摘要】
一种种子活性与健康在线快速检测系统及检测方法


[0001]本专利技术涉及一种种子检测系统和方法，具体是一种种子活性与健康在线快速检测系统及检测方法，属于种子无损检测


技术介绍

[0002]随着农业产业化的快速发展，作为最基本的生产资料，农作物种子的质量至关重要，如何实现种子的无损快速检测则成为一大难题。传统的种子检测方式多以人工或针对某一物理特性的机械检测，检测速度慢、效率低，检测标准单一化，准确性低且伴随着对种子的损伤。因此，有必要设计出一种快速、准确、无损的种子活性与健康在线快速检测系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对目前的种子检测效率低下、检测结果准确性低、对种子损伤大等不足，提出一种种子活性与健康在线快速检测系统及检测方法，可使种子检测更为快速，降低对种子的损伤，进一步提高检测结果的可靠性。
[0004]本专利技术的技术方案：本专利技术的第一个目的是提供一种种子活性与健康在线快速检测系统，所述种子活性与健康在线快速检测系统由数据采集模块、数据预处理模块、特征筛选模块、检测模块和评估模块组成；所述数据采集模块由可见光传感器和近红外传感器组成；所述数据预处理模块由转换器、滤波器和放大器组成。
[0005]可见光传感器是一种敏感的电子元件，暗电流小，低照度响应，灵敏度高，电流随光照度增强曾线性变化；内置双敏感源，自动衰减近红外，光谱响应接近人眼函数曲线；内置微信号CMOS放大器、高精度电压源和修正电路，输出电流大，工作电压范围宽，温度稳定性好；可选光学纳米材料封装，可见光透过，紫外线截止、近红外相对衰减，增强了光学滤波效果。近红外传感器用近红外能量来直接检测被加工产品的特定组元或成分这些组元会选择性吸收近红外能量的特定波长。
[0006]所述数据采集模块与数据预处理模块连接；所述数据预处理模块与特征筛选模块连接；所述特征筛选模块与检测模块连接；所述检测模块与评估模块连接。
[0007]采用上述方案，数据采集模块通过可见光传感器和近红外传感器获取种子的图像；数据预处理模块通过转换器、滤波器和放大器获得种子的表面信息及内部组成成分；特征筛选模块对种子信息进行有效特征筛选并分别建立特征空间；检测模块通过种子活性与健康之间的定性定量关系对种子特征进行检测；评估模块通过种子活性及健康检测评价模型给出种子质量水平的综合评价。
[0008]本专利技术的第二个目的是提供一种种子活性与健康在线快速检测方法，包括以下步骤：（1）数据采集模块，通过可见光传感器和近红外传感器获取种子的反射光RGB面阵列图像及近红外图像；
（2）数据预处理模块,通过转换器、滤波器和放大器获得种子的表面信息及内部组成成分；具体的：数据预处理模块通过转换器、滤波器和放大器对获取的种子图像数字信号的转换、对数字信号进行滤波及放大处理，获得种子的颜色、纹理、形态等表面信息并分析种子蛋白质、氨基酸等含氢基团各自在近红外光谱区的特征波长以获取蔬菜种子内部组成成分；（3）特征筛选模块，通过聚类算法对种子信息进行有效特征筛选并分别建立特征空间；具体的：特征筛选模块以相关性和独立性为原则对所获取的特征进行筛选，分别建立外部形态、内部结构及组成成分各自的组合特征空间；（4）检测模块，通过种子活性与健康之间的定性定量关系对种子特征进行检测；具体的：特征筛选模块的有效特征集和所述检测模块的种子活性与健康之间的定性定量关系是通过机器学习、模式识别技术，并结合传统理化测试，利用沙床发芽试验方法和酶联免疫检测获取种子活性与健康数据，以实验测试结果作为标定种子活性与健康状况的标签，分别针对不同质量等级蔬菜种子样本数据，利用多信息融合技术，进行反映各独立特征与活性、健康之间的灵敏度分析，分别确定各特征的各自权重，利用多元回归分析、主成分分析、支持向量机等方法获得的；（5）评估模块，通过种子活性及健康检测评价模型给出种子质量水平的综合评价，所述评估模块的种子活性及健康检测评价模型通过支持向量机分级模型建立。
[0009]聚类分析又称群分析，是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类分析是由若干模式组成的，通常，模式是一个度量的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
[0010]本专利技术的有益效果为：本专利技术检测速度快、效率高，检测标准多样化，准确性高且不会损伤种子；数据采集模块通过可见光传感器和近红外传感器获取种子的反射光RGB面阵列图像及近红外图像；数据预处理模块通过转换器、滤波器和放大器获得种子的表面信息及内部组成成分；特征筛选模块通过聚类算法对种子信息进行有效特征筛选并分别建立特征空间；检测模块通过种子活性与健康之间的定性定量关系对种子特征进行检测；评估模块通过种子活性及健康检测评价模型给出种子质量水平的综合评价。本专利技术逻辑清晰，与传统种子检测方法相比，提高了检测速度和检测准确性，降低了对种子的损伤。
附图说明
[0011]图1为本专利技术的结构示意图。
[0012]图中：采集模块100、可见光传感器101、近红外传感器102、数据预处理模块200、转换器201、滤波器202、放大器203、特征筛选模块300、检测模块400、评估模块500。
具体实施方式
[0013]如图1所示：一种种子活性与健康在线快速检测系统由数据采集模块100、数据预处理模块200、特征筛选模块300、检测模块400和评估模块500组成；数据采集模块100由可见光传感器101和近红外传感器102组成；数据预处理模块200由转换器201、滤波器202和放大器203组成。
[0014]参照图1框图，检测方法由上往下进行，该检测系统的工作原理如下：1、数据采集模块100通过可见光传感器101和近红外传感器102获取种子的反射光RGB面阵列图像及近红外图像；2、数据预处理模块200通过转换器201、滤波器202和放大器203对获取的种子图像数字信号的转换、对数字信号进行滤波及放大处理，获得种子的颜色、纹理、形态等表面信息并分析种子蛋白质、氨基酸等含氢基团各自在近红外光谱区的特征波长以获取蔬菜种子内部组成成分；3、特征筛选模块300以相关性和独立性为原则对所获取的特征进行筛选，分别建立外部形态、内部结构及组成成分各自的组合特征空间；4、特征筛选模块300的有效特征集和检测模块400的种子活性与健康之间的定性定量关系是通过机器学习、模式识别技术，并结合传统理化测试，利用沙床发芽试验方法和酶联免疫检测获取种子活性与健康数据，以实验测试结果作为标定种子活性与健康状况的标签，分别针对不同质量等级蔬菜种子样本数据，利用多信息融合技术，进行反映各独立特征与活性、健康之间的灵敏度分析，分别确定各特征的各自权重，利用多元回归分析、主成分分析、支持向量机等方法获得的；5、评估模块500的种子活性及健康检测评价模型通过支持向量机分级模型建立。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种种子活性与健康在线快速检测系统，其特征在于，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征筛选模块、检测模块和评估模块；所述数据采集模块获取种子信息后传输给数据预处理模块；所述数据预处理模块与特征筛选模块连接，所述特征筛选模块与检测模块连接，所述检测模块与评估模块连接。2.根据权利要求1所述的一种种子活性与健康在线快速检测系统，其特征在于，所述数据采集模块由可见光传感器和近红外传感器组成。3.根据权利要求1所述的一种种子活性与健康在线快速检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块由转换器、滤波器和放大器组成。4.一种种子活性与健康在线快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）数据采集模块，通过可见光传感器和近红外传感器获取种子的反射光RGB面阵列图像及近红外图像；（2）数据预处理模块，通过转换器、滤波器和放大器获得种子的表面信息及内部组成成分；（3）特征筛选模块，通过聚类算法对种子信息进行有效特征筛选并分别建立特征空间；（4）检测模块通过种子活性与健康之间的定性定量关系对种子特征进行检测；（5）评估模块通过种子活性及健康检测评价模型给出种子质量水平的综合评价。5.根据权利要求4所述的一种种子活性与健康在线快速检测方法，其特征在于，步骤（2）中：所述数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐惠，王檀，高岩，缪宏，张善文，戴敏，王中流，夏云帆，
申请(专利权)人：江苏华芯农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：