光谱分析用于植物幼苗的体检方法技术

本发明专利技术的光谱分析用于植物幼苗的体检方法，涉及植物幼苗叶绿素的检测方法，利用拉曼光谱图像检测平台，检测植物幼苗在不同碱基溶液胁迫下的叶绿素含量。有益效果是：不使用任何化学试剂，降低了检测成本，同时不会对环境造成污染；采用拉曼光谱分析，不需要对样品进行复杂的处理，可以达到无损鉴别的效果，并且实验数据准确快速；通过神经网络的建模，能够处理大量不同介质对于幼苗叶绿素影响的程度，节省了时间；能够快速、准确、稳定、实时的完成实验，为植物幼苗的成长的实验研究带来很大的突破。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术的，涉及植物幼苗叶绿素的检测方法，利用拉曼光谱图像检测平台，检测植物幼苗在不同碱基溶液胁迫下的叶绿素含量。有益效果是：不使用任何化学试剂，降低了检测成本，同时不会对环境造成污染；采用拉曼光谱分析，不需要对样品进行复杂的处理，可以达到无损鉴别的效果，并且实验数据准确快速；通过神经网络的建模，能够处理大量不同介质对于幼苗叶绿素影响的程度，节省了时间；能够快速、准确、稳定、实时的完成实验，为植物幼苗的成长的实验研究带来很大的突破。【专利说明】
本专利技术涉及植物幼苗叶绿素的检测方法，特别涉及一种。技术背景叶绿素(chlorophyll)是一类与光合作用(photosynthesis)有关的最重要的色素。光合作用是通过合成一些有机化合物将光能转变为化学能的过程。叶绿素实际上存在于所有能营造光合作用的生物体，包括绿色植物、原核的蓝绿藻(蓝菌)和真核的藻类。叶绿素从光中吸收能量，然后能量被用来将二氧化碳转变为碳水化合物。因此，叶绿素多少指示了植株生长状态、健康情况，根据指示值调整培养液组分。植物的生长是一个复杂的生理生化、物质代谢的过程，植物叶色变异是每一个植物生长中都会出现的问题，在植物的生长过程中必不可少的就是土壤和水，而这两种因素在不同的环境下都存在着化学元素和碱度的明显不同，为了检测这些因素对植物叶绿素的影响，我国的实验研究人员做了大量的实验，其中大多数的检测方法是采用近红外光谱检测的方法进行检测。近红外光谱仪是介于可见光和中红外之间的电磁辐射波，美国材料检测协会将近红外光谱区定义为780-2526nm的区域，是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。近红外光谱区与有机分子中含氢基团(OH、NH、CH)振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而且利用近红外光谱技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。但是使用近红外光谱检测一颗植物的样品时需要将所要检测的样品通过复杂的剪碎研磨处理后才能进行观察，这样的方法不仅仅破坏了植物的原始样子，更是不能进行连续的样品检测，因为暴露于外部的植物内成分很容易和空气内的一些物质进行反映，从而使所检测的光谱信息不准确，存在差异。而且对于红外光谱来说有关叶绿素的检测并不是十分的敏感，不能快速有效的实现对叶绿素的检测。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种，能够达到无损检测植物的光品信息，快速有效的得到植物在不同碱基溶液的培养下的准确的叶绿素a、叶绿素b和总体叶绿素的含量。本专利技术的，利用拉曼光谱图像检测平台，检测植物幼苗在不同的碱基溶液胁迫下的叶绿素含量: a、选择正常健康的植物种粒若干颗，在室温的情况下，放入盛有不同有机溶液的容器内进行育种，在培育10至20天后用拉曼光谱分析； b、根据拉曼光谱仪得到不同有机溶液下培育的植物幼苗检测光谱图，对全波段数据主成分分析，选用累积贡献率95%以上主成分做神经网络输入神经元； C、采用神经网络的方法进行建模，得出植物幼苗在不同有机溶液培养后的叶绿素a，叶绿素b和总叶绿素的含量。作为本专利技术的进一步改进神经网络有输入层，中间层和输出层，输入来自主成分分析结果，输出层是叶绿素值。拉曼光谱，是一种散射光谱。拉曼光谱分析法是基于印度科学家C.V.拉曼所发现的拉曼散射效应，对与入射光频率不同的散射光谱进行分析以得到分子振动、转动方面信息，并应用于分子结构研究的一种分析方法。拉曼光谱相对于其他光谱来说具有独特的优点:首先对于非极性基团c-c，C=C和S-S等红外吸收较弱的官能团在拉曼光谱中可以得到吸收强烈的光谱带，其次水分子的拉曼光谱信号很弱可以很容易的得到含水样品的拉曼光谱。拉曼光谱的另一大优点是不要求样品具有光透性，可以很容易的得到浑浊样品的拉曼光谱。因此拉曼光谱具有快速、样品制备简单、不需要研磨处理可以进行无损鉴别及检测结果精确等诸多的优点。本专利技术的有益效果是: 1、本专利技术不使用任何化学试剂，降低了检测成本，同时不会对环境造成污染； 2、本专利技术采用拉曼光谱分析，不需要对样品进行复杂的处理，可以达到无损鉴别的效果，并且实验数据准确快速； 3、本专利技术通过神经网络的建模，能够处理大量不同介质对于幼苗叶绿素影响的程度，节省了时间； 4、本专利技术能够快速、准确、稳定、实时的完成实验检测，为植物幼苗的成长的实验研究带来很大的突破，为调整培养液的组份、满足幼苗的生长需要，提供了依据。【专利附图】【附图说明】图1为本专利技术的原理图； 图2为玉米幼苗在未加碱溶液中培养后的光谱图； 图3为玉米幼苗在碱协迫浓度200的溶液中培养后的光谱图。【具体实施方式】如图1所示，本专利技术的，利用拉曼光谱图像检测平台，检测植物幼苗在不同的碱基溶液胁迫下的叶绿素含量: a、选择正常健康的植物种粒若干颗，在室温的情况下，放入盛有有机溶液的容器内进行育种，在培育10至20天后用拉曼光谱分析； b、根据拉曼光谱仪得到碱基溶液下培育的植物幼苗检测光谱图，对全波段数据主成分分析，选用累积贡献率95%以上主成分做神经网络输入神经元； C、采用神经网络的方法进行建模，得出植物幼苗在有机溶液培养后的叶绿素a，叶绿素b和总叶绿素的含量。所述的神经网络有输入层，中间层和输出层，输入来自主成分分析结果，输出层是叶绿素值。如图2、图3所示本专利技术以玉米幼苗为例，对其在不同溶液培中培养后的幼苗进行叶绿素的分析和检测。选择颗粒饱满的玉米种粒50颗，在室温下，将其分为两组分别至于不含碱的有机溶液和碱协迫浓度200的有机溶液(有机溶液配方为是每升水中含有下列是组份:硫酸铵48.2 g/L、硫酸镁65.9/L、硝酸钾18.5/L、磷酸二氢钾24.8/L)中进行育种培养。在培养10至20天后，对玉米幼苗在不含碱的有机溶液和碱协迫浓度200的有机溶液培养后得到的拉曼光谱进行全波段数据主成分分析，建立神经网络模型，选用累积贡献率95%以上主成分做神经网络输入神经元，通过设定中间层节点个数，进行简单的模内函数计算，得出玉米幼苗分别置于两种溶液内培养后的叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素的含量，从而根据叶绿素的含量来调整培养液的成份。图2是在不含碱的有机溶液中培养的幼苗的谱图；图3是在碱协迫浓度200的有机溶液中进行育种培养的细苗的光谱图。培养液的配方有多种，本专利技术中均可以适用，本领域的技术人员可以根据不同的种子生产条件进行混配，其幼苗叶绿素的检测，本方法均适用。【权利要求】1.，其特征在于利用拉曼光谱图像检测平台，检测植物幼苗在不同的碱基溶液胁迫下的叶绿素含量，其方法如下: a、选择正常健康的植物种粒若干颗，在室温的情况下，放入盛有不同有机溶液的容器内进行育种，在培育10至20天后用拉曼光谱分析； b、根据拉曼光谱仪得到不同有机溶液下培育的植物幼苗检测光谱图，对全波段数据主成分分析，选用累积贡献率95%以上主成分做神经网络输入神经元； C、采用神经网络的方法进行建模，得出植物幼苗在不同有机溶液培养后的叶绿素a，叶绿素b和总叶绿素的含量。2.根据权利要求1所述的，其特征在于神经网络有输入层，中间层和输出层，输入来自主成分分析结本文档来自技高网...

【技术保护点】
光谱分析用于植物幼苗的体检方法，其特征在于利用拉曼光谱图像检测平台，检测植物幼苗在不同的碱基溶液胁迫下的叶绿素含量，其方法如下：a、选择正常健康的植物种粒若干颗，在室温的情况下，放入盛有不同有机溶液的容器内进行育种，在培育10至20天后用拉曼光谱分析；b、根据拉曼光谱仪得到不同有机溶液下培育的植物幼苗检测光谱图，对全波段数据主成分分析，选用累积贡献率95%以上主成分做神经网络输入神经元；c、采用神经网络的方法进行建模，得出植物幼苗在不同有机溶液培养后的叶绿素a，叶绿素b和总叶绿素的含量。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡立晶，赵肖宇，尚延义，蔡立娟，李文勇，孟艳君，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23