種子活力性狀無(wú)損速測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

石睿 羅斌 張晗 侯佩臣 周亞男 王成

石 睿，羅 斌，張 晗，等. 種子活力性狀無(wú)損速測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2024，52（7）：1-10.

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.07.001

（1.北京市農(nóng)林科學(xué)院智能裝備技術(shù)研究中心/北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心，北京 100097；2.江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212013）

摘要：種子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的生產(chǎn)資料，其品質(zhì)直接關(guān)系到整個(gè)生產(chǎn)活動(dòng)的豐歉。活力是種子的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，高活力的種子不僅田間表現(xiàn)優(yōu)秀、抵抗逆境能力強(qiáng)，還更利于長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)藏。傳統(tǒng)的種子活力檢測(cè)多在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行，采用的發(fā)芽試驗(yàn)等方法精度較高、科學(xué)性強(qiáng)，但有損檢測(cè)且效率較低。近年來(lái)，光譜及成像技術(shù)以其快速、無(wú)損等優(yōu)勢(shì)，在種子檢測(cè)領(lǐng)域中得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。首先，歸納傳統(tǒng)種子活力檢測(cè)方法的檢測(cè)原理和判定方法，并總結(jié)傳統(tǒng)方法存在的共性問(wèn)題；其次，綜述無(wú)損速測(cè)技術(shù)在種子活力檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用和進(jìn)展，對(duì)比分析各種技術(shù)的工作原理和檢測(cè)策略，重點(diǎn)就近紅外光譜技術(shù)和高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用展開(kāi)討論；最后，在此基礎(chǔ)上結(jié)合種子活力的實(shí)際檢測(cè)要求，探討目前無(wú)損速測(cè)技術(shù)在種子活力檢測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域存在的問(wèn)題，總結(jié)當(dāng)前無(wú)損速測(cè)檢測(cè)技術(shù)呈現(xiàn)多技術(shù)融合、精選分級(jí)、高通用性和多元發(fā)展的發(fā)展趨勢(shì)，以期為種子活力性狀的無(wú)損速測(cè)技術(shù)提供參考。

關(guān)鍵詞：種子；活力性狀；近紅外光譜；高光譜成像；X射線(xiàn)成像；圖像處理；無(wú)損速測(cè)技術(shù)；研究進(jìn)展

中圖分類(lèi)號(hào)：S330.2 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A??文章編號(hào)：1002-1302（2024）07-0001-09

種子是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的生產(chǎn)資料，其品質(zhì)直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的產(chǎn)量和質(zhì)量。種子活力是評(píng)價(jià)種子品質(zhì)的重要指標(biāo)之一，最先由國(guó)際種子檢驗(yàn)協(xié)會(huì)（ISTA）提出，其將種子活力定義為決定種子和種子批在發(fā)芽和出苗期間的活性水平和行為的那些種子特性的綜合表現(xiàn)［1-2］。影響種子活力的因素可分為內(nèi)因和外因2個(gè)方面，內(nèi)因主要是指種子品種及自身個(gè)體發(fā)育情況，外因則是在收獲、加工過(guò)程中所受到的一系列機(jī)械損傷以及貯藏期間環(huán)境變化帶來(lái)的影響［3］。選用高活力的種子進(jìn)行播種，能更好地保證田間幼苗茁壯、出苗整齊和長(zhǎng)勢(shì)均勻，且面對(duì)逆境時(shí)幼苗抵抗能力強(qiáng)，同時(shí)高活力的種子貯藏價(jià)值也更高［4］。因此，如何選取高活力種子成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的種子活力檢測(cè)方法可分為直接測(cè)定和間接測(cè)定2種，直接測(cè)定即檢測(cè)種子在逆境環(huán)境下的發(fā)芽和成苗能力，包括加速老化測(cè)定、冷凍測(cè)定等；間接測(cè)定即通過(guò)生理指標(biāo)側(cè)面反映種子活力，包括電導(dǎo)率測(cè)定、氯化三苯四氮唑（TTC）染色測(cè)定等。盡管這些傳統(tǒng)方法評(píng)定結(jié)果直觀(guān)、科學(xué)性強(qiáng)，但存在對(duì)操作人員專(zhuān)業(yè)能力要求高、試驗(yàn)周期長(zhǎng)、對(duì)種子有破壞性等缺點(diǎn)，難以滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)成批量、快速、無(wú)損檢測(cè)的需要［5-6］。近年來(lái)，隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，許多研究人員開(kāi)始將光譜及成像技術(shù)應(yīng)用在種子活力檢測(cè)領(lǐng)域。無(wú)損速測(cè)技術(shù)作為快速、無(wú)損的檢測(cè)技術(shù)，不僅可以反映種子的內(nèi)部信息和化學(xué)組成，還可以和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法搭配建立活力預(yù)測(cè)模型，快速生成檢測(cè)結(jié)果；此技術(shù)克服了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的諸多缺點(diǎn)，在降低成本、提高效率的基礎(chǔ)上，可以更好地滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要求。本研究主要綜述近年來(lái)無(wú)損速測(cè)技術(shù)在種子活力檢測(cè)方面的研究進(jìn)展，分析對(duì)比各技術(shù)的工作原理、檢測(cè)策略和優(yōu)缺點(diǎn)，重點(diǎn)就近紅外光譜技術(shù)和高光譜成像技術(shù)展開(kāi)談?wù)?，并基于種子活力檢測(cè)的發(fā)展需求和應(yīng)用場(chǎng)景，展望無(wú)損速測(cè)技術(shù)在此領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向，以期推動(dòng)無(wú)損速測(cè)技術(shù)在種子活力檢測(cè)方面的應(yīng)用和發(fā)展。

1 傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)

由于檢測(cè)原理和判定方式不同，傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)可大致分為直接測(cè)定法和間接測(cè)定法2類(lèi)，目前5種主要傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)原理和判定方式見(jiàn)表1。雖然各項(xiàng)技術(shù)間有較大差別，但都需要由專(zhuān)業(yè)的操作人員完成，且需要一定的試驗(yàn)周期；同時(shí)這些技術(shù)會(huì)破壞種子的完整性，檢測(cè)后的種子也無(wú)法繼續(xù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，所以無(wú)損速測(cè)技術(shù)作為一種新型檢測(cè)技術(shù)正逐步應(yīng)用到種子活力檢測(cè)領(lǐng)域。

2 無(wú)損速測(cè)技術(shù)

無(wú)損速測(cè)技術(shù)以先進(jìn)的無(wú)損檢測(cè)設(shè)備為基礎(chǔ)，配合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型完成種子活力性狀的快速檢測(cè)。由表2可知，傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)需要根據(jù)不同的檢測(cè)原理進(jìn)行種子活力檢測(cè)，試驗(yàn)結(jié)果科學(xué)直觀(guān)，但試驗(yàn)過(guò)程紛繁復(fù)雜，需要專(zhuān)門(mén)的技術(shù)人員操作，且試驗(yàn)周期長(zhǎng)，對(duì)種子造成的破壞不可逆。近年來(lái)，無(wú)損速測(cè)技術(shù)因其快速、無(wú)損的特點(diǎn)在種子活力檢測(cè)方面發(fā)展迅速，通過(guò)所建立的算法模型可以快速實(shí)現(xiàn)種子活力的分類(lèi)、分級(jí)，同時(shí)檢測(cè)過(guò)程中幾乎不會(huì)對(duì)種子造成損傷，所檢種子可以繼續(xù)投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；但該技術(shù)目前大多停留在實(shí)驗(yàn)室階段，還未大規(guī)模應(yīng)用，同時(shí)所建立的算法模型大多只能滿(mǎn)足特定種子品種的檢測(cè)要求，泛化能力欠佳。

2.1 近紅外光譜技術(shù)

當(dāng)近紅外光透過(guò)物質(zhì)時(shí)，分子振動(dòng)的非諧振性使分子振動(dòng)狀態(tài)發(fā)生變化，此時(shí)物質(zhì)吸收對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)的光從而形成近紅外光譜，其主要反映的是各種含氫基團(tuán)基頻振動(dòng)的倍頻和合頻吸收情況［16-17］。由圖1可知，種子中含有大量有機(jī)分子，各種有機(jī)分子在近紅外區(qū)的光譜吸收特征因其所含基團(tuán)種類(lèi)和振動(dòng)模式的不同而不同，故可利用近紅外光譜對(duì)種子的活力開(kāi)展定性和定量分析［18］。

白京等基于主成分分析（principal component analysis，PCA）算法建立有關(guān)玉米種子活力的支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）檢測(cè)模型，該分類(lèi)模型校正集和預(yù)測(cè)集的準(zhǔn)確率分別是9556%、86.68%［19］。Yasmin等以自然陳化4年的西瓜種子為對(duì)象，建立偏最小二乘法判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）檢測(cè)模型對(duì)有活力種子和無(wú)活力種子進(jìn)行分類(lèi)，其準(zhǔn)確率分別為87.7%、82.0%［20］。

上述檢測(cè)模型皆為二分類(lèi)模型，即判斷種子是否具有活力，也有學(xué)者嘗試種子活力分級(jí)或剔除空種子，這些功能的實(shí)現(xiàn)都有助于滿(mǎn)足種子活力檢測(cè)的現(xiàn)實(shí)需求。Fan等針對(duì)3種老化程度的小麥種子，將PCA算法和連續(xù)投影（successive projections algorithm，SPA）算法2種特征波長(zhǎng)提取算法分別同極限學(xué)習(xí)機(jī)（extreme learning machine，ELM）算法和隨機(jī)森林（random forest，RF）算法結(jié)合，所建立的PCA-ELM和SPA-RF檢測(cè)模型準(zhǔn)確率分別為88.9%、88.5%［21］。Tigabu等嘗試鑒別杉木活種子、死種子和空種子，建立的正交偏最小二乘判別分析（orthogonal projection to latent structures-discriminant analysis，OPLS-DA）模型在較短的近紅外區(qū)域（780～1 100 nm）性能最優(yōu)，平均分類(lèi)準(zhǔn)確率為100%［22］。

種子的生理生化指標(biāo)也能反映其活力，通過(guò)建立有關(guān)指標(biāo)的定量模型也可以完成種子活力的檢測(cè)。李武等將發(fā)芽率、發(fā)芽指數(shù)和活力指數(shù)3個(gè)指標(biāo)作為建模對(duì)象，利用偏最小二乘法回歸（partial least squares regression，PLSR）算法建立有關(guān)3個(gè)指標(biāo)的定量檢測(cè)模型，該模型能夠較好地篩選出高活力甜玉米種子［23］。曲歌用發(fā)芽率作為衡量種子活力的指標(biāo)，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network，BPNN）同偏最小二乘（partial least squares，PLS）算法相結(jié)合建立水稻種子活力檢測(cè)模型，該模型的R2c、RMSEC、R2p、RMSEP和RPD分別為0.86、1.99、0.83、2.01、2.55［24］。

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型受算法原理影響，可能存在準(zhǔn)確率不理想或丟失相關(guān)特征的情況，故有學(xué)者開(kāi)始將近紅外技術(shù)同深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合，旨在提高模型的準(zhǔn)確率。Liu等分別建立5種樹(shù)木種子的PLS-DA、SVM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network，DNN）分類(lèi)模型，結(jié)果表明，所建的DNN模型性能最優(yōu)［6］。

近紅外光譜技術(shù)快速、無(wú)損、無(wú)污染的特點(diǎn)使它在種子活力檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)展迅速，產(chǎn)出了一大批科研成果，有著巨大的發(fā)展前景。但目前的研究所建立的算法模型以二分模型為主，多級(jí)分類(lèi)模型較少；實(shí)際檢測(cè)場(chǎng)景也以實(shí)驗(yàn)室為主。隨著研究的深入，近紅外光譜技術(shù)會(huì)同更多的算法相結(jié)合，近紅外光譜數(shù)據(jù)也可以被更充分地挖掘和利用；同時(shí)，檢測(cè)場(chǎng)景不再局限在實(shí)驗(yàn)室中，可以實(shí)現(xiàn)便捷、快速的種子活力檢測(cè)，也可推動(dòng)種子活力檢測(cè)朝著成批量、產(chǎn)業(yè)化的方向發(fā)展。

2.2 高光譜成像技術(shù)

由圖2可知，高光譜成像技術(shù)1次獲取1個(gè)數(shù)據(jù)立方體［25-26］，其包含每個(gè)窄波片段的圖像信息以及單個(gè)像素點(diǎn)在連續(xù)波段下的光譜信息，具有“圖譜合一”的特點(diǎn)［27］。圖像信息可以反映樣品的形狀、缺陷等外在特征，而光譜信息因?yàn)椴煌镔|(zhì)反射率的不同，可以反映樣品的組成結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分等內(nèi)在特征［28］。基于這種優(yōu)勢(shì)，高光譜成像技術(shù)在種子活力檢測(cè)方面有著極大的潛力。根據(jù)建立模型所使用的數(shù)據(jù)類(lèi)型，高光譜成像技術(shù)在種子活力檢測(cè)方面可分為單一特征分類(lèi)和圖譜結(jié)合分類(lèi)。

2.2.1 單一特征分類(lèi)

通過(guò)算法處理高光譜成像技術(shù)帶來(lái)的龐大數(shù)據(jù)集，將光譜信息或圖像信息作為模型的輸入，用輸出的分類(lèi)值表示種子的活力等級(jí)。

2.2.1.1 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法

高光譜成像技術(shù)因其工作原理所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集通常十分龐大，為了有效利用龐大的數(shù)據(jù)集并建立可行高效的種子活力檢測(cè)模型，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法成為最先被選用的建模方式。此方法基于每個(gè)種子的平均光譜數(shù)據(jù)并結(jié)合發(fā)芽試驗(yàn)結(jié)果完成模型的建立。Nansen等運(yùn)用線(xiàn)性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）算法建立3種澳洲本土植物種子［考氏相思（Acacia cowleana?Tate）、橙黃佛塔樹(shù)（Banksia prionotes?L.F.）和美葉桉（Corymbia calophylla）］的活力檢測(cè)模型，結(jié)果顯示關(guān)于考氏相思和美葉桉的準(zhǔn)確率可以超過(guò)85%，關(guān)于橙黃佛塔樹(shù)的準(zhǔn)確率約為80%［29］。Dumont等嘗試區(qū)分挪威云杉的活種子、空種子和無(wú)活力種子，基于可見(jiàn)光及近紅外波段（400～1 000 nm）光譜數(shù)據(jù)建立的SVM判別模型在僅選用3個(gè)特征波段的情況下準(zhǔn)確率為93%［30］。He等運(yùn)用多項(xiàng)式平滑（savitzky-golay，SG）算法結(jié)合ELM算法，以93.67%的準(zhǔn)確率完成對(duì)3個(gè)不同年份水稻種子的快速分類(lèi)［31］。

上述模型皆為定性分類(lèi)模型，同時(shí)也有學(xué)者嘗試用特定的指標(biāo)量化種子活力概念，并建立相關(guān)的定量檢測(cè)模型。Cui等將甜玉米種子的苗長(zhǎng)和根長(zhǎng)作為種子活力的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，利用最高相關(guān)系數(shù)（highest correlation coefficient，HCC）[JP2]和核主成分回歸（kernel principal component regression，KPCR）算法建立的根長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型相關(guān)系數(shù)為0.780 5，基于SPA算法建立的苗長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型相關(guān)系數(shù)為0607 4［32］。Zhang等將發(fā)芽率、發(fā)芽勢(shì)和簡(jiǎn)單活力指數(shù)3個(gè)指標(biāo)作為評(píng)估種子活力的重要參數(shù)，采用回歸系數(shù)結(jié)合PLS-R算法分別建立有關(guān)小麥種子活力的3個(gè)定量檢測(cè)模型，該模型預(yù)測(cè)集的R2分別為0.921、0.907、0.886，RMSE值分別為4.113%、5.137%、2.400%［33］。

2.2.1.2 運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法建立模型

深度學(xué)習(xí)作為近年來(lái)新興的人工智能算法，在處理龐大數(shù)據(jù)集方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，更適合用于高光譜數(shù)據(jù)的處理；同時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)基于一維光譜數(shù)據(jù)和二維光譜圖像的建模，為高光譜成像技術(shù)在種子活力檢測(cè)帶來(lái)更多的可能。張林基于堆疊自動(dòng)編碼器（stacked auto-encoder，SAE）提取的深度光譜特征建立SVM分類(lèi)模型，并使用改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法（differential evolution-greywolf optimizer，DE-GWO）優(yōu)化該模型，優(yōu)化后的模型對(duì)3種活力等級(jí)的水稻種子分類(lèi)準(zhǔn)確率可達(dá)99.25%［34］。Ma等將PC評(píng)分圖和SVM活力映射圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）模型的輸入，建立有關(guān)日本芥菜種子活力的CNN模型分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)90%［35］。Yang等直接將水稻種子的高光譜圖像作為CNN模型的輸入，準(zhǔn)確率可達(dá)99.5%［36］。Zhang等建立深度森林（deep forests，DF）模型來(lái)區(qū)分6種不同霜害程度的水稻種子，該模型在小尺度樣本中的性能明顯優(yōu)于作為對(duì)比的3種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（決策樹(shù)、K最近鄰和SVM）［37］。Wu等針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中可能出現(xiàn)的樣品數(shù)量不平衡問(wèn)題，提出一種加權(quán)損失深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep convolution neural network，DCNN），該模型區(qū)分3種活力等級(jí)水稻種子的準(zhǔn)確率為97.69%［38］。

2.2.2 圖譜結(jié)合分類(lèi)

高光譜成像技術(shù)可以同時(shí)獲得待測(cè)種子的光譜信息和圖像信息，圖譜結(jié)合分類(lèi)法便是同時(shí)利用這2種信息檢測(cè)種子活力。圖譜結(jié)合分類(lèi)可以分為像素級(jí)和對(duì)象級(jí)2種方法，像素級(jí)方法是通過(guò)圖像中個(gè)別像素的光譜數(shù)據(jù)檢測(cè)整個(gè)種子的活力，對(duì)象級(jí)則是綜合整個(gè)種子像素的光譜數(shù)據(jù)檢測(cè)種子活力。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為種子活力是一個(gè)有關(guān)整個(gè)種子的概念，因此采用對(duì)象級(jí)方法是一種更為合理、有效的方法［39］。

對(duì)象級(jí)方法有以下2種主流思路：一是利用整體圖檢測(cè)，即單個(gè)種子圖像對(duì)應(yīng)1個(gè)分類(lèi)值；二是利用像素圖檢測(cè)，即單個(gè)種子圖像的每1個(gè)像素都對(duì)應(yīng)1個(gè)分類(lèi)值［40］。有學(xué)者對(duì)這2種思路進(jìn)行分析對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)圖3。Zhang等運(yùn)用PLS-DA算法區(qū)分3種不同凍害程度的玉米種子，同時(shí)基于模型的分類(lèi)值比較M2M（整體圖）和M2P（像素圖）2種方法的分類(lèi)效果，結(jié)果顯示，此情況下的M2P方法優(yōu)于M2M方法［41］。

也有學(xué)者基于像素圖開(kāi)展了一系列的研究。如圖4所示，Wakholi等將有關(guān)玉米種子活力的SVM分類(lèi)模型回歸系數(shù)同高光譜圖像結(jié)合獲得偽彩圖，并使用閾值將其轉(zhuǎn)化為二值圖像，其中值為1的像素對(duì)應(yīng)有活力，值為0的像素對(duì)應(yīng)無(wú)活力［42］。Baek等利用PLS-DA算法對(duì)大豆種子圖像每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi)，并結(jié)合閾值法獲得二值圖像；在單個(gè)種子圖像中，代表活種子的像素?cái)?shù)占總像素?cái)?shù)的百分比大于預(yù)先設(shè)置的檢出率時(shí)，該種子便被認(rèn)定為有活力，此方案的準(zhǔn)確率為95%［39］。

高光譜成像技術(shù)“圖譜合一”的特點(diǎn)使其在種子活力檢測(cè)方面有著巨大的優(yōu)勢(shì)。較前的研究多集中在光譜數(shù)據(jù)的研究上，基于每個(gè)種子的平均光譜，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立分類(lèi)模型來(lái)檢測(cè)種子活力。近年來(lái)，隨著研究的不斷深入，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始使用深度學(xué)習(xí)算法處理高光譜成像技術(shù)帶來(lái)的龐大立方體數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)算法在處理龐大數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)使得運(yùn)用該類(lèi)型算法所建立的分類(lèi)模型較大多數(shù)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型具有更好的檢測(cè)效果，且可以完成一定程度的種子活力分級(jí)；同時(shí)學(xué)者開(kāi)始注重二維圖像的利用，不論是基于單個(gè)像素[21]的光譜研究還是多個(gè)波段的圖像研究，都開(kāi)始將二維圖像信息同一維光譜數(shù)據(jù)相結(jié)合，使種子活力檢測(cè)效果有了明顯的提升。高光譜成像技術(shù)所具有的成像功能也使檢測(cè)結(jié)果更直觀(guān)地體現(xiàn)，有利于實(shí)現(xiàn)流水線(xiàn)檢測(cè)。綜合來(lái)看，高光譜成像技術(shù)所具有的特點(diǎn)使它在種子活力檢測(cè)方面有著極大的潛力，也使未來(lái)成批量檢測(cè)種子活力的商業(yè)化成為可能。

2.3 X射線(xiàn)成像技術(shù)

X射線(xiàn)成像技術(shù)是醫(yī)學(xué)診斷中最重要的技術(shù)之一，X射線(xiàn)的波長(zhǎng)在0.01～10 nm之間，其中0.1～10 nm之間的部分被稱(chēng)為軟X射線(xiàn)，由圖5可見(jiàn)，軟X射線(xiàn)穿透能力較低且能夠揭示物體內(nèi)部的情況，因此適用于種子活力檢測(cè)［43］。Araújo等利用X射線(xiàn)檢測(cè)種子干燥過(guò)程中產(chǎn)生的內(nèi)部裂紋和自由空間，這些形態(tài)變化與種子活力降低密切相關(guān)［44］。Abud等認(rèn)為，X射線(xiàn)成像技術(shù)可以有效地評(píng)估西蘭花種子的內(nèi)部形態(tài)，并將其與幼苗種子長(zhǎng)度聯(lián)系起來(lái)，從而可以完成種子活力檢測(cè)［45］。Pinheiro等利用X射線(xiàn)成像技術(shù)結(jié)合圖像處理軟件，根據(jù)種子組織的物理完整性評(píng)估種子的活力［46］。de Medeiros等通過(guò)X射線(xiàn)圖像獲得有關(guān)種子的形態(tài)計(jì)量參數(shù)和組織完整性信息，并將這些特征同機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，提出一種鑒定麻瘋樹(shù)種子發(fā)芽能力的LDA模型，對(duì)種子活力和幼苗活力的鑒定準(zhǔn)確率分別為94.36%、89.72%；接著又運(yùn)用CNN算法建立海甘藍(lán)（Crambe abyssinica）種子活力鑒定模型，該模型準(zhǔn)確率為82%［47-48］。X射線(xiàn)成像技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)種子內(nèi)部裂紋、直接損傷和蟲(chóng)蛀等情況，這些信息可以為種子活力檢測(cè)提供重要依據(jù)。

2.4 自體熒光光譜成像技術(shù)

種子中含有大量的熒光化合物（即熒光團(tuán)），這些[CM（21]化合物被特定波段的光激發(fā)后會(huì)發(fā)出熒光，這種熒光被稱(chēng)為自體熒光。熒光團(tuán)包括葉綠素、木質(zhì)素等化合物，這些化合物和種子活力密切相關(guān)。自體熒光光譜成像技術(shù)可以獲取每個(gè)圖像像素的高分辨率光譜，并提供同一物體在特定波段下的一組圖像［49］。因此，利用自體熒光光譜成像技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以建立各熒光團(tuán)與其對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)種子活力的檢測(cè)。de Silva等以大豆種子為檢測(cè)對(duì)象，運(yùn)用365 nm/400 nm的激發(fā)/發(fā)射組合的自體熒光信號(hào)，分別運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）、SVM和LDA算法建立種子活力判別模型，發(fā)現(xiàn)3個(gè)模型都可以很好地區(qū)別高活力種子和低活力種子，準(zhǔn)確率達(dá)到99%［50］。如圖6所示，Batista等運(yùn)用不同的激發(fā)/發(fā)射組合分別提取R7.1（開(kāi)始成熟）、R7.2（大量成熟）、R7.3（種子與母株分離）、R8（收獲點(diǎn)）和R9（最終成熟）5個(gè)成熟階段的大豆種子自體熒光信號(hào)，基于此運(yùn)用RF、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network，NN）和SVM算法分別建立分類(lèi)模型，發(fā)現(xiàn)利用葉綠素a（660 nm/700 nm）和葉綠素b（405 nm/600 nm）的激發(fā)/發(fā)射組合，可以很好地完成5個(gè)成熟階段的分類(lèi)［51］。

根據(jù)現(xiàn)有的科研成果可以發(fā)現(xiàn)自體熒光成像技術(shù)的檢測(cè)效果很理想，具有很大的發(fā)展價(jià)值，但該技術(shù)在種子活力檢測(cè)方面仍處于初步探索階段，已有的科研成果較少，且相關(guān)檢測(cè)設(shè)備昂貴，試驗(yàn)干擾因素多，操作要求也較嚴(yán)苛。

2.5 多技術(shù)融合檢測(cè)方法

目前，多技術(shù)融合檢測(cè)方法因其較高的檢測(cè)精度正成為種子活力檢測(cè)新的發(fā)展趨勢(shì)。de Medeiros等同時(shí)使用近紅外光譜技術(shù)和X射線(xiàn)技術(shù)，測(cè)得臂形草（Urochloa brizantha）種子的近紅外光譜數(shù)據(jù)和X射線(xiàn)數(shù)據(jù)，同時(shí)將2類(lèi)數(shù)據(jù)作為模型的輸入，運(yùn)用5種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立種子活力分類(lèi)模型，并將這5種模型運(yùn)用一種數(shù)據(jù)所建立的模型進(jìn)行性能對(duì)比，發(fā)現(xiàn)此類(lèi)融合技術(shù)在檢測(cè)種子活力方面是可靠的，可以保證一定的準(zhǔn)確率［52］。de Jesus Martins Bianchini等將多光譜技術(shù)和X射線(xiàn)技術(shù)融合，使用LDA算法建立有關(guān)麻瘋樹(shù)種子活力的分類(lèi)模型，發(fā)現(xiàn)使用2種數(shù)據(jù)建立的模型性能明顯優(yōu)于使用單類(lèi)型數(shù)據(jù)建立的模型，準(zhǔn)確率可達(dá)98%，具有良好的分類(lèi)效果［53］。多技術(shù)融合檢測(cè)方法是近2年才開(kāi)始運(yùn)用的方法，目前科研成果較少。但此方法為種子活力檢測(cè)提供了一個(gè)全新的視角，具有巨大的潛力，是一個(gè)值得嘗試的新方向。

3 結(jié)論與展望

本研究綜述了近年來(lái)無(wú)損速測(cè)技術(shù)在種子活力檢測(cè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展，分析對(duì)比各種無(wú)損速測(cè)技術(shù)的檢測(cè)原理和檢測(cè)策略，闡述這些技術(shù)目前的優(yōu)勢(shì)和不足，重點(diǎn)就近紅外技術(shù)和高光譜成像技術(shù)展開(kāi)了討論?？傮w而言，無(wú)損速測(cè)技術(shù)具有快速、無(wú)損、準(zhǔn)確和高效的特點(diǎn)，可以更好地滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要求，且近年來(lái)的眾多研究成果也驗(yàn)證了該技術(shù)在種子活力檢測(cè)領(lǐng)域的可行性。為使無(wú)損速測(cè)技術(shù)未來(lái)能更好地應(yīng)用于種子活力檢測(cè)，主要提出以下幾點(diǎn)建議：第一，增強(qiáng)多技術(shù)融合。目前各類(lèi)型無(wú)損速測(cè)技術(shù)的運(yùn)用相對(duì)獨(dú)立且逐漸模板化，可以嘗試結(jié)合多種無(wú)損速測(cè)技術(shù)，利用算法將各類(lèi)檢測(cè)信息整合，加強(qiáng)有效信息的利用，進(jìn)一步提高分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率。第二，加強(qiáng)種子活力精選分級(jí)方面的研究。目前大多數(shù)研究?jī)H能完成種子有無(wú)活力的區(qū)分，有關(guān)種子活力分級(jí)的研究報(bào)道較少，已報(bào)道的分級(jí)效果大多也不理想。但種子活力分級(jí)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)需求。因此，開(kāi)發(fā)出效果更好的種子活力分級(jí)模型迫在眉睫。第三，豐富數(shù)據(jù)庫(kù)，提高模型通用性。目前無(wú)損速測(cè)技術(shù)搭配化學(xué)計(jì)量學(xué)方法所建立的算法模型基本都只適用于單個(gè)品種種子，通用性和轉(zhuǎn)移性很差。因此，豐富現(xiàn)有的種子活力特性數(shù)據(jù)庫(kù)，研究模型轉(zhuǎn)移算法，開(kāi)發(fā)同時(shí)適用于多個(gè)品種的模型是無(wú)損速測(cè)技術(shù)在種子活力檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。第四，打破檢測(cè)場(chǎng)地限制，實(shí)現(xiàn)多元化發(fā)展。目前相關(guān)研究大多局限在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，且成熟的檢測(cè)設(shè)備較少，可以開(kāi)發(fā)不同的檢測(cè)設(shè)備以滿(mǎn)足各類(lèi)使用場(chǎng)景，如便攜式設(shè)備或適合成批量檢測(cè)的流水線(xiàn)設(shè)備。

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基金項(xiàng)目：廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計(jì)劃（編號(hào)：2022B0202110003）；“科技創(chuàng)新2030”重大項(xiàng)目（編號(hào)：2022ZD0115701）。

作者簡(jiǎn)介：石 睿（1998—），男，江蘇無(wú)錫人，碩士研究生，主要從事種子活力無(wú)損檢測(cè)講究。E-mail：993499350@qq.com。

通信作者：王 成，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)智能裝備研究。E-mail：wangc@nercita.org.cn。