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중요한 수익 작물으로서, 호박 씨앗의 생명력은 출현율, 심종 성장 잠재력 및 심종 후 최종 수확과 직접 관련이 있습니다.번식 테스트와 같이, 시간이 많이 걸리고 작업이 많이 필요하며 현대 농업에서 신속하고 대규모의 씨앗 품질 검사의 요구를 충족시킬 수 없습니다.하이퍼 스펙트럼 영상 기술 은 분광학 과 영상 촬영 의 장점 을 결합 한다, 그리고 샘플의 스펙트럼 정보와 공간 정보를 동시에 얻을 수 있습니다. 이것은 씨앗 생존성 파괴적이지 않은 테스트 분야에서 큰 잠재력을 보여줍니다.
一실험 자료의 준비
호박 씨앗을 100개씩 4개 그룹으로 나누고, 그림 3-2에서 보여준 바와 같이 나일론 망백에 넣는다. 호박 씨앗을 두 번씩 세척기에 넣는다.구체적인 절차는 다음과 같습니다.: 3개의 샘플 그룹을 뽑고, 첫 번째 샘플 그룹을 건조기에 넣고, 두 번째 샘플 그룹을 24시간 후에 건조기에 넣고, 세 번째 샘플 그룹을 24시간 후에 건조기에 넣습니다.그리고 3일 후에 각각 1~3일 정도의 노화시간을 가진 모든 표본을 채취합니다. (첫 번째 그룹은 3일 정도의 노화시간을 가진 표본입니다.)2 그룹은 2 일 동안 구성이 된 샘플, 3 그룹은 1 일 동안 구성이 된 샘플입니다.나머지 4 그룹 중 1 그룹은 노화 치료를 받지 않았으며 노화 그룹 실험 동안 3 일 동안 실내 온도에서 처방되었습니다..
二∙ 하이퍼 스펙트럼 데이터 획득
각기 다른 연령의 씨앗은 색 스펙트럼 하이퍼 스펙트럼 카메라로 수집되었고, 모든 샘플에 400-1000nm의 하이퍼 스펙트럼 영상이 촬영되었습니다. 스펙트럼 데이터가 추출된 후,총 400개의 스펙트럼 곡선을 얻었습니다., 그림과 같이
매일 성장 을 관찰 하고, 발아 를 위해 필요 한 물 을 확보 하기 위해 적당 한 양의 물 을 흘리십시오. 발아 는 각각 3 일 과 5 일 에 한 번 기록 되었습니다.다음은 호박 씨앗의 발식 전 테스트 다이어그램입니다..
각 씨앗의 활력 수준에 따라 각 씨앗의 평균 스펙트럼 데이터가 분류되었으며 각 품종의 전체 스펙트럼 곡선은 아래 그림에서 표시되었습니다.
三스펙트럼 데이터 처리
원래 초광선 이미지는 소음과 불규칙한 조명으로 민감합니다. 소금과 고추 소음을 제거하기 위해 중간 필터가 채택됩니다.그리고 반사성 수정 기준으로 조명 차이가 제거됩니다 표준 화이트보드관심 지역 (ROI) 은 수정된 이미지에서 추출되며, 후속 특징 추출의 정확성을 보장하기 위해 씨앗 배아와 내분비에 초점을 맞추고 있습니다.주요 구성 요소 분석 (PCA) 과 같은 차원 축소 방법은 초기 데이터 압축에 사용됩니다., 핵심 정보를 보존하고 계산을 줄입니다.
四결론과 전망
이 연구에서는 초전광 영상 기술을 기반으로 한 옥수수 씨앗 생명력 검출 모델을 성공적으로 구축하여파괴적이지 않고 고정확한 생명력 식별수박 씨앗 산업의 품질 통제를 위한 효율적인 기술 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 후속 연구는 더 많은 작물 씨앗에 확장 될 수 있습니다.그리고 멀티모달 데이터 (플루오레센스 스펙트럼과 같이), 열영상 등) 를 통합하여 복잡한 환경에서 검출 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.스마트 농업에서 씨앗 품질의 실시간 통제와 정확한 검사를 돕기 위해 씨앗의 생명력에 대한 온라인 모니터링 시스템을 구축 할 수 있습니다..
