[發(fā)明專(zhuān)利]基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的水稻品種鑒別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510566291.5
• 申請(qǐng)日: 2015-09-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105181678B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-12-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王陽(yáng)恩;徐大海
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 長(zhǎng)江大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/71
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/71
• 代理公司: 武漢河山金堂專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙)42212
• 代理人: 胡清堂

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及水稻品種快速鑒別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的水稻品種鑒別方法。

背景技術(shù)

水稻是中國(guó)最重要的糧食作物之一，目前，我國(guó)水稻的播種面積約占糧食作物總面積的1/4，但其產(chǎn)量約占全國(guó)糧食總產(chǎn)量的1/2。

水稻品種鑒別是目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、作物育種和種子檢驗(yàn)中的一個(gè)重要問(wèn)題。由于制售假冒偽劣種子等現(xiàn)象的日益增多，每年造成的經(jīng)濟(jì)損失是巨大的。同時(shí)，由于品種鑒別比較困難，每年因品種搞錯(cuò)和純度差也會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，水稻品種鑒別日益受到種子質(zhì)檢部門(mén)、水稻育種研究等單位的重視。

目前，國(guó)內(nèi)外水稻品種鑒別的常用方法主要有形態(tài)學(xué)方法、化學(xué)鑒定法、電泳鑒定法、幼苗鑒定法、田間小區(qū)種植鑒定法和DNA分子標(biāo)記法等。但是，上述的這些水稻品種鑒別的方法都存在一些不足之處，如：精度不高，操作過(guò)程繁瑣，效率低，非專(zhuān)業(yè)人員難以勝任，不適宜對(duì)樣品進(jìn)行批量分析以及無(wú)損在線(xiàn)檢測(cè)等。因此，建立一套簡(jiǎn)便、快捷、高效、經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確度高的水稻品種鑒別技術(shù)是很有必要的。

光譜技術(shù)因其快捷、覆蓋面廣等特點(diǎn)，在各種行業(yè)中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，光譜技術(shù)的發(fā)展為水稻品種的鑒別提供了一種新的技術(shù)手段。利用光譜對(duì)水稻品種鑒別具有速度快、效率高、成本低、測(cè)試重現(xiàn)性好、測(cè)量方便等特點(diǎn)。目前，光譜技術(shù)用于水稻品種鑒別的方法主要有：可見(jiàn)/近紅外光譜、光致發(fā)光光譜、漫反射光譜、高光譜圖像技術(shù)等。但這些光譜分析技術(shù)也存在一些不足之處，如：識(shí)別率有待提高，或數(shù)據(jù)處理比較復(fù)雜，水稻顆粒表面有雜質(zhì)時(shí)不好識(shí)別，如水稻顆粒表面長(zhǎng)霉后，用這些光譜技術(shù)不能很好識(shí)別。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供一種能夠兼顧數(shù)據(jù)處理效率以及識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確性的可用于識(shí)別表面有雜質(zhì)時(shí)的基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的水稻品種鑒別方法。

一種基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的水稻品種鑒別方法，其包括以下步驟：

S1、利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀測(cè)量出N種標(biāo)準(zhǔn)水稻品種在200-950nm范圍內(nèi)的光譜，其中一顆水稻的同一點(diǎn)上測(cè)量X₁次；

S2、對(duì)N種標(biāo)準(zhǔn)水稻品種光譜進(jìn)行數(shù)據(jù)處理：對(duì)于一顆水稻的同一點(diǎn)上測(cè)量得到的X₁組數(shù)據(jù)，將前面的M組數(shù)據(jù)刪除，對(duì)后面的X₁-M組數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理；

S3、對(duì)進(jìn)行平均處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行譜線(xiàn)識(shí)別，找出其中含量靠前的預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的化學(xué)元素的波峰譜線(xiàn)；

S4、選取水稻品種中所選化學(xué)元素的波峰譜線(xiàn)組合成特征光譜作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

S5、利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜儀測(cè)量出待測(cè)水稻品種在200-950nm范圍內(nèi)的光譜，其中一顆水稻的同一點(diǎn)上測(cè)量X₂次；

S6、對(duì)待測(cè)水稻品種光譜進(jìn)行數(shù)據(jù)處理：對(duì)于一顆水稻的同一點(diǎn)上測(cè)量得到的X₂組數(shù)據(jù)，將前面的X₃組數(shù)據(jù)刪除，X₃小于X₂，對(duì)后面的X₂-X₃組數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理；

S7、對(duì)待測(cè)水稻品種光譜進(jìn)行譜線(xiàn)識(shí)別，得出與步驟S3中相同元素的譜線(xiàn)；

S8、選取待測(cè)水稻品種中所選化學(xué)元素的譜線(xiàn)波峰組合成特征光譜作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，利用已得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待測(cè)水稻品種進(jìn)行識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；

S9、判斷識(shí)別結(jié)果是否為N中標(biāo)準(zhǔn)水稻品種之一，如是，直接給出當(dāng)前得到的識(shí)別結(jié)果；如不是，則增大X₃的數(shù)值，依次重復(fù)步驟S6、S7、S8，得到新的識(shí)別結(jié)果；如果得到的還不是N種標(biāo)準(zhǔn)水稻品種之一，則繼續(xù)增大X₃，但當(dāng)X₃＝(X₂-1)時(shí)，則停止迭代并給出當(dāng)前運(yùn)算出的識(shí)別結(jié)果。

有益技術(shù)效果：本發(fā)明通過(guò)對(duì)于一顆水稻的同一點(diǎn)上測(cè)量得到的X₂組數(shù)據(jù)，將前面的X₃組數(shù)據(jù)刪除，只對(duì)后面的(X₂-X₃)組數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，再對(duì)平均處理過(guò)的光譜進(jìn)行譜線(xiàn)識(shí)別，將含量較高的元素的波峰譜線(xiàn)組合成特征光譜作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，利用構(gòu)建好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水稻品種進(jìn)行識(shí)別，能很好地兼顧數(shù)據(jù)處理效率以及識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確性，特別是將測(cè)量數(shù)據(jù)的前面X₃組數(shù)據(jù)刪除，能有效降低水稻顆粒表面雜質(zhì)對(duì)識(shí)別率的影響。

附圖說(shuō)明