譚佐軍 陳 陽 謝 靜 蔡萬倫 石舒寧

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院1，武漢 430070）

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院2，武漢 430070）

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)植物科技學(xué)院3，武漢 430070）

太赫茲時域光譜檢測谷粒中儲糧害蟲的研究

譚佐軍1陳 陽2謝 靜1蔡萬倫3石舒寧2

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院1，武漢 430070）

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院2，武漢 430070）

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)植物科技學(xué)院3，武漢 430070）

快捷方便檢測糧粒中是否有儲糧害蟲及其種類，對儲糧害蟲蟲情調(diào)查和監(jiān)測，實現(xiàn)糧庫中儲糧害蟲的準(zhǔn)確檢測和口岸害蟲快速檢測檢疫具有重要實踐意義。以最主要的初期性害蟲玉米象為例，對玉米象、谷殼、米粉樣品進(jìn)行了太赫茲時域光譜測試，獲得了樣品在0.2～1.6 THz波段的折射率和吸收光譜，分析了這些樣品的特征吸收譜，并利用PLS－DA方法對含有玉米象和不含玉米象的谷粒樣品的太赫茲光譜進(jìn)行鑒別分析，結(jié)果表明用0.2～1.6 THz范圍內(nèi)的THz吸收光譜結(jié)合PLS－DA方法對校正樣本建立判別模型，其校正和驗證結(jié)果與實際分類變量的相關(guān)性高，交叉驗證均方根誤差（RMSECV）和預(yù)測均方根誤差（RMSEP）都小于0.150，建立的PLS－DA分類模型對檢測樣本的判別準(zhǔn)確率為100%，為檢測糧粒中是否有儲糧害蟲提供快速方便的鑒別分析方法。

太赫茲 光譜 儲糧害蟲 偏最小二乘法判別

初期性害蟲玉米象、谷象、米象、谷蠹、麥蛾、豆象類等在糧粒內(nèi)蛀食，這些糧粒內(nèi)部的隱蔽性害蟲的卵、幼蟲和蛹均在糧粒內(nèi)生長發(fā)育，以蛀空式危害谷物，這類隱蔽性害蟲既不容易檢測，也不容易除掉，是糧粒中害蟲最主要的來源。第二食性害蟲鋸谷盜、長角扁谷盜、赤擬谷盜等僅能危害谷物的碎屑和粉末，也是糧粒中害蟲的來源。因此研究儲糧害蟲的快速實時的檢測方法，快捷方便檢測糧粒中是否有儲糧害蟲及其種類，對儲糧害蟲蟲情調(diào)查和監(jiān)測，實現(xiàn)糧庫中儲糧害蟲的準(zhǔn)確檢測和口岸害蟲快速檢測檢疫具有重要實踐意義［1－2］。

國內(nèi)外一直不斷發(fā)展隱蔽害蟲檢測方法（染色法、比重法、尿酸高壓液相色譜檢測法、原子吸收光譜法、核磁共振光譜法、酶聯(lián)免疫法、電導(dǎo)率法，蛋白指紋圖譜法等），這些方法都不同程度成功檢測到糧粒內(nèi)部害蟲。但這些檢測方法費時、費力或者要求昂貴的特殊設(shè)備，至今難以推廣應(yīng)用或停留在試驗階段，因此需尋找更方便快捷的方法［3］。

從20世紀(jì)90年代開始國內(nèi)外的學(xué)者積極地開展儲糧害蟲自動檢測的研究，取得了很大進(jìn)展，采用了聲測法［4］、近紅外光譜法、X射線透射法、電導(dǎo)法、微波雷達(dá)檢測法、可見光圖像識別法、近紅外圖像識別法、軟X射線圖像識別法等研究了儲糧害蟲的生物特征［5－6］，但是上述方法離人們的期望還存在很大的距離。目前儲糧害蟲檢測技術(shù)正朝著快速、準(zhǔn)確、無損傷和早期診斷的方向發(fā)展，其中儲糧害蟲的早期診斷尤為重要，只有在蟲害爆發(fā)前的潛伏期采取治蟲措施才是最經(jīng)濟、最有效的。因此除了通過上述方法獲取儲糧害蟲的生物特征信息外，還需要尋找新的檢測方法和新的生物特征，以形成適于分類的最優(yōu)知識庫，利用多傳感信息融合技術(shù)，研究儲糧害蟲快速自動檢測系統(tǒng)。

在儲糧害蟲的快速自動檢測技術(shù)中，光譜分析和成像技術(shù)是2個不可缺少的重要手段。近年來，隨著超快激光技術(shù)和半導(dǎo)體材料科學(xué)的迅速發(fā)展，為太赫茲脈沖的產(chǎn)生提供了可靠、穩(wěn)定的激發(fā)源和探測器，促進(jìn)了THz技術(shù)在光譜學(xué)與成像技術(shù)方面的應(yīng)用，在食品無損檢測、化學(xué)物／生物質(zhì)檢測、無標(biāo)記基因檢測、農(nóng)產(chǎn)品分析和質(zhì)量控制等方面，THz波檢測技術(shù)已顯示出巨大的優(yōu)勢［7］。

太赫茲波通常指的是頻率在0.1～10 THz（波長0.03～30mm）范圍，典型中心頻率為1 THz的電磁波。THz輻射源是一種新的、有獨特優(yōu)點的、位于微波和紅外波段之間的輻射源。THz波段光子的電磁能量大約在1～10 meV，正好和分子轉(zhuǎn)動能級之間躍遷的能量大致相當(dāng)。大多數(shù)極性分子對THz輻射有強烈的吸收，許多有機大分子（DNA、蛋白質(zhì)等）的振動能級和轉(zhuǎn)動能級之間的躍遷正好也在THz波段。因此，物質(zhì)的THz光譜（包括發(fā)射、反射和透射光譜）包含有豐富的物理和化學(xué)信息［8－10］。

本研究以最主要的初期性害蟲玉米象為例，對玉米象、谷殼、米粉樣品進(jìn)行了太赫茲時域光譜測試，獲得了其在0.2～1.6 THz波段的折射率和吸收光譜，分析了這些樣品的特征吸收譜，利用偏最小二乘判別法（Partial least－squares discriminate analysis，PLS－DA）對含有玉米象和不含玉米象谷粒樣品的太赫茲光譜進(jìn)行鑒別分析，展示了THz技術(shù)在儲糧害蟲自動檢測中的應(yīng)用前景。

1 試驗方法與樣品制備

1.1 樣品制備

玉米象是一種最主要的初期性害蟲，貯糧被玉米象咬食而造成許多碎粒及粉屑，易引起后期性害蟲的發(fā)生。

將經(jīng)歷卵、幼蟲、蛹、成蟲幾個發(fā)育階段后（3～4周）的玉米象成蟲放入70℃真空烘干箱烘干12 h，接著在干燥箱中放置72 h。然后用粉碎機將干燥后的玉米象碾碎，并用0.250mm（＃60）和0.425mm（＃40）的篩子過篩，獲得的玉米象碎片放置于干燥箱中保存。

用10目（2mm）的篩子篩選顆粒飽滿的沒有被蟲侵蝕的谷粒，然后用谷物脫殼機通過2次脫殼得到糙米和谷殼。利用粉碎機分別粉碎谷殼和糙米后，再用0.250mm（＃60）和0.425mm（＃40）的篩子過篩獲得米粉粉末和谷殼粉末，然后放入70℃真空烘干箱烘干12 h。

分別取玉米象碎片、谷殼和米粉各0.1 g置于壓片機上，緩慢加壓，達(dá)到24 MPa的壓力時維持2min，將樣品壓成厚度在1～2mm之間，直徑為13mm，兩表面互相平行、內(nèi)部均勻的圓盤狀薄片，獲得玉米象碎片壓片、谷殼粉末壓片、米粉壓片各50片。

分別取不同比例玉米象碎片、谷殼和米粉0.1 g如上述步驟制作不同比例混合壓片，從而獲得180份含有不同數(shù)量玉米象碎片谷粒粉末的壓片樣本。按上述步驟，取谷殼和米粉0.1 g制作不含玉米象碎片的谷粒粉末壓片樣本30份。

1.2 試驗裝置

試驗采用了美國Coherent公司鈦藍(lán)寶石飛秒激光器作為泵浦和探測光源，它的中心波長調(diào)諧到780 nm，脈寬小于100 fs，重復(fù)頻率為80 MHz，平均功率960 mW。太赫茲時域光譜儀為美國Zomega公司的Mini－Z 4，激光脈沖被分為泵浦光和探測光兩路，泵浦光激發(fā)大孔徑GaAs光電導(dǎo)天線產(chǎn)生THz脈沖，探測光利用電光采樣原理探測THz波的電場強度，探測元件采用ZnTe晶體。該THz時域光譜儀光譜覆蓋0.1～3.5 Hz，THz動態(tài)范圍大于70 dB，頻域分辨率＜5 GHz，THz脈沖FWHM約為624.54 fs。光路中灰色部分為充氮封離箱，主要是為了減少空氣中水分對THz波的吸收，使用時充入氮氣，使罩內(nèi)濕度小于4%。

1.3 數(shù)據(jù)處理

太赫茲發(fā)射的頻域波形為E0（ω），探測器直接接收到的發(fā)射頻域波形為Eref（ω），穿過樣品后探測器接收到的頻域波形為Esample（ω），此處ω為頻率，樣品厚度為d，太赫茲脈沖在自由空間傳播距離為l，樣品的負(fù)折射率為 n（ω）＋iκ（ω），κ（ω）為消光系數(shù)，自由空間空氣折射率為1，則參考光Eref（ω）表達(dá)式為：

穿過樣品的信號光可表示為：

式中：1／n（ω）＋1、2n（ω）／n（ω）＋1分別為太赫茲脈沖入射樣品和出射樣品時的透射系數(shù)。

因此，太赫茲脈沖穿過樣品后的透射譜可表示為：

因此可得實折射率和吸收系數(shù)分別為：

1.4 PLS－DA分析方法

THz光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過格式轉(zhuǎn)換后，應(yīng)用PLS－DA對含有玉米象的谷粒粉末和不含玉米象的谷粒粉末進(jìn)行鑒別分析。PLS－DA是一種基于PLS回歸分析對不同類別之間的模型差異進(jìn)行分類的一種分類方法［11］。將2種類別的THz光譜分別定義為1和2（1代表含有玉米象的谷粒粉末，2代表不含玉米象的谷粒粉末）作為THz光譜數(shù)據(jù)的參考值，應(yīng)用交叉驗證的方法及預(yù)測殘差平方和（Predictive residual error sum of squares，PRESS）為依據(jù)選擇建立PLSR模型的主成分，采用偏最小二乘回歸建立鑒別模型。根據(jù)校正集建立的分類變量和光譜特征的PLS模型，計算驗證集的分類變量值（Yp），當(dāng)Yp在分類變量（1和2），且偏差＜0.5，則判斷預(yù)測準(zhǔn)確。

2 結(jié)果與討論

2.1 THz時域光譜分析

利用THz－TDS獲得的3種樣品的THz時域波形如圖1所示。各種分子之間弱的相互作用（如氫鍵的延伸、DNA）、核酸大分子的骨架振動（構(gòu)型彎曲）、晶體中晶格的低頻振動吸收頻率以及偶極子的旋轉(zhuǎn)和振動躍遷都對應(yīng)THz波段范圍，谷殼、米粉、玉米象由于內(nèi)部成分不同，分子間的低頻集體振動模式不同，太赫茲時域光譜響應(yīng)也會有差異。

由圖1可見，THz波通過3種樣品后幅值明顯衰減，衰減幅度超過50%，時間上也有不同程度的延遲，其中谷殼延遲時間約為1.581 3 ps，米粉延遲時間約為1.547 4 ps，玉米象延遲時間約為1.538 3 ps。因為樣品厚度均為0.06 cm，顯然幅值衰減和時間延遲主要是由于谷殼、米粉和玉米象內(nèi)部成分的不同導(dǎo)致對THz波不同程度的吸收引起的，這也說明THz波在這些樣品中的折射率大于氮氣中的折射率。特別是玉米象與谷粒的主要組成成分（谷殼、米粉）在幅值和時間延遲上有明顯的差異，這表明可以利用THz波檢測谷粒中是否存在儲糧害蟲。

將THz時域波形信號進(jìn)行傅里葉變換后，可得樣品的THz頻域波形信號，如圖2所示。由圖2可見，參考信號的檢測范圍為0～3 THz，米粉和玉米象有效頻率信號在0～1.5 THz，而谷殼有效頻率在0～1.6 THz，這說明0.06 cm厚的樣品對于1.6 THz以上的頻率是不透明的，如果采用本太赫茲時域光譜系統(tǒng)獲得更高頻率的太赫茲光譜，樣品厚度需要進(jìn)一步減小。利用式（5）可以獲得3種樣品的THz頻段吸收系數(shù)譜，如圖3所示。

圖2 樣品和參考信號的THz頻域波形

圖3 樣品和參考信號的THz吸收光譜

由圖3可見，在0.2～1.6 THz波段內(nèi)，谷殼、米粉和玉米象的吸收譜在0.28 THz均有吸收峰，從0.4 THz開始，玉米象的吸收譜隨著頻率的增加成上升趨勢，在1.46 THz存在明顯的吸收峰，米粉和谷粒沒有明顯的吸收峰。三者相互之間的吸收系數(shù)存在明顯的差別，因此在太赫茲頻段，谷粒中是否存在玉米象可以根據(jù)玉米象的特征吸收峰和吸收譜的特征進(jìn)行區(qū)別。

由式（4）計算，得到3種樣品在0.2～1.6 THz的折射率，如圖4所示，可見，折射率在1.425～1.601之間，因為3種樣品成分不同，所以在不同的THz頻率下有特定的折射率。因此，通過測量樣品在THz波段的折射率，可以檢測谷粒中是否存在儲糧害蟲。

圖4 樣品THz波段折射率譜

2.2 PLS－DA判別模型的建立與驗證

基于PLS方法建立樣本分類變量與THz光譜特征間的回歸模型，然后利用PLS回歸方法對校正集樣本的THz光譜與分類變量進(jìn)行回歸分析，并且建立分類變量與THz光譜特征間的PLS模型，驗證方法采用交叉驗證法，光譜范圍選擇0.2～1.6 THz。

圖5是0.2～1.6 THz范圍內(nèi)各頻率的變量投影重要性（Variable importance in projection，VIP），VIP反映了各個THz頻率對谷粒中是否含有玉米象的解釋水平及相關(guān)程度，VIP值越大，該頻率越重要，通常認(rèn)為VIP＞1，說明該頻率重要；VIP＜0.5，說明該頻率對于鑒別模型不重要。由圖5可見，1.17～1.43 THz和1.50～1.60 THz這2個頻段范圍內(nèi)，是否還有玉米象的谷粒存在顯著差異，其中1.50～1.60 THz差異最為明顯，因為在這個頻段范圍內(nèi)玉米象有明顯的吸收峰，低頻范圍0.12～0.19、0.24～0.32、0.42～0.47 THz也都存在顯著差異。

圖5 0.2～1.6 THz范圍內(nèi)各頻率的變量投影重要性

根據(jù)交叉有效性檢驗來截取成分的個數(shù)，參數(shù)見表1，提取第1個成分交叉有效性達(dá)到72.6%，提取第2個成分時，累計交叉有效性減少為72.5.0%，提取第3個成分時，累計交叉有效性減少為69.4%，提取第4個成分時，累計交叉有效性減少為34.6%，說明第2個、第3個和第4個成分的交叉有效性為負(fù)，因此選擇第1個成分預(yù)測性能為最佳。

利用THz光譜結(jié)合PLS－DA方法建立的判別模型，校正結(jié)果如表1和圖6所示。圖6為驗證集樣本的預(yù)測結(jié)果，其中驗證集中所有的含有玉米象的谷粒樣本的分類變量的預(yù)測值都接近于1，因為谷粒樣本含有不同比例的玉米象的，偏差在0.5左右，而不含玉米象的谷粒樣本的分類變量的預(yù)測值接近于2，偏差均小于0.1。根據(jù)PLS－DA方法的判別準(zhǔn)則可知，檢測集中所有的含有玉米象的谷粒樣本均被正確識別。該研究建立的PLS－DA判別模型對谷粒中是否含有玉米象的判別準(zhǔn)確率為100%。

表1 不同成分的累計交叉有效性

圖6 PLDA驗證集樣本的預(yù)測結(jié)果

從表2可見，通過PLS回歸分析建立的判斷谷粒中是否有玉米象和分類變量的相關(guān)性較好，校正樣品的識別率均為100%，說明模型的擬合較好。

表2 PLDA預(yù)測結(jié)果精度評價

3 總結(jié)和展望

以最主要的初期性害蟲玉米象為例，對玉米象、谷殼、米粉樣品進(jìn)行了太赫茲時域光譜測試，獲得了其在0.2～1.6 THz波段的折射率和吸收光譜，分析了這些樣品的特征吸收譜，并利用PLS－DA方法對含有玉米象和不含玉米象的谷粒樣品的太赫茲光譜進(jìn)行鑒別分析，結(jié)果表明用0.2～1.6 THz范圍內(nèi)的THz吸收光譜建立的PLS－DA分類模型對檢測樣本的判別準(zhǔn)確率為100%，說明THz吸收光譜結(jié)合PLSDA判別分析方法能夠有效地檢測和判別谷粒中是否有儲糧害蟲成分存在，展示了THz技術(shù)在儲糧害蟲自動檢測中的應(yīng)用前景。

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Detection of Pests During Grain Storage by Using Terahertz Time－Domain Spectroscopy

Tan Zuojun1Chen Yang2Xie Jing1CaiWanlun3Shi Shuning2

（College of sciences，Huazhong Agricultural University1，Wuhan 430070）
（College of Engineering，Huazhong Agricultural University2，Wuhan 430070）
（College of Plant Sciences＆Technology，Huazhong Agricultural University3，Wuhan 430070）

Detecting the stored－product insects in the grain kernels and determining the species of these insects quickly and accurately are very significant to survey and monitor the damage by the pest.It also has an important practical significance in the accurate detection of pests in food warehouse and the rapid detection of pests in import and export ports.The Sitophilus zeamais（S．zeamais），a common stored grain insectassociated with food－processing facilitiesworldwide was used as the test insect in this study.The study involved identification of 0.2～1.6 THz absorption characteristics and refractive indices of S．zeamais，chaff flour，rice flour andmixtures of them by terahertz time－domain spectroscopy（THz－TDS）.The absorption characteristics of these samples（S．zeamais，chaff flour and rice flour）were analyzed.Partial least－squares discriminate analysis（PLS－DA）was applied to classify the healthy grain powder and the grain powdermixed with different concentration S．zeamais into two groups.The results demonstrated that the calibration and prediction resultswere highly correlated to the real classification variables by using of the discriminationmodel，which was built by PLS－DA method and the absorption spectrum in the region of 0.2～1.6 THz.The rootmean square error of calibration（RESECV）and rootmean square error of cross－validation（RESEP）were both less than 0.150.The correct classificationswere 100%by building PLS－DA discrimination model.This study provided a rapid and convenientmethod to detect the insect－damaged grain kernels.

terahertz，spectrum，pests in gain storage，partial least－squares discrimination

國家自然科學(xué)基金 （31000848），中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項 （2014QC013）

2014－01－11

譚佐軍，男，1977年出生，副教授，生物信息技術(shù)與工程

謝靜，女，1981年出生，講師，生物信息技術(shù)與工程

TQ247

A

1003－0174（2015）06－0125－05