王亞麗 彭彥昆 趙鑫龍 沈柳楊

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083; 2.國家農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)裝備研發(fā)分中心， 北京 100083)

0 引言

隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的發(fā)展，尤其是精量播種機(jī)械的應(yīng)用，對種子的品質(zhì)提出了越來越高的要求[1-3]。種子活力是國際種子檢驗(yàn)協(xié)會提出的一個綜合概念，種子活力是決定種子在發(fā)芽和出苗期間的活性水平和種子特性的綜合表現(xiàn)，是檢測種子品質(zhì)的重要指標(biāo)[4]。常規(guī)種子品質(zhì)檢測方法主要有標(biāo)準(zhǔn)發(fā)芽試驗(yàn)、四唑試驗(yàn)(TZ)和電導(dǎo)率試驗(yàn)，這些方法所需時間較長、基于化學(xué)品、破壞種子，不符合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對種子活力檢測快速、無損的要求[5]。

近紅外(NIR)反射光譜技術(shù)是一種無損檢測技術(shù)，通常用于預(yù)測種子的品質(zhì)屬性[2]。國內(nèi)外基于近紅外光譜的相關(guān)研究較多，建立了對種子活力、品種的鑒別模型[6-8]，但這些研究大多是在靜態(tài)條件下進(jìn)行采集分析[9]。國外開發(fā)出基于近紅外的小麥種子單粒品質(zhì)無損檢測裝置[10]，但效率較低，且成本相對較高。國內(nèi)關(guān)于種子單?；盍o損檢測裝置的研究較少。

本研究基于近紅外反射光譜分析技術(shù)，設(shè)計種子活力逐粒無損檢測及分級裝置。以白甜糯玉米種子為研究對象，對檢測裝置進(jìn)行穩(wěn)定性和精準(zhǔn)性測定，建立種子活力的定性判別模型，為玉米種子品質(zhì)逐粒實(shí)時檢測分級提供技術(shù)支撐。

1 無損檢測裝置設(shè)計

1.1 結(jié)構(gòu)與工作原理

設(shè)計的玉米種子活力檢測與分級裝置總體結(jié)構(gòu)如圖1所示，由單?；b置、種子輸送管道、檢測裝置、分選裝置和控制單元組成。工作狀態(tài)下，玉米種子由單粒化裝置分離，經(jīng)輸送管道到達(dá)檢測區(qū)，然后對其進(jìn)行光譜采集與檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果對種子進(jìn)行分級，將有活力和無活力的玉米種子分別吹送至相應(yīng)的分種箱，完成玉米種子的無損檢測及分級。

圖1 種子活力檢測與分級裝置示意圖

本裝置的關(guān)鍵部件為單?；b置，其效率是完成種子檢測及分級速率的關(guān)鍵。種子單?；b置如圖2所示，由一個轉(zhuǎn)盤和一個固定托盤組成，固定托盤上設(shè)有出種口，轉(zhuǎn)盤上分布著分?？?；供種區(qū)位于裝置下側(cè)位置；轉(zhuǎn)盤與水平面呈一定傾角，傾斜角度大于種子與轉(zhuǎn)盤材料的最大靜摩擦角，以使未進(jìn)入孔內(nèi)的種子以自重自行落回供種區(qū)[11]；種子轉(zhuǎn)盤順時針轉(zhuǎn)動，出種口位于種子由低位側(cè)轉(zhuǎn)過3/4處的中側(cè)位置，給未進(jìn)入孔內(nèi)的種子充足的時間落回供種區(qū)，并使進(jìn)入孔內(nèi)的種子在出口處順利落下。轉(zhuǎn)盤上的分?？子芍行南蛲夥植荚?個同心圓上，分別對應(yīng)5個輸送管道，從出種口落下的種子分別落入相應(yīng)的管道，在管道末端進(jìn)行檢測及分級。

圖2 單?；b置結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 影響因素分析

單?；b置的效率是影響整個種子活力逐粒檢測裝置工作效率的關(guān)鍵。為得到較高的單?；?，對影響單?；实囊蛩剡M(jìn)行分析。

根據(jù)種子的形狀、尺寸等因素設(shè)計適當(dāng)?shù)目仔停允姑靠壮淙霐?shù)量相等的種子[12]，本文所設(shè)計的分?？仔螤顟?yīng)與種子形狀相同或相近，尺寸應(yīng)比種子對應(yīng)最大尺寸大10%[13]，以使每個孔中能且只能容納一粒種子。本文所選白甜糯玉米種子，種子形狀、尺寸由長L、寬W、高H來描述，如圖3所示。選擇100粒尺寸較均衡種子，分別測量其長、寬、高，得出其平均尺寸分別為8.56、8.03、4.21 mm。從所測尺寸可看出，長和寬基本一致，為加工方便和防止卡種，設(shè)計轉(zhuǎn)盤上孔型形狀為圓形，尺寸設(shè)為10 mm，以保證種子順利進(jìn)入孔中且避免進(jìn)入2粒及以上的種子。圓盤厚度與孔型高度有關(guān)，應(yīng)保證種子進(jìn)入孔內(nèi)后不會掉落，且防止堆積多余的種子，因此孔型高度應(yīng)在保證大于種子的高度重心(約2.1 mm)的條件下盡量小，孔型高度還與轉(zhuǎn)盤傾斜角度有關(guān)。

圖3 種子三維尺寸示意圖

轉(zhuǎn)盤傾斜角也是影響單?；Ч囊粋€重要因素，傾斜角的范圍應(yīng)大于種子與轉(zhuǎn)盤材料的最大靜摩擦角，保證未進(jìn)入孔內(nèi)的種子落回供種區(qū)，進(jìn)入孔內(nèi)的種子順利轉(zhuǎn)至出口處。傾斜角太小，會導(dǎo)致未進(jìn)入孔內(nèi)的種子無法在到達(dá)出口前落回供種區(qū)，并與進(jìn)入孔內(nèi)的種子一起從出種口落下，影響單粒化效果。傾斜角太大，會導(dǎo)致已經(jīng)進(jìn)入到孔內(nèi)的種子狀態(tài)不穩(wěn)定，在到達(dá)出口之前就落回供種區(qū)，影響單粒化效率。經(jīng)測定，種子與轉(zhuǎn)盤材料的最大靜摩擦角為24.5°，即傾斜角應(yīng)大于24.5°。

另一個影響單?；实囊蛩貫檗D(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速。轉(zhuǎn)速會影響進(jìn)入孔內(nèi)種子個數(shù)，也會影響單?；?。轉(zhuǎn)速過小，效率太低。轉(zhuǎn)速過大，會導(dǎo)致進(jìn)入孔內(nèi)的種子狀態(tài)不穩(wěn)定，出現(xiàn)充入又滑出的現(xiàn)象，影響單粒化效率，且受光譜檢測速率(光譜積分時間約80 ms)和分級速率限制，單?；蕬?yīng)小于10粒/s，即轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速要小于0.5 r/s。

1.3 試驗(yàn)及結(jié)果分析

基于影響因素分析，以試驗(yàn)?zāi)康暮鸵鬄橐罁?jù)選擇試驗(yàn)因素的參數(shù)范圍，因素編碼見表1。根據(jù)種子活力逐粒檢測要求，試驗(yàn)指標(biāo)為單?；蔣1(一個孔內(nèi)進(jìn)入1粒種子的效率)、多粒率Y2(一個型孔內(nèi)進(jìn)入2粒及以上種子的概率)。采用Design-Expert 8.0.6軟件，選擇Box-Behbken設(shè)計原理，設(shè)置5個中心試驗(yàn)點(diǎn)[14]，設(shè)計了三因素三水平試驗(yàn)方案，如表2所示。本文所設(shè)計的單?；b置為5通道，試驗(yàn)指標(biāo)以單個通道為單位進(jìn)行統(tǒng)計。

表1 因素編碼

利用Design-Expert 8.0.6軟件建立的響應(yīng)面試驗(yàn)方案和試驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計及數(shù)據(jù)處理

對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸擬合分析，得到單?；?、多粒率的方差分析如表3所示。由表3可以看出，孔高度、轉(zhuǎn)盤傾斜角、轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速3個試驗(yàn)因素對單?；省⒍嗔Ｂ?個試驗(yàn)指標(biāo)均影響顯著，其中：各因素對單粒化效率影響的主次順序依次為轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速、孔高度和傾斜角；各因素對多粒率影響的主次順序依次為孔高度、傾斜角和轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速。單?；?、多粒率的二次回歸模型均高度顯著(P<0.01)，失擬項均不顯著(P>0.1)；單?；屎投嗔Ｂ誓Ｐ偷臎Q定系數(shù)分別為R2=0.943 4和R2=0.959 1，可得出回歸方程模型與實(shí)測數(shù)據(jù)擬合度好。依據(jù)系數(shù)間不存在線性相關(guān)性，對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行回歸擬合，得出單?；蔣1、多粒率Y2真實(shí)值的響應(yīng)方程為[15]

Y1=6.174 678-12.519A+0.437 778B+43.608 33C+0.1AB+4.5AC-0.833 33BC+1.61A2-0.008 06B2-24.75C2

(1)

Y2=1.198 956-7.034A+0.618 889B-0.316 67C+AC-0.333 33BC+1.46A2-0.009 44B2+6.5C2

(2)

表3 試驗(yàn)結(jié)果方差分析

根據(jù)不同限制條件可得到最優(yōu)效果組合。多于1粒的種子進(jìn)入檢測區(qū)域會影響檢測效果，因此本設(shè)計的目的是得到較高的單粒化效率。因此本文設(shè)定限制條件為：在多粒率低于0.5%的條件下，盡量得到較高的單粒化效率。從以上17組試驗(yàn)得出，在第3組試驗(yàn)條件下即分粒孔高度為2.2 mm、轉(zhuǎn)盤傾斜角為31°、轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速為0.5 r/s時，多粒率為0.4%，單通道單粒化效率可達(dá)7粒/s，效率最好，符合限定條件。

1.4 單?；Ч?yàn)證試驗(yàn)

為驗(yàn)證單?；Ч?，根據(jù)所選最優(yōu)組合參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，做3次重復(fù)試驗(yàn)取平均值。驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果如表4所示，對所選參數(shù)進(jìn)行3次試驗(yàn)后的平均單?；蕿?粒/s，多粒率為0.46%，符合限定條件且效果穩(wěn)定，滿足試驗(yàn)要求。圖4為試驗(yàn)時的單粒化效果。因此本文將第3組試驗(yàn)參數(shù)確定為最終試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行后續(xù)試驗(yàn)。

表4 單粒化效果驗(yàn)證試驗(yàn)

圖4 試驗(yàn)單?；Ч?/p>

1.5 光譜采集單元

光譜采集單元主要包括：光譜儀、化學(xué)光纖和光源。其中，光譜儀為AVS-DESKTOP-USB2-EXT-12V型(愛萬提斯公司)，掃描范圍是980～1 700 nm，分辨率為4 nm；化學(xué)光纖為R200-7-VIS-NIR型，為Y型分叉光纖，光纖直徑為200 μm；光源為HL-2000型。

2 種子活力預(yù)測模型

為驗(yàn)證所設(shè)計種子活力逐粒無損檢測裝置的可行性和穩(wěn)定性，利用此裝置進(jìn)行種子活力的檢測試驗(yàn)。

2.1 試驗(yàn)材料

從種子培育基地購買白甜糯玉米種子，并對購回未經(jīng)任何處理的種子進(jìn)行發(fā)芽試驗(yàn)，得到初始發(fā)芽率可達(dá)98%以上，且胚芽和根系茁壯健康，可認(rèn)定為有活力的種子。人工挑選無裂紋、無蟲害、外表飽滿的種子200粒，分為2組，一組用于獲得人工老化種子組，另一部分作為正常種子組[6]。將100粒正常種子在42℃、(98±2)%的濕度條件下處理8 d，之后在25℃正常狀態(tài)下放置2 d作為人工老化種子樣本[16-17]。另外100粒種子不做處理，作為正常有活力種子樣品組。

2.2 試驗(yàn)方法

2.2.1種子光譜信息采集

本文選擇在一個管道內(nèi)進(jìn)行種子光譜采集試驗(yàn)。采集前打開光譜儀及光源，預(yù)熱30 min使設(shè)備達(dá)到穩(wěn)定工作狀態(tài)[18]，然后設(shè)置裝置的檢測參數(shù)，包括積分時間、像素平滑窗口寬度、平均次數(shù)等。先采集校正參考并保存，采集前先將裝置探頭放置在標(biāo)準(zhǔn)校正白板上采集白參考，再放置在標(biāo)準(zhǔn)黑板上采集黑參考。之后將種子放置在單粒率裝置內(nèi)，按照所優(yōu)化參數(shù)，使種子沿管道逐粒落下，對每個樣本進(jìn)行光譜采集并編號。圖5為管道內(nèi)采集種子光譜的實(shí)物圖，為方便觀察，右側(cè)圖為將分級管道取下后的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖。

圖5 樣品光譜采集儀實(shí)物圖

2.2.2種子發(fā)芽驗(yàn)證試驗(yàn)

為驗(yàn)證人工老化種子組的活力，對采集完光譜的人工老化種子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)發(fā)芽試驗(yàn)：按編號順序?qū)⒎N子放于發(fā)芽皿上，放置在25℃恒溫箱中進(jìn)行發(fā)芽試驗(yàn)。在為期7 d的萌發(fā)過程中，每天檢查所有種子的發(fā)芽情況。長度大于5 mm的種子認(rèn)為是有活力的，否則認(rèn)定為無活力[19]。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過人工加速老化處理的種子發(fā)芽率很低，為8%，雖然這些種子可以發(fā)芽，但持續(xù)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其后期霉變現(xiàn)象嚴(yán)重，不能夠繼續(xù)生長為茁壯的幼苗，因此將它們視為無活力的種子。由此對2組種子進(jìn)行分離，設(shè)定正常種子為有活力種子，人工老化種子為無活力種子。

2.2.3數(shù)據(jù)分析方法

本文選取偏最小二乘法判別分析(Partial least squares discriminant analysis，PLS-DA)方法來進(jìn)行種子活力的判別分析[20-21]。因?yàn)镻LS-DA是基于線性的回歸模型，需要設(shè)置一個閾值來進(jìn)行種子活力的分類判別。本試驗(yàn)將正常有活力種子的類別變量設(shè)為1，人工老化無活力種子的類別變量設(shè)為2，閾值設(shè)置為1.5，即當(dāng)閾值小于1.5時判定為有活力種子，大于等于1.5時判定為無活力種子。

2.3 建模結(jié)果與分析

2.3.1玉米種子光譜特征

圖6為200粒玉米種子樣本的原始光譜圖，從圖中可以看出，正常有活力種子和人工老化無活力種子的光譜曲線的總趨勢和特征峰基本相同。在1 200 nm附近和1 400～1 500 nm處有2個明顯的吸收峰，其中1 200 nm為C—H基的第二倍頻吸收波長，代表碳水化物的特征吸收峰；1 400～1 500 nm為O—H基和N—H基的第一倍頻吸收波長，分別代表水和蛋白質(zhì)的特征吸收峰[22-24]。

圖6 玉米種子樣本原始光譜曲線

圖7為100粒正常有活力種子和100粒人工老化無活力種子的平均光譜圖。從圖中可以得出，人工老化無活力種子與有活力種子的反射光譜強(qiáng)度有差異，人工老化無活力種子的平均反射率小于正常種子的平均反射率。玉米種子經(jīng)過高溫高濕老化處理后，種子內(nèi)的蛋白質(zhì)性質(zhì)發(fā)生了變性，蛋白質(zhì)分子內(nèi)部的結(jié)構(gòu)發(fā)生了破壞。天然蛋白質(zhì)與變性蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致種子反射光譜強(qiáng)度的差異[23]。

圖7 平均原始近紅外光譜曲線

2.3.2PLS-DA判別模型

本裝置檢測種子的活性是基于反射光譜，反射率計算公式[25]為

(3)

式中R——種子樣本的光譜反射率

Is——樣本的反射光譜強(qiáng)度

Ib——黑參考的反射光譜強(qiáng)度

Iw——白參考的反射光譜強(qiáng)度

建立PLS-DA模型首先是選擇主因子數(shù)，本文采用留一交叉驗(yàn)證法來確定PLS-DA模型的主因子數(shù)，選擇RMSECV較小，判別正確率較高，而主因子數(shù)盡量小的參數(shù)。將樣品集按3∶1的比例劃分為校正集(75粒)和預(yù)測集(25粒)[26]，對樣品進(jìn)行建模判別。選擇SG卷積平滑(Savitzky-Golay smooth，SG-smooth)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(Standard normal variable transformation，SNV)以及這2種預(yù)處理方式相結(jié)合的方法對原始光譜進(jìn)行處理，比較所建模型的判別結(jié)果，如表5所示。從表中可看出，在主因子數(shù)為5時，幾種不同處理方式下的建模結(jié)果差異不大，其中SG-smooth預(yù)處理下的建模效果最優(yōu)，校正集中有活力種子和無活力種子均有1粒判別錯誤，判別準(zhǔn)確率達(dá)98.7%；預(yù)測集中有活力種子全部判別正確，無活力種子有2粒判定錯誤，總判別準(zhǔn)確率為96%。

表5 不同預(yù)處理模式下偏最小二乘判別分析的玉米種子活力判別結(jié)果

由此可得，基于本裝置進(jìn)行種子的活力判別模型性能比較穩(wěn)定，利用本裝置進(jìn)行種子活力的逐粒無損檢測是可行的。

3 驗(yàn)證試驗(yàn)

選取50粒正常有活力種子和50粒人工老化無活力種子對裝置進(jìn)行外部驗(yàn)證，以檢驗(yàn)種子活力預(yù)測模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。預(yù)熱待光源穩(wěn)定后，按所優(yōu)化參數(shù)使種子逐粒從單?；b置落下并采集光譜數(shù)據(jù)。之后為檢驗(yàn)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果，根據(jù)模型對所采集種子光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值計算并與實(shí)際值作比較，分析裝置的檢測性能。預(yù)測結(jié)果如圖8所示，50粒人工老化無活力種子有3粒種子的預(yù)測值在1.5以下，判斷錯誤；而50粒正常有活力種子的預(yù)測值都在1.5以下，全部預(yù)測正確。計算得出，活力預(yù)測模型的預(yù)測總準(zhǔn)確率為97%。

圖8 種子活力預(yù)測模型預(yù)測效果

4 結(jié)論

(1)設(shè)計了玉米種子活力逐粒無損檢測及分級裝置，該裝置包括種子單粒化裝置、輸送管道、光譜采集單元、分級裝置等，可綜合完成種子的單粒化分離、輸送、光譜采集、判別分級任務(wù)，其中單?；b置單通道的單?；士蛇_(dá)7粒/s。

(2)基于所設(shè)計的種子活力逐粒無損檢測及分級裝置，采集了正常有活力玉米種子和人工老化無活力玉米種子在980～1 700 nm波長范圍內(nèi)的近紅外反射光譜。分析了光譜特性，采用SG卷積平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換和2種方式結(jié)合的預(yù)處理方式對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，利用PLS-DA法建立了玉米種子活力的判別模型。不同預(yù)處理方法建模結(jié)果表明，采用SG卷積平滑預(yù)處理后的建模效果最佳，其判別模型的校正集判別準(zhǔn)確率為98.7%，預(yù)測集的判別準(zhǔn)確率為96%。

(3)對種子活力逐粒無損檢測及分級裝置預(yù)測模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，種子活力的預(yù)測總準(zhǔn)確率為97%。

(4)本文所設(shè)計種子活力逐粒無損檢測及分級裝置將近紅外無損檢測技術(shù)和種子逐粒分離裝置相結(jié)合，單?；矢撸＞群头€(wěn)定性良好，可以實(shí)現(xiàn)玉米種子活力逐粒無損檢測及分級，為種子活力的實(shí)時無損檢測、分級提供了思路及技術(shù)基礎(chǔ)。