[发明专利]一种基于荧光光谱的稻种发芽率无损检测方法

摘要

本发明涉及一种稻种发芽率无损检测方法，特别是涉及一种基于荧光光谱法的稻种发芽率检测方法，属于稻种无损检测领域，通过荧光分光光度计扫描建模所需的不同发芽率的稻种样品浸泡液，获取荧光光谱，进而采用小波去噪和主成分分析(PCA)对荧光光谱进行特征波段提取，用荧光光谱特征波段建立基于深度神经网络(DNN)的单输入单输出稻种发芽率预测模型，将待测稻种浸泡液荧光光谱特征波段输入训练好的稻种发芽率预测模型，得到发芽率。

主权项

一种基于荧光光谱的稻种发芽率无损检测方法，其特征为：步骤1：将建模所需的不同发芽率稻种样品置入装有蒸馏水的试管中浸泡；步骤2：取出试管中的浸泡液置于荧光分光光度计的样品池中，扫描浸泡液得到波长范围为360～650nm的荧光光谱；步骤3：利用小波去噪对步骤2中得到的荧光光谱进行平滑处理；步骤4：利用主成分分析(PCA)提取步骤3平滑处理后的荧光光谱中的特征波段；步骤5：对建模所需的不同发芽率的稻种样品按照步骤1至步骤4进行操作，得到特征波段荧光光强Pi(为第i个样品的特征波段荧光光强，i＝1，2…n，n为建模样本数量)；对建模用的不同发芽率的稻种样品按照GB/T 3543.4表1规定的条件(20℃)和时间(5d)进行发芽试验，得到不同稻种样品的发芽率Gi(为第i个样品的发芽率，i＝1，2…n，n为建模样本数量)；步骤6：基于深度神经网络(DNN)建立以步骤5中建模所需的不同发芽率的稻种样品特征波段荧光强度Pi为输入、稻种发芽率Gi为输出的稻种发芽率预测模型；步骤7：对待测稻种按照步骤1至步骤4进行处理，将步骤4中提取的待测稻种特征波段荧光光谱输入到步骤6中建立的稻种发芽率预测模型，得到发芽率。