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作者与机构
本研究的主要作者包括Zheli Wang、Yaoyao Fan、Xi Tian、Yuan Long、Wenqian Huang和Liping Chen。他们分别来自中国农业大学信息与电气工程学院（College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University）和北京市农林科学院智能装备研究中心（Intelligent Equipment Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences）。该研究发表于2025年4月的《Infrared Physics and Technology》期刊。
学术背景
玉米（Zea mays L.）是全球最重要的粮食作物之一，广泛用于食品、饲料、生物燃料及工业领域。玉米种子的纯度对农业生产质量、食品安全、种子市场管理、技术发展和环境保护具有重要意义。高纯度的玉米种子能够保证作物生长的一致性和产量，同时提高抗病虫害能力。然而，传统的种子纯度检测方法（如形态学鉴定、生理生化标记和分子标记技术）存在效率低、破坏性强等问题，难以满足市场对快速单粒检测的需求。近年来，近红外光谱（NIR）和高光谱成像（HSI）技术被应用于种子质量检测，但仍存在数据采集不完整、设备通用性差等问题。本研究旨在开发一种基于模块化高通量近红外无损检测系统的玉米种子纯度快速检测方法，以解决上述问题。
研究目标
本研究的主要目标包括：（1）开发模块化高通量检测系统；（2）评估该系统对混合包衣玉米种子的分类能力；（3）研究其对单一包衣玉米种子的分类性能；（4）通过波段选择技术优化分类算法。
研究流程
1. 样本准备
本研究选取了9个玉米品种，包括农大108、先玉335、川单99等，共2700粒种子。样本分为红包衣、蓝包衣和无包衣三类，每类各300粒种子。数据集按7:3的比例分为校准集和测试集。
模块化高通量近红外无损检测系统
该系统采用全包围光谱采集设计，能够采集种子所有表面的光谱信息，避免了单一数据源的局限性。系统包括采集模块、检测光纤、入射光源和漫反射光电开关等组件。光谱采集范围覆盖900–1700 nm，采集时间为130 ms。系统采用动态白参考校正方法，以减少光源强度波动对检测模型的影响。
数据可视化分析方法
通过主成分分析（PCA）对光谱数据进行降维，并利用散点图和热图进行数据分布和聚类分析。结果显示，前两个主成分能够解释90%以上的数据方差，但无监督聚类方法对样本分类效果较差。
光谱预处理方法
采用Savitzky-Golay（SG）卷积平滑、标准正态变量（SNV）、多元散射校正（MSC）和一阶导数（FD）等方法对光谱数据进行预处理，以提高数据质量。
模型建立方法
使用逻辑回归（LR）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）三种机器学习算法建立分类模型，并通过一对多（OvR）方法将二分类任务扩展为多分类任务。
特征选择方法
结合竞争性自适应重加权采样（CARS）和连续投影算法（SPA）进行特征选择，以减少冗余信息并提高建模效率。
模型评估指标
采用精度（Precision）、准确率（Accuracy）和召回率（Recall）评估模型性能。
主要结果
1. 光谱分析
不同包衣类型的玉米种子在1050–1150 nm范围内表现出显著的光谱差异，尤其是蓝包衣种子。光谱预处理后，不同品种的光谱重叠较多，难以仅凭光谱趋势进行区分。
分类结果（九分类）
基于全光谱数据，SVM、LR和PLS-DA模型在测试集上的分类准确率分别为0.87、0.87和0.86。通过CARS和SPA优化后，SG-CARS-SPA-LR模型仅使用60个特征波段，分类准确率达到0.87和0.86。
分类结果（三分类）
对于单一包衣种子，分类性能显著优于混合包衣模型。红包衣种子的CARS-SVM模型分类准确率为0.86，蓝包衣种子的LR模型分类准确率为0.90，无包衣种子的CARS-SPA-LR模型分类准确率高达0.99，仅使用15个特征波段。
结论
本研究开发了一种基于模块化高通量近红外无损检测系统的玉米种子纯度快速检测方法，成功实现了对不同包衣类型玉米种子的高效分类。通过优化特征选择和模型构建策略，显著提高了分类器的泛化能力。研究结果表明，全光谱技术更适用于单一包衣种子的分析，尤其在无包衣种子的分类任务中表现优异。该方法具有高效、低成本、非破坏性等优势，为农业种子检测提供了重要的技术支持。
研究亮点
1. 开发了模块化高通量近红外无损检测系统，能够采集种子全表面的光谱信息，解决了传统NIR和HSI技术的局限性。
2. 结合CARS和SPA算法进行特征选择，显著减少了冗余信息并提高了建模效率。
3. 优化后的SG-CARS-SPA-LR模型在无包衣种子的分类任务中取得了99%的准确率，展示了该方法的高效性和适用性。
4. 研究结果为玉米种子纯度检测提供了新的技术路径，具有重要的科学和应用价值。
其他有价值的内容
本研究还探讨了不同预处理方法和分类算法对模型性能的影响，为后续研究提供了重要的参考依据。此外，研究团队开发的动态白参考校正方法和全包围光谱采集设计也为其他领域的无损检测技术提供了借鉴。
这篇报告详细介绍了研究的背景、方法、结果和意义，为相关领域的研究人员提供了全面的参考。