程宇琼，卢 伟, 2*，洪德林，党小景，罗 慧

1. 南京农业大学工学院，江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室，江苏 南京 210031

2. 远程测控技术江苏省重点实验室，江苏 南京 210096

3. 南京农业大学农学院，作物遗传与种质创新国家重点实验室，江苏 南京 210095

连续偏振光谱的稻种发芽率检测方法研究

程宇琼1，卢 伟1, 2*，洪德林3，党小景3，罗 慧1

1. 南京农业大学工学院，江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室，江苏 南京 210031

2. 远程测控技术江苏省重点实验室，江苏 南京 210096

3. 南京农业大学农学院，作物遗传与种质创新国家重点实验室，江苏 南京 210095

针对目前传统稻种发芽率检测方法周期长、精度低的问题，提出新颖的基于连续偏振光谱技术实现稻种发芽率快速、无损检测的方法。以不同老化天数稻种为检测目标，10 min为检测时间点，使用起偏器将光纤准直光源调制成线偏振光垂直入射稻种浸出液，而后以5°为间隔旋转检偏器，并通过光纤光谱仪检测透射的光谱，对检测的偏振光谱通过归一化预处理后，根据不同发芽率稻种检测时偏振角及波长的贡献给出特征偏振角和特征波长，特征偏振角为0°，5°和25°，特征波长为576，620和788 nm，将获取的连续偏振光谱以特征偏振角和特征波长处的透射率为输入，构建稻种发芽率检测模型。分别比较运用偏最小二乘法回归(partial least squares regression，PLSR)、BP神经网络(back propagation neural network，BPNN)、径向基神经网络(radial basis function neural network，RBFNN)三种建模方法建立稻种发芽率检测模型。分别用老化天数为0，2，4，6 d的稻种，在不同的偏振角共测量1 520组实验……