利用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測倉儲糧蟲生命體征,農(nóng)藝學(xué)論文

利用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測倉儲糧蟲生命體征,農(nóng)藝學(xué)論文我們國家是世界上最大的小麥生產(chǎn)國，為確保糧食的安全儲藏，每年都要使用殺蟲劑進(jìn)行一次或?qū)掖窝簟Ｖ灰獪?zhǔn)確地檢測出倉儲活蟲種類和數(shù)量，才能做到有目的的防治。糧蟲死亡后，人眼通過其體表顏色無法準(zhǔn)確地和活蟲進(jìn)行區(qū)分。當(dāng)前，人工判定糧蟲能否死亡的方式方法非常耗時，且效率很低;基于計(jì)算機(jī)視覺的糧蟲辨別方式方法也不能自動判別出倉儲害蟲的死活。生命體征標(biāo)志著生物體生命活動的狀態(tài)，因而要準(zhǔn)確地區(qū)分活蟲和死蟲，需要提取出能有效表征活蟲和死蟲的重要生命體征。糧倉中常見的糧蟲體長在5mm以內(nèi)，體型很小，屬于變溫動物，因此無法提取其體溫、呼吸、血壓、心跳等基本的生命體征。高光譜成像技術(shù)具有圖譜合一的特性，該技術(shù)已應(yīng)用于發(fā)芽麥粒、糧蟲感染谷物質(zhì)量的評估等。本項(xiàng)研究的目的是探尋求索利用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測倉儲糧蟲生命體征的可行性。1材料和方式方法1．1樣本準(zhǔn)備小麥(購買于鎮(zhèn)江市面粉廠)經(jīng)水漂洗烘干處理后，和谷蠹活蟲一起放入養(yǎng)蟲器皿，并置于28℃，80%RH的恒溫恒濕培養(yǎng)箱中飼養(yǎng)，5天后篩出成蟲，谷蠹蟲卵8周后即變?yōu)槌上x。從養(yǎng)蟲器皿中篩出3g谷蠹成蟲，置于液氮中10min，取出后平衡15min，并放置在20～22℃，55%～60%RH的高光譜采集室中，供后續(xù)的分析處理。本文采用剛殺死的谷蠹成蟲作為活蟲樣本進(jìn)行分析，這是由于其細(xì)胞活性還沒有發(fā)生變化。1．2近紅外高光譜圖像獲取利用課題組構(gòu)建的近紅外高光譜成像系統(tǒng)，對糧蟲進(jìn)行高光譜圖像的采集。該成像系統(tǒng)采集到的光譜范圍是871．6～1766．3nm。經(jīng)屢次實(shí)驗(yàn)表示清楚，獲取清楚明晰糧蟲圖像的采樣條件如下:近紅外相機(jī)的曝光時間為3ms，位移臺的移動速度為0．59mm/s。隨機(jī)挑選28頭谷蠹死蟲，平均分為4組，大致呈直線于白色塑料板上。分別于第0，0．5，1，1．5，2，2．5，3，4，5，6，7天，對每組谷蠹樣本進(jìn)行高光譜圖像采集。1．3高光譜圖像分析針對1450nm波長的糧蟲圖像，手工選取每個糧蟲的多邊形感興趣區(qū)。每個糧蟲感興趣區(qū)內(nèi)所有像素的光譜平均值為該糧蟲的光譜，每個采樣時間內(nèi)采集到的所有糧蟲光譜的平均值為該采樣時間的糧蟲光譜。通過分析糧蟲光譜隨時間(死亡天數(shù))的變化趨勢，可確定活蟲和死蟲區(qū)分度較大的光譜區(qū)間，并可初步確定活蟲和死蟲可區(qū)分的最短時間。根據(jù)初步確定的可區(qū)分最短時間，求取該采樣時間的糧蟲光譜與第0天的糧蟲光譜的差分，其最大差值所對應(yīng)的波長為提取的最優(yōu)光譜波長。本文采用區(qū)域生長法對最優(yōu)波長下的糧蟲灰度圖像進(jìn)行自動分割，用區(qū)域標(biāo)記法構(gòu)成標(biāo)記矩陣。當(dāng)分割出的二值圖像中某個目的的面積(像素數(shù))大于30時，該目的即被歸類為糧蟲活蟲，否則應(yīng)歸類為雜質(zhì)。1．4糧蟲體內(nèi)組分的測量在上述每一個光譜采樣時間，稱取3份25mg左右的死蟲樣本，作為每份谷蠹樣本的總質(zhì)量wt;然后，對死蟲樣本采用(食品中水分的測定〕中的直接枯燥法進(jìn)行烘干處理。烘干后取出稱重并記錄，作為每份谷蠹的干質(zhì)量wd。每份谷蠹樣本的含水率為rw=(wt－wd)/wt，最后以3組樣本含水率的平均值作為該時間點(diǎn)谷蠹的含水率。由于單頭谷蠹活蟲的質(zhì)量在1．07mg左右，其干重則更小，若測量單頭的含水率，其誤差非常大。因而，本文以多頭糧蟲的平均含水率作為單頭糧蟲的含水率進(jìn)行分析。谷蠹液氮低溫猝死后，每類糧蟲稱取75mg左右，并記錄質(zhì)量作為該糧蟲的鮮質(zhì)量，用于第1個時間點(diǎn)ATP合成酶活性的測定。根據(jù)同樣的方式方法再稱取9份糧蟲，每份質(zhì)量依次增加10mg左右，用于此后每個時間點(diǎn)ATP合成酶活性的測定。在每個時間點(diǎn)取出該份糧蟲，并測定其ATP合成酶活性。每個時間點(diǎn)測定3次，取3次測定活性的平均值作為該時間點(diǎn)糧蟲的ATP合成酶活性。根據(jù)同樣的方式方法可對糧蟲蛋白質(zhì)含量進(jìn)行測定。ATP合成酶的活性采用比色法進(jìn)行定量檢測，蛋白質(zhì)含量的測定方式方法為BCA(BicinchoninicAcid)蛋白含量測定法。2結(jié)果與討論2．1糧蟲光譜的變化趨勢糧蟲在某天的光譜為該天采集到的4組糧蟲樣本光譜的平均，谷蠹死后0－7天的光譜變化趨勢如此圖1所示。由圖1可見，死后谷蠹的平均相對光譜的反射率隨著谷蠹死亡時間的增長而增加。反射光譜在1400～1500nm范圍內(nèi)有明顯的吸收峰，使活蟲和死蟲都有一個很低的反射率。在1320～1700nm之間光譜的有較好的區(qū)分度，在其他區(qū)間的光譜沒有區(qū)分度或者區(qū)分度比擬小。第1－3天糧蟲光譜的變化較大，自第3天開場其光譜不再發(fā)生明顯的變化。根據(jù)以前的研究成果，谷蠹死后第0天和第3天糧蟲的標(biāo)準(zhǔn)差光譜在1330nm和1720nm處有穿插。為了進(jìn)一步提高區(qū)分度，可將有效光譜的范圍取為1370～1700nm之間的100個波長。2．2特征波長在糧蟲的最佳特征波長下，死蟲和活蟲的圖像灰度值應(yīng)具有最大的離差。因而，糧蟲的最佳波長可取為死蟲和活蟲光譜差分的最大值所對應(yīng)的波長。糧蟲谷蠹死后第0天和第3天在1370～1700nm之間的光譜曲線及其差分曲線如此圖2所示。由圖2可知:差分曲線的最大值為0．4427，其對應(yīng)的特征波長為1417．2nm，則該波長即為所求的特征波長。2．3圖像分析結(jié)果針對谷蠹死亡之后第0天和第4天的圖像進(jìn)行區(qū)域生長法處理后發(fā)現(xiàn):選擇圖像中所有灰度值小于等于40的點(diǎn)作為種子，可使活蟲目的區(qū)域的部分像素被選中作為種子，而死蟲目的區(qū)域中的所有像素都不被選中，且全局閾值取為80時可使分割后的目的比擬完好。谷蠹死后1．0天時的區(qū)域生長法分割圖如此圖3所示。采用區(qū)域生長法對圖3(a)中1417．2nm的灰度圖像處理后的結(jié)果如此圖3(b)所示。由圖3可知:死后第1天時，圖3(a)中的7頭谷蠹中分割出了4個目的，其余3頭谷蠹死蟲由于其所有像素的灰度值都高于40而沒有種子點(diǎn)，因而被分割為背景。由標(biāo)記矩陣計(jì)算的4個目的的面積自左到右依次為564，649，581和683。由判別閾值30可知，這4個目的應(yīng)該全部被判別為活蟲。因而，圖3中僅有3頭死蟲被正確檢測出來，其余4頭判別錯誤。這表示清楚，在谷蠹死后1天時，該法不能把活蟲和死蟲完全正確地區(qū)分出來。用該法對11個采樣時間所采集的所有糧蟲圖像進(jìn)行了處理，結(jié)果表示清楚:第0天的谷蠹活蟲都被正確辨別，第0．5，1，1．5，2天的辨別率分別是0，28．57%，71．43%和82．61%;自第2．5天開場，谷蠹全部被正確辨別，即辨別率全部為100%。試驗(yàn)結(jié)果表示清楚，糧蟲死后第2．5天為活蟲和死蟲完全可分的最短時間。2．4特征光譜與生命體征的關(guān)系以谷蠹體內(nèi)的組分含量為自變量，以1417．2nm下谷蠹圖像的平均灰度值為因變量，二者之間的相關(guān)關(guān)系如此圖4所示，二者之間的回歸分析結(jié)果如表1所示。由表1可知，谷蠹在特征波長以下圖像平均灰度值和其體內(nèi)的ATP合成酶活性、蛋白質(zhì)含量之間具有很強(qiáng)的負(fù)指數(shù)相關(guān)關(guān)系，與水分含量之間具有很強(qiáng)的負(fù)線性相關(guān)關(guān)系。可見糧蟲死后，隨著死亡時間的增加，其體內(nèi)的ATP合成酶活性、蛋白質(zhì)含量、水分含量整體上呈下降的趨勢，使糧蟲在1417．2nm波長下的光譜反射率增加，因此糧蟲在1417．2nm波長以下圖像平均灰度值增加。這是由于糧蟲死亡后，線粒體呼吸鏈電子傳遞功能、氧化磷酸化的偶聯(lián)作用受損，使ATP合成酶含量及其活性的降低，ATP合成酶是位于細(xì)胞線粒體中合成能量分子ATP的關(guān)鍵性的酶，ADP在轉(zhuǎn)變?yōu)锳TP時需要消耗大量的自由能，因而活蟲的大分子物質(zhì)分解所釋放的能量被儲蓄在ATP中，而死蟲的大分子物質(zhì)(如蛋白質(zhì)、核酸、糖類等)分解釋放的能量不能被儲蓄在ATP中，而被耗散掉，進(jìn)而直接導(dǎo)致了蛋白質(zhì)、核酸等大分子物質(zhì)的分解，因而活蟲和死蟲的代謝差異在于死蟲的異化作用旺盛于活蟲，這種異化作用表如今生物大分子物質(zhì)分解和釋放能量的經(jīng)過，則糧蟲死亡之后，其體內(nèi)的化學(xué)組分必然發(fā)生變化。近紅外光譜表征含氫基團(tuán)(C－H、N－H、O－H等)振動的倍頻和合頻吸收。當(dāng)糧蟲死亡后，其體內(nèi)ATP合成酶的活性下降，促使蛋白質(zhì)、核酸等大分子物質(zhì)分解為H2O和CO2等并且被耗散掉，進(jìn)而導(dǎo)致含氫基團(tuán)振動的倍頻和合頻吸收帶內(nèi)糧蟲近紅外光譜反射強(qiáng)度的增加。糧蟲的特征光譜(1417．2nm)位于O－H鍵1級倍頻及C－H鍵1級倍頻的合頻吸收帶內(nèi)，糧蟲死亡之后，其近紅外特征波長中糧蟲圖像的整體灰度值增大。谷蠹在1417．2nm波長以下圖像平均灰度值和其體內(nèi)的ATP合成酶活性、蛋白質(zhì)含量、水分含量之間的相關(guān)系數(shù)全部小于－0．9，華而不實(shí)與水分含量的線性相關(guān)系數(shù)均小于－0．98。由此可見，糧蟲特征波長圖像中的整體灰度值能夠表征其生命體征(體內(nèi)化學(xué)組分)的變化，使特征波長圖像中活蟲和死蟲的自動區(qū)分成為可能。3結(jié)論谷蠹死亡后，其相對光譜反射率逐步提高，到死后第3天光陰譜曲線趨于穩(wěn)定。應(yīng)用最大離差法提取出可區(qū)分活蟲和死蟲的最優(yōu)波長為1417．2nm。從糧蟲死亡后的第2．5天開場，糧蟲活蟲與死蟲完全可分。糧蟲在1417．2nm以下圖像平均灰度值和其體內(nèi)的ATP合成酶活性、蛋白質(zhì)含量之間具有很強(qiáng)的負(fù)指數(shù)相關(guān)關(guān)系，與水分含量之間具有很強(qiáng)的負(fù)線性相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果表示清楚，利用近紅外高光譜成像技術(shù)對糧蟲的生命體征進(jìn)行鑒別是可行的。以下為參考文獻(xiàn):［1］胡玉霞，張紅濤，毛罕平，等．基于多分辨率分析的儲糧害蟲圖像預(yù)處理研究［J］．農(nóng)機(jī)化研究，2020，34(8):160