农业行业
南瓜作为重要的经济作物，种子活力直接关系到播种后的出苗率、幼苗生长势及最终产量。传统的种子活力检测方法，如发芽试验，耗时费力，无法满足现代农业快速、大规模种子质量检测需求。高光谱成像技术融合了光谱学与图像学优势，能同时获取样本的光谱信息和空间信息，在种子活力无损检测领域展现出巨大潜力。
一、实验材料准备
将南瓜种子分为4组，每组100粒种子，分别放入一个尼龙网袋中，如图3-2。每隔1天将一组南瓜种子置于干燥器内，具体操作步骤为:先取出3组样本，将第1组样本置于干燥器中，24小时后将第2组样本置于干燥器中，再24小时后将第3组样本置于干燥器中，于3天后取出老化时间分别为1天~3天的全部样本(第1组为老化3天的样本，第2组为老化2天的样本，第3组为老化1天的样本)。4组中剩余的1组不进行老化处理，在老化组实验进行时放置在室温条件下3天。
二、高光谱数据采集
将不同老化天数的种子利用彩谱高光谱相机进行数据的采集，拍摄了所有样本400-1000nm的高光谱图像，对光谱数据进行提取后，共计获得400条光谱曲线，如图所示。
每天观察长势，并浇适量的清水，确保发芽所需水分。第三天和第五天分别各记录一次发芽情况，下图为南瓜种子发芽预试验图。
根据各种子的活力等级，将各种子的平均光谱数据分类，各等级的整体光谱曲线如下图 所示。
三、光谱数据处理
原始高光谱图像易受噪声、光照不均等干扰，采用中值滤波去除椒盐噪声，基于标准白板的反射率校正消除光照差异，对校正后图像进行感兴趣区域（ROI）提取，聚焦于种子胚及胚乳部分，确保后续特征提取准确性，利用主成分分析（PCA）等降维手段初步压缩数据，保留关键信息同时减少计算量。
四、结论与展望
本研究成功构建基于高光谱成像技术的南瓜种子活力检测模型，实现快速、无损、高精度活力判别，为南瓜种业质量管控提供高效技术方案。后续研究可拓展至更多作物种子，融合多模态数据（如荧光光谱、热成像等）进一步提升复杂环境下检测精度，结合物联网技术构建种子活力在线监测系统，助力智慧农业种子品质实时把控与精准筛选。
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彩谱科技（浙江）有限公司的产品广泛应用于农业、林业、水质、塑胶制品、涂料、食品安全及医学检验等领域，应用范畴持续拓展。公司坚持技术研发，提升服务水平，保障产品稳定性。公司主营高光谱相机、多光谱相机、色差仪、分光测色仪、光泽度仪等一系列光学检测设备，能为用户提供有效解决方案。
