Videometer Lab4多光谱种子表型成像系统是丹麦理工大学与丹麦Videometer公司开发，是用于种子研究先进的多光谱表型成像设备，典型客户为ISTA国际种子检验协会、ESTA欧洲种子检验协会、John Innes Centre、LGC化学家集团、奥胡斯大学等等，利用该系统发表的文章已经超过300篇。

Videometer种子表型表型成像系统可测量种子如尺寸、颜色、形状等，间接测定种子参数如种子纯度、发芽百分比、发芽率、种子健康度、种子成熟度、中寿命等。种子活力综合种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和（发芽和出苗期间的活性水平与行为），是种子品质的重要指标，具体包括吸涨后旺盛的代谢强度、出苗能力、抗逆性、发芽速度及同步性、幼苗发育与产量潜力。种子活力是植物的重要表型特征，传统检测方法包括低温测试、高温加速衰老测试、幼苗生长测定等。

该系统也可以对细菌、虫卵、真菌等进行高通量成像测量，进行病理学、毒理学或其它研究。对于拟南芥等冠层平展的植物，可以进行自动的叶片计数等。

多光谱成像作为菠菜种子健康检测的潜在工具

摘要：种子健康测试非常耗时，需要对种子上致病真菌的特性进行大量测试。奥胡斯大学在菠菜（菠菜属）上试验了一种利用多光谱视觉系统识别不同真菌感染表面特性的新方法。我们的研究表明，波长在395-970 nm之间的多光谱成像可用于区分未感染的菠菜种子和感染黄萎病、镰刀菌、葡萄茎叶菌、枝孢菌和交链孢菌的种子。基于平均像素强度、典型判别分析（CDA）和Jeffries Matusita分类（JM）距离的分析分离表明，近红外光谱（NIR）和可见光谱（VIS）的组合能够从80-100%范围内的受感染种子中识别未受感染的种子。仅使用NIR进行分类，未感染和镰刀菌感染种子之间的分离率为26-88%。链格孢菌和镰刀菌可以相互区别，也可以与枝孢菌、轮枝菌和茎叶菌相区别。枝孢菌、轮枝菌和茎叶菌的分离在实际应用之前需要进一步发展。

图1.六类自然感染种子在不同波长下的像素强度平均值。平均值的计算基于多光谱图像中18×18像素的ROI

图1所示的曲线图显示了19种不同波长下所有六种种子类别的像素强度平均值。在较低波长（395-505nm）下，所有六类的平均强度均低于40。在波长850-970 nm处，未感染和镰刀菌属感染的种子的平均值高于其他种子（强度高于110），而链格孢菌感染的种子的平均值低于30。同一类种子之间的差异表明，链格孢菌具有一致的特征，与轮生菌属和葡萄茎叶菌相比，其通过近红外波长测量的像素强度在60-120之间变化。未感染和镰刀菌感染的种子更为均匀，但干扰了其他两类（数据未显示）。

图2.用可见光（550nm）（a）和近红外光（890nm）（b）拍摄六组种子的图像。种子分为六组，每组三个种子：1）未感染种子，2）葡萄茎叶菌3）镰刀菌属，4）枝孢菌属，5）轮枝菌属和6）交替链格孢菌

在代表可见光波长（395-700 nm）的图片中，所有种子都呈现黑色，无法区分六种种子类别（图2a）。在代表NIR波长（850-970 nm）的图片中，可以从视觉上区分未感染的种子和受感染的种子，但镰刀菌属受感染的种子除外，它们看起来像未感染的种子（图2b）。在六个类别的反射分布模式（以像素强度测量）中，比较了人工感染和自然感染的种子（图3）。NIR波长由基于890 nm数据的曲线图表示。对于自然和人工感染的种子，显示了三组模式，其峰值分别为低（链格孢菌）、中（茎叶菌、枝孢菌和黄萎病）和高像素强度（未感染和镰刀菌）（图3 c+d）。在以550 nm表示的可见光波长中，没有组，但自然和人工感染种子的低像素强度的类的峰值（图3 a+b）。

图3.显示六个种子类别的反射率分布的图：在550nm处捕获的人工感染种子；湾在550nm处捕获的自然感染种子；C。人工感染的种子在890nm和d.自然感染的种子在890nm处捕获

使用可见光和近红外波长进行成对比较的结果表明，在所有六个种子中，15对中只有3对可以完全分离（数据未显示）。一般来说，未感染的种子可以从真菌感染的种子中分离出来，只有少数种子的JM距离在80-94%之间。黄萎病菌、枝孢菌和葡萄茎叶菌的分离获得较低的JM值，表明它们更难分离。

基于近红外区域波长的Jefferies Matusita距离给出了类似的结果，除了从镰刀菌属感染种子分离的未感染种子，其中JM值范围为26-88%（表2）。表3中基于可见光波长的数据中发现了对比结果，其中镰刀菌属感染和未感染种子的JM距离范围为92-100%。通过比较葡萄茎叶菌、黄萎病菌属、镰刀菌属和枝孢菌属，发现了14-100%的数值（表3），表明当使用可见光波长作为唯一的测量方法时，将真菌感染的种子彼此分离更加困难。

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