一种在线高速无损自动分拣单倍体玉米籽粒的装置
专利汇可以提供一种在线高速无损自动分拣单倍体玉米籽粒的装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公布了一种基于 近红外 光谱 的高速无损自动分拣单倍体玉米粒的装置，该装置主要包括 喂料 器、传送带、光谱检测系统、 数据处理 系统、分拣系统，下料斗、单倍体和 多倍体 玉米籽粒收料盒。将待分拣玉米籽粒放入喂料器，自动排列成一队，送入在线光谱采集 视野 ，高速采集光谱数据，通过 数据处理系统 中已存的单倍体和多倍体玉米籽粒判别模型对该数据进行判别，并将判别结果提交给分拣系统，实现玉米籽粒的自动高速无损分拣。，下面是一种在线高速无损自动分拣单倍体玉米籽粒的装置专利的具体信息内容。
1.一种在线无损自动分拣单倍体玉米籽粒的装置，其特征在于，该装置主要包括：喂料器、传送带、光谱检测系统、数据处理系统、分拣系统、下料斗、单倍体和多倍体玉米籽粒收料盒；具体步骤如下：
1）将混合玉米籽粒放入喂料器，依靠振筛原理将单粒玉米籽粒震落在传送带上，前后依次排列成一队，随传送带运动；
2）传送带将玉米籽粒逐一送入自动分拣装置的光谱检测视场，由光源发出的光，照射玉米籽粒后产生漫反射或散射光或透射光，由光纤将漫反射或散射光或透射光收集后进入光谱仪中的单色器，单色器分光后，送入检测器检测到样品的近红外光谱；
3）将采集的光谱送入数据处理系统，选用合适的光谱预处理方法去除光谱噪声，将预处理后的光谱代入单倍体玉米籽粒识别模型进行单倍体和多倍体识别，并将识别结果送入在线自动分拣装置中的分拣系统；
4）分拣系统根据数据处理系统发出的玉米籽粒单倍体/多倍体鉴别结果，采用机械制动或者气动方式，分别将单倍体/多倍体玉米籽粒放入不同的下料斗中，实现两者分拣；分拣速度为1-40粒/s可调，分选正确率：单倍体96%，多倍体98%。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，光谱检测系统主要包括：光源、光纤和光谱仪；光谱仪主要含有单色仪和检测器；单色仪可以是光栅分光、声光可调滤光器分光、滤光片或发光二极管；检测器是硅材料的或者铟镓砷材料的光电检测器。
3.根据权利要求1所述的装置，光谱仪波长范围是700-2500nm，选取特征波长、特征波段、特征波长或者特征波段它们之间的组合作为光谱数据；光谱形式可以是能量曲线、吸收光谱、透过率、反射率、干涉图之一。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的光谱预处理方法包括微分、平滑、多元散射校正、标准正态变量变换、均值中心化、主成分分析数据降维、小波变换分析、水分扣除算法中的一种，或者几种之间的组合。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的数据处理系统提取玉米籽粒各自特征光谱信息，采用模式识别方法建立单倍体和多倍体玉米籽粒识别模型；将待分选的玉米籽粒分子光谱输入该模型，判别其属性；所使用的模式识别方法包括主成分分析、距离相似度系数法、簇类独立软模式、偏最小二乘判别分析法（PLS-DA）、SIMCA、K最邻近法、FISHER线性判别、人工神经网络和支持向量机中的任意一种，或者其中的任意组合。
一种在线高速无损自动分拣单倍体玉米籽粒的装置
技术领域
背景技术
1.3min，单倍体识别正确率为85%，多倍体识别正确率为100%，该方法仅限于实验室研究阶段，单个玉米籽粒光谱采集时间过长，无法满足实际应用需求。因此，玉米育种领域迫切需要研究一种适合大规模生产需求的快速、无损、准确的自动分选技术。
发明内容
2）传送带将玉米籽粒逐一送入在线自动分拣装置的光谱检测视场，由光源发出的光，照射玉米籽粒后产生漫反射或散射光或透射光，由光纤将漫反射或散射光收集后进入光谱仪中的单色器，单色器分光后，送入检测器检测到样品的分子光谱；
3）将采集的光谱送入数据处理系统，选用合适的光谱预处理方法去除光谱噪声，将预处理后的光谱代入单倍体玉米籽粒识别模型进行单倍体和多倍体识别，并将识别结果送入在线自动分拣装置中的分拣系统；
4）分拣系统根据数据处理系统发出的玉米籽粒单倍体/多倍体鉴别结果，采用机械制动或者气动方式，分别将单倍体/多倍体玉米籽粒放入不同的下料斗中，实现两者分拣；分拣速度为1-40粒/s可调，分选正确率：单倍体96%，多倍体98%。
图3小波变换预处理后单倍体（A）和多倍体（B）玉米籽粒的近红外光谱图；
图4单倍体玉米籽粒三维特征投影和F检验；
图5多倍体玉米籽粒三维特征投影和F检验；
图6单倍体（A）和多倍体（B）玉米籽粒分类效果图。
具体实施方式
2）传送带将玉米籽粒逐一送入在线自动分拣装置的光谱检测视场，由光源发出的光，照射玉米籽粒后产生漫反射，由光纤将漫反射光收集后进入光谱仪中的单色器，单色器分光后，送入检测器检测到样品的光谱。
验证集含120个单倍体，127个多倍体；
（2）在线采集样本的光谱，单倍体（A）和多倍体（B）的原始光谱如图2所示；
（3）对光谱进行预处理，处理后的单倍体（A）和多倍体（B）近红光谱如图3所示；
（4）异常值踢除
采用主成分三维特征投影和F检验踢除异常样品。在主成分三维特征投影空间中椭圆以内为建模样品，椭圆以外为离群样本，采用F检验计算离群样本时设置离群阈值为3.0，F值超过3.0则认为是异常值。图4为单倍体（A/B）和多倍体（C/D）玉米籽粒三维特征投影和F检验；
（5）模型建立
依据交互验证PRESS和主成分贡献率选择建模主成分数，确立的最佳主成分数单倍体籽粒为10，多倍体籽粒为11。对于单倍体和多倍体玉米籽粒分类效果如图5所示。图5中特征值1为样本距模型的距离；特征值2表示样本对模型的影响程度。中间垂直线与水平线给出在0.025显著水平下的置信区间，两直线与坐标轴所围成的区域即为相应属性放入有效区域。模型预测正确率单倍体为96%，多倍体为98%。
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