基于偏振光谱的便携式稻种快速发芽率检测仪

王新宇，郭阳鸣，卢 伟

(1.南京农业大学 工学院，江苏 南京 210031； 2.江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室，江苏 南京 210031)

水稻是世界上第二大谷物作物，其发芽率是决定水稻产量的重要因素，也是种子质量检验中最重要的指标之一。

目前国内外关于稻种发芽率的检测可以分为有损检测和无损检测。有损检测包括发芽实验法和四唑测定法，发芽实验法测定精度较高，但是其周期长，实验过程要求严格，专业性要求较高[1]，四唑测定法无法检测到深度休眠的种子，浸种时间长且四唑溶液容易受光、温度等环境因素的干扰[2]。无损检测以近红外光谱技术、红外热成像技术等方法为主，近红外光谱技术方便快捷但容易受到种子外表颜色的限制[3]，热红外成像技术测量精度较低[4]。偏振光谱技术基于光反射和透射特性进而反演出目标的本证特性，已在多个先进领域得以应用[5]。

目前，基于偏振光技术检测稻种发芽率的研究只停留在实验阶段，在市场上缺少相关的检测仪器，基于STM32单片机和偏振光技术，研发了一种便携式稻种快速发芽率检测装置。

1 系统方案设计

本装置采用意法半导体(ST)公司的ARM内核的STM32F103ZET6单片机作为MCU，主要模块包括：电源模块、光路部分、光电传感器模块、A/D转换模块和TFT-LCD显示屏。

装置由光电传感器作为传感器模块，在特定波长范围内的光源照射下，其短路电流与波长之间具有较好的线性关系。首先通过按键模块选择特定波长的光源后，由传感器检测到光谱数据，经过I/V转换后，由MCU的A/D转换器进行A/D转换，得到对应的光谱数据，并通过TFT-LCD显示屏显示。装置的硬件组成如图1所示。

图1 硬件组成框图

2 硬件部分设计

2.1 电路设计

检测仪由12 V、2200 mAh的锂聚合物电池供电，经稳压模块LM2940和ASM1117分别变为+5 V和+3.3 V。

传感器模块由光电传感器及其调理电路组成。光电传感器采用LXD66MK硅光电池，其具有光谱响应宽、线性好、体积小、稳定性好等优点，广泛应用于各类仪器仪表[6]。其光谱范围可覆盖590～730 nm。

硅光电池电流经低输入偏置电流、低噪声和低功耗的高精度双通道放大器OP2177转换为电压信号输出，原理图如图2所示，电容C9用于去除高频噪声，后级运放用于阻抗变换。

图2 光信号检测电路

其中，Vout与Iin之间的关系为

Vout=-IinR4

(1)

2.2 单片机模块

仪器采用的STM32F103ZET6单片机内部自带3路12位逐次逼近型ADC模块，可测量16个外部和2个内部信号源，最大转换速率为1 MHz。本仪器选用ADC1的通道1，采用单次扫描模式，引脚为PA1。

显示模块选用TFT-LCD液晶显示屏，TFT-LCD显示屏采用16位并口方式与单片机进行数据传输，速度比8位的方式提升了一倍以上。

5个独立按键用于光源选择和数据回查，分别是KEY1～KEY5，5个按键各自功能如表1所示。

表1 独立按键功能表

其中，所有按键均采用STM32的外部中断进行输入。STM32有84个中断，包括16个内核中断和68个可屏蔽中断，具有16级可编程的中断优先级[6]。本装置中设置IO口触发模式为下降沿触发，5个IO口中断优先级组为组2。KEY1、KEY2和KEY3中断优先级均设置为2位抢占优先级，2位响应优先级，KEY4因为需要停止光源输入，故设置为1位抢占优先级，1位响应优先级，KEY5数据回查设置为1位抢占优先级，0位响应优先级。5个独立按键分别采用中断线0～4，分别配置单独的中断服务函数。

2.3 光路设计

光路原理图由图3所示。

1—LED；2—凹面镜；3—凸透镜；4—起偏器；5—样品池；6—检偏器；7—凸透镜；8—光电传感器

根据种子发芽率偏振光检测中各波长的差异，选取590 nm、620 nm和730 nm为特征波长[7]，采用LED作为光源，具有亮度高、耗能小等优点。LED可由单片机控制单独或同时工作，光束经凹面镜和凸透镜聚焦准直后穿过起偏器照射到样品池内的稻种浸泡液上，再经过稻种浸泡液选择后，穿过检偏器和凸透镜照射到光电传感器上，单片机采集光谱数据并进行后续处理。起偏器和检偏器之间的特征偏振角设置为25°，此时建立的模型预测精度最高[7]。

3 软件部分设计

3.1 主程序

主程序流程图如图4所示。

图4 主程序框图

首先对系统时钟、LCD显示屏、ADC模块、外部中断输入等模块进行初始化，判断按键模块是否有信号输入来选择特定的LED光源工作，若有按键输入，则单片机立即进行A/D采样，同时实时显示数据。待一组数据采集完成后，判断按键是否有第二次信号输入，若有，继续进行上一步骤，若无按键信号输入，则停止采集光谱数据，此次过程结束。

3.2 数据采集子程序

通过按键模块选择某一特定波长的LED后，分别进入到其对应的中断服务函数中，光电传感器每隔30 s进行一组数据采样，共采集6组数据，耗时3 min。为了克服LED预热对采集数据造成的影响，通过光谱数据相减的方式采集数据，即通过采集LED1、LED2和LED3同时发光时的数据减去LED1灭，同时LED2和LED3亮时的数据，得到LED1此时的光谱数据。

同时为了克服外界杂散光的影响，需要对数据进行去噪，考虑到单片机的运算速率，采用滑动平均滤波法。滑动平均滤波具有滤波过程简单、实用、可控性好等特点，尤其适用于在线快速数据处理等对数据实时性要求比较高的场合[8]。数据采集过程如图5所示。

4 实物制作

检测仪装置的壳体由黑色不透明亚克力板组装而成，采用铝质三角铁支架固定，并用胶进行防漏光密封。样品池为20 mm石英标准比色皿，样品池底座及其他零部件由3D打印而成。仪器实物如图6所示。

5 模型建立与分析

选取湖南省杂交水稻研究中心选育的Y两优水稻作为样品进行光谱数据采集。首先在样品池中放入15 mm清水，依次打开3种光源，使光经过起偏器后能垂直入射比色皿，利用仪器检测透射的光谱数据作为参考数据用于后面的归一化处理。为了获取不同老化程度的种子，将选取的480粒稻种分8组平均分配至8个尼龙网袋中，放入温度为45 ℃，湿度为90%的RXZ智能人工气候箱中，依次老化0～7天，按时取出老化后的种子，暴晒2 h后，放入牛皮纸中密封标记。

图5 数据采集子程序框图

图6 实验装置

为获取不同老化程度稻种的发芽率，在不同老化程度的稻种中每组取出50粒，进行发芽率实验。首先，按老化天数的不同将稻种分别置于清水中浸种72 h，然后将种子均匀地排在湿润的滤纸上，按一定间隔排列，在培养器具上贴上标签，放入智能人工气候箱中，根据GB/T 3543.4(采用了ISTA-1993提供的标准制定)表2规定的条件(20 ℃)和时间(5 d)下进行发芽试验[9]。最终得到的稻种发芽率如表2所示。

表2 稻种发芽率

用每组剩余的10粒稻种做光谱数据采集，采集到的数据为8组3×6的矩阵，基于此数据建立稻种发芽率的模型：

G=KP+c

(2)

式中，P为采集到的8组不同老化程度的稻种的光谱数据；G为发芽率；K为系数；c为常数。令G=G0，G1，…，G7分别代表老化0天，老化1天，…，老化7天的稻种的发芽率，P=P0，P1，…，P7分别代表老化0天稻种的光谱数据，老化1天稻种的光谱数据，…，老化7天稻种的光谱数据；K=K1，K2，…，K6分别代表各组光谱数据的系数,则有

(3)

(4)

…

(5)

求解该多元一次方程组可以得到：

K=[k1k2k3k4k5k6]

=[-0.5932，0.8949，-1.0133，-0.0409，0.6736，-0.2448]

(6)

c= 0.668

(7)

以常州市武进区农业科学研究所培育的武运粳19稻种重复老化与发芽实验，利用上述建立的稻种发芽率模型就行预测，预测效果如图7所示。

图7 预测效果

由预测效果图可以看出，该检测仪的预测模型具有较好的预测效果，精度达到92.1%。

6 结束语

本文设计了稻种发芽率快速检测仪，包括软硬件及光路，仪器具有功耗低、体积小的特点，并基于偏振光谱建立了稻种发芽率的预测模型，经过实验，其预测精度可以达到90%以上。