随着杂交水稻育种技术的快速发展, 杂交水稻品种日益繁多, 品质与价格也千差万别, 利用智能化手段对杂交水稻种子进行快速分类、 分级和品质检测成为杂交水稻研究领域的热点。 首先研究了不同预处理方式对基于近红外光谱的一维卷积神经网络分类模型对杂交水稻种子的分类效果的影响, 研究结果表明利用Savitzky-Golay卷积平滑算法预处理后的一维卷积神经网络分类模型可获得最佳的分类效果, 其验证集与测试集的分类精度为95.4%和92.9%。 利用随机森林特征波长选择算法选取3个最重要的特征波长分别构建基于单波长灰度图像数据集和基于3波长重构的伪彩色图像数据集, 研究了基于图像数据集的卷积神经网络VGG和残差网络ResNet的杂交水稻种子分类模型, 其研究结果表明基于伪彩色图像数据集的VGG卷积神经网络模型能够获得最优的分类效果, 其验证集与测试集的分类精度分别为92.8%和92.8%, 相比基于伪彩色图像数据集的ResNet分类模型, 其验证集提升3.6%, 测试集提升4.9%。 为了进一步提高分类的精度, 提出了一种图像信息与光谱信息融合的杂交水稻种子分类方法, 该方法利用1D-CNN网络分支提取种子的光谱特征, 利用2D-CNN网络分支提取种子图像的空间维度特征, 最终构建基于图谱融合的2Branch-CNN卷积神经网络分类模型, 其验证集与测试集的分类精度都得到明显改善, 分别达到98%和96.7%。 并利用混淆矩阵评估了2Branch-CNN分类模型对于各个种类的杂交水稻种子的分类效果。 研究结果表明通过图谱融合能有效提升卷积神经网络模型的分类精度, 构建基于光谱与图像数据融合的二分支卷积神经网络模型将为杂交品种的种子快速筛选与分级提供新思路。

为无损探究种子成分分布与种子活力变化的内在关系, 以玉米种子主要成分淀粉为研究对象, 将太赫兹时域反射成像技术与移动窗口相关系数法相结合, 无损可视化构建不同活力程度的玉米种子淀粉空间分布图。 以郑单958玉米品种为例, 实验通过人工老化方式(40 ℃, 100%RH)制备老化0、 18、 36、 54、 72 h的种子样本, 采用Terapluse 4000太赫兹时域光谱仪及反射成像附件扫描获取不同老化程度的样本和纯玉米淀粉样品的太赫兹光谱图像。 以16.35 cm-1下THz图像为基准, 采用阈值分割法精确提取种子胚乳、 种胚区域, 通过对比不同组织区域内THz平均吸光度可得胚乳和种胚光谱明显差异, 且胚乳和淀粉纯物质在51.96 cm-1附近存在明显的共同吸收峰。 应用移动窗口相关系数法(窗口宽度为20, 移动步长为10), 逐像素点计算种子太赫兹时域光谱与纯玉米淀粉光谱的-相关系数, 并根据相关系数值以及坐标信息绘制伪彩色热力图, 可视化构建玉米种子淀粉分布图。 实验统计5个老化阶段、 6个谱区窗口的淀粉分布图中相关系数>0.8的像素点占比可得: 在29.83～67.36 cm-1区间内, 种子胚乳和种子区域内的淀粉含量在种子活力下降过程中呈现总体下降趋势, 即种子淀粉含量与活力呈现正相关关系。 实验结果表明: 太赫兹时域光谱反射成像技术结合移动窗口相关系数伪彩色成像分析方法可以初步实现种子活力变化过程中玉米种子淀粉空间分布特性的无损探测, 该技术可为深入研究种子化学成分与其自身活力之间的制约关系, 无损解析种子生命活动与自身生理生态规律变化提供崭新的视角和方法。

为研究聚羧酸减水剂改性水化硅酸钙晶核(C-S-H/PCE)对水泥水化的促进过程，了解C-S-H/PCE对水泥水化的促进作用机理，采用丙烯酸类型的聚羧酸减水剂(PCE-1)和硅烷类型的聚羧酸减水剂(PCE-2)对水热合成的水化硅酸钙(C-S-H/Unmodified)晶核进行表面处理得到聚羧酸减水剂改性水化硅酸钙晶核C-S-H/PCE-1和C-S-H/PCE-2，随后将不同C-S-H晶核添加到水泥净浆中。对C-S-H晶核表面张力和水泥净浆抗压强度、物相组成、水化放热曲线进行了测试，结果表明：PCE-1和PCE-2表面改性导致C-S-H晶核表面接触角从36.9°增加到41.1°和42.9°，造成了沉积相(水化产物)在衬底材料(晶核)表面的晶格失配，抑制了水泥水化产物在C-S-H晶核表面外延生长，降低了C-S-H晶核对硅酸盐水泥水化进程的促进作用，且C-S-H/PCE-2晶核对硅酸盐水泥水化促进作用降低程度明显大于C-S-H/PCE-1晶核。对水泥净浆空隙溶液中PCE的吸附平衡过程测试表明，C-S-H/PCE晶核并非直接引入了新的结晶成核位点，而是通过表面PCE的解吸附暴露出新C-S-H表面，且PCE在C-S-H/PCE晶核表面解吸附过程决定了C-S-H/PCE晶核对水泥水化促进效果。

种子萌发作为植物生命历程的开端，直接影响作物的最终产量。种子萌发常遭遇低温的影响，严重威胁粮食生产安全。利用傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合研究低温对谷物种子（藜麦、青稞、水稻和小麦）萌发的影响。研究结果显示，4种谷物种子的发芽势、发芽率和发芽指数都随温度的降低而下降，青稞种子在4 ℃低温下的发芽率和发芽指数仍然较高，表明青稞种子的耐低温能力更强。红外光谱结果显示，低温胁迫下的谷物种子原始红外光谱整体特征相似，主要由多糖、脂肪和蛋白质的特征吸收峰组成。对低温胁迫下的谷物种子多糖（1200~950 cm^-1）和酰胺Ⅰ带（1700~1600 cm^-1）进行曲线拟合，结果显示：藜麦种子的多糖含量上升，蛋白质含量下降；青稞种子的多糖和蛋白质含量均呈先升后降的趋势；水稻种子的多糖含量下降，蛋白质含量上升；小麦种子的多糖含量呈先升后降的趋势，蛋白质含量呈先降后升的趋势。另外，在低温胁迫下，藜麦、青稞、水稻和小麦种子中都有不同比例的蛋白质二级结构从无序转向有序。因此，傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合是一种研究低温胁迫对种子萌发影响的有效方法。

为了获得稳定分散的水化硅酸钙(C-S-H)晶核, 提高其对水泥水化的晶核诱导效应, 实现水泥熟料的高效利用, 采用自由基聚合制备出了结构中含有不同比例丙烯酸(AA)和硅烷基团(KH570)的聚羧酸分散剂(PCE), 通过溶液沉淀法合成了相应C-S-H/PCE晶核。分别测试了C-S-H/PCE晶核粒径分布、稳定性、晶核界面结合方式。结果表明, 硅烷减水剂显著增加了C-S-H/PCE晶核的稳定性。在PCE分子结构中引入适当比例的KH570能有效调控C-S-H/PCE晶核粒径, 随着KH570比例的增加, PCE在C-S-H表面的吸附方式由Ca2+络合向更加稳定的Si-O-Si化学键合方式转变, C-S-H/PCE晶核粒径先减小后增大。当KH570:AA比例为1时, PCE在C-S-H表面的吸附层厚度最大(2.5 nm), 制备的C-S-H/PCE晶核粒径最小(60 nm)和稳定性最佳, 继续增加KH570比例, PCE在碱性条件下发生PCE分子内脱水缩合过程, 形成网状的硅树脂结构, 对C-S-H/PCE晶核粒径调控不利。

针对油茶籽采收过程中缺乏判断其成熟度的依据，导致茶油的质量和产量不佳等问题，提出一种基于中红外和远红外光谱数据融合检测油茶籽成熟度的方法。采用傅里叶变换红外光谱仪测试了在不同成熟阶段，不同含油率油茶籽的中红外和远红外光谱数据，利用不同特征提取方法（主成分分析法、连续投影算法、无信息变量消除法）对原始光谱数据进行特征提取，再结合支持向量机算法（SVM）建立了油茶籽成熟度的鉴别模型。结果表明：在中红外波段范围内，采用连续投影算法结合遗传算法优化的SVM模型，获得最优的鉴别精度为93.33%；在远红外波段范围内，利用主成分分析法结合遗传算法优化的SVM模型，实现了96.67%的鉴别精度。将中红外波段数据与远红外波段进行数据融合，结合优化后的SVM算法能将鉴别精度提高到100%。该研究表明，红外光谱技术结合优化后的SVM模型可以实现对油茶籽含油率的精确鉴别，数据融合技术能够有效地增加光谱信息并且去除单一光谱的冗余信息。该结果可为油茶的最佳采摘时间提供参考，并可拓展应用到其他农林产品成熟度的鉴别中。

利用傅里叶变换红外光谱、二阶导数红外光谱结合二维相关红外光谱法，研究了人工老化和自然老化条件下的大豆种子。结果显示，两种老化条件下大豆种子的原始光谱整体相似，吸收峰强度出现了差异；在二阶导数红外光谱中，人工老化和自然老化条件下大豆种子中物质变化趋势趋于一致。两种老化大豆种子在1747和1693 cm-1附近的吸光度随着老化程度的增加而增强的趋势；在1660，1549，1236 cm-1附近整体为减弱趋势；在1610~1550 cm-1附近呈现增加趋势；在1150~1100 cm-1附近呈现减弱趋势，但在老化过程中均出现一定增强。二维相关红外光谱结果显示，未经老化处理的大豆种子的自动峰数目和位置相同，自动峰强度发生改变；自然老化条件下大豆种子随着老化程度的加深，自动峰的数量、强度和位置表现出明显差异；人工老化大豆种子随着老化程度的加深，自动峰的数目和位置差异不明显，强度变化较为明显。大豆种子在老化过程中脂类物质增加，蛋白质物质减少，糖类物质减少，酮/醛类物质增加，氨基酸增加，醇类物质、酚类物质发生变化。利用红外光谱法对人工老化和自然老化条件下大豆种子的研究结果表明，红外光谱法可以实现快速、方便的对两种老化大豆种子的光谱变化进行研究。

老化粮食种子鉴别对农业生产和食品安全具有重要意义,因此,结合红外光谱和多元统计分析对人工老化小麦种子进行研究。实验结果表明,不同老化程度小麦种子的原始光谱总体比较相似。在二阶导数红外光谱中,人工老化小麦种子在1800~800 cm ^-1范围内的吸收峰强度和形状显示出差异。在1800~800 cm ^-1范围内,小麦种子二维相关红外光谱的自动峰数目、强度随老化时间的增加会发生明显变化。研究结果表明,红外光谱法结合主成分分析和系统聚类分析法可以快速、方便地区分人工老化小麦种子,有望发展为鉴别老化种子的新方法。