为实现玉米杂交种的自动化快速分选, 提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像, 获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。 采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波段的反射光谱图像, 采用白板标定校正光谱图像, 运用中值滤波、 大津法去除噪声, 从背景中分割出种子, 应用灰度分布统计, 灰度共生矩阵提取纹理特征, 对同一粒种子拼接其在各波长处的特征数据, 应用主成分分析和正交线性判别分析降维并获得子空间的最佳可分性, 使用支持向量机建立透射和反射光谱图像纯度鉴定模型。 透射和反射模型对5个玉米品种平均正确鉴别率均在85%以上。 表明利用少量波段的近红外光谱图像鉴定玉米杂交种纯度是可行的。

探索使用近红外反射和透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm)鉴定玉米杂交种纯度, 并对两种方法进行比较。 对光谱进行一阶导数、 矢量归一化的预处理后, 使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征, 使用支持向量机(SVM)分别建立两个玉米品种(农华101和京玉16)的种子纯度鉴定模型。 反射近红外光谱建立的农华101和京玉16的正确鉴定率分别为100%和90%。 但反射光谱法受种子摆放位置的影响很大, 胚面和非胚面光谱有较大差异。 透射光谱法建立的京玉16和农华101纯度鉴定模型的正确鉴定率均为98%, 胚面和非胚面的光谱相似度很高。 结果表明, 利用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种纯度是可行的; 透射光谱法更适于分析单籽粒玉米种子。

以不同产地和年份的农华101（NH101）玉米杂交种和母本种子为对象, 研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月, 运用傅里叶变换（FT）近红外光谱仪器, 在不同季节用23天（分五个时间段）采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理, 使用主成分分析（PCA）方法和线性判别分析（LDA）方法降维, 采用仿生模式识别（BPR）方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真, 使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩, 相对距离增大了近70倍, 实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择, 提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力, 也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力, 增强了模型的稳健性, 使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上, 而平均正确拒识率也达到85%以上。

对玉米种子高光谱图像的光谱维信息进行分析, 探索利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度的可行性。 实验中利用高光谱成像系统采集玉米品种农华101的母本和杂交种的高光谱图像, 波长范围871～1699 nm; 在每个玉米样本上提取感兴趣区域的平均光谱信息, 利用处理后的数据建立农华101母本和杂交种的鉴定模型。 讨论了样品的摆放方式(种子胚正对光源和背对光源, 种子在样品台上的位置)和实验环境对鉴定模型性能的影响。 鉴定模型对不同摆放方式和实验环境下获得的同种样品的光谱的正确识别率和正确拒识率均达到90%以上, 模型稳健性良好。 利用Qs方法选择特征波段<参考文献原文>, 发现在1 230 nm附近（1 195～1 246 nm）农华101的母本和杂交种差异最大。 实验中利用特征波段内的数据进行建模和测试, 正确识别率和正确拒识率达到90%以上, 与利用全波段(925～1597 nm)获得的识别效果相当。 分析结果表明, 利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度是可行的。