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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。

摘要

传统的种子真菌检测方法费时费力，需要专门的分析员对种子上的致病真菌进行鉴定。将多光谱成像（MSI）与机器视觉相结合，作为检测黑燕麦种子中德雷克斯孢菌替代方法。种子接种德雷克斯孢菌，然后孵育24、72和120小时。在365至970 nm的光谱范围内，在19个波长下获得了未感染和感染种子的多光谱图像。利用种子图像的反射率、颜色和纹理特征，建立了基于线性判别分析（LDA）的分类模型。所开发的模型显示MSI在检测黑燕麦种子中的德雷克斯孢菌方面表现出很高的性能，尤其是使用孵化120小时的种子的颜色和纹理特征，独立验证的准确度为0.86。分类器的高精度表明，使用在紫外A区域（365 nm）捕获的图像的方法可以很容易地根据黑燕麦种子的健康状况对其进行分类，并且与传统方法相比，可以更快、更有效地获得结果。

Detection of Drechslera avenae (Eidam) Sharif [Helminthosporium avenae (Eidam)] in Black Oat Seeds (Avena strigosa Schreb) Using Multispectral Imaging

Abstract

Conventional methods for detecting seed-borne fungi are laborious and time-consuming, requiring specialized analysts for characterization of pathogenic fungi on seed. Multispectral imaging (MSI) combined with machine vision was used as an alternative method to detect Drechslera avenae (Eidam) Sharif [Helminthosporium avenae (Eidam)] in black oat seeds (Avena strigosa Schreb). The seeds were inoculated with Drechslera avenae (D. avenae) and then incubated for 24, 72 and 120 h. Multispectral images of non-infested and infested seeds were acquired at 19 wavelengths within the spectral range of 365 to 970 nm. A classification model based on linear discriminant analysis (LDA) was created using reflectance, color, and texture features of the seed images. The model developed showed high performance of MSI in detecting D. avenae in black oat seeds, particularly using color and texture features from seeds incubated for 120 h, with an accuracy of 0.86 in independent validation. The high precision of the classifier showed that the method using images captured in the Ultraviolet A region (365 nm) could be easily used to classify black oat seeds according to their health status, and results can be achieved more rapidly and effectively compared to conventional methods.

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