种子霉变快速无损检测关键技术研究OA

种子霉变是影响农业安全的重大隐患之一,长期困扰着农业生产的稳定性与可持续性。针对传统理化检测方法的耗时费力及现有无损检测方式无法整体获取样本实际霉变信息的不足,该文以小麦为研究对象,创新性地提出融合近红外光谱技术、旋转动态采样、光谱预处理和先进机器学习算法(SVM、CNN和k-NN),构建了小麦种子霉变快速无损判别模型。通过动态采样策略有效捕获小麦整体光谱信息,构建霉变信息模型,实现了高于95%的分类准确率,精准识别霉变状态。特别地,该文筛选出的1375.30 nm与1469.28 nm特征波长,显现出霉菌生长代谢与小麦成分变化的关联性,为小麦乃至其它谷物霉变的无损监测提供了科学依据与关键技术路径。研究成果不仅显著提升了检测效率与准确性,还能降低检测成本,对保障种子安全、促进农业可持续发展具有重要意义。