王新宇，郭陽鳴，盧 偉

(1.南京農業(yè)大學 工學院，江蘇 南京 210031； 2.江蘇省現代設施農業(yè)技術與裝備工程實驗室，江蘇 南京 210031)

水稻是世界上第二大谷物作物，其發(fā)芽率是決定水稻產量的重要因素，也是種子質量檢驗中最重要的指標之一。

目前國內外關于稻種發(fā)芽率的檢測可以分為有損檢測和無損檢測。有損檢測包括發(fā)芽實驗法和四唑測定法，發(fā)芽實驗法測定精度較高，但是其周期長，實驗過程要求嚴格，專業(yè)性要求較高[1]，四唑測定法無法檢測到深度休眠的種子，浸種時間長且四唑溶液容易受光、溫度等環(huán)境因素的干擾[2]。無損檢測以近紅外光譜技術、紅外熱成像技術等方法為主，近紅外光譜技術方便快捷但容易受到種子外表顏色的限制[3]，熱紅外成像技術測量精度較低[4]。偏振光譜技術基于光反射和透射特性進而反演出目標的本證特性，已在多個先進領域得以應用[5]。

目前，基于偏振光技術檢測稻種發(fā)芽率的研究只停留在實驗階段，在市場上缺少相關的檢測儀器，基于STM32單片機和偏振光技術，研發(fā)了一種便攜式稻種快速發(fā)芽率檢測裝置。

1 系統(tǒng)方案設計

本裝置采用意法半導體(ST)公司的ARM內核的STM32F103ZET6單片機作為MCU，主要模塊包括：電源模塊、光路部分、光電傳感器模塊、A/D轉換模塊和TFT-LCD顯示屏。

裝置由光電傳感器作為傳感器模塊，在特定波長范圍內的光源照射下，其短路電流與波長之間具有較好的線性關系。首先通過按鍵模塊選擇特定波長的光源后，由傳感器檢測到光譜數據，經過I/V轉換后，由MCU的A/D轉換器進行A/D轉換，得到對應的光譜數據，并通過TFT-LCD顯示屏顯示。裝置的硬件組成如圖1所示。

圖1 硬件組成框圖

2 硬件部分設計

2.1 電路設計

檢測儀由12 V、2200 mAh的鋰聚合物電池供電，經穩(wěn)壓模塊LM2940和ASM1117分別變?yōu)?5 V和+3.3 V。

傳感器模塊由光電傳感器及其調理電路組成。光電傳感器采用LXD66MK硅光電池，其具有光譜響應寬、線性好、體積小、穩(wěn)定性好等優(yōu)點，廣泛應用于各類儀器儀表[6]。其光譜范圍可覆蓋590～730 nm。

硅光電池電流經低輸入偏置電流、低噪聲和低功耗的高精度雙通道放大器OP2177轉換為電壓信號輸出，原理圖如圖2所示，電容C9用于去除高頻噪聲，后級運放用于阻抗變換。

圖2 光信號檢測電路

其中，Vout與Iin之間的關系為

Vout=-IinR4

(1)

2.2 單片機模塊

儀器采用的STM32F103ZET6單片機內部自帶3路12位逐次逼近型ADC模塊，可測量16個外部和2個內部信號源，最大轉換速率為1 MHz。本儀器選用ADC1的通道1，采用單次掃描模式，引腳為PA1。

顯示模塊選用TFT-LCD液晶顯示屏，TFT-LCD顯示屏采用16位并口方式與單片機進行數據傳輸，速度比8位的方式提升了一倍以上。

5個獨立按鍵用于光源選擇和數據回查，分別是KEY1～KEY5，5個按鍵各自功能如表1所示。

表1 獨立按鍵功能表

其中，所有按鍵均采用STM32的外部中斷進行輸入。STM32有84個中斷，包括16個內核中斷和68個可屏蔽中斷，具有16級可編程的中斷優(yōu)先級[6]。本裝置中設置IO口觸發(fā)模式為下降沿觸發(fā)，5個IO口中斷優(yōu)先級組為組2。KEY1、KEY2和KEY3中斷優(yōu)先級均設置為2位搶占優(yōu)先級，2位響應優(yōu)先級，KEY4因為需要停止光源輸入，故設置為1位搶占優(yōu)先級，1位響應優(yōu)先級，KEY5數據回查設置為1位搶占優(yōu)先級，0位響應優(yōu)先級。5個獨立按鍵分別采用中斷線0～4，分別配置單獨的中斷服務函數。

2.3 光路設計

光路原理圖由圖3所示。

1—LED；2—凹面鏡；3—凸透鏡；4—起偏器；5—樣品池；6—檢偏器；7—凸透鏡；8—光電傳感器

根據種子發(fā)芽率偏振光檢測中各波長的差異，選取590 nm、620 nm和730 nm為特征波長[7]，采用LED作為光源，具有亮度高、耗能小等優(yōu)點。LED可由單片機控制單獨或同時工作，光束經凹面鏡和凸透鏡聚焦準直后穿過起偏器照射到樣品池內的稻種浸泡液上，再經過稻種浸泡液選擇后，穿過檢偏器和凸透鏡照射到光電傳感器上，單片機采集光譜數據并進行后續(xù)處理。起偏器和檢偏器之間的特征偏振角設置為25°，此時建立的模型預測精度最高[7]。

3 軟件部分設計

3.1 主程序

主程序流程圖如圖4所示。

圖4 主程序框圖

首先對系統(tǒng)時鐘、LCD顯示屏、ADC模塊、外部中斷輸入等模塊進行初始化，判斷按鍵模塊是否有信號輸入來選擇特定的LED光源工作，若有按鍵輸入，則單片機立即進行A/D采樣，同時實時顯示數據。待一組數據采集完成后，判斷按鍵是否有第二次信號輸入，若有，繼續(xù)進行上一步驟，若無按鍵信號輸入，則停止采集光譜數據，此次過程結束。

3.2 數據采集子程序

通過按鍵模塊選擇某一特定波長的LED后，分別進入到其對應的中斷服務函數中，光電傳感器每隔30 s進行一組數據采樣，共采集6組數據，耗時3 min。為了克服LED預熱對采集數據造成的影響，通過光譜數據相減的方式采集數據，即通過采集LED1、LED2和LED3同時發(fā)光時的數據減去LED1滅，同時LED2和LED3亮時的數據，得到LED1此時的光譜數據。

同時為了克服外界雜散光的影響，需要對數據進行去噪，考慮到單片機的運算速率，采用滑動平均濾波法?；瑒悠骄鶠V波具有濾波過程簡單、實用、可控性好等特點，尤其適用于在線快速數據處理等對數據實時性要求比較高的場合[8]。數據采集過程如圖5所示。

4 實物制作

檢測儀裝置的殼體由黑色不透明亞克力板組裝而成，采用鋁質三角鐵支架固定，并用膠進行防漏光密封。樣品池為20 mm石英標準比色皿，樣品池底座及其他零部件由3D打印而成。儀器實物如圖6所示。

5 模型建立與分析

選取湖南省雜交水稻研究中心選育的Y兩優(yōu)水稻作為樣品進行光譜數據采集。首先在樣品池中放入15 mm清水，依次打開3種光源，使光經過起偏器后能垂直入射比色皿，利用儀器檢測透射的光譜數據作為參考數據用于后面的歸一化處理。為了獲取不同老化程度的種子，將選取的480粒稻種分8組平均分配至8個尼龍網袋中，放入溫度為45 ℃，濕度為90%的RXZ智能人工氣候箱中，依次老化0～7天，按時取出老化后的種子，暴曬2 h后，放入牛皮紙中密封標記。

圖5 數據采集子程序框圖

圖6 實驗裝置

為獲取不同老化程度稻種的發(fā)芽率，在不同老化程度的稻種中每組取出50粒，進行發(fā)芽率實驗。首先，按老化天數的不同將稻種分別置于清水中浸種72 h，然后將種子均勻地排在濕潤的濾紙上，按一定間隔排列，在培養(yǎng)器具上貼上標簽，放入智能人工氣候箱中，根據GB/T 3543.4(采用了ISTA-1993提供的標準制定)表2規(guī)定的條件(20 ℃)和時間(5 d)下進行發(fā)芽試驗[9]。最終得到的稻種發(fā)芽率如表2所示。

表2 稻種發(fā)芽率

用每組剩余的10粒稻種做光譜數據采集，采集到的數據為8組3×6的矩陣，基于此數據建立稻種發(fā)芽率的模型：

G=KP+c

(2)

式中，P為采集到的8組不同老化程度的稻種的光譜數據；G為發(fā)芽率；K為系數；c為常數。令G=G0，G1，…，G7分別代表老化0天，老化1天，…，老化7天的稻種的發(fā)芽率，P=P0，P1，…，P7分別代表老化0天稻種的光譜數據，老化1天稻種的光譜數據，…，老化7天稻種的光譜數據；K=K1，K2，…，K6分別代表各組光譜數據的系數,則有

(3)

(4)

…

(5)

求解該多元一次方程組可以得到：

K=[k1k2k3k4k5k6]

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

(6)

c= 0.668

(7)

以常州市武進區(qū)農業(yè)科學研究所培育的武運粳19稻種重復老化與發(fā)芽實驗，利用上述建立的稻種發(fā)芽率模型就行預測，預測效果如圖7所示。

圖7 預測效果

由預測效果圖可以看出，該檢測儀的預測模型具有較好的預測效果，精度達到92.1%。

6 結束語

本文設計了稻種發(fā)芽率快速檢測儀，包括軟硬件及光路，儀器具有功耗低、體積小的特點，并基于偏振光譜建立了稻種發(fā)芽率的預測模型，經過實驗，其預測精度可以達到90%以上。