Применение неразрушающих методов идентификации и выявления скрытых дефектов семян масличных культур

В рамках цифровой трансформации разработка неразрушающих методов идентификации и контроля качества семян будет иметь особую актуальность [1, 2], что окажет существенное влияние на повышение жизнеспособности существующей базы семян сои, и, следовательно, на производство пищевых продуктов переработки сои высокого качества.

Рентгенография — это метод лучевой диагностики с использованием рентгеновских лучей, при этом микрофокусная рентгенография предполагает получение рентгеновских изображений различных объектов с помощью источников излучения, размер фокусного пятна которых не превышает 0,1 мм. Эффект достигается за счет того, что ткани различной плотности по-разному пропускают через себя лучи, что отчетливо видно на снимке. А само исследование проводится в компактной передвижной установке.

В соответствии с нормативной документацией, семена сои без дефектов, являющиеся жизнеспособными, на рентгеновских изображениях представлены светлыми. Семена, пораженные некрозом или имеющие прочие дефекты, в число которых могут входить и микротрещины, на изображении имеют темные участки, что обуславливается слабым поглощением рентгеновского излучения. Правило это сохраняется даже в случае отсутствия видимых несовершенств семян — при наличии скрытых дефектов. Таким образом, микрофокусная рентгенография позволяет выявить скрытые дефекты в режиме реального времени, пока в лабораторных условиях степень поражения семян сои семядольным бактериозом определяется через несколько суток после проращивания семян [3]. Гиперспектральная съемка — это технология сбора и обработки информации в электромагнитном спектре для получения спектра каждого пикселя изображения, что позволяет идентифицировать объекты и материалы, анализируя их уникальные спектральные сигналы. Пространственные и спектральные характеристики полученных гиперспектральных данных характеризуются информацией, заложенной в его пикселях. Каждый пиксель представляет собой вектор значений, которые определяют интенсивности в определенном месте (x, y пространственные координаты) в z различных диапазонах. Вектор известен как спектр пикселей, и он определяет спектральную сигнатуру пикселя, расположенного в (x, y), т. е. данные, хранящиеся в пикселе, предоставляют информацию о его спектре во всем диапазоне используемого сенсора. Пиксельные спектры являются важными характеристиками при анализе гиперспектральных данных. Но эти пиксельные спектры искажаются изза ряда факторов, таких как шум сенсора, атмосферные эффекты, низкое разрешение и прочее.