基于主动光源的反射式叶片叶绿素含量检测仪的设计与试验
发布时间：2021-12-31 15:30
作物叶片叶绿素含量的测定在农情监测、产量估计等方面有重要的意义,因此快速实时地获取作物叶绿素含量对农业的精细化管理尤为重要。目前传统的检测方法主要有分光光度法、光谱检测法和透射式SPAD仪检测法,前二种方法所用的仪器体积较大,一般仅限于实验室使用,第三种方法虽可以在田间使用,但仪器所采用的夹持式透射法不具备实时监测的应用前景。为实现田间作物信息的实时获取,部分学者采用叶绿素的敏感波长研制专用的反射式信息感知装备,但目前国内尚处于研发阶段,尚未有成熟的商用产品。为了推进国内自研仪器的商用,本文以田间环境下的应用为背景,全方位地剖析了仪器在设计和使用过程中可能会出现的影响检测精度的相关因素,并针对这些因素给出了详细的解决方案,并以此为基础设计了一款基于主动光源的反射式叶片叶绿素含量检测仪,以期提升仪器的实用性。主要研究内容和结论如下:（1）探究了反射式叶片叶绿素含量的检测机理和方法,论证了归一化植被指数（NDVI）、绿色归一化植被指数（GNDVI）、比值植被指数（RVI）、绿度植被指数（GVI）、红色特征参数（RCP）和绿色特征参数（GCP）的值与检测距离之间的无关性,从而使设计的仪器能够...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同叶绿素含量下菠菜叶片的反射率光谱曲线
江苏大学硕士学位论文15不受PCB干扰。（10）检测模型的影响仪器的硬件只能检测反射光强，为获得叶片的叶绿素含量需要将反射光强带入到相应的检测模型中进行计算，故模型的优劣直接影响检测的精度。因此，需要探索一个较优的检测模型，使检测值尽可能精确。基于上述的10点影响因素，本文将在后续的内容中一一给出详细的解决方案，主要解决流程如下图2.2所示：图2.2影响因素解决流程Fig.2.2Impactfactorresolutionprocess2.6本章小结本章详细地介绍了反射式叶片叶绿素含量的光学检测机理和方法，并对输出参数进行了优化，使仪器能够适应检测距离的变化。随后，根据检测原理，全方位地分析了影响仪器检测精度的相关因素，为后续的解决方案提供了一个明确的线索。
第 3 章 数据采集及检测波长研究3.1 试验材料本试验采用日常生活中较常见的三种蔬菜品种（菠菜、青菜、油麦菜），试验前于镇江某大型超市购买，为了确保所选叶片的叶绿素含量有较大的梯度，选购前使用日本MINOLTA 公司的 SPAD-502 检测仪进行初步筛选。每种蔬菜采集 30 个叶片样本，由于油麦菜的叶片较大，仅采集了叶片的上端作为试验样本。把采集的样本放入密封袋中，依次贴上标签后，立即送至实验室进行高光谱数据的采集及叶绿素含量的测定。
【参考文献】：
期刊论文
[1]便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪设计与试验[J]. 杨彪,杜荣宇,杨玉,朱德宽,郭文川,朱新华. 农业机械学报. 2019(12)
[2]基于高光谱图像及深度特征的大米蛋白质含量预测模型[J]. 孙俊,靳海涛,芦兵,武小红,沈继锋,戴春霞. 农业工程学报. 2019(15)
[3]作物叶片叶绿素动态监测系统设计与试验[J]. 张智勇,马旭颖,龙耀威,李松,孙红,李民赞. 农业机械学报. 2019(S1)
[4]基于RED-NIR的主动光源叶绿素含量检测装置设计与试验[J]. 孙红,邢子正,张智勇,龙耀威,李民赞,ZHANG Qin. 农业机械学报. 2019(S1)
[5]植株叶绿素无损诊断技术研究进展[J]. 杨张青,胡建东,段铁城,王顺,吴建中,苏伟波,张玉民. 中国农学通报. 2019(07)
[6]油菜籽叶绿素含量近红外光谱快速检测[J]. 李雪,杨瑞楠,原喆,王督,张良晓,张文,张奇,李培武. 中国油料作物学报. 2019(01)
[7]无人机多光谱遥感在玉米冠层叶绿素预测中的应用研究[J]. 毛智慧,邓磊,孙杰,张爱武,陈向阳,赵云. 光谱学与光谱分析. 2018(09)
[8]基于Greenseeker冠层光传感器的棉花精准施氮技术规程[J]. 张建国,朱永江,单娜娜,张炎,赖波. 新疆农业科技. 2018(04)
[9]光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型[J]. 李哲,张飞,陈丽华,张海威. 光谱学与光谱分析. 2018(05)
[10]基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算[J]. 冯海宽,杨福芹,杨贵军,李振海,裴浩杰,邢会敏. 农业工程学报. 2018(06)
博士论文
[1]棱镜—光栅型短波红外成像光谱仪关键技术研究[D]. 陈建军.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2019
硕士论文
[1]基于朗伯—比尔定律的食品安全快速检测仪的设计与实现[D]. 侯亚辉.中国地质大学(北京) 2017
[2]无人机机载式冠层反射光谱测量平台的设计与实现[D]. 王波.南京农业大学 2016
[3]CGMD302型便携式作物生长监测诊断仪的优化[D]. 董继飞.南京农业大学 2015
[4]基于主动光源的作物生长信息监测仪的设计与实现[D]. 卢少林.南京农业大学 2015
[5]主动光源式反射光谱测量仪检控电路的设计与性能测试[D]. 李杨.南京农业大学 2015
[6]冬小麦叶片叶绿素含量可见/近红外光谱检测研究[D]. 高明.西北农林科技大学 2015
[7]实时NDVI测量仪的设计与实现[D]. 魏士平.电子科技大学 2012
[8]定量PCR仪荧光检测系统研究[D]. 姚英豪.浙江大学 2011
[9]叶绿素荧光检测技术及仪器的研制[D]. 魏红艳.天津大学 2009
本文编号：3560508
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同叶绿素含量下菠菜叶片的反射率光谱曲线
江苏大学硕士学位论文15不受PCB干扰。（10）检测模型的影响仪器的硬件只能检测反射光强，为获得叶片的叶绿素含量需要将反射光强带入到相应的检测模型中进行计算，故模型的优劣直接影响检测的精度。因此，需要探索一个较优的检测模型，使检测值尽可能精确。基于上述的10点影响因素，本文将在后续的内容中一一给出详细的解决方案，主要解决流程如下图2.2所示：图2.2影响因素解决流程Fig.2.2Impactfactorresolutionprocess2.6本章小结本章详细地介绍了反射式叶片叶绿素含量的光学检测机理和方法，并对输出参数进行了优化，使仪器能够适应检测距离的变化。随后，根据检测原理，全方位地分析了影响仪器检测精度的相关因素，为后续的解决方案提供了一个明确的线索。
第 3 章 数据采集及检测波长研究3.1 试验材料本试验采用日常生活中较常见的三种蔬菜品种（菠菜、青菜、油麦菜），试验前于镇江某大型超市购买，为了确保所选叶片的叶绿素含量有较大的梯度，选购前使用日本MINOLTA 公司的 SPAD-502 检测仪进行初步筛选。每种蔬菜采集 30 个叶片样本，由于油麦菜的叶片较大，仅采集了叶片的上端作为试验样本。把采集的样本放入密封袋中，依次贴上标签后，立即送至实验室进行高光谱数据的采集及叶绿素含量的测定。
【参考文献】：
期刊论文
[1]便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪设计与试验[J]. 杨彪,杜荣宇,杨玉,朱德宽,郭文川,朱新华. 农业机械学报. 2019(12)
[2]基于高光谱图像及深度特征的大米蛋白质含量预测模型[J]. 孙俊,靳海涛,芦兵,武小红,沈继锋,戴春霞. 农业工程学报. 2019(15)
[3]作物叶片叶绿素动态监测系统设计与试验[J]. 张智勇,马旭颖,龙耀威,李松,孙红,李民赞. 农业机械学报. 2019(S1)
[4]基于RED-NIR的主动光源叶绿素含量检测装置设计与试验[J]. 孙红,邢子正,张智勇,龙耀威,李民赞,ZHANG Qin. 农业机械学报. 2019(S1)
[5]植株叶绿素无损诊断技术研究进展[J]. 杨张青,胡建东,段铁城,王顺,吴建中,苏伟波,张玉民. 中国农学通报. 2019(07)
[6]油菜籽叶绿素含量近红外光谱快速检测[J]. 李雪,杨瑞楠,原喆,王督,张良晓,张文,张奇,李培武. 中国油料作物学报. 2019(01)
[7]无人机多光谱遥感在玉米冠层叶绿素预测中的应用研究[J]. 毛智慧,邓磊,孙杰,张爱武,陈向阳,赵云. 光谱学与光谱分析. 2018(09)
[8]基于Greenseeker冠层光传感器的棉花精准施氮技术规程[J]. 张建国,朱永江,单娜娜,张炎,赖波. 新疆农业科技. 2018(04)
[9]光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型[J]. 李哲,张飞,陈丽华,张海威. 光谱学与光谱分析. 2018(05)
[10]基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算[J]. 冯海宽,杨福芹,杨贵军,李振海,裴浩杰,邢会敏. 农业工程学报. 2018(06)
博士论文
[1]棱镜—光栅型短波红外成像光谱仪关键技术研究[D]. 陈建军.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2019
硕士论文
[1]基于朗伯—比尔定律的食品安全快速检测仪的设计与实现[D]. 侯亚辉.中国地质大学(北京) 2017
[2]无人机机载式冠层反射光谱测量平台的设计与实现[D]. 王波.南京农业大学 2016
[3]CGMD302型便携式作物生长监测诊断仪的优化[D]. 董继飞.南京农业大学 2015
[4]基于主动光源的作物生长信息监测仪的设计与实现[D]. 卢少林.南京农业大学 2015
[5]主动光源式反射光谱测量仪检控电路的设计与性能测试[D]. 李杨.南京农业大学 2015
[6]冬小麦叶片叶绿素含量可见/近红外光谱检测研究[D]. 高明.西北农林科技大学 2015
[7]实时NDVI测量仪的设计与实现[D]. 魏士平.电子科技大学 2012
[8]定量PCR仪荧光检测系统研究[D]. 姚英豪.浙江大学 2011
[9]叶绿素荧光检测技术及仪器的研制[D]. 魏红艳.天津大学 2009
本文编号：3560508
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