Учёные предложили новый алгоритм для идентификации подлинности сортов сельскохозяйственных культур

Исследователи из Хэфэйских институтов физических наук (HFIPS) Китайской академии наук разработали новый алгоритм для спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (NIRS), подходящий для высокопроизводительной идентификации подлинности сортов сельскохозяйственных культур. Результаты опубликованы в журнале Infrared Physics & Technology.

Подлинность сортов имеет большое значение для защиты сортов и селекции семян. Традиционные методы идентификации, такие как ДНК-идентификация, идентификация по изоферментам и полевая идентификация, имеют недостатки: сложные операции, длительность процессов, повреждение образцов, загрязнение окружающей среды и запаздывание результатов. Поэтому необходим эффективный метод.

NIRS — это быстрая, экологичная, высокочувствительная и неразрушающая технология.

В этом исследовании самостоятельно разработанный высокопроизводительный прибор для сортировки семян на основе NIRS позволил достичь быстрой идентификации и сортировки отдельных семян.

На основе этого прибора исследователи предложили улучшенную свёрточную нейронную сеть — сеть InResSpectra — для более точной идентификации сортов семян. Эта оптимизированная сеть удалила ветвь свёртки 1 × 1, чтобы снизить сложность модели, и добавила остаточный элемент из сети ResNet, что ускорило обучение нейронной сети и повысило точность.

Исследователи применили разработанную систему и сеть InResSpectra для идентификации 24 сортов пшеницы и 21 сорта риса, достигнув точности 95,35% и 93,07% соответственно. Это обеспечивает эффективный метод для спектроскопической идентификации подлинности сортов сельскохозяйственных культур.