CH716709B1 - System and method for detecting the partition ratio of chlorophyll and lutein in cucumber leaves. - Google Patents
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Abstract
Die vorliegende Erfindung betrifft ein System zur Erfassung eines zweidimensionalen spektralen Transmissionsbildes der Blattoberfläche eines Gurkenblattes bei einer Kennwellenlänge, um die Verteilung des Chlorophyll-Gehalts oder des Lutein-Gehalts des Gurkenblattes nachzuweisen. Das System umfasst ein Lichtquellenmodul zum Bestrahlen von mindestens einem Teil eines Gurkenblattes, ein Bildgebungsmodul zur Erfassung eines zweidimensionalen spektralen Transmissionsbildes und mindestens ein Steuermodul zum Steuern des Lichtquellenmoduls und des Bildgebungsmoduls und zum Berechnen des Chlorophyll-Gehaltsverteilungsdiagramms und des Lutein-Gehaltsverteilungsdiagramms des Gurkenblattes. Das Lichtquellenmodul umfasst einen Hohlkörper mit einem Hohlraum (1) und mindestens eine Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit (4). Die Innenwand des Hohlkörpers ist mit einer diffus reflektierenden Beschichtung (2) versehen, und die Oberfläche der mindestens einen Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit (4) beinhaltet einen diffus reflektierenden Bereich. Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren für die Erfassung der Verteilungsdiagramme des Chlorophyll-Gehalts und Lutein-Gehalts von Gurkenblättern.The present invention relates to a system for acquiring a two-dimensional spectral transmission image of the leaf surface of a cucumber leaf at a characteristic wavelength to detect the distribution of the chlorophyll content or the lutein content of the cucumber leaf. The system includes a light source module for irradiating at least part of a cucumber leaf, an imaging module for acquiring a two-dimensional spectral transmission image, and at least one control module for controlling the light source module and the imaging module and calculating the chlorophyll content distribution diagram and the lutein content distribution diagram of the cucumber leaf. The light source module comprises a hollow body with a cavity (1) and at least one micro-LED linear array light source unit (4). The inner wall of the hollow body is provided with a diffusely reflecting coating (2), and the surface of the at least one micro LED linear array light source unit (4) contains a diffusely reflecting area. The invention also relates to a method for acquiring the distribution diagrams of the chlorophyll content and lutein content of cucumber leaves.
Description
TECHNISCHES GEBIETTECHNICAL AREA
[0001] Die vorliegende Erfindung betrifft den technischen Bereich des Nachweises biologischer Komponenten und betrifft ein System zur Erfassung eines zweidimensionalen spektralen Transmissionsbildes der Blattoberfläche eines Gurkenblattes bei einer Kennwellenlänge, um die Verteilung des Chlorophyll-Gehalts oder des Lutein-Gehalts des Gurkenblattes nachzuweisen, und ein Verfahren für die Erfassung der Verteilungsdiagramme des Chlorophyll-Gehalts und Lutein-Gehalts von Gurkenblättern. The present invention relates to the technical field of detecting biological components and relates to a system for acquiring a two-dimensional spectral transmission image of the leaf surface of a cucumber leaf at a characteristic wavelength to detect the distribution of the chlorophyll content or the lutein content of the cucumber leaf, and a Method for acquisition of distribution diagrams of chlorophyll content and lutein content of cucumber leaves.
STAND DER TECHNIKSTATE OF THE ART
[0002] Chlorophyll und Lutein sind wichtige Pigmente in Gurkenblättern. Der Gehalt und das Verhältnis von Chlorophyll und Lutein bestimmen sowohl das Aussehen und die Farbe der Blätter als auch den Ernährungszustand der Pflanze. Herkömmliche physikalische und chemische Analysemethoden wie Spektrophotometer und Hochleistungsflüssigchromatographie können gleichzeitig den Gehalt an Chlorophyll und Lutein im Probenahmebereich von Blättern erfassen und das Verhältnis von Chlorophyll und Lutein im Probenahmebereich berechnen. Herkömmliche physikalische und chemische Analysemethoden können jedoch keine kontinuierliche räumliche Probenahme desselben Blattes erreichen und können nicht den entsprechenden Gehalt von Chlorophyll- und Lutein an jedem Punkt des Blattes erfassen, so dass die Erfassung der Blattoberflächenverteilung hinsichtlich seines Gehalts und Verhältnisses nicht erreicht werden kann. [0002] Chlorophyll and lutein are important pigments in cucumber leaves. The content and ratio of chlorophyll and lutein determine both the appearance and color of the leaves and the nutritional status of the plant. Traditional physical and chemical analysis methods such as spectrophotometer and high-performance liquid chromatography can simultaneously detect the content of chlorophyll and lutein in the sampling area of leaves and calculate the ratio of chlorophyll and lutein in the sampling area. However, traditional physical and chemical analysis methods cannot achieve continuous spatial sampling of the same leaf, and cannot detect the corresponding content of chlorophyll and lutein at each point of the leaf, so detecting the leaf surface distribution in terms of its content and ratio cannot be achieved.
[0003] Die hyperspektrale Bildgebungstechnologie enthält sowohl die Bildinformationen der Probe als auch die spektralen Informationen jedes Pixels im Probenbild. Verwandte Erfindungen machen sich die Empfindlichkeit von Pixelspektren für die Gehalte von Komponenten in der Probe zunutze und verwenden ein hyperspektrales Bild, um die Erkennung von Verteilungen des Chlorophyll-Gehalts in einem Blatt und des Wassergehalts in einer Brühmasse zu erreichen (siehe z.B. CN101692037). Ein bestehendes hyperspektrales System zur Erfassung eines Bildes umfasst eine elektronisch gesteuerte Schiebebühne, eine hyperspektrale Kamera und weitere Komponenten, welche zu einer komplizierten Hardwarestruktur und hohen Kosten führen. Darüber hinaus ist die Bildgebungstechnologie aufgrund der großen Menge hyperspektraler Bilddaten und zeitaufwendiger und komplexer Datenverarbeitungsschritte schwierig, ein Schnellnachweis der Verteilung der Probenkomponenten zu erreichen. [0003] Hyperspectral imaging technology contains both the image information of the sample and the spectral information of each pixel in the sample image. Related inventions exploit the sensitivity of pixel spectra to the levels of components in the sample and use a hyperspectral image to achieve the detection of distributions of chlorophyll content in a leaf and water content in a brew (see e.g. CN101692037). An existing hyperspectral system for capturing an image includes an electronically controlled traverser, a hyperspectral camera, and other components, resulting in a complicated hardware structure and high cost. In addition, the imaging technology is difficult to achieve rapid detection of the distribution of sample components due to the large amount of hyperspectral image data and time-consuming and complex data processing steps.
INHALT DER VORLIEGENDEN ERFINDUNGCONTENT OF THE PRESENT INVENTION
[0004] Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, wenigstens einen der oben erwähnten Nachteile zu beseitigen, wird durch das System gemäß Anspruch 1 und das Verfahren gemäß Anspruch 12 oder 14 gelöst. Die weiteren Ansprüche geben bevorzugte Ausführungen an. The object of the present invention, to eliminate at least one of the above-mentioned disadvantages, is solved by the system according to claim 1 and the method according to claim 12 or 14. The further claims specify preferred embodiments.
[0005] Die spezifischen Schritte des Verfahrens können z.B. wie folgt sein: Erstellen eines Nachweismodells des Chlorophyll- und Lutein-Gehalts: Auswahl von drei Kennwellenlängen des Blattchlorophylls λa, λb, λcund drei Kennwellenlängen des Blattluteins λd, λe, λf, um ein Chlorophyll-Gehaltmodell Y_1 = F1 (X_λa, X_λb, X_λc) und ein Lutein-Gehaltmodell Y_2 = F2 (X_λd, X_λe, X_λf) zu erhalten, wobei die spezifischen Vorgänge wie folgt sind: Erfassen von spektralen Antwortwerten: Ausgehend von der Wellenlänge H1 nm als Startpunkt und ΔH als Wellenlängen-Messintervall werden spektrale Antwortwerte X1, X2, ..., Xn-1, Xn von n Blättern bei m Wellenlängen mit dem Spektrometer erfasst, wobei ein spektraler Antwortwert, der der j-ten (j = 1,2, ......, m-1, m) Wellenlänge in den spektralen Antwortwerten Xientspricht, die dem i-ten (i = 1,2, ......, n-1, n) Blatt entspricht, X1_λ(H1+j*ΔH)ist; Nachweis des Chlorophyll- und Lutein-Gehalts: Nachweis des Chlorophyll-Gehalts Y_1_1, Y_1_2, ......, Y_1_n-1, Y_1_n und des Lutein-Gehalts Y_2_1, Y_2_2, ......, Y_2_n-1, Y_2_n jedes der n Blätter durch HPLC; Erstellen des Chlorophyll-Gehaltmodells: n spektrale Antwortwerte Xi_λ(H1+j*ΔH), welche den m Kennwellen entsprechen, die in den Kennwellenlängen der spektralen Antwortwerte X, der n Blätter enthalten sind, werden als unabhängige Variablen verwendet und die Chlorophyllgehalte Y_1_k (k = 1,2, ......, n-1, n) der n Blätter werden als abhängige Variablen verwendet, das Chlorophyll-Gehaltmodell Y_1 = F1 (X_λd, X_λb, X_λc) = ka* X_λa+ kb* X_λb+ kc* X_λc+ C1mit 3 Kennwellenlängen λa, λb, λcwird nach der Optimierung der Kennwellenlänge durch einen genetischen Algorithmus in Kombination mit einer linearen Regressionsmethode festgelegt, wobei Y_1 den Blattchlorophyll-Gehalt darstellt, wobei X_λa, X_λb, X_λcdie spektralen Antwortwerte des Blattes bei den Kennwellenlängen λa, λb, λcdarstellen, und λa, λb, λc∈ {λ(H1+j*ΔH), j = 1, 2, ..., m-1, m}; ka, kbund kcsind jeweils die Regressionskoeffizienten von X_λa, X_λb, X_λcim Chlorophyll-Gehaltmodell, C1ist die Konstante im Chlorophyll-Gehaltmodell; Erstellen des Lutein-Gehaltmodells: n spektrale Antwortwerte Xi_λ(H1+j*ΔH), welche den m Kennwellen entsprechen, die in den Kennwellenlängen der spektralen Antwortwerte Xider n Blätter enthalten sind, werden als unabhängige Variablen verwendet und die Lutein-Gehalte Y_2_v (v = 1, 2, ......, n-1, n) der n Blätter werden als abhängige Variablen verwendet, das Lutein-Gehaltmodell Y_2 = F2 (X_λd, X_λc, X_λf) = kd* X_λd+ ke* X_λe+ kf* X_λf+ C2mit 3 Kennwellenlängen λd, λe, λfwird nach der Optimierung der Kennwellenlänge durch einen genetischen Algorithmus in Kombination mit einer linearen Regressionsmethode festgelegt, wobei Y_2 den Blattlutein-Gehalt darstellt, wobei X_λd, X_λe, X_λfdie spektralen Antwortwerte des Blattes bei den Kennwellenlängen λd, λe, λfdarstellen, und λd, λe, λf∈ {λ(H1+j*ΔH), j = 0, 1, 2, ..., m-1, m}; kd, keund kfsind jeweils die Regressionskoeffizienten von X_λd, X_λe, X_λfim Lutein-Gehaltmodell, C2ist der Konstante im Lutein-Gehaltmodell.The specific steps of the method may be, for example, as follows: Creation of a detection model of chlorophyll and lutein content: selection of three characteristic wavelengths of leaf chlorophyll λa, λb, λc and three characteristic wavelengths of leaf lutein λd, λe, λf to obtain a chlorophyll To obtain a content model Y_1 = F1 (X_λa, X_λb, X_λc) and a lutein content model Y_2 = F2 (X_λd, X_λe, X_λf), the specific operations being as follows: Acquiring spectral response values: Starting from the wavelength H1 nm as a starting point and ΔH as the wavelength measurement interval, spectral response values X1, X2, ..., Xn-1, Xn of n leaves at m wavelengths are acquired with the spectrometer, with a spectral response value corresponding to the j-th (j = 1,2, ......, m-1, m) wavelength in the spectral response values X corresponding to the ith (i = 1,2, ......, n-1, n) leaf, X1_λ( H1+j*ΔH); Detection of the chlorophyll and lutein content: Detection of the chlorophyll content Y_1_1, Y_1_2, ......, Y_1_n-1, Y_1_n and the lutein content Y_2_1, Y_2_2, ......, Y_2_n-1, Y_2_n each of the n sheets by HPLC; Creating the chlorophyll content model: n spectral response values Xi_λ(H1+j*ΔH) corresponding to the m signatures contained in the characteristic wavelengths of the spectral response values X, of the n leaves are used as independent variables and the chlorophyll values Y_1_k (k = 1,2, ......, n-1, n) of the n leaves are used as dependent variables, the chlorophyll content model Y_1 = F1 (X_λd, X_λb, X_λc) = ka* X_λa+ kb* X_λb+ kc* X_λc+ C1with 3 characteristic wavelengths λa, λb, λc is determined after optimization of the characteristic wavelength by a genetic algorithm in combination with a linear regression method, where Y_1 represents the leaf chlorophyll content, where X_λa, X_λb, X_λcthe spectral response values of the leaf at the characteristic wavelengths λa, λb , λc represent, and λa, λb, λc∈ {λ(H1+j*ΔH), j = 1, 2, ..., m-1, m}; ka, k, and kc are the regression coefficients of X_λa, X_λb, X_λci in the chlorophyll content model, respectively, C1 is the constant in the chlorophyll content model; Construction of the lutein content model: n spectral response values Xi_λ(H1+j*ΔH) corresponding to the m characteristic waves contained in the characteristic wavelengths of the spectral response values Xi of the n leaves are used as independent variables and the lutein contents Y_2_v (v = 1, 2, ......, n-1, n) of the n leaves are used as dependent variables, the lutein content model Y_2 = F2 (X_λd, X_λc, X_λf) = kd* X_λd+ ke* X_λe+ kf* X_λf+ C2with 3 signature wavelengths λd, λe, λf is determined after optimization of the signature wavelength by a genetic algorithm combined with a linear regression method, where Y_2 represents the leaf lutein content, where X_λd, X_λe, X_λfare the spectral response values of the leaf at the signature wavelengths λd, λe , λf, and λd, λe, λf∈ {λ(H1+j*ΔH), j = 0, 1, 2, ..., m-1, m}; kd, ke, and kf are the regression coefficients of X_λd, X_λe, X_λf in the lutein content model, respectively, C2 is the constant in the lutein content model.
Bilderfassung der Kennwellenlängen der Blätter:Image acquisition of the characteristic wavelengths of the leaves:
[0006] Anhand des Systems zur Erfassung eines Bildes der Blattoberfläche des Blattes bei einer Kennwellenlänge wird das zweidimensionale Transmissionsbild des Blattes bei den Kennwellenlängen λa, λb, λc, λd, λe, λferfasst, wobei keine mechanische Einwirkung und keine Probenverschiebung im System vorliegt. Die spezifischen Schritte können wie folgt sein: Platzieren des Blattes im Bildgebungsfenster und steuern der LED-Leuchten in der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit über das Datenkabel unter Verwendung des Steuergeräts, sodass die LED-Leuchten ausgeschaltet sind. Sequentielles Steuern der LED-Leuchten in der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit über das Datenkabel unter Verwendung des Steuergeräts, sodass die LED-Leuchten abwechselnd ein- und ausgeschaltet sind. Das Steuergerät steuert gleichzeitig die Kamera, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λa, I_λb, I_λc, I_λd, I_λe, I_λfder Blätter bei den Kennwellenlängen λa, λb, λc, λd, λc, λfim lichtemittierenden Zustand aufgenommen werden.Using the system for acquiring an image of the leaf surface of the leaf at a characteristic wavelength, the two-dimensional transmission image of the leaf is acquired at the characteristic wavelengths λa, λb, λc, λd, λe, λf, with no mechanical action and no sample displacement in the system. The specific steps can be as follows: placing the sheet in the imaging window and controlling the LED lights in the micro LED linear array light source unit via the data cable using the controller so that the LED lights are off. Sequentially controlling the LED lights in the micro LED linear array light source unit via the data cable using the controller so that the LED lights are alternately on and off. At the same time, the controller controls the camera so that the two-dimensional transmission characteristic images I_λa, I_λb, I_λc, I_λd, I_λe, I_λf of the leaves are recorded at the characteristic wavelengths λa, λb, λc, λd, λc, λf in the light-emitting state.
[0007] Das Steuergerät speichert die von der Kamera aufgenommenen zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λa, I_λb, I_λc, I_λd, I_λe, I_λfim Computer. The control device stores the two-dimensional transmission characteristic images I_λa, I_λb, I_λc, I_λd, I_λe, I_λf recorded by the camera in the computer.
Nachweis der Blattoberflächenverteilung des Chlorophyll- und Lutein-Verhältnisses der zu testenden Blätter:Detection of the leaf surface distribution of the chlorophyll and lutein ratio of the leaves to be tested:
[0008] Einsetzen der erhaltenen zweidimensionalen Transmissionskennbilder von Chlorophyll und Lutein in dem erstellten Nachweismodell des Chlorophyll- und Lutein-Gehalts, um ein zweidimensionales Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts und ein zweidimensionales Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Lutein-Gehalts zu erhalten, und das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts wird durch das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Lutein-Gehalts geteilt, um das Verteilungsdiagramm des Chlorophyll-Lutein-Verhältnisses zu erhalten. Substituting the obtained two-dimensional transmission characteristics of chlorophyll and lutein into the prepared detection model of chlorophyll and lutein content to obtain a two-dimensional leaf surface distribution diagram of chlorophyll content and a two-dimensional leaf surface distribution diagram of lutein content, and the two-dimensional leaf surface distribution diagram of chlorophyll content is divided by the two-dimensional leaf surface distribution diagram of lutein content to obtain the distribution diagram of chlorophyll to lutein ratio.
Die vorteilhaften Wirkungen der vorliegenden Erfindung und deren Ausführungsbeispiele:The advantageous effects of the present invention and its embodiments:
[0009] Durch Aufbau eines Systems zur Erfassung eines Bildes mit die Wellenlängen λa, λb, λc, λd, λe, λfenthaltenen Lichtquellen können zweidimensionale Transmissionsbilder der Blätter bei den Kennwellenlängen λa, λb, λc, λd, λe, λferfasst werden, wobei keine mechanische Einwirkung und keine Probenverschiebung im System vorliegt. Basierend auf dem Chlorophyll-Gehaltmodell und dem Lutein-Gehaltmodell und unter Verwendung der zweidimensionalen Transmissionsbilder bei den Kennwellenlängen λa, λb, λc, λd, λe, λfals Modelleingabe kann ein Chlorophyll-Gehaltsverteilungsdiagramm, ein Lutein-Gehaltsverteilungsdiagramm und ein Verteilungsdiagramm des Chlorophyll zu Lutein Verhältnisses des Blattes schnell berechnet werden. Im Gegensatz dazu können bestehende hyperspektrale Bildtechnologien die Bestandzusammensetzung und Verhältnisverteilung in Blättern nicht schnell erstellen. By building a system for capturing an image with light sources containing the wavelengths λa, λb, λc, λd, λe, λf, two-dimensional transmission images of the leaves can be captured at the characteristic wavelengths λa, λb, λc, λd, λe, λr, with no mechanical impact and no sample displacement in the system. Based on the chlorophyll content model and the lutein content model and using the two-dimensional transmission images at the characteristic wavelengths λa, λb, λc, λd, λe, λfals model input, a chlorophyll content distribution diagram, a lutein content distribution diagram and a distribution diagram of the chlorophyll to lutein ratio of the sheet can be calculated quickly. In contrast, existing hyperspectral imaging technologies cannot rapidly establish canopy composition and ratio distribution in leaves.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWING
[0010] Fig. 1 ist eine schematische Darstellung des Systems zur Erfassung eines Bildes des Blattes bei einer Kennwellenlänge. In dieser Figur sind dargestellt: Hohlkörper mit Lichtquellen-Hohlraum 1, diffus reflektierende Beschichtung 2, Stützsäule 3, Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4, λa-LED-Leuchte 5, λbLED-Leuchte 6, λc-LED-Leuchte 7, λdLED-Leuchte 8, λc-LED-Leuchte 9, λf-LED-Leuchte 10, Stützstab 11, Datenkabel 12, gewölbte Reflexionseinheiten 13, rechteckiges Gehäuse 14, Steuergerät 15, Kamera 16, Linse 17, Probentisch 18, Stützstab 19, Bildgebungsfenster 20, Computer 21. Fig. 2 zeigt ein Chlorophyll-Blattverteilungsdiagramm, ein Lutein-Blattverteilungsdiagramm und ein Chlorophyll-zu-Lutein-Verhältnis-Blattverteilungsdiagramm der Gurkenblätter in einem Beispiel, wobei (a) ein Chlorophyll-Blattverteilungsdiagramm der Gurkenblätter, (b) ein Lutein-Blattverteilungsdiagramm der Gurkenblätter, (c) ein Chlorophyll-zu-Lutein-Verhältnis-Blattverteilungsdiagramm der Gurkenblätter ist.Figure 1 is a schematic representation of the system for capturing an image of the sheet at a characteristic wavelength. In this figure are shown: hollow body with light source cavity 1, diffusely reflecting coating 2, support column 3, micro-LED linear array light source unit 4, λa-LED lamp 5, λbLED-lamp 6, λc-LED lamp 7, λdLED -lamp 8, λc LED lamp 9, λf LED lamp 10, support rod 11, data cable 12, curved reflecting units 13, rectangular housing 14, controller 15, camera 16, lens 17, sample stage 18, support rod 19, imaging window 20, Computer 21. Fig. 2 shows a chlorophyll leaf distribution diagram, a lutein leaf distribution diagram and a chlorophyll to lutein ratio leaf distribution diagram of cucumber leaves in an example, where (a) a chlorophyll leaf distribution diagram of cucumber leaves, (b) a lutein Leaf distribution diagram of cucumber leaves, (c) is a chlorophyll to lutein ratio leaf distribution diagram of cucumber leaves.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNGDETAILED DESCRIPTION
[0011] Um die Aufgabe und Vorteile der vorliegenden Erfindung klarer zu machen und dem Fachmann ein besseres Verständnis der vorliegenden Erfindung zu ermöglichen, wird die vorliegende Erfindung im Folgenden in Verbindung mit den Zeichnungen und spezifischen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung klarer und vollständiger beschrieben. In order to make the object and advantages of the present invention clearer and to enable those skilled in the art to better understand the present invention, the present invention will be described more clearly and fully hereinafter in connection with the drawings and specific embodiments of the present invention.
Ausführungsbeispiel 1: Ein System zur Erfassung eines Bildes der Gurkenblattoberflächen bei einer Kennwellenlänge.Example 1: A system for capturing an image of cucumber leaf surfaces at a characteristic wavelength.
[0012] Es ist ein System zur Erfassung eines Bildes der Blattoberfläche der Gurkenblättern bei einer Kennwellenlänge bereitgestellt, wobei ein zweidimensionales Transmissionsbild des Blattes bei der Kennwellenlänge erfasst wird, wobei keine mechanische Einwirkung und keine Probenverschiebung im System vorliegt. A system is provided for acquiring an image of the leaf surface of cucumber leaves at a signature wavelength, wherein a two-dimensional transmission image of the leaf is acquired at the signature wavelength, with no mechanical impact and no sample shift in the system.
[0013] Das System zur Erfassung eines Bildes der Blattoberfläche bei einer Kennwellenlänge enthält hierfür ein System zur Erfassung eines Bildes der Blattoberfläche von Gurkenblättern bei einer Kennwellenlänge, umfassend ein Lichtquellenmodul zum Bereitstellen von Licht; ein Bildgebungsmodul zum Erfassung zweidimensionaler Transmissionsbilder; ein Steuermodul zum Steuern des Lichtquellenmoduls und des Bildgebungsmoduls und zum Berechnen der Verteilung des Verhältnisses von Chlorophyll zu Lutein gemäß den erfassten Bildern; Das Lichtquellenmodul umfasst einen Hohlkörper mit einem Hohlraum 1 (nachfolgend auch Raum der Lichtquelle genannt) und eine Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4, die in dem Raum der Lichtquelle 1 angeordnet ist, die Innenwand des Raums der Lichtquelle 1 ist mit einer diffus reflektierenden Beschichtung 2 versehen, und die Oberfläche der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4 enthält einen diffus reflektierenden Bereich. The system for capturing an image of the leaf surface at a characteristic wavelength therefore comprises a system for capturing an image of the leaf surface of cucumber leaves at a characteristic wavelength, comprising a light source module for providing light; an imaging module for acquiring two-dimensional transmission images; a control module for controlling the light source module and the imaging module and for calculating the distribution of the ratio of chlorophyll to lutein according to the captured images; The light source module comprises a hollow body having a cavity 1 (hereinafter also called light source room) and a micro LED linear array light source unit 4 placed in the light source 1 room, the inner wall of the light source 1 room is covered with a diffuse reflecting Coating 2 provided, and the surface of the micro-LED linear array light source unit 4 includes a diffuse reflecting area.
[0014] Die Oberseite des Raums der Lichtquelle 1 kann mit einer Öffnung versehen sein. The top of the space of the light source 1 may be provided with an opening.
[0015] Das Lichtquellenmodul umfasst ferner einen Stützstab des Raums der Lichtquelle 3 und ein Gehäuse 14, und der Raum der Lichtquelle 1 ist durch den Stützstab des Raums der Lichtquelle 3 in dem Gehäuse 14 fixiert. The light source module further includes a support rod of the light source space 3 and a housing 14, and the light source space 1 is fixed by the support rod of the light source space 3 in the housing 14.
[0016] Mehrere und gerade Anzahl, vorzugsweise 6 Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheiten 4 können bereitgestellt sein. Several and even number, preferably 6 micro-LED linear array light source units 4 can be provided.
[0017] Die Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheiten 4 können mehrere, vorzugsweise 6 in derselben Ebene gleichmäßig in einer geraden Linie angeordnete LED-Leuchten umfassen. The micro-LED linear array light source units 4 may comprise a plurality of, preferably 6, LED lamps arranged uniformly in a straight line on the same plane.
[0018] Das Lichtquellenmodul kann weiter einen Stützstab 11 und eine gewölbte Reflexionseinheit 13 umfassen. Die Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4 kann von dem Stützstab 11 getragen und symmetrisch in dem Raum der Lichtquelle 1 um die Achse des Raums der Lichtquelle 1 in derselben Ebene verteilt sein, wobei der den LED-Lineararray- Lichtquelleneinheiten 4 zueinander gegenüberliegende Räume der Lichtquellen 1 an seiner Innenwand mit einer gewölbten Reflexionseinheit 13 versehen sein kann. The light source module may further include a support rod 11 and a curved reflecting unit 13 . The micro LED linear array light source unit 4 can be supported by the support rod 11 and distributed symmetrically in the light source 1 space around the axis of the light source 1 space in the same plane, with the spaces of the LED linear array light source units 4 facing each other Light sources 1 can be provided with a curved reflection unit 13 on its inner wall.
[0019] Der Stützstab 11 und die gewölbte Reflexionseinheit 13 können mit diffus reflektierenden Beschichtungen ummantelt sein. The support rod 11 and the domed reflection unit 13 can be coated with diffusely reflective coatings.
[0020] Das System zur Erfassung eines Bildes der Blattoberfläche bei einer Kennwellenlänge umfasst ferner ein Bildgebungsmodul, das Bildgebungsmodul umfasst eine Kamera 16, eine Linse 17, einen Probentisch 18, eine Stützsäule 19 und ein Bildgebungsfenster 20, der Probentisch 18 ist oben von dem Raum der Lichtquelle durch den Stützstab 19 befestigt, der Probentisch 18 ist an einem mittleren Abschnitt mit einem Bildgebungsfenster versehen, wobei die Linse 17 auf der Kamera 16 angeordnet ist, wobei die Kamera 16 und das Bildgebungsfenster 20 beide auf dem Lichtweg des Lichtquellenauslasses des Raums der Lichtquelle 1 angeordnet sind. The system for capturing an image of the leaf surface at a characteristic wavelength further includes an imaging module, the imaging module includes a camera 16, a lens 17, a sample stage 18, a support column 19 and an imaging window 20, the sample stage 18 is at the top of the room of the light source is fixed by the support rod 19, the sample stage 18 is provided with an imaging window at a central portion, the lens 17 is placed on the camera 16, the camera 16 and the imaging window 20 are both on the light path of the light source outlet of the light source space 1 are arranged.
[0021] Das von der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4 emittierte Licht wird von der gewölbten Reflexionseinheit 13, der diffus reflektierenden Beschichtung 2 an der Innenwand des Raums der Lichtquelle, der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4 und dem Stützstab der LED-Leuchten 11 reflektiert und tritt dann durch das Bildgebungsfenster 20 in die Linse 17 ein. The light emitted from the micro LED linear array light source unit 4 is reflected by the curved reflection unit 13, the diffuse reflective coating 2 on the inner wall of the light source space, the micro LED linear array light source unit 4 and the support rod of the LED - Luminaires 11 reflects and then enters the lens 17 through the imaging window 20 .
[0022] Das Bildgebungsfenster 20 kann mit durch lichtdurchlässiges Glas gefüllt sein. The imaging window 20 may be filled with translucent glass.
[0023] Das System zur Erfassung eines Bildes der Blattoberfläche bei einer Kennwellenlänge umfasst ferner ein Steuermodul, das Steuermodul umfasst ein Steuergerät 15 und einen Computer 21, wobei das Steuergerät 15 über ein Datenkabel 12 mit dem Computer 21 verbunden ist, die LED-Leuchten in der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4 sind über das Datenkabel 12 mit dem Steuergerät 15 verbunden, die Kamera 16 ist über das Datenkabel 12 mit dem Steuergerät 15 verbunden. The system for capturing an image of the leaf surface at a characteristic wavelength further comprises a control module, the control module comprises a control unit 15 and a computer 21, the control unit 15 being connected to the computer 21 via a data cable 12, the LED lights in of the micro LED linear array light source unit 4 are connected to the control unit 15 via the data cable 12 , the camera 16 is connected to the control unit 15 via the data cable 12 .
Ausführungsbeispiel 2: Zerstörungsfreier Nachweis der Blattoberflächenverteilung des Verhältnisses von Chlorophyll zu Lutein der Gurkenblätter.Example 2: Non-destructive detection of the leaf surface distribution of the ratio of chlorophyll to lutein of the cucumber leaves.
[0024] S1. Erstellen eines Nachweismodells des Chlorophyll- und Lutein-Gehalts: Wählen drei Kennwellenlängen des Blattchlorophylls λa, λb, λcund drei Kennwellenlängen der Blattlutein λd, λe, λfaus, um jeweils ein Chlorophyll-Gehaltmodell Y_1 = F1 (X_λa, X_λb, X_λc) und ein Lutein-Gehaltmodell Y_2 = F2 (X_λd, X_λe, X_λf), der Modell Erstellungsprozess wie folgt: (1) Erfassen von spektrale Antwortwerten: Ausgehend von der Wellenlänge Hl=400nm als Startpunkt und ΔH =1,928 nm als Wellenlängen-Messintervall, werden bei 778 Wellenlängen λ (400 + 1 * 1,928), λ(400+2) *1,928), ......, λ(400+777*1,928), λ(400 - 778*1,928)die jeweilige spektralen Antwortwerte X1, X2, ..., X99, X100von 100 Blätter mit dem Spektrometer erfasst, wobei der spektrale Antwortwert, der der j-ten (j = 1,2, ......, 777, 778) Wellenlänge in den spektralem Antwortwerten X1entspricht, die dem i-ten (i = 1,2, ......, 99, 100) Blattes entspricht, Xi_λ(400+j*1,928)ist; (2) Nachweis des Chlorophyll- und Lutein-Gehalts in einer Probe: Chlorophyll-Gehälter Y_1_1, Y_1_2, ......, Y_1_99, Y_1_100 und Lutein-Gehälter Y_2_1, Y_2_2, ......, Y_2_99, Y_2_100 von 100 Blättern werden durch HPLC(LC-20A, Shimadzu, Japan) bestimmt. (3) Erstellen des Chlorophyll-Gehaltmodells: Die spektralen Antwortwerte X1_λ(400+j*1,928)der Kennwellenlänge 778, welche in den spektralen Antwortwerte Xider 100 Blätter enthalten sind, werden als unabhängige Variabel verwendet. Die Chlorophyllgehälter Y_1_k (k = 1,2, ......, 99, 100) der 100 Blättern werden als abhängige Variable verwendet. Nach der Optimierung der Kennwellenlänge durch einen genetischen Algorithmus, wird das Chlorophyll-Gehaltmodell mit 3 Kennwellenlängen λa= λ550= 550 nm, λb= λ639= 639 nm, λc= λ701= 701 nm durch Kombination mit einer linearen Regressionsmethode erstellt: Y_1 = F1 (X_λ550, X_λ639, X_λ701) = 0,4186 * X_λ550+ 0,0173 * X_λ639-0,3824 * X_λ701+ 1,4921 wobei Y_1 den Blattchlorophyll-Gehalt darstellt, und wobei X_λ550, X_λ639, X_λ701die spektralen Antwortwerte des Blattes bei den Kennwellenlängen λa= 550 nm, λb= 639 nm, λc= 701 nm darstellen, (4) Erstellen des Lutein-Gehaltmodells: Die spektralen Antwortwerte X1_λ(400+j*1,928)der Kennwellenlänge 778, welche in den spektralen Antwortwerte X1der 100 Blättern enthalten sind, werden als unabhängige Variable verwendet. Die Lutein-Gehälter Y_2_v (v = 1,2, ......, 99, 100) der 100 Blättern werden als abhängige Variable genommen. Nach der Optimierung der Kennwellenlänge durch einen genetischen Algorithmus, wird das Lutein-Gehaltmodell mit 3 Kennwellenlängen λd= λ419= 419 nm, λe= λ440= 440 nm, λf= λ469= 469nm durch Kombination mit einer linearen Regressionsmethode erstellt: Y_2 = F2 (X_419, X_440, X_469) = 1,7391 * X_λ419+ 0,0024 * X_λ440-0,6953 * X_λ469+ 0,9736, wobei Y_2 den Blattlutein-Gehalt darstellt, wobei X_λ419, X_λ440, X_λ469die spektralen Antwortwerte des Blattes bei den Kennwellenlängen λd= 419 nm, λe= 440 nm, λf= 469 nm darstellen, S2. Bilderfassung der Kennwellenlängen der Gurkenblättern: (1) Platzieren des Gurkenblattes im Bildgebungsfenster 20, Das Steuergerät 15 steuert die sechs LED-Leuchten in der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4 mit Datenkabel 12, sodass alle LED-Leuchten ausgeschaltet sind. (2) Das Steuergerät 15 steuert die LED-Leuchten in der Mikro-LED-Lineararray-Lichtquelleneinheit 4, so dass die LED-Leuchten nacheinander abwechselnd ein- und ausgeschaltet sind. Die zweidimensionalen Transmissionskennbilder von Chlorophyll und Lutein an verschiedenen Kennwellenlängen werden nacheinander erfasst, die spezifische Schritte davon sind wie folgt: Das Steuergerät 15 steuert alle λ550-LED-Leuchten 5, so dass sie sich in einem lichtemittierenden Zustand befinden. Die Kamera 16 wird so gesteuert, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λ550der Gurkenblättern bei den Kennwellenlängen λ550aufgenommen werden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ550-LED-Leuchten 5, sodass sie sich in einem ausgeschalteten Zustand befinden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ639-LED-Leuchten 6, sodass sie sich in einem lichtemittierenden Zustand befinden. Die Kamera 16 wird so gesteuert, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λ639der Gurkenblätter bei den Kennwellenlängen λ639aufgenommen werden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ639-LED-Leuchten 6, so dass sie sich in einem ausgeschalteten Zustand befinden.Das Steuergerät 15 steuert alle λ701-LED-Leuchten 7, sodass sie sich in einem lichtemittierenden Zustand befinden.Die Kamera 16 wird so gesteuert, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λ701der Gurkenblätter bei den Kennwellenlängen λ701aufgenommen werden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ701-LED-Leuchten 7, so dass sie sich in einem ausgeschalteten Zustand befinden.Das Steuergerät 15 steuert alle λ419-LED-Leuchten 8, sodass sie sich in einem lichtemittierenden Zustand befinden.Die Kamera 16 wird so gesteuert, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λ419der Gurkenblätter bei den Kennwellenlängen λ419aufgenommen werden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ419-LED-Leuchten 8, so dass sie sich in einem ausgeschalteten Zustand befinden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ440-LED-Leuchten 9, sodass sie sich in einem lichtemittierenden Zustand befinden. Die Kamera 16 wird so gesteuert, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λ440der Gurkenblättern bei den Kennwellenlängen λ440aufgenommen werden. Das Steuergerät 15 steuert alle λ440-LED-Leuchten 9, so dass sie sich in einem ausgeschalteten Zustand befinden.Das Steuergerät 15 steuert alle λ469-LED-Leuchten 10, sodass sie sich in einem lichtemittierenden Zustand befinden. Die Kamera 16 wird so gesteuert, sodass die zweidimensionalen Transmissionskennbilder I_λ469der Gurkenblättern bei den Kennwellenlängen λ469aufgenommen werden. (3) Das Steuergerät 15 steuert alle λ469-LED-Leuchten 10, so dass sie sich in einem ausgeschalteten Zustand befinden. Die mittels Kamera aufgenommene zweidimensionale Transmissionskennbilder I_λ550, I_λ639, I_λ701, I_λ419, I_λ440, I_λ469werden im Computer 21 gespeichert. S3. Nachweis der Blattoberflächenverteilung des Chlorophyll- und Lutein-Verhältnisses der zu testenden Blätter: Einsetzen der erhaltenen zweidimensionalen Transmissionskennbilder von Chlorophyll und Lutein in dem im Schritt S1 erhaltene Nachweismodell des Chlorophyll- und Lutein-Gehalts, um ein zweidimensionales Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts und ein zweidimensionales Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Lutein-Gehalts zu erhalten, und das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts wird durch das zweidimensionale Blattoberflächenvertcilungsdiagramm des Lutein-Gehalts geteilt, um das Verteilungsdiagramm des Chlorophyll-Lutein-Verhältnisses zu erhalten.S1. Creation of a detection model of the chlorophyll and lutein content: Select three characteristic wavelengths of leaf chlorophyll λa, λb, λc and three characteristic wavelengths of leaf lutein λd, λe, λf to create a chlorophyll content model Y_1 = F1 (X_λa, X_λb, X_λc) and a lutein, respectively -Grade model Y_2 = F2 (X_λd, X_λe, X_λf), the model creation process as follows: (1) Acquiring spectral response values: Starting from the wavelength Hl=400nm as the starting point and ΔH =1,928nm as the wavelength measurement interval, will be at 778 wavelengths λ(400 + 1 * 1.928), λ(400+2) *1.928), ......, λ(400+777*1.928), λ(400 - 778*1.928) the respective spectral response values X1, X2 , ..., X99, X100 out of 100 sheets acquired with the spectrometer, where the spectral response value corresponding to the j-th (j = 1,2, ......, 777, 778) wavelength in the spectral response values X1, corresponding to the ith (i=1,2,......,99,100) leaf is Xi_λ(400+j*1.928); (2) Detection of the chlorophyll and lutein content in a sample: chlorophyll contents Y_1_1, Y_1_2, ......, Y_1_99, Y_1_100 and lutein contents Y_2_1, Y_2_2, ......, Y_2_99, Y_2_100 of 100 leaves are determined by HPLC (LC-20A, Shimadzu, Japan). (3) Building the chlorophyll content model: The spectral response values X1_λ(400+j*1.928) of characteristic wavelength 778 contained in the spectral response values Xi of the 100 sheets are used as independent variables. The chlorophyll contents Y_1_k (k = 1,2, ......, 99, 100) of the 100 leaves are used as the dependent variable. After optimizing the characteristic wavelength using a genetic algorithm, the chlorophyll content model with 3 characteristic wavelengths λa= λ550= 550 nm, λb= λ639= 639 nm, λc= λ701= 701 nm is created by combining it with a linear regression method: Y_1 = F1 ( X_λ550, X_λ639, X_λ701) = 0.4186 * X_λ550+ 0.0173 * X_λ639-0.3824 * X_λ701+ 1.4921 where Y_1 represents the leaf chlorophyll content, and where X_λ550, X_λ639, X_λ701 are the spectral response values at the characteristic wavelengths of the leaf λ 550 nm, λb= 639 nm, λc= 701 nm, (4) Creation of the lutein content model: The spectral response values X1_λ(400+j*1.928) of the characteristic wavelength 778 contained in the spectral response values X1 of the 100 sheets are represented used as an independent variable. The lutein contents Y_2_v (v=1,2,......,99,100) of the 100 leaves are taken as the dependent variable. After optimizing the characteristic wavelength by a genetic algorithm, the lutein content model with 3 characteristic wavelengths λd= λ419= 419 nm, λe= λ440= 440 nm, λf= λ469= 469nm is created by combination with a linear regression method: Y_2 = F2 (X_419 , X_440, X_469) = 1.7391 * X_λ419+ 0.0024 * X_λ440-0.6953 * X_λ469+ 0.9736, where Y_2 represents the leaf lutein content, where X_λ419, X_λ440, X_λ469are the spectral responses of the leaf at the characteristic wavelengths 4 λd= 19.d= nm, λe= 440 nm, λf= 469 nm, S2. Image acquisition of the characteristic wavelengths of the cucumber leaves: (1) placing the cucumber leaf in the imaging window 20, the controller 15 controls the six LED lights in the micro LED linear array light source unit 4 with data cable 12 so that all the LED lights are off. (2) The controller 15 controls the LED lamps in the micro LED linear array light source unit 4 so that the LED lamps are alternately turned on and off one after another. The two-dimensional transmission characteristics of chlorophyll and lutein at different characteristic wavelengths are sequentially acquired, the specific steps thereof are as follows: The controller 15 controls all the λ550 LED lamps 5 to be in a light-emitting state. The camera 16 is controlled so that the characteristic two-dimensional transmission images I_λ550 of the cucumber leaves are recorded at the characteristic wavelengths λ550. The controller 15 controls all λ550 LED lights 5 to be in an off state. The controller 15 controls all the λ639 LED lamps 6 to be in a light-emitting state. The camera 16 is controlled so that the characteristic two-dimensional transmission images I_λ639 of the cucumber leaves are recorded at the characteristic wavelengths λ639. The controller 15 controls all of the λ639 LED lamps 6 to be in an off state. The controller 15 controls all of the λ701 LED lamps 7 to be in a light-emitting state. The camera 16 is controlled to so that the two-dimensional transmission characteristic images I_λ701 of the cucumber leaves are recorded at the characteristic wavelengths λ701. The controller 15 controls all λ701 LED lamps 7 to be in an off state. The controller 15 controls all λ419 LED lamps 8 to be in a light emitting state. The camera 16 is controlled so that so that the two-dimensional characteristic transmission images I_λ419 of the cucumber leaves are recorded at the characteristic wavelengths λ419. The controller 15 controls all of the λ419 LED lights 8 to be in an off state. The controller 15 controls all the λ440 LED lamps 9 to be in a light-emitting state. The camera 16 is controlled so that the characteristic two-dimensional transmission images I_λ440 of the cucumber leaves are recorded at the characteristic wavelengths λ440. The controller 15 controls all λ440 LED lamps 9 to be in an off state. The controller 15 controls all λ469 LED lamps 10 to be in a light emitting state. The camera 16 is controlled so that the characteristic two-dimensional transmission images I_λ469 of the cucumber leaves are recorded at the characteristic wavelengths λ469. (3) The controller 15 controls all λ469 LED lamps 10 to be in an off state. The two-dimensional transmission characteristic images I_λ550, I_λ639, I_λ701, I_λ419, I_λ440, I_λ469 recorded by the camera are stored in the computer 21. S3. Detection of the leaf surface distribution of the chlorophyll and lutein ratio of the leaves to be tested: Inserting the obtained two-dimensional transmission characteristic images of chlorophyll and lutein into the detection model of the chlorophyll and lutein content obtained in step S1 to create a two-dimensional leaf surface distribution diagram of the chlorophyll content and a two-dimensional one leaf surface distribution diagram of lutein content, and the two-dimensional leaf surface distribution diagram of chlorophyll content is divided by the two-dimensional leaf surface distribution diagram of lutein content to obtain the distribution diagram of chlorophyll-lutein ratio.
Ausführungsbeispiel 3. Nachweis der Blattoberflächenverteilung des Chlorophyll- und Lutein-Verhältnisses der zu testenden Blätter:Example 3. Detection of the leaf surface distribution of the chlorophyll and lutein ratio of the leaves to be tested:
[0025] (1) Erfassen eines Bildes eines Blattes bei einer zu testenden Kennwellenlänge: Platzieren des zu testenden Blatt im Probenbereich des Systems zur Erfassung eines Bildes und unverändertes Halten in der Probenposition. Anhand des Systems zur Erfassung eines Bildes werden die zweidimensionale Transmissionskennbilder der Blättern I_λ550, I_λ639, I_λ701, I_λ419, I_λ440, I_λ469bei den Kennwellenlängen λ550, λ639, λ701, λ419, λ440, λ469erfasst. (2) Nachweis des zweidimensionalen Blattoberflächenverteilungsdiagramms des Chlorophyll-Gehalts: Einsetzen der Transmissionskennbilder I_λ550, I_λ639, I_λ701der getesteten Blätter bei Kennwellenlängen λ550, λ639, λ701in das Chlorophyll-Gehaltmodell Y_1 = F1 (X_λ550, X_λ639, X_λ701), dadurch erhalten das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts I_Y_1 = F1 (I_λ550, I_λ639, I_λ701) = 0,4186 * I_λ550+ 0,0173 * I_λ639- 0,3824 * I_λ701+ 1,4921, wobei das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts I_Y_1 ist gezeigt wie in Fig. 2 (a). Der spektrale Antwortwert in Fig 2(a) stellt den Chlorophyll-Gehalt des Blattes am Pixel dar, und der Nachweis der zweidimensionalen Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts wird erreicht. (3) Nachweis des zweidimensionalen Blattoberflächenverteilungsdiagramms des Lutein-Gehalts: Einsetzen der Transmissionskennbilder I_λ419, I_λ440, I_λ469der getesteten Blätter bei Kennwellenlängen λ419, λ440, λ469in das Lutein-Gehaltmodell Y_2 = F2 (X_λ419, X_λ440, X_λ469), dadurch erhalten das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Lutein-Gehalts I_Y_2 = F2 (I_419, I_λ440, I_λ469) = 1,7391 * I_λ419+ 0,0024 * I_λ440- 0,6953 * I_λ469+ 0,9736,wobei das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Lutein-Gehalts I_Y_2 ist gezeigt wie in Fig. 2 (b). Der spektrale Antwortwert in Fig 2(b) stellt den Lutein-Gehalt des Blattes am Pixel dar, und der Nachweis der zweidimensionalen Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Lutein-Gehalt wird erreicht. (4) Nachweis der Verteilungsdiagramm des Chlorophyll-zu-Xanthophyll-Verhältnisses: Das zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm des Chlorophyll-Gehalts I- Y _1 wird durch die zweidimensionale Blattoberflächenverteilungsdiagramm 1_Y_2 des Lutein-Gehalts geteilt, um die Verteilungsdiagramm des Chlorophyll-zu-Lutein-Verhältnisses I_Y_3 = I_Y_1 / I_Y_2 zu erhalten. Unter diesen ist die Verteilungsdiagramm I_Y_3 des Vcrhältnissesvon Chlorophyll zu Lutein in Fig. 2 (c) gezeigt. Der spektrale Antwortwert in Fig. 2 (c) stellt das Verhältnis von Chlorophyll zu Lutein am Pixel dar, und der Nachweis der Verteilungsdiagramm des Verhältnisses von Chlorophyll zu Lutein wird erreicht.(1) Capturing an image of a sheet at a characteristic wavelength to be tested: placing the sheet to be tested in the sample area of the system for capturing an image and holding it as it is in the sample position. Using the image acquisition system, the two-dimensional transmission characteristic images of the sheets I_λ550, I_λ639, I_λ701, I_λ419, I_λ440, I_λ469 are acquired at the characteristic wavelengths λ550, λ639, λ701, λ419, λ440, λ469. (2) Detection of the two-dimensional leaf surface distribution diagram of the chlorophyll content: Inserting the transmission characteristics I_λ550, I_λ639, I_λ701 of the tested leaves at characteristic wavelengths λ550, λ639, λ701 into the chlorophyll content model Y_1 = F1 (X_λ550, X_λ639, X_λ701), thereby obtaining the two-dimensional leaf surface distribution diagram des Chlorophyll content I_Y_1 = F1 (I_λ550, I_λ639, I_λ701) = 0.4186 * I_λ550+ 0.0173 * I_λ639- 0.3824 * I_λ701+ 1.4921, where the two-dimensional leaf surface distribution diagram of chlorophyll content I_Y_1 is as shown in Fig (a). The spectral response value in Fig. 2(a) represents the chlorophyll content of the leaf at the pixel, and the detection of the two-dimensional leaf surface distribution diagram of the chlorophyll content is achieved. (3) Detection of the two-dimensional leaf surface distribution diagram of the lutein content: Inserting the transmission characteristics I_λ419, I_λ440, I_λ469 of the tested leaves at characteristic wavelengths λ419, λ440, λ469 into the lutein content model Y_2 = F2 (X_λ419, X_λ440, X_λ469), thereby obtaining the two-dimensional leaf surface distribution diagram Lutein content I_Y_2 = F2 (I_419, I_λ440, I_λ469) = 1.7391 * I_λ419+ 0.0024 * I_λ440- 0.6953 * I_λ469+ 0.9736, where the two-dimensional leaf surface distribution diagram of lutein content I_Y_2 is as shown in Fig. 2 (b). The spectral response value in Fig. 2(b) represents the lutein content of the leaf at the pixel, and the detection of the two-dimensional leaf surface distribution diagram of the lutein content is achieved. (4) Detection of the distribution diagram of chlorophyll to xanthophyll ratio: The two-dimensional leaf surface distribution diagram of chlorophyll content I-Y_1 is divided by the two-dimensional leaf surface distribution diagram 1_Y_2 of lutein content to obtain the distribution diagram of chlorophyll to lutein ratio I_Y_3 = I_Y_1 / I_Y_2 to get. Among these, the distribution diagram I_Y_3 of the ratio of chlorophyll to lutein is shown in Fig. 2(c). The spectral response value in Figure 2(c) represents the ratio of chlorophyll to lutein at the pixel, and detection of the distribution diagram of the ratio of chlorophyll to lutein is achieved.
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