CN101556245A - 一种基于红、绿、蓝三原色数字信号的叶绿素测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于光电测量技术领域，涉及一种基于红、绿、蓝三原色数字信号的叶绿素测量方法，利用所述的带有稳定白光光源LED的叶绿素仪测量样本，得到表征透射光红光、绿光、蓝光光强信息的频率信号；利用分光光度计法测量样本的叶绿素含量；将上述的测量结果送入计算机，由计算机建立红光、绿光、蓝光光强信息频率信号与叶绿素含量之间的多元线性回归方程；根据回归方程系数对RGB叶绿素仪进行参数配置，得到RGB叶绿素仪测量叶绿素含量的内嵌模型；测量待测植物叶片，获得红光、绿光、蓝光光强信息的频率信号，根据叶绿素仪内嵌模型，计算叶绿素含量。本发明具有照明光源简单、稳定，叶绿素含量测量相对准确等特点。

Description

一种基于红、绿、蓝三原色数字信号的叶绿素测量方法

技术领域

本发明属于光电测量技术领域，涉及一种用于测量植物叶绿素含量的光学电子测量仪器。

背景技术

叶绿素是绿色植物进行光合作用的物质基础，是研究植物生长、生理代谢和营养状况的重要指标。测定植物叶片的叶绿素含量可以为研究植物生理特性、推荐氮肥施用、挖掘生产潜力和品种资源等提供科学依据。植物叶片叶绿素含量测定主要有化学分析法、计算机视觉法以及叶绿素仪法三种。化学分析法这种定量方法精度较高，但制取叶绿素溶液需要研磨叶片，费时费力，且破坏了叶片组织，仅适用于实验室测量。计算机视觉法可应用于车载农田诊断系统，是一种快速、非接触的测量方法，但是其实现需要上位机的参与以及大量数据库储备，整个系统体积较大，携带不方便。叶绿素仪法是通过读取植物叶片的透过光或反射光的相关信息，得出植株叶片叶绿素含量的一种方法。叶绿素仪法具有实时、快速、不破坏叶片等优点。现有便携式叶绿素仪中最具有代表性的是日本美能达公司的SPAD502。SPAD502内部有发出波长为650nm和940nm的光的LED(LightEmitting Diode，发光二级管)，叶绿素对650nm的红外光具有较高的吸光度，而对940nm的红外光吸光度极低。SPAD502的工作原理是以940nm红外光为参照，测定叶片在650nm处的吸光度。因为SPAD502仅利用两个波段的光测量，得到的吸光度信息有限，所以测量精度较低。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的不足，提供一种叶绿素测量方法，它具有照明光源简单、稳定，叶绿素含量测量相对准确的特点。

本发明采用如下的技术方案：

一种基于红、绿、蓝三原色数字信号的叶绿素测量方法，采用如下的RGB叶绿素测量仪：其机械结构部分包括光源，载物台，传感器座，光源中放置有白光LED，传感器座底部放置有颜色传感器，光源、载物台和传感器座构成避光式探头结构；其电路部分包括驱动白光LED的光源模块，数字信号传感器模块，数字信号处理控制模块，光源模块驱动白光LED，使其发出稳定的测试白光；数字信号传感器模块利用颜色传感器分时采集透过待测物的探测光中红光、绿光、蓝光光强信息并将光强信号转化为方波信号，送往数字信号处理控制模块；数字信号处理控制模块根据参数配置得到叶绿素测量内嵌模型，对三种方波信号进行捕捉和处理得到相应的频率信号，并结合内嵌模型，计算叶绿素含量，包括下列步骤，

1)制备一批样本；

2)利用所述的带有稳定白光光源LED的叶绿素仪测量样本，得到表征透射光红光、绿光、蓝光光强信息的频率信号；

3)利用分光光度计测量样本的叶绿素含量；

4)将步骤2)得到的频率信号、步骤3)得到的叶绿素含量送入计算机，由计算机对频率信号、叶绿素含量进行回归分析，建立红光、绿光、蓝光光强信息频率信号与叶绿素含量之间的多元线性回归方程；

5)根据多元线性回归方程，对叶绿素仪进行参数配置，得到RGB叶绿素仪测量叶绿素含量的内嵌模型；

6)利用RGB叶绿素仪测量待测植物叶片，获得叶绿素含量及红光、绿光、蓝光光强信息的频率信号；

7)利用RGB叶绿素仪根据内嵌模型，计算叶绿素含量。

本发明以稳定的白色光为光源，利用颜色传感器分时采集透过待测植物的红光、绿光、蓝光光强信息，光源简单、稳定，而且与叶绿素仪SPAD502相比，获取的信息更为丰富，能达到更高的精确度；本发明将光源、载物台、传感器座一起构成一个避光式探头结构，这种结构为叶片叶绿素含量测量提供避光环境，保证光源发出的光近似垂直打在载物台与传感器上。总之，本发明的叶绿素测量方法，具有照明光源简单、稳定，叶绿素含量测量相对准确等优点。

附图说明

图1为系统结构示意图；

图2为光源模块的电路示意图；

图3为TCS230功能框图；

图4为数字信号传感器模块电路图；

图5为数字信号处理控制模块电路图；

图6为主程序流程图；

图7为液晶显示模块电路图；

图8为U盘数据存储模块电路图；

图9为电压转换模块电路图；

图10为锂电池充电模块电路图；

图11为仪器机械结构图；

图12为载物台叶结构图；

图13为载物台菌结构图。

具体实施方法

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

(一)仪器的功能模块及其电路

本实例的叶绿素测量仪，结构如图1所示，包括LED光源模块，数字信号传感器模块，数字信号处理控制模块，U盘数据存储模块，LCD液晶显示模块，以及仪器的机械结构部分。测试光源为全波段白色LED，光源模块用于LED驱动，使LED发出稳定的测试白光；测试白光垂直打在植物叶片上并透过植物叶片被数字信号传感器模块主要芯片TCS230接收，TCS230内部含有对应于红光(R)、绿光(G)、蓝光(B)的三种滤光片，滤波片分时选通，将透射光光强信号转化为方波信号，方波频率与透射光光强成正比。方波信号输入到数字信号处理控制模块，该模块主要芯片单片机利用内部集成的比较/捕捉/脉宽调制(CCP)模块进行方波信号的捕捉，并采用测周期法得到R、G、B三方波的频率，根据其内嵌的数理模型处理方波频率并计算得到所测植物叶片的叶绿素含量。

以下对一些功能模块的选择作进一步的说明：

(1)光源模块：采用高亮度全光谱LED为仪器测试光光源。LED测试光光强随正向电流的变化而变化，保证了测试光光强的稳定性，光源系统采用专用的LED驱动芯片——MAX1910电荷泵式LED驱动芯片。该芯片将输入电压转换到LED工作电压。内部电荷泵保证SET端端电压为200mV，从而保证流经LED的电流保持不变，维持了LED的亮度。MAX1910体积小，外围电路简单，是应用于便携式仪器的理想选择。

光源模块具有相应的电路，如图2所示，其电路由型号为MAX1910集成电路芯片U5，电容C6-C10，电阻R9-R10，插接件JP4、JP5构成；电容C6、C7公共端接地，另一端通过电阻R9相连，C7非接地端直接与MAX1910脚2、脚6、脚8相连，C6非接地端与供电电压VCC相连，电容C8的一端接U5的4脚一端接U5的9脚，电容C9一端接U5的3脚一端接U5的7脚，白光LED正负极分别与JP5脚1和脚2相连，JP5脚1与电容C10一端相连并一起接到U5的5脚，C10另一端接地，JP5脚2接到U5的10脚并通过R10接地，JP4脚2和脚1分别与电压VCC和地相连。

(2)数字信号传感器模块：接收包含植物叶片叶绿素含量信息的透射光并转化为方波信号输出。数字式RGB颜色传感器为美国TAOS公司生产的TCS230。它是业界第一个具有数字兼容接口的RBG颜色传感器。TCS230将光电二极管阵列与电流一频率转换器集成在一起，将光强信号转化为占空比50％的方波的频率信号。它具有10位数字输出，分辨力高，以它为核心传感器可以制作分光光度计的替代产品。TCS230采用8引脚的SOIC表面贴装式封装，体积小，其外围电路简单，适用于便携设备。TCS230颜色传感器的典型频率输出范围：2Hz～500KHz，通道以及输出比例因子的选通是可配置的，能适应不同的测量范围。通过管脚S2、S3来选择所需的滤波器，通过管脚S0、S1来选择100％、20％、2％的输出比例因子或电源关断模式。TCS230结构框图如附图3所示，颜色通道、输出比例因子选择如表1所示。

表1颜色通道、输出比例因子选择

S0	S1	输出比例因子	S2	S3	颜色
						L	L	电源关断	L	L	红
L	H	2％	L	H	蓝
						H	L	20％	H	L	无
H	H	100％	H	H	绿

数字信号传感器模块有相应的电路，如图4所示，它由型号为TCS230D的集成电路U4，电容C29，单刀双掷开关S4-S5，电阻R28组成；集成电路U4的6、7、8脚分别连接到单片机型号为PIC18F4523的17、2、3脚，同时U4的5脚接供电电压VCC，3、4脚接地，1、2脚接单刀双掷开关S4和S5的公共极，单刀双掷开关另外两端一端接地，另一端通过电阻R28接供电电压正极VCC，U4脚3、脚4相连并通过C29连接到U4脚5。

(3)数字信号处理控制模块：由单片机完成系统中频率信号的采集与处理以及控制。单片机型号：MICROCHIP公司的PIC18F4523。PIC系列单片机采用精简指令集、哈佛总线结构，并以流水线方式进行取指，具有抗干扰能力强，运行速度快等优点。PIC18F4523单片机的指令字节为16位，属PIC系列高档单片机，可以实现在线调试和在线编程。

频率采集通过PIC单片机的CCP模块完成。将CCP(Capture/Compare/PWM)模块设为捕捉模式，将输入方波的上跳沿作为中断事件，建立数组T[n]。在每个上跳沿处，单片机都产生中断，CCP1捕捉这个时刻TMR1H:TMR1L的值，并将其存入T[n]中，由此可以得到方波的周期。单片机程序采用C语言编写，在MPLAB环境下，用ICD2进行在线调试。主程序流程图如附图5所示，图中S0、S1、S2、S3分别是复位键、开始键、显示键和清零键。

数字信号处理控制模块有相应的电路，如图6所示，它由型号为PIC18F4523的集成电路U1芯片，电容C11-C14，晶振Y1，电阻R12-R27，小按键1-4，插接件JP10组成；电容C11和C12并联且一端接到U1的11脚并接供电电压正极VCC，另一端接到U1的12脚并接地，U1脚13接晶振Y1的2端并通过电容C13、C14接晶振的1端并与U1的14脚相连，U1的19-22、27-30脚通过上拉电阻R20-R27接电源电压正极，并连接到液晶显示模块连接件JP12的D0-D7和U盘存储模块U6(CH375)的15-22脚，小键盘2、3、4的2端接地1端通过电阻R15、R17、R19接供电电压正极VCC，U1的34、35、6脚通过电阻R14、R16、R18接到小键盘2、3、4的1端，小键盘1的2端接地，1端通过电阻R12、R13接电源正极，U1的1端接R12与R13相连处，并连接到JP10的1脚，JP10的2端接VCC，3端接地，4、5端接U1脚40、39，6端悬空。

(4)液晶显示模块：该模块用于测试数据显示，采用具有低功耗、体积小、质量轻的液晶显示器(LCD)，为北京青云创新科技发展有限公司的LCM128643，它采用8位并行数据传输方式，内含DC-DC电路，工作电压为5V，典型工作电流为2.7mA，采用COB封装，由单片机驱动LCD显示。单片机PIC18F4523的I/O口APORTD口直接与LCD的8位数据口连接，进行数据交换和指令发送。同时，单片机利用管脚RB1、RB4、RB5、RC1、RC0与液晶显示器的RS、RW、E、CSB、CSA引脚相连，控制数据交换的性质和方向。LCM128643内部集成了所需的负电压源，在实际的电路中，将V_o接在电位器的可调端，电位器两固定端接在V_out和GND的引脚上，可以通过调节V_o的电压改变液晶显示器的亮度

液晶显示模块有相应的电路，如图7所示，其中的液晶显示模块电路的插接件JP12与液晶显示器LCM128643C相连，JP12外围电路由电阻R29-R32，单刀双掷开关S6，电容C19组成；滑动变阻器R32一端接JP12的3脚并接地另一端接JP12的20脚，其中间输出端接JP12脚5，单刀双掷开关S6公共端分别通过R30、R31接供VCC和地，S6另两端任选一端接JP12脚17，JP12脚19通过R29接VCC，通过电解电容C19接地，JP12脚18接地，脚4接VCC，JP12脚1、2、6、7、8接U1脚15、16、34、37、38。

(5)U盘数据存储模块用于即时存取测量数据，该模块电路如图10所示，电路由集成电路芯片U6，插接件JP11，电阻R26、R33、R34，电容C22-C28，晶振Y2组成；集成电路U6是USB总线接口芯片，型号是CH375，U6脚28接VCC，VCC通过C26接地，U6脚2通过C22接VCC，U6脚9通过C23接地，U6脚13通过C24接地，脚14通过C25接地，晶振Y2一端接U6脚13，另一端接U6脚14，U6脚24通过电阻R33接发光二极管D2负极，D2正极接电源电压VCC，U6脚5、12、23均接地，U6脚1、3、4、8、27分别与U1脚33、9、8、6、10相连，JP11脚1通过C28接地且通过R34、C27接地，R34、C27公共端接供电电压VCC，JP11脚2、脚3接U6脚10、脚11，JP11脚4接地。该电路输入端接单片机并可以实现随时插入计算机进行数据读取的功能。

(6)电压转换模块也具有相应的电路，如图9所示，其中电路由集成电路M1芯片，电阻R6-R8，电容C3-C5，二极管D3-D5，插接件JP2、JP3，单刀双掷开关S1、S2组成；集成电路M1是电压转换芯片，型号是MAX667，单刀双掷开关S1公共端与二极管D3、D4负极相连，并通过D3、D4分别与电池正极(JP1脚2)、直流电压VCCS相连，S1另两端有一端通过并联电容C3、C4接地并连接到M1脚8，电阻R6一端接M1脚8，另一端接M1脚3并通过R7接地，电阻R8一端接M1脚2另一端接M1脚7并与D5正极相连，C5一端接地另一端接M1脚2并与S2公共极相连，插接件JP2、JP3脚对应脚相连，脚1接S2剩余两端之一，脚2接地，M1脚4、5、6接地，D5负极接地。

(7)锂电池充电模块用于给该仪器提供电源，便于户外携带。该模块具有相应的电路，如图8所示，其中的锂电池充电模块电路由集成电路芯片U2型号是BQ2057W，电阻R1-R5，电容C0-C2，三极管Q1，二极管D1，插接件JP0、JP1组成；集成电路U2是电池充电芯片，三极管Q1型号为FZT788B，直流电压VCCS与地GND之间通过并联电容C0、C1连接，C0、C1直流电压VCCS端与U2脚3相连，U2脚1通过电阻R1与直流电电压VCCS相连，U2脚2与电池正极相连，电阻R2一端与直流电压VCCS相连，另一端连接U2脚4并通过R1接地，二极管D1正极与U2脚5相连，负极通过电阻R5接地，U2脚6接地，U2脚8接直流电压VCCS端，三极管Q1脚3接U2脚1，脚1通过电阻R4接U2脚7，脚2与脚4通过电容C2接地并接电池正极，电池正极接JP1的2端，负极接JP1的1端，直流电压VCCS接JP0的2端，地接JP0的1端。

(二)仪器的机械组成结构

以下对该仪器的机械结构作进一步的说明：

如图11所示，仪器机械结构部分包括机壳1，转轴2，连杆3，立柱4，光源5，载物台6，传感器座7，插头8，光源5中装有白光LED。其中的传感器座7的底部固定有颜色传感器TCS230。光源5、载物台6、传感器座7一起构成一个避光式探头结构，这种结构为叶片叶绿素含量测量提供避光环境，该结构保证光源发出的光近似垂直打在载物台与传感器上，光源5可以抬起实现叶片的取放、固定以及大叶片的测量。其中的载物台有两种结构：一种是载物台叶6.1，用于植物叶片无损测量，该结构是一T型台式结构，上下表面都是平面，中间有一4×4cm²的方孔，载物台叶的结构如图1所示；另一种载物台是载物台菌6.2，用于各种菌类的测量，该结构是在载物台叶上表面基础上挖两个大小不同的凹槽，大槽6.2.1深度为2mm，小槽6.2.2深度为5mm，且5mm深度凹槽内表面有内径为1mm的螺纹用来固定载有菌类的载波片，1mm深外螺纹的空心圆柱6.2.3与小凹槽配合。载物台菌的结构如图13所示。该机械结构中机壳1用于电子线路板的安装，连杆由连杆上、连杆下组成；插头8由插头大、插头配组成。转轴2、连杆3、立柱4、插头8将机壳1与探头部分连接，它们内部均带有空槽实现机壳与探头部分电子线路板间线路连接。

(三)基于该叶绿素仪的植物叶片叶绿素含量测量方法

RGB叶绿素仪内嵌回归方程的获得：

配制一批植物样本叶片，利用RGB叶绿素仪测量植物各个样本叶片。测量时LED光源照射植物样本叶片测量区，穿过叶片的透射光被颜色传感器模块接收并由该模块输出对应透射光红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)光强信息的三个方波信号，方波频率与光强成正比。数字信号处理控制模块捕捉三种方波信号并进行处理得到方波信号的频率，将频率信号进行LCD液晶显示并送往U盘存储。利用分光光度计法进行各个样本叶片叶绿素含量测量。将频率值与叶绿素含量送往计算机，利用数学工具Matlab中regress函数对频率值、叶绿素含量进行多元线性回归，得到本仪器进行叶绿素含量测量所需回归方程，回归方程系数为RGB叶绿素仪测量时需配置的参数。

在对待测植物叶片进行测量时，首先根据得到的多元线性回归方程，利用键盘对叶绿素测量仪进行参数配置，得到RGB叶绿素仪内嵌回归方程；测量时，数字信号处理控制模块首先采集三种方波信号并计算方波信号频率，然后数字信号处理控制模块根据频率信号和内嵌多元线性回归方程，计算得到叶绿素含量，最后数字信号处理控制模块将方波信号频率、叶绿素含量送往LCD液晶显示和U盘数据存储。

本发明的回归方程模型建立依据为朗伯-比耳定律及其加和性，RGB回归方程为：

h₀+h₁log₁₀R_t+h₂log₁₀B_t+h₃log₁₀G_t＝bc

式中：R_t是透射红光强度频率；G_t是透射绿光强度频率；B_t是透射蓝光强度频率；b是被测植物叶片厚度；c是叶绿素浓度；h₀、h₁、h₂、h₃是回归方程系数，这些系数由大量测量数据R_t、G_t、B_t(即方波数字信号f1，f2，f3)与叶绿素含量进行多元线形回归拟合获得。

以黄瓜叶片叶绿素含量测量为例进行说明：选取多片黄瓜叶片制作一批样本，利用RGB叶绿素仪对各个样本测量得到表征透射光光强信息的方波信号频率值，记为R_t、B_t、G_t，利用分光光度计测得样本叶片的叶绿素含量，利用数学工具Matlab中regress函数对频率值、叶绿素含量进行多元线性回归，得到本仪器进行叶绿素含量测量所需回归方程：

-34.54+13.79log₁₀(R_t)-93.58log₁₀(B_t)+56.51log₁₀(G_t)＝y

式中：R_t是透射红光强度频率；G_t是透射绿光强度频率；B_t是透射蓝光强度频率；y是黄瓜叶片叶绿素含量；-34.54、13.79、-93.58、56.51是黄瓜叶片叶绿素含量测量方程系数，分别对应回归方程中的h₀、h₁、h₂、h₃。利用Matlab对上式进行多元线性回归分析得：R²＝0.57，R＝0.755，n＝21，R为线性相关系数。根据线性回归方程显著性检验法中的查表法对线性回归方程进行显著检验。查表法是统计学者根据相关系数显著性t检验法计算出的临界R值列出的表格，见表2。查表法是根据自由度n-2查置信度为0.05和0.01时的临界R值，得R_005(n-2)，R_0.01(n-2)，检验时，将计算的|R|与R_0.05(n-2)，R_0.01(n-2)比较，做出统计推断。本试验中查表得R_0.01(n-2)＝0.665，R_0.05(n-2)＝0.575，由0.755＞0.665，回归方程为极显著，黄瓜叶片叶绿素含量测量回归模型成立。

根据黄瓜叶片叶绿素含量测量回归模型对RGB叶绿素仪进行参数设置，即将-34.54、13.79、-93.58、56.51由按键输入到RGB叶绿素仪，得到RGB叶绿素仪测量黄瓜叶片叶绿素含量内嵌回归模型。

查表法中的表格：r及R的显著性数值表，表(2)

表2r及R的显著性数值

(四)植物叶片叶绿素含量测量多元回归模型

进一步说明所采用的多元回归模型及其原理：

(1)根据朗伯-比耳定律和吸光度加和性建立回归方程

朗伯-比耳定律：

$A={\log }_{10}\frac{I_t}{I_0}={\log }_{10}\frac{1}{T}=\mathrm{Kbc}---\left(1\right)$

吸光度加和性：

$A=A_1+A_2+\·\·\·+A_i={\log }_{10}\frac{I_t}{I_0}={\log }_{10}\frac{1}{T}=K_1{\mathrm{bc}}_1+K_2{\mathrm{bc}}_2+\·\·\·K_i{\mathrm{bc}}_i---\left(2\right)$

RGB叶绿素仪测试白光穿过植物叶片时，R、G、B三种光光强会发生衰减，衰减的一部分由叶绿素吸收引起，另一部分由叶片中其他物质的吸收或遮挡引起，其他因素引起的衰减可看成是由一种特殊浓度吸光物质引起的，根据朗伯-比耳定律和吸光度加和性建立RGB叶绿素仪测量值与叶绿素含量的关系有：

红光： ${\log }_{10}\frac{R_0}{R_t}=K_R\mathrm{bc}+K_{\mathrm{xr}}{\mathrm{bc}}_x---\left(3\right)$

绿光： ${\log }_{10}\frac{G_0}{G_i}=K_G\mathrm{bc}+K_{\mathrm{xg}}{\mathrm{bc}}_x---\left(4\right)$

蓝光： ${\log }_{10}\frac{B_0}{B_t}=K_B\mathrm{bc}+K_{\mathrm{xb}}{\mathrm{bc}}_x---\left(5\right)$

式中：R₀是发射红光强度，R_t是透射红光强度，K_R是红光与叶绿素间比例常数，K_xy是红光与特殊吸光物质间比例常数，G₀是发射绿光强度，G_t是透射绿光强度，K_G是绿光与叶绿素间比例常数，K_xg是绿光与特殊吸光物质间比例常数，B₀是发射蓝光强度，B_t是透射蓝光强度，K_B是蓝光与叶绿素间比例常数，K_xy是蓝光与特殊吸光物质间比例常数，b是叶片厚度，c是叶绿素浓度，c_x是特殊吸光物质浓度。

将(3)、(4)、(5)加权相加，将与特殊物质相关项消去，消除叶片中其他物质吸收或遮挡的影响，整理后有：

K₀-(αlog₁₀R_t+βlog₁₀G_t+γlog₁₀B_t)＝K₁bc    (6)

非单色光会对测量方程产生影响，但此影响只引起测量方程常数的改变。对测量方程进行整理，最后表示为

h₀+h₁log₁₀R_t+h₂log₁₀B_t+h₃log₁₀G_t＝bc    (7)

(2)RGB数据的多元回归法检验

采用理想可控彩纸材料对(7)式间接验证，证明RGB对数值与叶绿素含量间是线性关系。首先用RGB叶绿素仪与SPAD502对绿色程度不同的彩纸进行测量，然后利用Matlab多元回归函数regress建立RGB对数值与SPAD值间的关系并得到复相关系数R。RGB叶绿素仪测量彩纸方程为：

-37.76log₁₀(R_t)+6.44log₁₀(B_t)+5.63log₁₀(G_t)+85.24＝SPAD    (8)

线性相关系数R＝1.00，回归方程为极显著。RGB对数值与SPAD值线性相关，SPAD值与叶绿素含量线性相关。回归方程(7)得到初步验证。

(2)RGB叶绿素仪对黄瓜叶片的测试和数据处理并与SPAD502进行比较

在用分光光度计获取黄瓜叶片叶绿素含量时要损坏黄瓜叶片，因此，比较RGB叶绿素仪与SPAD502测量效果时，应在测量黄瓜叶片叶绿素含量前测量RGB值、SPAD值。

测量方式：取两组黄瓜叶片样品，第一组黄瓜叶片为21片，第二组为19片。每片叶为一样本，各样本均用RGB叶绿素仪、SPAD502、分光光度计进行测量，分别获得每片叶的RGB值、SPAD值、叶绿素含量。利用打孔器在每片叶上取8小片子样品(顶部、中上部、中下部、底部各取2小片)，用于RGB值、SPAD值的测量，每片子样品RGB值、SPAD值为每片子样品多点测量的均值，每片叶RGB值、SPAD值为8个子样品RGB值、SPAD值的平均值，分别用Rt、Gt、Bt、SPAD表示，再用分光光度计进行每片叶叶绿素含量的测定，用y表示。

利用Matlab对第一组黄瓜叶片处理，得到RGB叶绿素仪测量值与叶绿素含量关系式

-34.54+13.79log₁₀(R_t)-93.58log₁₀(B_t)+56.51log₁₀(G_t)＝y    (9)

R²＝0.57，R＝0.755，n＝21。查表(2)得：R_0.01(n-2)＝0.665，R_0.05(n-2)＝0.575，由0.755＞0.665，为极显著，多元线性回归方程成立。将第二组黄瓜叶片RGB叶绿素仪测量值与叶绿素含量代入式(9)，对黄瓜叶片测量公式(9)验证，此时R²＝0.5619，R＝0.75，n＝22。查表(2)得：R_0.01(n-2)＝0.652，R_0.05(n-2)＝0.563，0.75＞0.652，仍为极显著，验证黄瓜叶片测量公式(9)成立。

利用Matlab得到第一组黄瓜叶片SPAD值与叶绿素含量之间的关系式：

1.93SPAD+0.06＝y    (10)

R²＝0.7746，R＝0.88，n＝21。将第二组黄瓜叶片测量值SPAD与叶绿素含量值代入式(10)，R2＝0.3668，R＝0.6056，n＝22。比较第二组黄瓜叶片测量时的线性相关系数，0.727＞0.702，RGB叶绿素仪在测量黄瓜叶片叶绿素含量时重复性较SPAD502好。表明RGB叶绿素仪可以用于叶片叶绿素含量的测量，测量效果可以与SPAD502相媲美。

Claims (1)

1.一种基于红、绿、蓝三原色数字信号的叶绿素测量方法，采用如下的RGB叶绿素测量仪：其机械结构部分包括光源，载物台，传感器座，光源中放置有白光LED，传感器座底部放置有颜色传感器，光源、载物台和传感器座构成避光式探头结构；其电路部分包括驱动白光LED的光源模块，数字信号传感器模块，数字信号处理控制模块，光源模块驱动白光LED，使其发出稳定的测试白光；数字信号传感器模块利用颜色传感器分时采集透过待测物的探测光中红光、绿光、蓝光光强信息并将光强信号转化为方波信号，送往数字信号处理控制模块；数字信号处理控制模块根据参数配置得到叶绿素测量内嵌模型，对三种方波信号进行捕捉和处理得到相应的频率信号，并结合内嵌模型，计算叶绿素含量，其特征在于，包括下列步骤，

1)制备一批样本；

2)利用所述的带有稳定白光光源LED的叶绿素仪测量样本，得到表征透射光红光、绿光、蓝光光强信息的频率信号；

3)利用分光光度计法测量样本的叶绿素含量；

4)将步骤2)得到的频率信号、步骤3)得到的叶绿素含量送入计算机，由计算机对频率信号、叶绿素含量进行回归分析，建立红光、绿光、蓝光光强信息频率信号与叶绿素含量之间的多元线性回归方程；

5)根据多元线性回归方程，对叶绿素仪进行参数配置，得到RGB叶绿素仪测量叶绿素含量的内嵌模型；

6)利用RGB叶绿素仪测量待测植物叶片，获得叶绿素含量及红光、绿光、蓝光光强信息的频率信号；

7)利用RGB叶绿素仪根据内嵌模型，计算叶绿素含量。

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