Ростов-на-Дону, Ростовская область, Россия
сотрудник
Воронеж, Воронежская область, Россия
В настоящее время в лесном хозяйстве для подготовки семян к посеву или хранению используются сепараторы, разделяющие семена по количественным признакам. Такое разделение может приводить к чрезмерной генетической дифференциации семян. В то же время, тенденции современного семеноводства в качестве основного направления сепарации семян определяют неразрушающий контроль их качества. Выбор качественного показателя разделения при этом обусловлен достоверным различием в относительных темпах роста сеянцев различных цветосеменных рас, так как фен окраски хорошо воспроизводим и генетически стоек. В настоящее время выбор цвета семенной кожуры в большинстве исследований проводится органолептическим методом. Такой подход крайне субъективен и нуждается в пересмотре. В связи с этим в статье рассматривается технология разделения семян по спектрометрическим параметрам, в основе которой лежат принципы фотоники. Реализуемость данных принципов воплощена в функциональном проектировании линейки новых оптоэлектронных систем для экспресс-анализа. Конструкции предложенных устройств модульны, мобильны, энергоэффективны, точны, быстры, просты в эксплуатации и экологически безопасны, что позволяет производить с их помощью экспресс-анализ семян с высоким быстродействием и качеством.
технология, лесные семена, оптоэлектронная система, экспресс-анализатор, волоконно-оптические брэгговские решетки, брэгговские зеркала, дифракционные решетки, оптические разветвители, биофотоника, фен окраски семян
Введение.
В настоящее время в лесном хозяйстве для подготовки семян к посеву или хранению используются решетные, пневматические, вакуумные и другие виды сепараторов, разделяющих семена по количественным признакам [3, 7, 15, 16]. Однако в пределах одного вида существует изменчивость размеров семян из-за экологических факторов, влияющих на развитие семян, и нормальной генетической вариабельности. Поскольку отклонения в размерах и форме семян – это генетическое разнообразие, классификация семян по количественным признакам может привести к чрезмерной генетической дифференциации и потере генетического разнообразия внутри каждой из фракций [10]. В связи с этим, одним из эффективных путей повышения посевных качеств семян [2] является их разделение на предпосевном этапе по окраске (спектральным характеристикам защитной оболочки). Это обусловлено тем, что:
– фены окраски семян отличаются хорошей воспроизводимостью оценок (низкой ошибкой идентификации) генетических особенностей деревьев [1];
– окраска семян обусловливается количеством и локализацией фенолсодержащих пигментов в слоях защитной оболочки [20];
– цвет семян индивидуален и наследственно обусловлен [1, 5, 6];
– цвет семян является основополагающим критерием для визуального разделения [3];
– дифференциация интенсивности ростовых процессов у сеянцев из различных цветосеменных рас обеспечивает существенную экономию дорогостоящего репродуктивного материала [4] и т.д.
В настоящее время цветовая классификация семян построена, как правило, на оценке цвета преобладающего пигмента, достоверность выделения которого зависит от индивидуальных особенностей зрительного восприятия исследователя [1]. Очевидно, что такая субъективность качественного разделения существенно снижает его эффективность. Подобное обстоятельство обусловило необходимость создания автоматических анализаторов окраски семян, наиболее характерными из которых являются устройства, описанные в патентах (пат. US №6509537 МПК B07 C5/00, опубл. 21.01.2003; пат. US №6864970, МПК G01N 21/00, опубл. 08.03.2005; пат. US № 2010/0046826, МПК G06T 7/00, опубл. 25.02.2010; пат. РФ № 2521215, МПК B07 C5/34, B07 B13/00, опубл. 27.06.14). Недостатками данных схем являются высокая сложность и трудность технической эксплуатации, обусловленные сложностью и трудностью настройки оптической схемы, необходимостью обеспечения высоких скоростей вращения зеркальной призмы (или зеркала), трудностью настройки устройства считывания и обработки изображения и пр., а также низкое качество анализа семян из-за ограниченной разрешающей способности видеокамеры с линейным видеодатчиком. Кроме того, существующие анализаторы окраски семян невозможно использовать в полевых условиях, ввиду описанных выше недостатков. Это приводит к необходимости разработки анализатора семян, во-первых, обеспечивающего их качественный оперативный анализ, а во-вторых, конструктивно простого (в частности, не имеющего подвижных частей и механизмов), что обеспечит возможность его эффективного использования в полевых условиях.
Оптоэлектронный экспресс-анализатор семян на волоконно-оптических брэгговских решетках. Для решения поставленной задачи рассмотрим ниже экспресс-анализатор (ЭА) качества семян, функциональная схема которого представлена на рис. 1.
В основу работы данного ЭА положен принцип разделения семян по их спектральным характеристикам, полученным как в отраженном от защитной оболочки световом потоке, так и в световом потоке, прошедшем через семя. В работах [9, 11, 12, 14, 17-19] показано, что эффективность анализа качества семян в этом случае резко возрастает, в силу того, что:
– воздействие на семена имеет неинвазивный характер;
– на основе анализа спектров, имеющих характерные участки, можно оперативно анализировать семена по жизнеспособности;
– с достаточной точностью можно определять происхождение семян;
– процесс анализа одного семени занимает предельно малое количество времени, сокращая издержки на тестирование семян;
– достижимое качество семян позволяет использовать их при аэросеве [8, 13], сокращая издержки и повышая процент выхода сеянцев.
Представленный на рис. 1 экспресс-анализатор качества семян (патент на изобретение RU 2675056, приоритет от 08.02.2018) работает следующим образом:
1. Поступление семян для экспресс-анализа осуществляется по вертикально расположенному прозрачному трубопроводу 3.
2. С выхода источника полихроматического излучения 1 полихроматический световой поток, содержащий набор частот излучений в заданном диапазоне (например, для семян сосны обыкновенной – в диапазоне 650-715 нм), поступает на вход оптического волновода 2, с выхода которого через прозрачную стенку трубопровода 3 поступает на поверхность проходящих семян. Отраженный от поверхности семени световой поток поступает на вход N-выходного оптического разветвителя 4, а световой поток, прошедший через семя, поступает на вход N-выходного оптического разветвителя 5.
3. С выходов оптического разветвителя 4 световые потоки поступают через первые оптические разветвления оптических Y-разветвителей 61, 62, …,6N на входы волоконно-оптических брэгговских решеток (ВОБР) 71, 72, …,7N, каждая из которых отражает световой поток в своем узком спектральном диапазоне. Отраженные от ВОБР 71, 72, …,7N световые потоки с различными длинами волн поступают на входы соответствующих оптических Y-разветвителей 61, 62, …,6N, с выходов вторых разветвлений которых они поступают далее на входы соответствующих фотоприемников 81, 82, …,8N. При этом каждый из этих фотоприемников 8i, i =1,…,N, настроен на прием оптического излучения в диапазоне, совпадающем с диапазоном отражения соответствующей ВОБР 7i, i = 1,…,N.
4. Аналогично с выходов оптического разветвителя 5 световые потоки поступают через первые оптические разветвления оптических Y-разветвителей 91, 92, …,9N на входы ВОБР 101, 102, …,10N. Отраженные от ВОБР 101, 102, …,10N световые потоки с различными длинами волн поступают на входы соответствующих оптических Y-разветвителей 91, 92, …,9N, с выходов вторых разветвлений которых они поступают далее на входы соответствующих фотоприемников 111, 112, …,11N. (Аналогично предыдущему каждый из фотоприемников 11i настроен на прием оптического излучения в диапазоне, совпадающем с диапазоном отражения ВОБР 7i).
5. С выходов фотоприемников 81, 82, …,8N, 111, 112, …,11N электрические сигналы, пропорциональные интенсивностям принятых световых потоков, поступают на 2N входов мультиплексора 12, управление коммутацией (опросом) которого осуществляет микропроцессор 14.
6. С выхода мультиплексора 12 аналоговый сигнал поступает на вход аналого-цифрового преобразователя (АЦП) 13. С выхода АЦП 13 двоичный код поступает на вход микропроцессора 14, который обрабатывает информацию, поступающую от фотоприемников 81, 82, …,8N, 111, 112, …,11N – спектральные характеристики отраженного от семени и прошедшего через него световых потоков. На основании анализа спектральных характеристик микропроцессор 14 формирует данные анализа качества семян, которые далее поступают на блок отображения данных 15.
Подобная схема анализатора удовлетворяет всем требованиям, предъявленным выше, – компактностью, простотой, высоким быстродействием и возможностью проведения высококачественного анализа характеристик семян за счет реализации в микропроцессоре алгоритмов анализа практически любой сложности.
Модификации оптоэлектронных систем экспресс-анализатора семян. В рассмотренной выше схеме в качестве функциональных элементов, осуществляющих спектральный анализ характеристик семян, были использованы волоконно-оптические брэгговские решетки. Их преимуществом является узкий спектральный диапазон отражения светового потока (т.е. высокая точность спектрального анализа), недостатком – сравнительно высокая стоимость. При этом в схеме, приведенной на рис. 1, за счет разветвления оптических потоков в N-выходных оптических разветвителях 4,5 оптические сигналы, отраженные от семени и прошедшие через него, существенно ослабляются. Это, в свою очередь, приводит к необходимости выбора фотоприемников с высокой чувствительностью, что также удорожает устройство. Данные недостатки могут быть легко устранены заменой ВОБР на брэгговские зеркала, но за счет некоторого увеличения габаритов устройства. Измененная часть оптической системы анализатора в этом случае представлена на рис. 2.
Подключение выходов фотоприемников и остальная часть устройства аналогичны приведенным на рис.1.
Аналогично работе предыдущего анализатора полихроматический световой поток, содержащий набор частот излучений в заданном диапазоне, от источника полихроматического излучения 1 поступает через прозрачную стенку трубопровода на поверхность проходящих семян. Отраженный от поверхности семени световой поток поступает через фокусирующую линзу 21 на вход первого брэгговского зеркала 31. Т.к. каждое брэгговское зеркало отражает световой поток в своем узком спектральном диапазоне, то оставшаяся часть светового потока, лежащая вне этого диапазона, проходит на выход соответствующего брэгговского зеркала первой группы (и поглощается на выходе брэгговского зеркала 3N), а отраженные от брэгговских зеркал 31, 32, …,3N световые потоки с различными длинами волн поступают на входы соответствующих фотоприемников 41, 42, …,4N. При этом важно отметить отсутствие ослабления оптического сигнала, вызванного его разветвлением в оптических волноводах подобно схеме на рис.1.
Прошедший через семя (сквозной) световой поток поступает через вторую фокусирующую линзу 22 на вход брэгговского зеркала 51. Часть светового потока, лежащего вне его спектрального диапазона, проходит на его выход и поступает на вход следующего брэгговского зеркала и т.д. (и поглощается на выходе брэгговского зеркала 5N). Отраженные от группы брэгговских зеркал 51, 52, …,5N световые потоки с различными длинами волн поступают на входы соответствующих фотоприемников 61, 62, …,6N. Далее работа анализатора происходит аналогично работе предыдущей схемы.
Здесь основным недостатком является некоторое увеличение габаритов устройства за счет необходимости последовательного пространственного размещения брэгговских зеркал по обе стороны прозрачного трубопровода. Этого недостатка можно избежать, используя вместо брэгговских зеркал обычные дифракционные решетки (но за счет возможного ухудшения точности спектрального анализа). Для данного случая модификация схемы анализатора представлена на рис. 3.
Как и ранее, подключение выходов фотоприемников и остальная часть устройства аналогичны приведенным на рис.1.
|
|
|
1: источник полихроматического излучения, 2: оптический волновод, 3: прозрачный трубопровод, 4,5: N-выходные оптические разветвители, 61, 62, …,6N : первая группа оптических Y-разветвителей, 71, 72, …,7N : первая группа волоконно-оптических брэгговских решеток, 81, 82, …,8N : первая группа фотоприемников, 91, 92, …,9N : вторая группа оптических Y-разветвителей, 101, 102, …,10N : вторая группа волоконно-оптических брэгговских решеток, 111, 112, …,11N : вторая группа фотоприемников, 12: мультиплексор «2N 13: аналого-цифровой преобразователь, 14: микропроцессор, 15: блок отображения данных, который может быть выполнен, например, в виде печатающего устройства или дисплея Рис. 1. Экспресс-анализатор качества семян |
|
|
|
1: источник полихроматического излучения, 21,22: фокусирующие линзы, 31, 32, …,3N: первая группа N брэгговских зеркал, 41, 42, …,4N: первая группа N фотоприемников, 51, 52, …,5N: вторая группа N брэгговских зеркал, 61, 62, …,6N: вторая группа N фотоприемников. Рис. 2. Оптоэлектронная система анализатора качества семян на брэгговских зеркалах |
|
|
|
1: источник полихроматического излучения, 2: фокусирующая линза, 3: прозрачный трубопровод, 41 , 42: дифракционные решетки, 51, 52, …,5N : первая группа N фотоприемников, 61, 62, …,6N : вторая группа N фотоприемников. Рис. 3. Оптоэлектронная система анализатора качества семян на дифракционных решетках |
В данной схеме полихроматический оптический поток поступает на поверхность проходящих семян через фокусирующую линзу 2 и прозрачную стенку трубопровода 3. Отраженный от поверхности семени оптический поток поступает на вход первой дифракционной решетки 41, а оптический поток, прошедший через семя, поступает на вход второй дифракционной решетки 42. На выходах дифракционных решеток 41, 42 происходит разложение отраженного от поверхности семени и прошедшего через него оптических потоков на соответствующие спектральные составляющие с интенсивностями, определяемыми характеристиками семени. Далее с выходов дифракционной решетки 41 оптические потоки поступают на входы соответствующих фотоприемников первой группы 51, 52, …,5N, а с выходов дифракционной решетки 42 – на входы фотоприемников второй группы 61, 62, …,6N. Дальнейшая работа анализатора происходит аналогично описанному выше.
Преимуществом данной схемы является ее простота, дешевизна и малые габариты, недостатком – пониженная точность по сравнению с предыдущими вариантами исполнения.
Заключение. Совместное применение оптической технологии и микропроцессорной техники позволило разработать различные варианты конструктивного исполнения оптического анализатора для лесных семян, во-первых, позволяющего осуществлять качественный оперативный анализ семян, во-вторых, конструктивно простого (в частности, не имеющего подвижных частей и механизмов), и в-третьих, обеспечивающего возможность его эффективного использования в полевых условиях.
1. Видякин А.И. Популяционная структура сосны обыкновенной на востоке Европейской части России: автореф. дисс. ... д-ра биол. наук. Екатеринбург, 2004. 48 с.
2. Некрасова Т.П. Плодоношение сосны в Западной Сибири. Новосибирск: СО АН СССР, 1960. 132 с.
3. Новиков А.И. Дисковые сепараторы семян в лесохозяйственном производстве. Воронеж: ФГБОУ ВО ВГЛТУ, 2017. 159 с.
4. Парамонов Е.Г., Ананьев М.Е. Влияние цветовых рас сосны на рост лесных культур // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2011. Т. 4. № 78. С. 40-43.
5. Пименов А.В., Седельникова Т.С. Качественная оценка формового разнообразия сосны обыкновенной в лесоболотных комплексах Западной Сибири // Хвойные бореальной зоны. 2012. Т. 30. № 1-2. С. 157-161.
6. Правдин Л. Ф. Основные закономерности географической изменчивости сосны обыкновенной (Pinus silvestris L.) // Основы лесоведения и лесоводства : докл. на V лесн. конгрессе. - М., 1960. - С. 245-250.
7. Свиридов Л.Т., Новиков А.И., Гомзяков Н.Д. Перспективные технические средства для обработки семян хвойных пород // Лесное хозяйство. 2007. Т. 2. С. 44-46.
8. Соколов С.В., Новиков А.И. Тенденции развития операционной технологии аэросева беспилотными летательными аппаратами лесовосстановительном производстве // Лесотехнический журнал. 2017. Т. 7. № 4. С. 190-205.
9. Daneshvar A. et al. Single seed Near Infrared Spectroscopy discriminates viable and non-viable seeds of Juniperus polycarpos. Silva Fennica, 2015, Vol. 49, no. 5.
10. Ivetić V. et al. Genetic diversity and forest reproductive material - from seed source selection to planting. iForest - Biogeosciences and Forestry, 2016, Vol. 9, no. 5, pp. 801-812.
11. Lee H.S. et al. Large-Scale Screening of Intact Tomato Seeds for Viability Using Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS). Sustainability, 2017, Vol. 9, no. 4, pp. 8.
12. Loewe V. et al. Discriminant analysis of Mediterranean pine nuts (Pinus pinea L.) from Chilean plantations by near infrared spectroscopy (NIRS). Food Control, 2017, Vol. 73, pp. 634-643.
13. Novikov A.I., Ersson B.T. Aerial seeding of forests in Russia: A selected literature analysis. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2019, vol. 226: 012051. doi:https://doi.org/10.1088/1755-1315/226/1/012051.
14. Phuangsombut K., Suttiwijitpukdee N., Terdwongworakul A. Nondestructive classification of mung bean seeds by single kernel near-infrared spectroscopy. Journal of Innovative Optical Health Sciences, 2017, Vol. 10, no. 3, pp. 9.
15. Simak M. Removal of filled-dead seeds from a seed bulk. Sverige Skogsvårdsförbunds Tidskrift. 1981, Vol. 5, pp. 31-36.
16. Stoica D., Stanciu G. Influence the degree of sorting the separation process a conical sieve. Digest Journal of Nanomaterials and Biostructures, 2013, Vol. 8, no. 2, pp. 513-518.
17. Tigabu M. Characterization of forest tree seed quality with near infrared spectroscopy and multivariate analysis, 2003. 56 p.
18. Tigabu M., Odén P.C. Discrimination of viable and empty seeds of Pinus patula Schiede & Deppe with near-infrared spectroscopy. New Forests, 2003, Vol. 25, no. 3, pp. 163-176.
19. Tigabu M., Oden P.C., Lindgren D. Identification of seed sources and parents of Pinus sylvestris L. using visible-near infrared reflectance spectra and multivariate analysis. Trees-Structure and Function, 2005, Vol. 19, no. 4, pp. 468-476.
20. Tillman-Sutela E. Effect of incubation temperature on the variation of imbibition in northern pine (Pinus syl-vestris L.) seeds. Seed Science and Technology. 1997, Vol. 25, no. 1, pp. 101-112.
