近日，中国科学院合肥物质科学研究院王汝菁、王六三教授团队研发出了利用近红外光谱技术检测水稻种子内部裂纹的方法。

“裂纹会影响种子的发芽率，”王六三说。“我们的研究可以帮助用非破坏性的方法挑选出高质量的种子。”

该研究成果发表在《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》上。

在农业生产中，水稻种子的质量直接关系到作物的产量和品质，但水稻种子内部的裂纹往往难以用肉眼识别，给水稻种子的质量评价带来挑战。

本研究开发了一种利用近红外光谱技术无损检测水稻种子内部裂纹的方法，应用机器学习分类算法，结合光谱预处理方法建立模型，对各模型的性能进行比较，以获得最优模型。

结果表明，偏最小二乘判别法与原始光谱数据模型相结合是最有效的。虽然最佳支持向量机模型表现不佳，但它仍然优于随机森林和 k-最近邻模型。波长重要性分析表明，检测稻种内部裂纹的关键变量与直链淀粉含量有关。

研究团队表示，该技术的应用，不仅提高了水稻种子质量评估的效率和准确性，也为农业生产中种子质量控制提供了新的技术手段。

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