Development of an Online measurement of corn seed viability using hyperspectral imaging = Development of an Online measurement of corn seed viability using hyperspectral imaging
저자
( Collins Wakholi ) ; ( Youngwook Seo ) ; ( Byoung-kwan Cho )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
26-26(1쪽)
제공처
The ability to classify seeds according to their respective traits like viability, variety etc. is key to regulation and ensuring seed quality and purity. Since the mass inception of genetically modified (GM) seeds to the market, many undesirable effects have been observed and are able to pose danger to the natural ecosystem and to humans at large. On top of the undesirable effects, there is a need to keep the natural gene pool as pure as possible from mixing with GM genes thus calling for careful caution during the handling of GM organisms. Currently many regulations have been imposed on the trade and import of GM seeds. In some societies for instance, the imported GM seeds have to be either killed or traded under very careful certification conditions. Clearly, there is a need to develop cutting edge technology to detect Viable GM seeds before import or trade. The main purpose of this research was to develop a working online sorting system based on Short Wave Infrared (SWIR) hyperspectral imaging (HSI) that is able to detect and sort GM corn seeds according their viability. In this study, hyperspectral image data from 600 corn seeds (50% microwave treated, 50% as control) was collected, analyzed and used to build classification models to classify between treated (non-viable) and non-treated (control/viable) corn groups. Three classification models were tested which included Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA), Support Vector Machines (SVM) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The PLS-DA model coupled with some image processing tools (2-D median filter and morphological operations) performed the best and was applied to the online sorting system and tested its performance at different conveyor belt speeds until optimum. The overall system classification accuracy from the online tests was found to be 84% and 81% for white and purple corn respectively at conveyor belt speed of about 72 mm/s. The overall system accuracy was found to be lower than that produced from the offline spectral analysis possibly due to effects like ambient temperature, electronic noise, test sample dissimilarity, etc. The results show that the hyperspectral based online sorting prototype is able to be used for non-destructive real-time inspection of corn seed viability which could be faster and cheaper alternative to the conventional measurement methods which are expensive, time consuming and representative.
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