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质量控制和测定是种子工业最重要的活动。最近，光谱成像和人工智能技术（如VideometerLab仪器、附加组件和软件）正在彻底改变这个行业。

事实上，种子质量参差不齐，需要对其使用进行准确检查才能实现盈利。光谱成像和人工智能技术可以满足这一精度要求，同时实现自动非破坏性测量、记录。

2022年8月3日星期三，Videometer首席执行官延斯·迈克尔·卡斯滕森在亚太种子联盟的网络研讨会上做了报告：“应用数字工具提高质量”。在会议上，他介绍了VideometerLab技术在种子质量方面提供的许多机会。

但究竟该技术能做些什么呢？ 

种子质量技术 

Videometer产品组合为种子分析师提供了广泛的工具。 

首先，VideometerLab的光谱带与机器学习算法相结合，支持确定种子批次中的主要特征。这些包括种子：颜色，光谱指数，形状，纹理质构，尺寸和相对尺寸轮廓，位置和相对位置，定向和相对定向。基于这些参数，可以确定种子的次要特征，这对质量控制至关重要。这些措施包括：物理纯度等级，损伤，种子健康，反向终止，早期出苗/启动/收获前发芽种子处理。

一旦确定了这些特征，就可以将VideometerLab与漏斗和传送带（Videometer Lab与自动进料器）结合起来，快速分析和分类种子。事实上，人工智能构建的模型能够根据种子的特征对其进行分类，并将其保存为不同格式的文档（数字、视觉等）。此外，软件扩展BLOB工具允许您在分析种子的同时对其进行可视化，然后对其进行数字排序。

最后，借助分拣机器臂（Videometer SeedLab），可以根据种子的特征对其进行物理排序。 

为整个种子和谷物价值链服务的Videometer多光谱成像设备

提供的价值链分析步骤

育种和遗传资源：筛选、表型、倍性、基因库管理（非类型表型查询）

种子技术：种子包衣、种子引发、种子制粒、种子消毒、种子传播疾病控制

播种：发芽、活力、水分、根冠分析

生长：田间和温室表型、压力源、抗性

收获：成熟度评估、收割前发芽、联合收割机控制

交易：产品评估、物流、定价

物理：纯度、破碎、高价值种子分选、自调整清洗机的清洗

精炼：研磨、混合、造粒、麦芽

可以在整个种子链中使用这些技术，并在不同的生产步骤中创造附加价值。

种子质量使用光谱成像的好处 

光谱成像和机器学习驱动的仪器是种子分析的重要工具。配备此类设备，相关人员不仅能够以更精确的结果加强质量控制，而且还可以在效率和有效性方面获得经验证的好处。 

种子和谷物质量的快速、客观和通用评估：纯度、损伤、污染物、混合物、成熟度、尺寸等都在一个过程中而不是多个进行评估。 

所有过程的完整文档：包括所有种子和谷物的数字种子库。

无损：对您的货物进行无损评估。

定制模型：可根据对种子的需求定制模型。