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品種真實性和純度是影響產(chǎn)量的玉米種子品質(zhì)的重要指標。然而，品種真實性的檢測方法耗時、昂貴、需要大量培訓或在此過程中破壞種子。在這里，我們提出了一種準確、高通量、低成本和無損的篩選品種真實性的方法，該方法使用種子表型數(shù)據(jù)和機器學習來區(qū)分遺傳和表型相似的種子品種。具體來說，我們獲得了京科968和其他9個近緣品種（非京科968）的種子形態(tài)和高光譜反射率圖像數(shù)據(jù)。然后，我們根據(jù)表型成像數(shù)據(jù)比較了三種常見機器學習算法在區(qū)分這些品種方面的穩(wěn)健性。

品種真?zhèn)螜z測結果可視化。利用Tu等人[3]基于RGB圖像的模型和VGG16網(wǎng)絡對目標品種京科968的9個遺傳和表型相似的玉米品種(非京科968)進行了測試。。 紫色表示檢測結果為非晶科968。藍色表示檢測結果為晶科968

我們的研究結果表明，高光譜成像 (HSI) 結合多層感知器 (MLP) 或支持向量機 (SVM) 模型可以將京科 968 與僅相差兩個位點的品種區(qū)分開來，準確率達到 99% 或更高，而機器視覺成像長度準確率達到90%以上。 通過對未包含在訓練數(shù)據(jù)中的品種進行模型驗證和更新，我們?yōu)榫┛?968 開發(fā)了一個真實性檢測模型，可有效區(qū)分遺傳相似和相距較遠的品種。

不同品種玉米種子的胚芽和非胚芽表面。 最上面一行代表玉米品種京科 968 的 9 個種子批次。 底行代表非京科 968類別的其他9個非目標品種，與京科968品種遺傳相似

該策略具有廣泛應用于內(nèi)部質(zhì)量控制或政府監(jiān)管機構的大規(guī)模品種真實性檢測操作或加速新品種育種的潛力。此外，它可以很容易地擴展到其他目標品種和其他作物。