一种基于近红外光谱技术快速无损检测种子质量的方法

本发明公开了一种基于近红外光谱技术快速无损检测种子质量的方法，涉及现代农业技术领域，包括，使用深度学习模型对待测种子进行图像识别，确定种子类型并自动调整光谱仪参数；使用调整后的近红外光谱仪采集光谱数据，并进行预处理；获取种子的内部结构和密度信息，并与光谱数据结合，形成多模态数据集；构建种子活力预测模型，预测种子的发芽率；根据预测结果，判断种子的生长趋势；依据种子的生长趋势进行分级；本发明通过构建种子活力预测模型，实现了种子发芽率的高精度预测；通过生长趋势的分类和分级，为种子的筛选和种植管理提供了科学依据。