基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统的制作方法

本实用新型涉及检测技术领域，尤其涉及一种基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统。

背景技术：

植物叶片水分含量是影响植物生长的重要调节因子之一，对植物叶片中水分含量进行动态检测，及时调节植物生长过程中水分灌溉量具有重要意义。当植物叶片中含水量降低时，如果不能及时进行灌溉则会导致植株供水不足而生长缓慢，严重的会枯萎，极大的影响作物的产量。如果植物叶片含水量升高时，则应该暂缓灌溉，以免出现水分过多导致植株死亡。

目前对植物叶片含水量的检测都是采取破坏的方法，利用烘干称重法进行计算，但烘干法是有损测量，需破坏样品，且测量时间很长，步骤繁琐。于是出现了含水量的仪器测量法，有微波水分法、电容水分法、中子水分法、电极水分法等等。对植物叶片含水量测量的一般方法是烘干法、电容法、电磁波法等，但是这些方法一般都有破坏性、非连续性，并且很费时间。

技术实现要素：

为解决现有植物叶片含水量方法具有破坏性，测量时间长、步骤繁琐的缺陷，提供一种无损的基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统。

为此目的，本实用新型提出了一种基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统，包括：依次设置太赫兹光谱产生装置、太赫兹光谱发射装置、样品固定装置和太赫兹光谱探测装置；

所述太赫兹光谱产生装置用于产生激光脉冲；

所述太赫兹光谱发射装置用于在所述激光脉冲的激发下产生太赫兹脉冲，并将所述太赫兹脉冲射向待检测的植物叶片；

所述样品固定装置用于固定所述待检测的植物叶片；

所述太赫兹光谱探测装置用于接收经过所述待检测的植物叶片后的太赫兹脉冲和所述太赫兹光谱产生装置产生的激光脉冲，得到所述待检测的植物叶片每一点的太赫兹光谱数据。

优选的，所述太赫兹光谱发射装置包括：太赫兹发射器和第一透镜；所述第一透镜位于所述太赫兹发射器与所述样品固定装置之间；

所述太赫兹发射器用于在所述激光脉冲的激发下产生太赫兹脉冲；所述第一透镜用于将所述太赫兹脉冲聚焦到所述待检测的植物叶片上。

优选的，所述样品固定装置为聚乙烯板。

优选的，所述太赫兹光谱产生装置为飞秒激光器。

优选的，所述太赫兹光谱探测装置包括第二透镜与太赫兹探测器；所述第二透镜位于所述样品固定装置与所述太赫兹探测器之间；

所述第二透镜用于将经过所述待检测的植物叶片的太赫兹脉冲聚焦在所述太赫兹探测器的入口处；所述太赫兹探测器用于探测接收到的激光脉冲强度和经过植物叶片后的太赫兹脉冲强度，生成待检测的植物叶片每一点的太赫兹光谱数据。

本实用新型提供的基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统，通过采集待测植物叶片的太赫兹光谱数据，根据植物叶片含水量和太赫兹光谱数据之间的对应关系，就可以得到待测植物叶片的含水量，而无需将待测植物叶片从植物上摘下，实现了植物叶片含水量的动态无损在线检测，不会对植物造成伤害，测量时间短、步骤简单，提高了检测效率。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本实用新型的特征和优点，附图 是示意性的而不应理解为对本实用新型进行任何限制，在附图中：

图1为本实用新型提供的基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统的框架示意图；

图2为本实用新型提供另一实施例提供的基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统的框架示意图；

图3为采用本实用新型提供的系统进行叶片含水量检测的方法；

图4为本实用新型提供的聚乙烯板的吸收光谱示意图；

图5a-5b为叶片太赫兹时域重构图像的示意图；

图6A-6F为不同频率下的叶片的重构图像的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本实用新型的实施例进行详细描述。

如图1所示，一种基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统，包括：依次设置太赫兹光谱产生装置11、太赫兹光谱发射装置12、样品固定装置13和太赫兹光谱探测装置14；

所述太赫兹光谱产生装置11用于产生激光脉冲；

所述太赫兹光谱发射装置12用于在所述激光脉冲的激发下产生太赫兹脉冲，并将所述太赫兹脉冲射向待检测的植物叶片；

所述样品固定装置13用于固定所述待检测的植物叶片；

所述太赫兹光谱探测装置用于接收经过所述待检测的植物叶片后的太赫兹脉冲和所述太赫兹光谱产生装置11产生的激光脉冲，得到所述待检测的植物叶片每一点的太赫兹光谱数据。

需要说明的是，该基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统可以用于植物叶片每一点的太赫兹光谱数据的采集，根据植物叶片每一点的太赫兹光谱数据可以得到植物叶片的太赫兹光谱平均值，然后根据预先建立好的关于太赫兹光谱平均值与植物叶片含水量对应关系的水分含量预测模型，得到当前采集的太赫兹光谱数据所对应的植物叶片的含水量。因此通过采用本实用新型提供的系统采集待测植物叶片 的太赫兹光谱数据，就可以得到待测植物叶片的含水量，而无需将待测植物叶片从植物上摘下，实现了植物叶片含水量的动态无损在线检测，不会对植物造成伤害，测量时间短、步骤简单，提高了检测效率。

优选的，如图2所示，所述太赫兹光谱发射装置12包括：太赫兹发射器和第一透镜；所述第一透镜位于所述太赫兹发射器与所述样品固定装置13之间；

所述太赫兹发射器用于在所述激光脉冲的激发下产生太赫兹脉冲；所述第一透镜用于将所述太赫兹脉冲聚焦到所述待检测的植物叶片上。

优选的，所述样品固定装置13为聚乙烯板。

优选的，所述太赫兹光谱产生装置11为飞秒激光器。

优选的，所述太赫兹光谱探测装置14包括第二透镜与太赫兹探测器；所述第二透镜位于所述样品固定装置13与所述太赫兹探测器之间；

所述第二透镜用于将经过所述待检测的植物叶片的太赫兹脉冲聚焦在所述太赫兹探测器的入口处；所述太赫兹探测器用于探测接收到的激光脉冲强度和经过植物叶片后的太赫兹脉冲强度，生成待检测的植物叶片每一点的太赫兹光谱数据。

下面，采用上述实施例提供的基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统，进行植物叶片含水量的检测，具体包括以下的步骤，如图3所示，

S1：获取所述植物叶片样本的水分含量；

其中，获取植物叶片样本的水分含量前，对叶片进行预处理，具体的，将植物叶片样本采摘下来后，用纸巾等将叶片表面擦拭干净，清除叶片表面的灰尘，避免其他物质对叶片的太赫兹成像光谱造成干扰，称量叶片质量m₁并记录，将测量后的叶片放在洁净无污染的地方，之后每天重复测量步骤，连续测量，得到每天称量叶片的质量m₂， m₃，……，在最后一天测量完毕后，将叶片放在110℃环境下烘干20分钟，称量叶片干物质的重量m₀，计算每一天叶片质量与最后一天质量差，△m₁＝m₁-m₀，△m₂＝m₂-m₀，……，得到每一天叶片水分含量△m₁，△m₂，……；

S2：获取植物叶片样本每一点的太赫兹光谱数据，得到太赫兹光谱平均值；

具体的，在每天测量叶片含水量的同时，采用本实用新型实施例提供的基于太赫兹波的植物叶片含水量检测系统每天采集植物叶片的太赫兹光谱成像数据，得到多组叶片含水量和对应的太赫兹光谱数据，其中，可以将多组数据分为校正集和预测集；其中，采集叶片太赫兹光谱成像数据前后，同时测量叶片质量，保持同步性，为准确获取叶片水分动态变化过程的光谱数据和水分含量数据提供保障；在采集太赫兹光谱数据之前，可以测量一下固定植物叶片样本的聚乙烯背景板的太赫兹光谱，确定是否对叶片的光谱数据造成影响，测量得到的聚乙烯板吸收系数如图4所示，在太赫兹频段下，聚乙烯板几乎是透明的(即对太赫兹波无吸收)，聚乙烯板可以用作测量叶片的背景板。在采集叶片的太赫兹光谱时，将叶片固定在该聚乙烯背景板上，避免叶片晃动对测量产生的干扰，设置扫描叶片的起始点(X₀，Y₀)和扫描终点(X₁，Y₁)，确保在二维平移台移动过程中，能扫描得到完整叶片图像，然后开始阵列式扫描叶片，保存叶片的太赫兹光谱数据。

S3：根据所述太赫兹光谱平均值和所述水分含量，建立水分含量预测模型；

S4：获取待测植物叶片的太赫兹光谱平均值，将待测植物叶片的太赫兹光谱平均值输入所述水分含量预测模型，得到所述待测植物叶片的水分含量。

通过预先建立植物叶片样本含水量与太赫兹光谱之间的水分含 量预测模型，后续可以根据建立的该水分含量预测模型，通过采用本实用新型提供的系统采集待测植物叶片的太赫兹光谱数据，就可以得到待测植物叶片的含水量，而无需将待测植物叶片从植物上摘下，实现了植物叶片含水量的动态无损在线检测，不会对植物造成伤害，测量时间短、步骤简单，提高了检测效率。

其中，步骤S2获取植物叶片样本每一点的太赫兹光谱数据，得到太赫兹光谱平均值，包括：

获取植物叶片样本每一点的太赫兹时域光谱数据和频域光谱数据；

根据所述植物叶片样本每一点的太赫兹时域光谱数据，得到不同时刻的所述植物叶片样本的太赫兹时域光谱平均值；

根据所述植物叶片样本每一点的太赫兹频域光谱数据，得到不同频率下的所述植物叶片样本的吸收系数的太赫兹频域光谱平均值。

具体地，太赫兹时域光谱仪采集得到叶片每一点的时域光谱数据，针对叶片的每一点，在时域分别在t₀-t_n间有效太赫兹时段内，并间隔测试步长的时域作为特征，分别计算不同时刻下叶片幅值图像的光谱平均值。将时域光谱数据进行傅里叶变换可以得到叶片每一点的频域值，为了消除叶片厚度对频域数据的影响，通过计算叶片每一点的吸收系数进行太赫兹光谱图像重构，在频域分别选择f₀-f_n间有效太赫兹带宽并间隔0.1THz的频率作为特征，分别计算不同频率下重构的叶片吸收系数图像的频域光谱平均值。

其中，步骤S3根据所述太赫兹光谱平均值和所述水分含量，建立水分含量预测模型，包括：

S301：根据不同时刻植物叶片样本的太赫兹时域光谱平均值和所述植物叶片样本的水分含量，建立第一预测模型，选取时域条件下最优时域特征参数组合；

S302：根据不同频率下的植物叶片样本的太赫兹频域光谱平均值 和所述植物叶片样本的水分含量，建立第二预测模型，选取频域条件下最优频域特征参数组合；

S303：根据所述最优时域特征参数组合和最优频域特征参数组合，建立所述水分含量预测模型。

需要说明的是，为了不把噪声代入建立的水分含量预测模型中，可以采用首先时域和频域单独建模，选出分别在时域和频域的最佳特征参数组合后，再进行后续的时域和频域组合建模。

其中，步骤S301根据不同时刻植物叶片样本的太赫兹时域光谱平均值和所述植物叶片样本的水分含量，建立第一预测模型，选取时域条件下最优时域特征参数组合，包括：

将已知水分含量的植物的太赫兹光谱平均值输入所述第一预测模型；

比较不同时刻建立的所述第一预测模型的相关系数和均方根误差；

选取时域条件下最优的时域光谱平均值和对应的植物叶片样本的水分含量。

具体的，可以利用步骤S2中的校正集光谱数据建立时域光谱平均值与对应叶片含水量的多元回归模型，即该第一预测模型，通过该第一预测模型对步骤S2中的预测集数据进行预测，比较不同时刻建模方法下模型的相关系数和均方根误差，选取相关系数最高和均方根误差最小时的时域光谱平均值和对应植物叶片样本的水分含量的数据。

同样的，步骤S302根据不同频率下的植物叶片样本的太赫兹频域光谱平均值和所述植物叶片样本的水分含量，建立第二预测模型，选取频域条件下最优频域特征参数组合，包括：

将已知水分含量的植物的太赫兹光谱平均值输入所述第二预测模型；

比较不同频率建立的所述第二预测模型的相关系数和均方根误 差；

选取频域条件下最优的频域光谱平均值和对应的植物叶片含水量。

具体的，利用校正集数据建立频域光谱平均值与叶片含水量之间的第二预测模型，并利用预测集数据对该模型进行验证，比较不同频率建模方法下模型的相关系数和均方根误差，选取相关系数最高和均方根误差最小时的频域光谱平均值和对应植物叶片含水量数据。

具体的，步骤S303，在得到最优时域、频域特征参数组合后，建立多元回归模型，并可以利用采集的太赫兹光谱数据进行校正和预测，通过相关系数与均方根误差的模型评价，筛选出相关系数最高、均方根误差最小的数学模型作为最优建模组合，得到基于时域光谱、频域吸收系数组合的最优水分含量预测模型。

其中，在获取植物叶片样本每一点的太赫兹时域光谱数据之后，可以提取所述植物叶片样本每一点时域光谱的时域幅值，根据所述每一点的时域幅值对所述植物叶片样本进行图像重构。利用图像重构，可以通过人眼观察确定哪个时刻的光谱数据最佳，利于水分含量预测模型的建立。如图5a-5b所示，t₁比t₂时刻的叶片轮廓清晰，所以t₁时刻的光谱数据较佳。

其中，在获取植物叶片样本每一点的太赫兹时域光谱数据之后，将所述太赫兹时域光谱数据进行傅里叶变换，得到所述植物叶片样本每一点的太赫兹频域光谱数据；

根据所述太赫兹频域光谱数据，计算所述植物叶片样本每一点的吸收系数，并根据所述植物叶片样本每一点的吸收系数对所述植物叶片样本进行图像重构。

为了消除叶片厚度对频域数据的影响，通过计算植物叶片每一点的吸收系数进行太赫兹光谱图像重构，如图6A-6F所示。从图6A-6F中可以看出，在1.1THz左右，叶片边界较为清晰，因此，在1.1THz 左右的频域光谱数据较佳。其中，根据所述太赫兹频域光谱数据，计算所述植物叶片样本每一点的吸收系数，采用以下公式：

$n\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{2}{d}\ln \left\{\frac{4n\left(\mathrm{\ω}\right)}{\mathrm{\ρ}\left(\mathrm{\ω}\right){\[n\left(\mathrm{\ω}\right)+1\]}^2}\right\}$

其中：ω为频率，d为植物叶片样品的厚度，ρ(ω)为频域光谱的振幅，n(ω)为吸收系数，为相位。

后需要说明的是，在本实用新型实施例中如果涉及到计算机程序及相应的方法均是直接应用了现有的比较成熟的方法实现，不涉及计算机程序等方法的改进。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。

本实用新型的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解的是，本实用新型的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本实用新型公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本实用新型的示例性实施例的描述中，本实用新型的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释呈反映如下意图：即所要求保护的本实用新型要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本实用新型的单独实施例。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本实用新型的权利要求和说明书的范围当中。