一种作物气传病害孢子检测装置与方法

本发明属于对气传病害孢子分离富集分类识别的，尤其涉及作物气传病害孢子检测装置与方法。

背景技术：

1、番茄和黄瓜因为其具有丰富的口感和营养价值深受消费者的喜爱，且番茄和黄瓜栽培面积占据我国设施栽培面积的主要部分。番茄和黄瓜在生长过程中不可避免地暴露于生物胁迫中，且温室环境内的温湿度条件更有利于气传真菌病害发生流行和蔓延。番茄灰霉病是由灰葡萄孢引起的，该病害主要发生在番茄的开花期和结果期，病害发生后可以危害番茄植株的花朵、果实、叶片和茎杆。具有发生时间早、持续时期长，且容易造成番茄产生大量的烂果。黄瓜霜霉病是由古巴假霜霉菌侵染所引起的，该病害发生后主要危害黄瓜植株的叶片，也能危害黄瓜植株的茎和花序，在黄瓜的幼苗期到生长期均可以发病，特别是黄瓜进入收瓜期发病较重，病害发生后能在一两个星期的时间内使黄瓜植株的大部分叶片枯死，黄瓜田一片枯黄。黄瓜白粉病(俗称“白毛病”)是由瓜白粉菌和瓜单囊壳白粉菌侵染所引起的。黄瓜白粉病发生后主要危害黄瓜植株的叶片，也会危害黄瓜植株的叶柄和茎杆，通常在黄瓜植株生长的中后期发病较重，容易造成黄瓜植株叶片的干枯甚至提前拉秧。这些气传真菌病害会随着栽培面积的扩大及重茬种植年限的增加而逐年加重，严重时可造成减产，产量损失为20-50％，甚至绝收。

2、目前，温室作物病害的诊断和防治主要是基于生产者的经验和实验室或现场常规检测的结果。实验室检测技术主要包括电子显微镜检测技术、聚合酶链式反应(pcr)、分子生物学检测技术等。这些检测技术可以准确地确定温室作物病害的类型，但实验室检测技术具有破坏性、耗时和劳动密集型的缺点。现场常规检测技术主要是采用光谱检测技术、图像处理技术，对已知的或特定的作物病害进行检测，这些技术通过统计建模反演可以实现对作物病害的检测，基于此可以在温室作物栽培的时候，及时预测并治疗病害提供准确的指导依据。然而这些诊断技术无法实现在病害流行前进行早期预警，而是要等到病害发生时才能检测到，这时已经错过作物病害防治的最佳窗口期。

3、实际上在温室作物气传病害发生并且进行大面积的病害传播发生之前，首先进行的是气传病害孢子随着空气中的气流传播，当传播中的气传病害孢子接触到植物叶片后会通过植物叶片气孔进入到植物组织内部并进行萌发，然后释放更多的气传病害孢子，继续在植物之间传播。因此只要能从传播途径上实时获取气传病害孢子的传播信息，便可以及时进行作物气传病害的预测测报。然而，温室作物气传病害孢子的高效分离、富集确面临着一些问题：如温室内空气成分复杂且存在大量的颗粒状杂质，包括花粉、液滴、虫卵、粉尘、病菌孢子等，尺度从nm到μm，另外气传病害孢子颗粒在空气中所占的体积分数极低，一般低于十万分之二。如何从占比极低且成分复杂的混合颗粒中快速准确地分离出气传病害孢子，并对不同尺寸和形状的孢子进行分离富集到检测区难度非常大。

4、随着技术人员对孢子捕捉仪的改进，现在市面上售卖的孢子捕捉仪越来越多，并且采用孢子捕捉仪捕捉空气中气传病害孢子已成为一种常用的方法。如现有的便携式孢子捕捉仪、车载式孢子捕捉仪、以及固定式孢子捕捉仪都是先对空气中的气传病害孢子进行捕捉，然后借助显微镜进行识别，一定程度上实现了对空气中传播的气传病害孢子的捕捉和检测。虽然现在市面上售卖的各种形式的孢子捕捉仪都能捕捉到空气中的气传病害孢子，但是并不能对捕捉到的气传病害孢子进行分离，因此无法将捕捉的气传病害孢子与其它杂质进行有效的分离，不利于气传病害孢子的及时识别和计数。

5、综上所述，现有的病害孢子检测耗时长，滞后性大，设备昂贵，不易操作，无法对空气中的病害孢子进行分离富集等缺点，温室内气传病害孢子的检测装置和方法仍是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述技术问题，本发明提供一种作物气传病害孢子检测装置与方法，是一种基于偏振-衍射条纹相对光强分布值的气传病害孢子检测装置与方法，实现作物气传病害孢子的分类识别，提高病害孢子检测的效率。

2、注意，这些目的的记载并不妨碍其他目的的存在。本发明的一个方式并不需要实现所有上述目的。可以从说明书、附图、权利要求书的记载中抽取上述目的以外的目的。

3、本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

4、本发明采用的技术手段如下：

5、一种作物气传病害孢子检测装置，包括从上至下依次布置的光源、透光微孔、复合场微流控芯片、无透镜的偏振相机、信号发生器和图像处理单元；

6、所述光源透过透光微孔产生干涉光照射在复合场微流控芯片上，偏振相机位于复合场微流控芯片的下方，且复合场微流控芯片的与偏振相机之间的距离远远小于透光微孔到复合场微流控芯片的距离；

7、所述信号发生器与复合场微流控芯片连接，信号发生器用于产生交变的电压，复合场微流控芯片内产生电场，使不同种类的病害孢子富集到复合场微流控芯片的不同富集区域内；

8、所述偏振相机成像采集复合场微流控芯片富集区域内的气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像，并传递给图像处理单元；

9、所述图像处理单元用于对气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像进行处理，得到气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像的相对光强分布值，根据相对光强分布值的不同对病害孢子实现分类识别。

10、上述方案中，所述光源为led灯珠组件；

11、所述led灯珠组件包括多个led灯珠；led灯珠的波长是通过采集气传病害孢子的原始光谱特征曲线，并对原始光谱曲线进行主成分分析，选取累积贡献率大于89％的主成分，然后得到对应的特征波段来确定的，对应的特征波段为适合采集气传病害孢子衍射指纹图像的光源波长，即led灯珠的波长。

12、上述方案中，所述复合场微流控芯片包括聚二甲基硅氧烷片；

13、所述聚二甲基硅氧烷片设有用于气传病害孢子初步分离的预处理通道、气传病害孢子二次分离通道和气传病害孢子富集区域；

14、所述预处理通道的一端设有气传病害孢子入口，预处理通道的另一端设有若干气传病害孢子二次分离通道，预处理通道的另一端与气传病害孢子二次分离通道的一端连通，气传病害孢子二次分离通道的另一端设有多个与其连通的气传病害孢子富集区域，每个气传病害孢子富集区域均设有气流出口；

15、所述预处理通道的两侧分别设有对称布置的鞘流通道，鞘流通道用于使孢子在预处理通道内成一条直线向前运动；预处理通道位于鞘流通道下游处的两侧，以及气传病害孢子二次分离通道的两侧均分别设有电极结构；电极结构与信号发生器连接，信号发生器使电极结构产生电场，使不同种类的病害孢子富集到不同的气传病害孢子富集区域内。

16、进一步的，所述鞘流通道的轴线与预处理通道进气段的轴线相交成锐角；

17、所述鞘流通道包括鞘流通道和鞘流通道；所述鞘流通道和鞘流通道分别设有对称布置在预处理通道的两侧。

18、进一步的，所述预处理通道位于鞘流通道下游处设有对应布置的第一电极结构和第四电极结构、第二电极结构和第五电极结构、第三电极结构和第六电极结构；第一电极结构、第二电极结构、第三电极结构、第四电极结构、第五电极结构、第六电极结构分别与信号发生器连接在预处理通道内产生电场，使气传病害孢子经过预处理通道的电场时实现初步分离。

19、进一步的，所述气传病害孢子二次分离通道包括第一气传病害孢子二次分离通道和第二气传病害孢子二次分离通道；

20、所述第一气传病害孢子二次分离通道的一端与预处理通道连通，另一端设有第三气传病害孢子富集区域和第四气传病害孢子富集区域，第三气传病害孢子富集区域设有第三气流出口，第四气传病害孢子富集区域设有第四气流出口；

21、第二气传病害孢子二次分离通道的一端与预处理通道连通，另一端设有第一气传病害孢子富集区域和第二气传病害孢子富集区域；第一气传病害孢子富集区域设有第一气流出口，第二气传病害孢子富集区域设有第二气流出口；

22、所述第一气传病害孢子二次分离通道设有相对布置的第七电极结构和第十三电极结构，以及第八电极结构和第十四电极结构；

23、所述第二气传病害孢子二次分离通道设有相对布置的第九电极结构和第十二电极结构，以及第十电极结构和第十一电极结构；

24、第七电极结构、第八电极结构、第九电极结构、第十电极结构、第十一电极结构、第十二电极结构、第十三电极结构、第十四电极结构分别与信号发生器连接在气传病害孢子二次分离通道内产生电场，使气传病害孢子经过气传病害孢子二次分离通道的电场时实现二次分离分别进入不同的气传病害孢子富集区域。

25、一种根据所述的作物气传病害孢子检测装置的检测方法，包括以下步骤：

26、步骤s1：打开微气泵和信号发生器，信号发生器产生交变的电压，复合场微流控芯片内产生电场，使空气中不同种类的病害孢子富集到复合场微流控芯片的不同富集区域内；

27、步骤s2：打开光源的开关，光源透过透光微孔产生干涉光照射在复合场微流控芯片上；

28、步骤s3：偏振相机成像采集复合场微流控芯片富集区域内的气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像，并传递给图像处理单元；

29、步骤s4：图像处理单元对气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像进行处理，得到气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像的相对光强分布值；

30、步骤s5：根据步骤s4提取的气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像的相对光强分布值的不同实现对气传病害孢子的分类识别。

31、所述步骤s3中所述偏振相机采集复合场微流控芯片不同富集区域内的气传病害孢子在0°、45°、90°135°偏振方向的衍射指纹图像。

32、上述方案中，所述步骤s4中气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像的相对光强分布值通过以下步骤得到：

33、提取气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像相对光强分布的特征，计算孢子的偏振-衍射指纹图像相对光强分布的波峰值ap、波谷值av、中心值c，并计算波峰值与波谷值的比值pcr、波峰值与中心值的比值vcr、波谷值与中心值的比值pvr，计算公式如下：

34、

35、

36、

37、式中：api表示气传病害孢子的偏振-衍射指纹图谱的波峰的相对光强；

38、avj表示气传病害孢子的偏振-衍射指纹图谱的波谷的相对光强；

39、c表示气传病害孢子的偏振-衍射指纹图谱的中心区域的相对光强；

40、i是亮条纹的数量，j是暗条纹的数量。

41、上述方案中，所述步骤s5中采用svm模型对气传病害孢子进行分类识别，具体为：

42、采用精确度accuracy、准确率precision、召回率recall和综合评价指标f值f1-score作为病害孢子的分类识别的评价指标，计算公式如下：

43、

44、

45、

46、

47、式中：tp(true positive)表示为被模型预测为正的正样本数；

48、fp(false positive)表示为被模型预测为正的负样本数；

49、fn(false negative)表示为被模型预测为负的正样本数；

50、tn(true negative)表示为被模型预测为负的负样本数；

51、分类器svm模型在执行分类任务时，将实际预测的气传病害孢子数视为正性样本数，其余气传病害孢子数之和为负性样本数。

52、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

53、本发明通过光源透过透光微孔产生干涉光照射在复合场微流控芯片上，复合场微流控芯片内产生电场，使不同种类的病害孢子富集到复合场微流控芯片的不同富集区域内，所述偏振相机成像采集复合场微流控芯片富集区域内的气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像，并传递给图像处理单元处理，得到气传病害孢子的偏振-衍射指纹图像的相对光强分布值，根据相对光强分布值的不同对病害孢子实现分类识别。本发明作物气传病害孢子检测装置具有体积小，价格低，易操作的特点，可以对空气中作物气传病害孢子进行现场的分离富集分类识别，对于设施环境病害检测和环境调控领域具有重要的意义和现实价值。

54、本发明可在温室中分离富集分类识别作物气传病害孢子等领域推广使用。

55、注意，这些效果的记载不妨碍其他效果的存在。本发明的一个方式并不一定必须具有所有上述效果。可以从说明书、附图、权利要求书等的记载显而易见地看出并抽出上述以外的效果。