分析农产品的方法和装置 【技术领域】
本发明涉及分析农产品的装置和方法，更具体地，本发明涉及用于一个或多个种子的物理和化学特性的实时、无损分析的装置和方法。
背景技术
组成上提高的农产品育种可能需要分析大量来自植物的种子样品，以确定具有希望的组成和农业学性质的植物，供使用或发展到下一代。在单一植物或穗上对于某些特性如高油量或高蛋白质量分析散装种子批次与合适的育种方法(如轮回筛选)相结合，常常可以向商品种群中筛选或引入这样的特性。虽然这些种子批次的分析可以通过各种技术进行，但是通常使用快速、低成本和无损的方法。
在过去10年中，近红外(NIR)光谱已经变成筛选种子样品的标准方法，只要感兴趣的样品可以使用这种技术。所研究的样品包括小麦、玉米、大豆、菜籽(canola)、稻、苜蓿、燕麦等(参见例如Massie和Norris，“Spectral Reflectance and Transmittance Properties ofGrain in the Visible and Near Infrared”，Transactions of theASAE，Winter Meeting of the American Society of AgriculturalEngineers，1965，第598-600页，其整体引入本文作为参考)。NIR光谱使用通常在770-2,500纳米范围内的近红外光，获得有机官能团O-H、C-H和N-H的基本振动频率的谱波(overtone)和组合。测量这样的光的装置是本领域已知的(参见例如Hyvarinen等人的“DirectSight Imaging Spectrograph：A Unique Add-on Component BringsSpectral Imaging to Industrial Applications”，SPIE Vol.3，302，1998，Burns和Ciurczak编辑的“Handbook of Near-InfraredAnalysis”，Marcel Dekker，Inc.1992，这两篇文献整体引入本文作为参考)。
通常测定与一批种子相关的NIR光谱(例如常常使用能保持100颗种子的比色皿。这种测定可以与样品的传统化学分析相结合，以提供额外的数据并建立化学统计校准模型。通常对于一些特性建立化学统计校准模型，这些特性包括但不限于：油、淀粉、水、纤维、蛋白质、可提取地淀粉、叶绿素、glucosinolate和脂肪酸(参见例如Archibald等人的“Development of Short-Wavelength Near-InfraredSpectral Imaging for Grain Color Classification”，SPIE Vol.3，543，1998，第189-198页；Delwiche，“Single Wheat KernelAnalysis by Near-Infrared Transmittance：Protein Content”，Analytical Techniques and Instrumentation，Vol.72，1995，第11-16页；Dowell的“Automated Color Classification of SingleWheat Kernels Using Visible and Near-Infrared Reflectance”，Vol.75(1)，1998，第142-144页；Orman和Schumann的”Comparisonof Near-Infrared Spectroscopy Calibration Methods for thePrediction of Protein，Oil，and Starch in Maize Grain”，Vol.39，1991，第883-886页；Robutti的”Maize Kernel HardnessEstimation in Breeding by Near-Infrared TransmissionAnalysis”，Vol.72(6)，1995，第632-636页；美国专利5,991,025；美国专利5,751,421；Daun等人的”Comparison of ThreeWhole Seed Near-Infrared Analyzers for Measuring QualityComponents of Canola Seed”，Vol.71，No.10，1994，第1,063-1,068页；Watson和Ramstad编的“Corn：Chemistry andTechnology”，American Association of Cereal Chemists，Inc.，(1987)，这些文献全部整体引入本文作为参考)。化学统计模型的开发然后可以用来使用NIR光谱预测未测试样品的化学特性，而无需额外的传统化学分析。
已经报告了散装样品(粉碎的或整体的)的NIR分析(参见例如Orman和Schumann的”Comparison of Near-Infrared SpectroscopyCalibration Methods for the Prediction of Protein，Oil，andStarch in Maize Grain”，Vol.39，1991，第883-886页；Robutti的”Maize Kerne Hardness Estimation in Breeding by Near-Infrared Transmission Analysis”，Vol.72(6)，1995，第632-636页；美国专利5,991,025；美国专利5,751,421；Daun等人的“Comparison of Three Whole Seed Near-Infrared Ahalyzers forMeasuring Quality Components of Canola Seed”，Vol.71，No.10，1994，第1,063-1,068页，这些文献全部整体引入本文作为参考)。散装谷物分析的传统商品NIR分光仪有若干缺点。传统的分光仪设计用于通常远离育种现场的实验室环境中，并且在温度、湿度和振动的受控条件下。此外，分光仪需要额外的样品处理。样品必须被收割、送到育种设备中、脱粒、装包、贴标签，并送到NIR实验室中用于分析。在NIR实验室中，样品必须登记、从样品袋中取出、倒入样品比色皿、用NIR分光仪扫描、返回到原来的样品袋中，并送回育种设备中。所得的NIR数据必须汇集到最终的报告中、评述任何异常、并送回到育种人员，育种人员然后基于NIR分析结果对样品进行定位和分选。额外的样品处理增加了分析的时间和成本。
目前的NIR基方法不仅不方便和昂贵，并且缓慢。数据处理时间可能是极其重要的，因为合适的种子的筛选应当在下一代的种植时间之前进行。为育种人员提供分析结果或返回样品的延误可能导致整个育种周期的损失。
此外，现有技术的获得和分析速度跟不上可以操作的加工装置的速度。例如，单穗脱粒机每分钟可以加工15穗玉米。目前的NIR商品分光仪以每1-2分钟约一个样品的速度操作。处理的分光仪速度通常是分析过程中的限制步骤。
传统的光谱仪从从全部样品的亚组中收集信息。商品分光仪在1点或有效区域小的数十个点收集光，这导致仅有小部分样品最终被该技术分析(interrogate)。在散装样品中，例如，传统技术可能导致散装样品中数百个种子中只有少数种子的部分被局部取样。此外，由于散装样品的局部取样分析种子的任意部分，分析数据可能误报样品中种子的不同组织。由于品质(如油含量)在不同组织中常常以不同的量存在，所以这些传统技术可能不能准确评定希望的质量。这些局限性牵涉到具有传统光学结构的分光仪，在这些分光仪中，透镜系统从样品收集光；以及使用光纤束从样品收集光的那些分光仪。此外，由于使用离散的不相关取样点，损失了与样品相关的空间信息。空间信息(其例如可以用来确定形貌)由例如尺寸、形状、机械损伤、虫害、和真菌伤害组成。由于传统的分光仪根本不收集空间信息，空间和光谱数据的关联是不可能的。
传统的分光仪还不能提供单个种子分析的有效方法，单个种子分析可能会大大加速品种开发的速度。为了区分和筛选不同种类种群的种子内存在的种子，单个种子分析是需要的。在育种种群中经常遇到不同种类种群的种子。单个种子分析可以减少生产具有希望特性的植物所需的代数。单个种子筛选还可以减少所需的个体植物的数量。例如，在玉米中，在单个种子水平而不是整个穗的水平上确定具有希望特性的个体种子的能力可以减少苗圃需求100倍。这使得可以用相同的资源进行远远更大数量的育种计划。
也已经报告了单个种子的NIR分析(参见Delwiche的”SingleWheat Kernel Analysis by Near-Infrared Transmittance：ProteinContent”，Analytical Techniques and Instrumentation，Vol.72，1995，第11-16页，Dowell的”Automated Color Classificationof Single Wheat Kernels Using Visible and Near-InfraredReflectance”，Vol.75(1)，1998，第142-144页，Dowell等人的”Automated Single Wheat Kernel Quality Measurement UsingNear-Infrared Reflectance”，ASAE Annual InternationalMeeting，1997，文章编号973022，这些文献全部整体并入本文作为参考)。但是，这些方法测量来自整个种子的光，以计算平均强度，所以不能提供关于在整个种子平均值以外的关于单个种子的信息。
其它传统的分析技术，如气相色谱法，通常也不能提供单个种子分析的有效方法。例如，用于菜籽的单个种子分析的传统方法需要手工切除每个种子的一半，用于用气相色谱进行的脂肪酸分析，并栽培另一半。由于手工样品制备和该分析技术的低处理能力，使用这种方法，每小时只能测试少数样品。
虽然单个种子分析是希望的，但是传统的分光仪和取样方法不能进行单个种子的有效处理。传统的技术需要大量手工投入，这限制了具有改善特性的植物的开发速度。
传统的光谱测定分析技术不能进行在种子的不同组织内的化学成分含量的定位。传统方法，例如种子的手工解剖，然后通过传统分析技术进行化学分析，不仅是艰苦的和破坏性的，而且它们导致成分的分辨率低且定量性差，因为得自个体种子解剖的样品尺寸小于大多数传统技术产生可靠结果的样品尺寸。
一些传统的成像系统使用可调节的滤波器把来自样品的光限制到单一的波长，来同时使整个样品成像(参见Archibald等人的”Development of Short-Wavelength Near-Infrared SpectralImaging for Grain Color Classification”，SPIE Vol.3，543，1998，第189-198页，其整体并入本文作为参考)。这种方法具有有限的有效性，因为样品的均匀照射是难以获得的。样品的不均匀照射导致具有低图像质量的区域，这限制了得自该系统的任何信息的精确性。此外，可调节滤波器的使用是费时的，其明显减慢分析过程。
本领域中需要的是散装种子和单个种子的快速分析的装置和方法，可以高效率且无损地分析个体种子的形貌和化学特性，并且可以整体化到农业加工机械上。本发明提供这样的装置和方法。
发明概述
本发明提供用于一个或多个种子的物理和化学特性的实时无损分析的装置和方法。通过把光引导到样品上，形成透射或反射光，可以进行分析。由样品透射或反射的光然后可以分散成不同的波长，其用数据点阵列检测。由数据点阵列产生的信号可以用来确定许多化学和形貌特性的任一种的值。
本发明包括和提供一种测定一个种子是否表现出一种特性的方法，包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否表现出一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射光；(C)使透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一种植物组织是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供植物组织；(B)把光从光源引导到该植物组织，从而形成透射或反射光；(C)使透射或反射光通过光谱仪性，从而形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该植物组织是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法：其包括：(A)在取样装置中提供该种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光；(C)使反射光色散，形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定种子是否表现出所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法：其包括：(A)在取样装置中提供该种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射光；(C)使透射光色散，形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定植物组织是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该植物组织；(B)把光从光源引导到该植物组织，从而形成透射或反射光；(C)把透射或反射光分散形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收色散光；(E)用该装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定植物组织种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一批种子是否含有呈现一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该批种子；(B)把光从光源引导到该批种子，从而形成反射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该批种子的组元是否呈现所述特性，其中所述确定包括使所述组元与相应的数据点相关联。
本发明包括和提供一种确定一批种子是否含有呈现一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供一批种子；(B)把光从光源引导到该批种子，从而形成透射光；(C)使该透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该批种子的组元是否呈现所述特性，其中所述确定包括使所述组元与相应的数据点相关联。
本发明包括和提供一种确定一批种子是否含有呈现一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供一批种子；(B)把光从光源引导到该批种子，从而形成反射光和透射光；(C)使该反射光或透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该批种子的组元是否呈现所述特性，其中所述确定包括使所述组元与相应的数据点相关联。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现多种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光；(C)使该反射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定种子是否呈现这些特性的每一种。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现多种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射光；(C)使该透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定种子是否呈现这些特性的每一种。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现多种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光和透射光；(C)使该反射光或透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定种子是否呈现这些特性的每一种。
本发明包括和提供一种筛选具有一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射或反射光；(C)使该透射或反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收所述透射光或反射光；(E)用该装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定种子是否呈现所述特性；(G)基于这些信号筛选具有所述特性的种子。
本发明包括和提供一种把一种特性基因渗入到植物中的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到种子并产生透射或反射光；(C)使透射光或反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收透射光或反射光；(E)用该装置输出每一个多数据点的信号；(F)基于这些信号确定种子是否呈现所述特性；(G)基于这些信号选择具有该特性的种子；(H)从该种子生长能繁殖的植物；和(I)利用该能繁殖的植物作为与第二种植物杂交的母本或父本。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光，其中来自样品的第一行反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；(F)对于后续行的反射光重复步骤(A)-(E)；和(G)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到种子，从而形成反射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光，其中，使来自样品的一行或多个后续行的反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；(F)对于后续行反射光重复步骤(A)-(E)；和(G)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光，其中来自样品的第一行反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；(F)对于后续行的反射光重复步骤(A)-(E)；和(G)基于这些信号确定该种子表现出所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光，其中，使来自样品的一行或多个后续行的反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；(F)对于后续行反射光重复步骤(A)-(E)；和(G)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光和透射光；(C)使反射光或透射光通过光谱仪形成色散光，其中来自样品的第一行反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用光测量装置输出每一个多数据点的信号；(F)对于后续行反射光重复步骤(A)-(E)；和(G)基于这些信号确定种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光和透射光；(C)使反射光或透射光通过光谱仪形成色散光，其中，使来自样品的一行或多个后续行的反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；(F)对于后续行反射光重复步骤(A)-(E)；和(G)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明包括和提供一种同时确定一批种子是否含有呈现一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该批种子；(B)把光从光源引导到该批种子，从而形成反射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该批种子中的组元是否呈现所述特性，其中所述确定包括使所述组元与相应的数据点相关联。
本发明包括和提供一种同时确定一批种子是否含有呈现一种特性的种子的方法，其包括(A)在取样装置中提供该批种子；(B)把光从光源引导到该批种子，从而形成透射光；(C)使透射光通过光谱仪形成色散光；(D)用包含多数据点阵列的光测量装置接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该批种子的组元是否呈现所述特性，其中，所述确定包括使所述组元与相应的数据点相关联。
本发明包括和提供一种同时确定一批种子是否含有呈现一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该批种子；(B)把光从光源引导到该批种子，从而形成反射光和透射光；(C)使反射光或透射光通过光谱仪形成色散光；(D)用包含多数据点阵列的光测量装置接收该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该批种子的组元是否呈现所述特性，其中，所述确定包括使所述组元与相应的数据点相关联。
本发明包括和提供一种测定农产品性质的装置，其包括：一个用于产生样品的取样装置；一个提供样品的取样装置，其中布置该取样装置接收来自加工装置的样品；和一个光谱成像系统，其中布置该系统来分析取样装置中的样品。
本发明包括和提供一种测定农产品性质的装置，其包括：一个用于提供样品的取样装置；一个光谱成像系统，其中布置该系统来分析取样装置中的样品；和一个用于把样品分选成两个或多个不同的组的分选装置，其中布置该分选装置接收来自取样装置的样品。
本发明包括和提供一种测定农产品性质的装置，其包括：一个用于生产样品的加工装置；一个用于提供样品的取样装置，其中布置该取样装置接收来自加工装置的样品；一个光谱成像系统，其中布置该系统来分析取样装置中的样品；和一个用于把样品分选成两个或多个不同的组的分选装置，其中布置该分选装置接收来自取样装置的样品。
【附图说明】
图1是光源、取样装置和光测量装置的一个实施方案的示意图。
图1a是光测量装置的一个实施方案的示意图，其中该光测量装置是分光计。
图1b是光源的一个实施方案的示意图。
图1c是取样装置的一个实施方案的示意图。
图2是直轴棱镜/光栅/棱镜成像光谱仪的示意图。
图3是数据组的示意图。
图4是玉米样品的图像。
图5是用于提供、分析和分选散装种子样品的一个实施方案的示意图。
图6是适合于用在图5的装置实践中的电子控制系统的框图的一个实施方案。
图7是在1,100纳米，散装玉米样品的放大灰度图像的一个实例。
图8是漫透射光谱成像系统形式的本发明的一种替代实施方案的示意图。
图9是用于单个种子分析的本发明的一个实施方案的示意图。
图10表示一盘24颗玉米粒的图像。
图11是对于96颗散装玉米样品的平均光谱，反射率与波长的关系曲线。
图12是对于图11中所示的四种平均光谱，反射率与波长的关系曲线。
图13是对于散装玉米样品，总解释验证变化率(total explainedvalidation variance)(％)与主要成分数量的关系曲线。
图14是对于散装玉米样品，预测油含量与参比油含量的关系曲线。
图15是对于散装玉米样品，预测蛋白质含量与参比蛋白质含量的关系曲线。
图16是对于散装玉米样品，预测淀粉含量与参比淀粉含量的关系曲线。
图17是对于散装样品，预测水分含量与参比样品水分含量的关系曲线。
图18是对于油、蛋白质、淀粉、水分，部分最小二乘法(PLS)2型模型性能的总结。
图19是对于288颗单粒玉米样品，反射率与波长的关系曲线。
图20是对于图19中所示的样品的6颗典型单粒玉米样品，反射率与波长的关系曲线。
图21是总解释验证变化率(％)与主成分数量的关系曲线，单粒玉米。
图22是对于265颗单粒样品，预测的油百分比与参比油百分比的关系曲线。
发明详述
分析方法
本发明提供分析具有一种希望特性的种子的分析方法。在本发明的一个方面，所述分析方法使得可以分析单颗种子的离散部分或特征。而且，在本发明的另一个方面，所述分析方法可以分析在一批或散装样品中存在的个体种子，使得可以确定一种特性的分布。
在一个实施方案中，本发明提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光；(C)使反射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接受该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
在另一个实施方案中，本发明提供一种确定一个种子是否呈现一种特性的方法，其包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成透射光；(C)使透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接受该色散光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性。
本发明的方法可以用来检测可以用NIR测定的任何特性。在一个优选的实施方案中，所述特性是生物化学特性。本文所用的生物化学特性是影响农业样品的化学组成的任何特性。在一个优选的实施方案中，生物化学特性选自油含量、蛋白质含量、碳水化合物含量、淀粉含量、纤维含量和水含量。本文所用的含量是指一种组分的量，例如每颗种子5毫克(mg)蛋白质或5mg蛋白质/10克干重组织。在另一个优选的实施方案中，生物化学特性选自油组成、蛋白质组成、碳水化合物组成和纤维组成。本文所用的组成是指农业样品的生物化学构成，例如高分子量蛋白质与低分子量蛋白质的比例或饱和油与不饱和油的比例。
例如，在一个实施方案中，本发明的方法用于区分具有希望表型的淀粉样品。来自通常的马齿种玉米或硬质种玉米由约73％的支链淀粉(具有支链分子的淀粉分数)和27％直链淀粉(具有直链分子的淀粉分数)。蜡质种玉米(具有wx基因)首先发现在中国，但是蜡质变异还发现在美洲马齿种品系。来自这种突变种的淀粉是100％的支链淀粉。胚乳突变种直链淀粉增加剂(ae)使淀粉的直链淀粉分数提高到50％及以上。这种玉米粒特征在于失去光泽、半透明和部分饱满的外观。若干其它突变种基因，单独或者组合地，通过改变直链淀粉-支链淀粉的比例影响淀粉组成。由普通玉米产生的典型的坚硬不透明淀粉凝胶归因于直链淀粉部分。蜡质种玉米淀粉的性质是所产生的支链淀粉溶胶具有典型的柔软半透明糊状形式的结果。天然淀粉凝胶特性的这些差异通过淀粉改性过程进行并且在某些用途中是希望的。本发明的方法可以容易地辨别不同的突变种类型并且可以用作它们的高产量无损筛选技术。
在另一个实施方案中，例如，本发明的方法用来鉴定具有希望的胚乳特性的样品。例如，已经鉴别了改变氨基酸平衡的若干胚乳突变种。已经表明，突变系不透明物-2(o2)、粉状-2(f12)和不透明-7(o7)已经减少了胚乳中的玉米蛋白(缺少必要的氨基酸如赖氨酸和色氨酸的玉米中的蛋白质)并增加赖氨酸。具有不透明-2基因的玉米粒(kernel)特征在于柔软的、白垩状的、不透明的外观，并有非常少的硬玻璃状的胚乳。本发明的方法可以容易地辨别不同的突变种类型和赖氨酸含量，因此可以用作该特性的高产量无损筛选技术。
在另一个实施方案中，所述特性是形貌特性。本文所用的形貌特性是任何结构特性。优选的形貌特性是胚乳尺寸、胚芽尺寸、种子形状、种子尺寸、种子颜色、种子表面结构、种子重量、种子密度和种子完整性。种子完整性可以与抗病性或易感性相关。在种皮内存在孔洞常常表明昆虫传染。
疾病状态与结构变化如孔洞的相关性可以通过用生物挑战(challenging)待测试的种子样品来建立。本文所用的“样品”是指通过本发明的方法考查的任何植物材料。例如样品可以是种子的一部分、整个种子、多于一个种子、以及其它植物组织等。对照标准可以包括已知易感的和有抵抗力的种子。疾病对特定结构变化的相关性可以通过合适的统计分析来建立。应当理解，一旦建立了相关性，对照标准不需要针对特定的种子或种子料批进行试验。
对于在收获、干燥、提升和通过商业渠道移动谷物过程中引起的对种子粒的损坏，可以用本发明的方法确定。使用现代的农业技术，如使用现场采摘-脱壳收割机，已经导致远高于在穗上干燥的样品的种子水分含量。高水分含量需要使用在高于80℃的温度的人工干燥，这可能导致应力裂纹和种子粒损坏。种子粒损坏指标可以包括但不限于玻璃状与非玻璃状胚乳的比例，种子粒密度、平均种子粒重量、果皮量和质量、以及种子粒尺寸和形状。本发明的方法可以用于破坏和破坏敏感性的鉴定，和用在可以减少这些问题的化学和物理特性的鉴定中。
任何种子可以用在本发明的方法或装置中。在一个优选的实施方案中，种子选自苜蓿种子、苹果种子、香蕉种子、大麦种子、豆种、花茎甘蓝种子、蓖麻种子、柑桔种子、三叶草种子、椰子种子、咖啡种子、玉米种子、棉花种子、黄瓜种子、花旗松种子、桉树种子、火炬松种子、亚麻子种子、瓜籽、燕麦种子、橄榄种子、棕榈种子、豌豆种子、花生种子、胡椒种子、白杨种子、Radiata pine种子、油菜籽种子、稻种、黑麦种子、高粱种子、美国长叶松、大豆种子、草莓种子、糖用甜菜种子、甘蔗种子、向日葵种子、香枫种子、茶树种子、烟草种子、西红柿种子、草种、小麦种子、和Arabidopsis thaliana种子。在一个更优选的实施方案中，种子选自棉花种子、玉米种子、大豆种子、油菜籽种子、稻种和麦种。在一个更优选的实施方案中，种子是玉米种子。
只要取样装置可以与光源一起使用，可以使用任何取样装置。取样装置包括但不限于这样一些装置，如具有希望波长范围的光可以通过的至少一个表面的容器，以及包含一个通常为水平表面(有或没有侧壁)的取样容器，在所述水平表面上可以装载种子样品用于分析。容器取样装置包括但不限于透明和半透明容器和有至少一个透明或半透明表面的不透明容器。容器取样装置还包括但不限于通常与分光计一起使用的取样装置，如样品杯、具有2cm和2.5cm路径长度的样品容器、样品管、样品容器和比色皿。包含通常为水平的表面的取样装置包括但不限于其上可以放置供分析的种子样品的任何材料，包括包含用于反射分析的不透明材料的材料和包含用于透射分析的透明或半透明材料的材料。在一个优选的实施方案中，取样装置是透明的比色皿。在另一个优选的实施方案中，取样装置是其上可以承栽种子用于反射分析的任何平坦黑色材料。
可以使用可以为所研究的任何特定样品和所用的任何光测量装置所用的波长范围提供宽带照明的任何光源。特别优选的光源是可以为所用的光测量装置提供在整个光谱相应范围内的光的那些光源。这样的光源的实例包括但不限于卤素灯、钨卤素灯、长灯丝卤素灯、氙灯、氙气闪光灯、荧光灯、氖灯和汞灯。在一个优选的实施方案中，使用提供在至少700-1,800纳米范围的光的钨卤素光，如得自CVI LaserInc.(CVI Laser Corp.200 Dorado P1.SE，PO Box 11308，Albuquerque，NM 87192)的AS220灯。在另一个实施方案中，使用提供在至少350-750纳米范围的光的光源。该光源可以是上述任何光源，包括卤素灯、钨卤素灯、长丝卤素灯、氙灯、氙气闪光灯、荧光灯、氖灯和汞灯。
光源可以对准样品，形成反射光和透射光。反射光是撞击到样品上并从该样品发射但是不通过该样品的任何光。为了测定反射光，光测量装置可以按与样品相对于光源的任何角度取向。在一个使用反射光的优选实施方案中，光测量装置相对于光源按小于180度取向。例如，对于水平放置的平取样装置，光源可以从与取样装置平面垂直的假想线按20度角度放置，以该假想线与样品的交点作为顶点，并且光测量装置可以与光源相对从该假想线按20度角度且从光源40度的角度放置，且顶点相同。在这种取向，来自光源的光将从样品反射到光测量装置。
透射光是通过样品并与光源相反的一侧从样品发出的光。在一个优选的实施方案中，在样品的相对两面上布置光源和光测量装置，并且三者共线布置。例如，具有其间分布散装样品的相对的透明壁的比色皿取样装置可以位于光源和光测量装置之间。来自光源的光撞击样品，部分光通过样品透射到比色皿的另一侧，在此光被发射到光测量装置中。
本文所用的“形成反射或透射光”是指把光从光源引导到样品，从而产生反射光和/或透射光。
反射光或透射光或者二者可以通过光谱仪。本文所用的光谱仪是指具有能够接受混合波长的光、使混合波长的光分散成其组成波长、并发射分散的波长的光学元件的装置。在一个优选的实施方案中，光谱仪包括用于接收光的进口狭缝和用于分散光的棱柱-光栅-棱柱。在另一个实施方案中，光谱仪是具有全息光栅或固定凹槽光栅的反射光栅光谱仪。本文所用的“色散”光是已经从混合波长的光转变成具有分开的组成波长的光。本文所用的“色散”反射光或透射光是指把混合波长的光分成具有分开的组成波长的光。本文所用的使反射光或透射光“通过”光谱仪是指在进口缝隙如狭缝处接收反射或透射光，使得光通过光谱仪的光学系统、被分散并从出口缝隙发出。在一个优选的实施方案中，定位进口缝隙，以便接收来自样品的光和把光测量装置固定到出口缝隙。
通过光谱仪发射的波长范围可以是可以进行样品样品的足够宽的任何范围。在一个优选的实施方案中，光谱仪能够发射波长在500-2,000纳米，更优选700-1,800纳米，甚至更优选900-1,700纳米范围内的色散光。在另一个优选的实施方案中，光谱仪能够发出波长在100-1,000纳米的色散光。光谱仪优选具有至少50纳米/毫米(nm/mm)，更优选100、125和150nm/mm的光谱色散(spectraldispersion)。光谱仪优选具有至少100nm的光谱分辨率，更优选50nm，甚至更优选40、30和20nm的光谱分辨率。在一个优选的实施方案中，光谱仪具有900-1,700nm的光谱范围，至少150nm/mm的光谱色散和至少20nm的光谱分辨率。
来自光谱仪的输出可以在光测量装置中接收，该光测量装置能够在多个数据点接收来自光谱仪的光。本文所用的“数据点”是指一个离散区域，如焦平面阵列，在此处可以独立地接受和测量光。这些数据点可以例如以多维方式布置。在一个优选的实施方案中，多数据点以二维阵列布置。多数据点阵列可以包含像元，每个像元对应一个数据点并且能够独立地接受光和输出信号。在一个优选的实施方案中，数据点的数量大于100，更优选为500，甚至更优选为1,000、5,000、10,000、75,000或100,000。在一个优选的实施方案中，像元的数量大于1,000，更优选为5,000，甚至更优选为10,000、75,000或100,000。用于测量多数据点的可用阵列的实例包括但不限于诸如照相机的光测量装置，其具有成像的阵列。光测量装置优选具有小于100微米的间距(pitch)，更优选具有小于50、40、30或20微米间距，和大于5桢/秒，优选大于10、15、20和25桢/秒的桢速。在一个优选的实施方案中，光测量装置具有大于75,000个像元，小于20微米的间距和大于25桢/秒的桢速。
在一个优选的实施方案中，光测量装置是锑化铟(IndiumAntimonide)(InAs)、碲化汞镉(MCT)、硅化铂(PtSi)、砷掺杂硅(Si∶As)、砷化镓铟、或CCD照相机。在一个优选的实施方案中，光测量装置是砷化镓铟照相机，甚至更优选的是得自Sensors UnlimitedInc.(Sensors Unlimited Inc.，3490 US Rte 1，Building 12，Princeton，NJ，08540)的SU320-1.7RT-D/RS170照相机，其能够以76,800个像元接收光。
这些数据点能够输出信号。本文所用的“输出信号”是指产生任何形式的信号，这些信号可以用来直接或间接测量在一个或多个数据点上的光强。例如，通过光能到电脉冲或其它形式的转换可以产生信号。
具体的输出与一种特性相关。基于这样的相关性，可以确定种子是否具有一种特性。在一个优选的实施方案中，通过传统的方法收集已知的信号并与测量相关联。例如，可以用本发明的方法分析种子，以便产生已知的测量组。然后可以用常规的化学统计技术测量化学成分的实际浓度，并且所得的值可以与用本发明产生的测量联合。对于具有不同化学组成的种子重复该过程，从而产生一组联合。在然后用本发明的方法分析未知的种子时，由这些数据点产生的测量可以与已知组的联合比较，以预测种子的组成，并且种子的预测组成可以与预定的阈值比较，以确定种子是否呈现该特征。本文所用的“呈现一种特征”是指来自数据点阵列的测量大于最小值，低于最大值，或者在可以预先确定的任何范围内。这些值可以与来自任何波长或任何波长组合的测量对应。
对于给定的特性，可以使用一种或多种波长的光的测量来确定种子是否呈现一种特性。由于光谱仪以已知方式把光分散到数据点上，这些数据点可以与波长相关联，并且来自这些数据点的测量可以类似地与波长相关联。
在一个优选的实施方案中，确定种子是否显示一种特性取决于多个波长。这样的多变量确定可以最多包括进入光测量装置的整组波长。在这样的实施方案中，可以使用在800-2,600纳米波长范围的光，更优选的是800-2,200纳米的光。当用多波长考查种子时，这样的波长将形成一种图形(profile)。该图形是一个种子、种子的任何部分、或一个以上种子的信号组合。例如，在单一的种子分析中，来自表示整个种子的数据点的信号可以组合到所述图形中。与该种子的一部分，例如胚乳，相关联的数据点，可以组合形成胚乳的图形。对于散装样品，在一个实施方案中，数据信号可以平均或者另外组合形成整个样品的图形。在一个优选的实施方案中，这些图形可以与特定的特性相关。
在另一个优选的实施方案中，确定种子是否显示一种特性使用与存在一种特定特性相关的一个或数个独特的波长。下表列出了可以与特定特性相关联并可以用来预测相关特性的若干波长。特性波长，用纳米表示木质素2,270油2,310，1,274，1,284，1,318，1,410，1,510，1,772，1,790，2,136，2,245，2,250纤维素2,336蛋白质2,180，1,460-1,530，1,680，1,709，2,083，2,139，2,180，2,190，1,282，2,110，2,388，2,442，1,460，1,760，1,574，1,610，1,786，1,818，2,084，2,100，2,164，2,254，1,018碳水化合物2,100，1,450，1,540，920，1,000水分1,940，97,958酸清洁剂纤维1,666，1,492，1,854，1,558，1,898，2,148，2,210，2,250，1,458天然清洁剂纤维2,294，2,072，1,902，2,204，1,850，1,586水化的淀粉1,000昆虫传染1,000-1,350，1,500-1,680形状或损坏1,104，1,300胚芽2,180，1,460-1,530，1,680，1,709，2,083，2,139，2,180，2,190，1,282，2,110，2,388，2,442，1,460，1,760，1,574，1,610，1,786，1,818，2,084，2,100，2,164，2,254，1,018，2,310，1,274，1,284，1,318，1,410，1,510，1,772，1,790，2,136，2,245，2,250胚乳2,100，1,450，1,540，920，1,000，1,940，970，958
其它植物组织或农业样品可以代替种子。本文所用的植物组织包括但不限于任何植物部分，如叶、花、根和花瓣。本文所用的农业样品是指如种子的植物组织，但是还包括非植物基的材料，如在农产品范围内产生的无机物或非植物物质。真菌样品是农业样品的一个实例。
个体种子或各批种子可以利用本发明的方法和装置。一批种子是大于一个的任何数量的种子。本文所用的一批的“组元”是在该批中的任何单个种子。一批种子可以由数量限定。在一个优选的实施方案中，一批种子大于10颗种子，更优选大于20、50、500、1,000或10,000颗种子。在另一个实施方案中，种子批可以通过其来源分类，如得自单穗、单个植物或单植物杂交的种子。
在一批中的个体种子可以同时用本发明的方法分析。本文所用的“同时”是指可以得自单次分析的任何组数据。单次分析可以是样品的单行扫描，或样品的多行扫描。例如，逐个单一散装种子行的分析构成当单次分析。这样的同时分析可以是一批种子对于一种或多种特性的同时分析。这样的同时分析也可以是一个种子对于多种特性的同时分析。在一个优选的实施方案中，一个以上的特性可以同时分析。在一个更优选的实施方案中，3、4、5或6种特性以上的特性可以同时分析。在一个甚至更优选的实施方案中，可以同时分析5-10或10-20种特性。
在一个实施方案中，来自单一来源的种子在取样装置中放在一起。在一个实施方案中，单一来源可以是提供具有共同的一般背景的种子的任何来源，如一穗玉米、单一植物、或单一杂交的产物。使用这种方法，来自该批的种子在取样装置中以随机提供的组的形式提供。本文所用的在取样装置中“随机提供”一批种子是指在取样装置中放置这些种子而不考虑种子在随后的取向或分离。例如，倒在大的单一比色皿中用于分析的一批100颗种子可以说成“随机提供的”。
在输出信号后，软件程序如边缘检测程序，例如由Mathworks Inc.(Mathworks Inc.，24 Prime Park Way，Natick，Massachusetts01760)提供的具有图像加工工具箱的Matlab5.3版和由ResearchSystems Inc.(Research Systems，Inc.，4990 Pearl East Circle，Boulder，Co 80301)提供的ENVI3.2版，然后可以用来分析由数据点输出的信号以确定与个体种子对应的数据点。这些数据点然后可以与那些个体种子相关联。本文所用的使组元与“相应的数据点”相关联是指为了确定是否存在一种特性，把来自一组毗邻数据点的测量分配归因于该批中的一个组元。
在另一个实施方案中，在一批中的种子提供在取样装置中，该取样装置能够保持每个种子在其自己的单独的腔室中。本文所用的“单独的腔室”可以是能够定位每颗种子使该种子与分析后的数据测量相关联的任何物体。在一个实施方案中，取样装置包括一个平表面并且水平放置，单独的腔室是平表面上的指定部分。在另一个实施方案中，取样装置包括具有底面和以方形图案布置的四壁的单独腔室，其中提供单独的种子。在仍然另一个实施方案中，取样装置是一个平表面，其上可移动地放置仅有四壁的单独的腔室。在该实施方案中，平表面或单独的腔室可以移动以便进行种子的分选。
在上述用于批次分析的任何实施方案中，进行整批分析的时间可以小于30秒，优选小于10秒，更优选小于约5秒。该缩短的取样时间相对于现有技术改善了样品的产量，并且可以在一个育种周期内进行农作物样品的更大量筛选。
此外，在以上给出的任何单个种子和批次分析实施方案中，一次可以分析种子的一种以上特性。例如，对应于不同波长或波长范围的特性和在相同范围内有累积效果的特性可以同时进行研究。还可以分别分析个体种子的不同组织。使用在两种组织之间差异的光谱模型模拟，毗邻数据点的区域可以与种子或植物组织的任何部分相关联，例如胚芽和胚乳。不同部分的光谱数据然后可以用来有区别地分析种子的不同组织。
对于以上列出的实施方案的任一个，样品可以用光谱仪和光测量装置逐行成像。在一个优选的实施方案中，光源包括一个圆柱形透镜，其把光聚焦在整个样品宽度上的细光束中。光谱仪具有进口狭缝，其对齐在样品上光的行，从而使进入光谱仪的反射或透射光量最大。本文所用的光的“行”是通过光谱仪并与特定形状的样品上的物理区域相对应的反射或透射光。在一个优选的实施方案中，特定形状是细矩形或部分。所以，样品可以说包含许多毗邻的行，其在按其正确顺序放置时，一起构成样品。本文所用的“第一行”是在样品上所有其它行分析之前由该方法分析的行。在一个优选的实施方案中，第一行是在取样装置一端的行。取样装置端部可以是任何边或边缘。例如，在具有方形表面的取样装置上的端部可以是该面的四个边缘的任一个。本发明的方法可以使用单行进行或者使用最多为样品的全部行的行的任何组合进行。在更多的行被分析时，更多的样品被考察。在一个实施方案中，分析单行。在另一个实施方案中，分析若干不相邻的行。在另一个实施方案中，从样品一端到另一端的所有的样品行，从第一行开始并向前进行随后的行，直至达到最后一行。本文所用的“后续的行”是与刚刚被分析的行相邻的未分析的行。“最后一行”是被分析的最后一行。
为了分析在第一行之后的后续行，样品可以移动一行的厚度，以便使每个后续行相对于光源和光谱仪对齐。这种相对移动可以通过移动取样装置或光源和光谱仪进行。在一个优选的实施方案中，取样装置安装在直线移动台上，直线移动台能够以等于一行的宽度的增量或者以恒定速度移动。在另一个优选的实施方案中，所述台以恒定速度移动，并控制光测量装置以便捕获在每个后续的行准确对齐狭缝而不重叠时的图像。通过分析第一行和每个后续行，可以分析全部样品。
本发明的方法和装置可以用在育种计划中，选择具有希望的特性的植物或种子。在一方面，本发明提供一种选择具有一种特性的种子的方法，其包括：(A)在取样装置中提供该种子；(B)把光从光源引导到该种子，从而形成反射光和透射光；(C)使反射光或透射光通过光谱仪形成色散光；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收分散的光；(E)用该光测量装置输出每一个多数据点的信号；和(F)基于这些信号确定该种子是否显示所述特性的每一种。
在本发明的另一个方面，提供了一种向植物中基因渗入一种特性的方法，包括：(A)在取样装置中提供种子；(B)把光从光源引导到种子并产生透射光或反射光；(C)使透射光或反射光通过光谱仪；(D)在包含多数据点阵列的光测量装置中接收透射光或反射光；(E)，用该装置输出每一个多数据点的信号；(F)基于这些信号确定该种子是否呈现所述特性；(G)基于这些信号筛选具有该特性的种子；(H)从该种子生长能繁殖的植物；和(I)在与第二个植物杂交时，利用该能繁殖的植物作为母本或父本。
本发明的基因渗入和筛选的方法可以与任何育种方法组合使用，并且可以用来筛选单代或筛选多代。育种方法的选择取决于植物繁殖的方式，被改善的特性的遗传性能和商业上所用的栽培品种的种类(例如，F1杂交栽培品种、纯系栽培品种等)。培育本发明的植物的选定的非限制性方法描述如下。还应当理解，任何商品或非商品的栽培品种可以用在育种计划中。诸如孵化(emergence)活力、植物生长活力、应力(stress)耐受性、耐病性、分叉、开花、种子系、种子尺寸、种子密度、standability、脱粒能力等的因素一般支配选择。
对于高可遗传性特性，在单个位置评价的优异的个体植物的选择将是有效的，而对于具有低遗传性的特性，筛选应当基于从相关植物科的重复评价所获得的平均值。通用的筛选方法通常包括但不限于谱系图筛选、改进的谱系图筛选、混合筛选、和轮回筛选。在一个优选的实施方案中，采取回交和轮回循环计划。
遗传的复杂性影响育种方法的选择。回交育种可以用来把一种或数种对于高遗传性特性有利的基因转移到希望的栽培品种中。这种方法已经广泛用于培育抗病的栽培品种。各种轮回筛选技术用来定量改善由许多基因控制的遗传的特性。在自授粉农作物中使用轮回筛选取决于授粉的容易程度、来自每次授粉的成功杂交的频度、每次成功杂交的杂交后代的数量。
对于两代或更多代，育种系可以测试并与代表商品目标区域的环境中的合适标准比较。最好的品系是新的商品栽培品种的候选；仍然缺少特性的那些可以用作亲本生产进一步筛选的种群。
鉴定优异植物的一种方法是相对于其它试验植物和许多广泛生长的标准栽培品种观察其生产性能。如果单一的观察无法有结论，重复的观察可以提供其遗传价值的更好评估。育种人可以筛选和杂交两种或多种亲本种系，然后重复自交和筛选，产生许多新的基因组合。
新大豆栽培品种的开发必须开发和选择大豆变种、这些变种的杂交和优异的杂种杂交的选择。杂交种子可以通过在所选的父本遗传亲本之间手工杂交或使用雄性不育系统来生产。杂种选自一些单基因特性，如豆荚颜色、花的颜色、种子产量、柔毛颜色或除草剂耐受性，这些表明该种子真是杂种。在亲本种系上的其它数据，以及杂种的表型，影响育种人是否继续用特定的杂种杂交的决定。
谱系图育种和轮回筛选育种方法可以用来从育种种群开发栽培品种。育种计划把来自两种或多种栽培品种或者各种广泛来源的特性组合到育种组中，从该组中通过自交和希望的表型的筛选开发栽培品种。
谱系图育种通常用于改善自授粉农作物。具有有利的互补特性的两种亲本杂交，以产生F1。通过自交一种或数种F1，产生F2种群。筛选最好的种属中最好的个体。种属的重复试验可以开始于F4代，以改善具有低遗传性能的特性的筛选有效性。在近交的高级阶段(即F6和F7)，测试最好的系或表型类似系的混合物，以测试作为新栽培品种的可能发布。
回交育种已经用来把简单遗传的高遗传性特性的基因转移到希望的纯合栽培品种或近交系中，后者是循环亲本。被转移的特性的源称为供方亲体。所得的植物预期具有循环亲本(例如栽培品种)的品质和从供方亲体转移的希望的特性。在最初杂交后，筛选具有供方亲体表型的个体并重复杂交(回交)到循环亲本。所得的亲本预期具有循环亲本(例如栽培品种)的品质和从供方亲体转移来的希望的特性。
单种子遗传过程是指种植隔离的种群，收获每个植物一粒种子的样品，并使用单种子样品来种植下一代。当种群已经从F2前进到希望的近交水平时，得自该种系的植物各自上溯到不同的F2个体。由于一些种子不能发芽或者某些植物不能产生至少一粒种子，种群中植物的数量每代下降。结果，当代进化完成时，并非在该种群中原始取样的所有F2植物被后代代表。
在多种子过程中，例如，大豆育种人通常从种群中的每个植物收获一个或多个豆荚，并把它们在一起脱粒形成一批。该批的一部分用来种植下一代，一部分储存。该过程称为改进的单种子遗传或豆荚-批料技术。
多种子过程已经用来节约收获时的劳动。用机器脱粒豆荚明显比单种子过程的用手从每个豆荚中取出一粒种子更快。多种子过程还使得每代近交栽培一个种群的相同数量的种子成为可能。
在一个实施方案中，本发明用来区分单倍体样品与非单倍体样品。单倍体植物的使用通过提供一种生产复式单倍体系的完全纯合系的方法，提高植物育种程序中轮回筛选的效率。因为单倍体是半合的，即每个位置仅有一个等位基因，它们用于针对不希望的隐性等位基因进行突变研究和筛选。本发明的方法可以用来区别单倍体样品和其它类型的样品，如双倍体。可以用本发明的方法确定产生与非单倍体样品具有不同的光谱组成的产生反射或透射光的表型的任何单倍体特性。例如，一些亲本系携带标记物基因，如R-nj，其能够通过胚乳顶部的花色素苷着色和在胚芽中没有颜色在成熟种子阶段鉴定单倍体。本发明的方法可以容易地辨别在种子上的要求位置存在或没有这些表型。
常用于不同特性和农作物的其它育种方法的描述可以见于若干参考书之一(例如，Fehr，Principles of Cultivar Development Vol.1，2-3页(1987))，其整体并入本文作为参考)。
分析装置和系统
本发明提供一种测量农产品性质的装置，其包括：一种用于生产样品的加工装置；一种用于提供样品的取样装置，其中布置该取样装置接收来自加工装置的样品；和光学分光成像系统，其中布置该系统分析取样装置中的样品。本发明还提供一种测量农产品性质的装置，其包括：一种提供样品的取样装置；一种光学分光成像系统，其中布置该系统分析取样装置中的样品；和一种分选装置，用于把样品分成两个或多个不同的组，其中布置该分选装置接收来自取样装置的样品。本发明还提供一种测量农产品性质的装置，其包括：一种生产样品的加工装置；一种提供样品的取样装置，其中布置该取样装置接收来自加工装置的样品；一种光学分光成像装置，其中布置该系统分析取样装置中的样品；和一种分选装置，用于把样品分成两个或多个不同的组，其中布置该分选装置接收来自取样装置的样品。
本文所述的装置利用光学分光成像系统分析农业样品。本文所用的“光学分光成像系统”是可以形成样品图像的任何系统，其中图像包含许多数据点。在一个优选的实施方案中，光学分光成像系统包括光源、一种分散光的装置、和一种光测量装置。本文所用的“分散光的装置”是指能够把混合波长的光分散成单独波长的光的任何装置。在一个优选的实施方案中，分散光的装置是光谱仪。光源、光谱仪和光测量装置包括但不限于本文所述的那些。
用加工装置制备用于用分光成像系统分析的样品。本文所用的“加工装置”是能够把植物的希望部分与植物的其余部分分离的任何装置。在一个优选的实施方案中，加工装置是脱粒机、打谷机或联合收割机。脱粒机例如可以是Almaco改进单穗玉米脱粒机(Almaco，99MAvenue，P.O.Box 296，Nevada，IA 50201)。
在用加工装置制备样品后，用分光成像系统进行分析，在用分光成像系统分析后，用分选装置自动分选样品。
本文所用的“分选装置”是任何能够根据分析结果把样品分开到至少两个不同的料斗中的任何装置。分选装置例如可以是在两个方向之一引导样品的单移动叶片。在一个优选的实施方案中，分选装置能够独立地分选10、20、50或100颗个体种子。本文所用的“料斗”是可以保持一部分样品与其它部分分开的任何装置。
在优选的实施方案中，分选装置能够把单一的一批种子分选到多个料斗之一中。如果在分析期间考察一种以上的特性，这种分选是有用的。
在一个优选的实施方案中，加工装置和分选装置连接到取样装置和分光成像系统上，提供一种自动提供样品、分析样品并分选样品的装置。在一个优选的实施方案中，可以比每10秒一次更快地提供、分析和分选样品，更优选的是比每5秒一次更快。
图1表示通常表示为10的本发明装置的一个实施方案的示意图。布置光源12，以便把光引导到取样装置16中的样品14上，定位取样装置16以便把光反射到光测量装置18中。光源12可以是能够提供正确波长范围的光到样品14上用于通过光测量装置18进行分析的任何装置。取样装置16可以是能够通过在光测量装置18的视场中保持和定位样品14来提供用于分析的样品14的任何装置。光测量装置18可以是任何能够表征来自样品14的光的感兴趣的一个或多个波长的强度的任何装置。
图1a是一般表示在20处的优选的光测量装置18和附件的典型代表。连接到光测量装置18的是一个成像透镜24和直轴成像光谱仪26，光测量装置18在本实施方案中是逐行扫描照相机22。布置这些元件使得来自样品14的光首先通过成像透镜24，然后在进入照相机22之前进入光谱仪26。电子快门38位于成像透镜前面。当关闭时，快门38完全阻止任何光进入光谱仪，并用来收集暗像，暗像用于校正用该系统收集的样品图像。
成像透镜24可以是任何传统的视频透镜，如具有完整的可变光圈的Electrophysics 25mmf/1.4微距镜头。成像透镜24使来自样品的反射或透射光进入直轴成像光谱仪16，在一个实施方案中其是具有80微米狭缝宽度的Specim Inspector N17-04-100。光谱仪具有900-1,750纳米的名义光谱范围，10纳米的名义光谱分辨率和f/2.8的数值孔径。光谱仪基于棱镜/光栅/棱镜(PGP)色散元件和透射光学系统，其提供直线光轴，无散光图像和偏振无关的处理量。光谱仪26在一个实施方案中装有标准C-固定法兰(mount flange)，其可以直接连接到成像透镜24和焦平面阵列照相机22，从而把照相机22转变成光谱行成像系统。
在图1a中所示的焦点阵列逐行扫描照相机22可以是例如锑化铟(Indium Antimonide)(InAs)、碲化汞镉(MCT)、硅化铂(PtSi)、砷掺杂的硅(Si∶As)、砷化镓铟照相机，并且砷化镓铟照相机是优选的。砷化镓铟焦平面阵列可以是例如Sensors Unlimited Inc.的SU320-1.7RT-D/RS170照相机。对于该照相机22的焦平面阵列的格式为320×240个像元，对于每个像元，总共具有76,800个检测器像元，并且对于每个像元具有40微米间距(pitch)。照相机22具有12bit的模拟数字精确度，6.1MHz的像元读出速度，和900-1,730纳米的光谱响应。照相机22具有逐行扫描视频输出，可以获得每桢一个场景。在逐行扫描模式的照相机的桢速度为每秒60桢。这意味着每16.67毫秒可以捕捉一个谱线图像。在一个实施方案中，照相机22的320个像元轴用于空间轴，而240个像元轴用于光谱轴。这意味着每16.67毫秒可以获得320个单独的光谱。
用于谱线成像的样品14的照明在一个实施方案中用连续的宽带光源如石英钨卤素灯实现。光源12可以是例如来自CVI Laser Inc.的AS220灯和组件。光源的一个实例表示在图1b，一般在28处。光源含有30瓦石英钨卤素灯与整体的抛物线反射镜30、聚光器光学器件32、近红外截断滤波器34，和圆柱形透镜36，把光聚焦成用于均匀行照明的一行。近红外截断滤波器从撞击到样品上的光中除去多余的有害紫外线和可见光。
取样装置16的一个实施方案表示在图1c，一般在40处。在图1c中，取样装置是比色皿，其由以下部分构成：具有石英窗44的矩形腔42，样品14通过石英窗44成像；底部开口46，用于在分析完成后取出样品；校准反射率的材料带48，例如来自Labsphere Inc.(Labsphere，Inc.，Subsidiary of X-Rite，Inc.，Shaker St.，POBox 70，North Sutton，NH 03260-0070)的Spectralon，用于使仪器响应标准化；掺杂稀土氧化物的校准反射率的材料带50，用于建立波长刻度的精确度；和具有其自己的石英窗的较小的样品腔52，其布置在比色皿底部，用于容纳与被分析的样品相同类型的农产品的对比样品。
图1中的光谱仪的管状光-机械结构一般表示在图2中的26处。光谱仪26是小型的、稳定的、结实的并且没有移动部件。PGP元件中的光栅是体积-相(volume-phase)透射光栅，其提供在宽范围内的良好衍射效率。对于本发明的一个实施方案，衍射效率特征是在1,100纳米大于60％的最大值和在1,700纳米为40％的效率。直接瞄准透射光学系统用短焦距和快速光学系统产生高质量图像，从而减小光谱仪尺寸并提供良好的光收集效率。光谱仪26包含管状外壳54，其中布置限定进口狭缝的圆盘56。来自样品14的光通过进口狭缝进入和通过透镜58，透镜58把光线聚焦到PGP元件60上，在这里光线被分散成其垂直于行式映像的连续的光谱分布。分散的光然后通过第二个透镜62并聚焦在照相机22的焦平面阵列64上。整个光谱范围的中心波长直接通过，并且更短和更长的波长对称地分散在中心波长的两侧。在光谱仪输出的焦点处放置的焦平面阵列照相机22在一桢中记录空间行式映像和行式映像中每个像元的光谱分布。
光谱仪26的狭缝宽度影响光谱分辨率和图像行宽度。在一个实施方案中，狭缝是80微米狭缝，其提供在900-1,530纳米的光谱范围由全宽半最大值标准限定的10纳米的名义光谱分辨率，而在1,750纳米的光谱上限处增大到13纳米。该图像行长度和宽度由狭缝长度、狭缝宽度、透镜焦距、和样品与透镜之间的距离确定。例如，9.9mm的狭缝长度、80微米的狭缝宽度、25mm的透镜焦距和214毫米的样品与透镜间距离获得0.37毫米的图像行宽度和85毫米的图像行长度。
为了使照相机22测量来自样品14的全部内容的光数据，把样品相对于分光计移动。取样装置16、光测量装置18或二者都可以移动以获得这种相对运动。在一个优选的实施方案中，取样装置安装在可移动的台上。例如，所述台可以是伺服系统控制的直线移动台如带有控制器的Parker Hannefin Gemini GV Series(Parker Hannifin Corp.，6035 Parkland Boulevard，C1eveland，Ohio)。该直线移动台以恒定的速度精确可重复地移动样品比色皿通过图像分光计20的视场。直线移动台的移动与照相机22的操作同步进行，使得照相机22捕捉的每桢是样品的相邻的、不重叠图像行。比色皿中的样品14的分光图像通过把样品上的相邻的、不重叠的图像行拚接在一起，从而建立逐行的图像。
图3图示表示从而产生的高光谱(hyperspectral)数据立方体。如图3所示，照相机22的一个方向，即空间轴，记录在给定波长的每行的强度图像，另一个方向，即光谱轴，记录每个图像像元的光谱信息。在一个实施方案中，具有320像元的照相机的焦平面阵列的长轴用于空间轴，而具有240个像元的短轴用于光谱轴。如果希望系统的信噪比改善，或者如果获得速度非常重要，来自各自具有独特光谱的每一行的个体像元可以平均，从而形成每个图像行一个光谱。对于上述实施方案，这意味着对于每个图像行，每16.67毫秒可以平均320个光谱。此外，通过把独特的波长平面上的3灰度光谱图像指定为红绿兰(RGB)颜色组分，可以从高光谱数据立方体提取假颜色图像，从而产生假颜色图像，如图4所示。
在反射的情况下，光源位于取样装置16与照相机22的同侧上，如图1所示。通过优化来自样品14的漫射散射光的收集，确定在照相机22和光源12之间的角度。通过圆柱透镜36把光聚焦到样品14上。
来自样品表面的漫射散射光通过成像透镜58引导到光谱仪的进口狭缝，在这里透射光栅60把光分散成其垂直于由输入狭缝限定图像行的连续光谱分布。设计的波长范围的中心波长直接通过，较短和较长的波长对称分布在中心波长的两侧。
对于光源12、取样装置16和光测量装置的上述各种实施方案可以与分离植物不同部分的加工装置以及分选装置组和使用，所述分选装置能够基于光测量装置18的输出分选样品。
图5表示上述实施方案的任一个与传统的农业加工装置整体化的示意图，在本实施方案中所述传统农业加工装置是一种分选装置和一般表示为70的控制系统。加工装置72的输出通过管道74连接到样品进口斜槽76。加工装置72可以是把植物的想要部分与其余部分分开的传统农业装置。在一个实施方案中，加工装置72是单穗玉米脱粒机，其用来从玉米穗轴上取出玉米粒。单穗玉米脱粒机设计用于把玉米粒与穗轴分离。吸出玉米粒以去除任何小的多余碎屑，在收集腔中收集玉米粒，并在脱粒后排出穗轴。加工装置72的输出直接通过管道74，送入测试系统的样品进口斜槽76。样品14通过管道74的移动由真空推动器92提供。带有开口的旋风分离器78防止样品离开旋风分离器78的腔室。所述开口可以例如用螺线管开启。当螺线管开动时(此时取样装置是空的并准备接受新样品)，旋风分离器78的开口被打开，样品落入用于测量样品重量的称重单元80。称重单元80的底部是活板门82，其可以例如通过螺线管开启。在记录样品重量后，活板门82打开，从而使样品落入取样装置16中。
在本实施方案中，取样装置16连接到伺服控制直线移动台84，可以控制后者以恒定速度移动取样装置16通过光测量装置18的视场。台84还用来移动取样装置16进入接收下一个样品的位置或在测量完成后排出样品14的位置。通过使样品上相邻的行成像获得图像，从而建立逐行的图像。移动台84移动取样装置16的速度由图像行的宽度和每图像桢照相机22的读出速度决定。在图像数据已经收集并且数据处理完成后，取样装置16的底部开口46打开，使得样品可以落下。底部开口46可以例如通过电子执行器打开。在取样装置16卸料后，样品14落入分选装置86中，其中样品14被以机械方式引导到两个或多个容器的任一个中。在一个实施方案中，分选装置86可以包含电子开启的叶片，其把样品引导到容器中。上述的加工、分析和分选组合可以设计为单一的单元，或者可以连接的分开的单元。
可以包括控制系统88，以便使系统的全部功能自动化，包括从照相机22收集图像桢数据，移动台84的移动，打开和关闭开口，移动分选装置叶片和数据分析。相关的供电和输入/输出控制器任选包含在电子箱90中。在另一个实施方案中，分选装置有多个叶片，从而可以分选到两个以上容器中。如果一次测量多个特性，分选装置86可以构造成提供到数十个容器中的分类。
图6是适用于本发明的实施方案实施中的电子控制系统的框图。如图6所示，在一个实施方案中，控制系统包括控制器、显示器和键盘。控制器包含机械可读码，其使用从称重单元80接收的信号控制系统的各个部件，即称重单元控制器100，和光测量装置18(通过连接件102和104)。控制器向各个元件发信号，以通过连接106和伺服/步进控制器108采取合适的动作，后者可以是任何传统的伺服/步进控制器，如6K4控制器。伺服/步进控制器108控制分选装置86、照相机快门38、取样装置执行器110、称重单元开口螺线管112、旋风分离器电磁阀114，和可移动台84。
本领域技术人员可以看出，各种控制器结构和机器可读码可以用来进行希望的系统自动控制。
在一个实施方案中，系统如下起作用。在样品被接受在旋风分离器78中之后，把样品抽空以排出多余的碎屑。移动台84把取样装置16移动到其“原位”，该位置恰好在Spectralon反射参比材料48下面，在这里系统等待开始获得成像数据。电子快门38阻断到光测量装置18的进口。控制系统88获得并储存暗像，用于样品反射率的后续计算。然后打开电子快门38。移动台84加速取样装置16直至它达到其预定的恒定速度，使其通过光测量装置18的视场。台84的移动开始引发从光测量装置18到控制系统88的图像桢的获得。通过成像样品上的相邻行，获得分光图像，从而逐行组成图像。移动台84移动取样装置16的速度由图像行的宽度和每图像桢光测量装置18的读出速度决定。对由于检测器中的暗电流、在景物行上的照明空间不均匀性和光源颜色温度漂移所产生的任何偏差，暗像以及每个样品的反射参比目标的获得和储存保证由系统进行的正确补偿。当移动台84移动时，控制系统继续摄取图像桢。当在控制系统中遇到有效的“扫描结束”判据时，控制系统88停止获得图像桢和停止所述台的移动。在获得每个图像桢后，测试逻辑表达“扫描停止”。有效的图像行的总数正比于样品的总体积。样品体积与来自称重单元的重量数据一起用来计算产率。在收集图像并完成数据处理之后，根据预定的选择判据和光测量装置18数据的分析，如前一样进行分选。
样品的定量化学信息可以从本发明的收集的光谱数据提取。众所周知，生物材料中所含的多原子有机分子呈现红外和近红外光谱区域中的吸收跃迁，并且这些跃迁良好地与有机官能团相关联。具体地，在770-2,500纳米的近红外区域中，O-H、C-H和N-H的有机官能团的基本振动频率的谱波和组合谱带提供分子谱特征，以便与化学组分的浓度相关联。
当用作光谱成像系统时，本发明提供许多优点。因为由系统视场内的每个样品单元反射的光被收集和测量，所以，对于散装谷物样品，可以获得更精确的数据。图7表示可以用本发明的优选实施方案获得的细节的类型。图7表示在1,100纳米的散装玉米样品的放大灰度图像。还表示了两个重叠的谱图，一个对应于在玉米粒的胚芽部分中的空间点，如图像中所示，而另一个对应于在胚乳部分中的空间点，如玉米粒的图像中所示。从灰度图像和光谱的比较可以看出，使用其光谱特征，两个粒相互可以区分。分光图像的分析可以用来基于例如但是不限于胚乳尺寸、胚芽尺寸、种子形状、种子尺寸、种子颜色、种子表面结构、种子重量、种子密度、种子完整性、油含量、蛋白质含量、碳水化合物含量、淀粉含量、纤维含量和水含量进行样品分类。通过使用形貌滤光片估计给定体积的单元总数以及平均单元形状，可以使用由样品图像提供的空间细节。
参见图8，表示了本发明的一个替换的实施方案，其是漫射透射成像系统形式的。该实施方案中的取样装置116允许光通过两个侧面，并且由具有两个石英窗的矩形腔室组成，光通过石英窗透射通过样品到达光谱仪26的输入狭缝。在漫射透射的情况下，光源12以距离X直接与光测量装置18相对并在相同平面内。来自光源12的光通过圆柱透镜被引导成一行并瞄准通过取样装置116，在取样装置116中，其被聚焦到光谱仪26的输入狭缝中。用在反射实施方案中的校准参比Spectralon材料被透射参比单元118代替，透射参比单元118由位于比色皿任一侧的两个小窗口组成，其一是石英的，而另一个用中等密度滤光镜制备，使得可以收集参比图像。用由透射参比图像去除通过样品14获得的图像行，进行透射率测量。取样装置116底部包括在相对的两侧上有两个石英窗的样品单元120，含有与分析物相同的参比样。分析过程如前进行。
参考图9，表示了本发明的一个替换实施方案，其是用于单种子分析的慢射反射系统形式的。种子在取样装置122中排列，从而可以保持其位置和同一性。通过以类似于用于散装样品的系统的方式以固定速度移动取样装置122获得光谱图像。图10表示如上所述获得的一盘24颗玉米粒的图像。通过在三个独特的波长平面选择3种灰度光谱图像并使每一个按比例分成红或绿或蓝色分量，产生该图像。还表示了两个重叠的光谱，一个对应于在胚乳区域内个体种子上的空间点，而另一个光谱对应于单个种子的胚芽区域中的空间点。区分样品种子的不同组织(例如胚乳和胚芽)之间的能力使得可以测量在那些不同组织中的选定样品特性。
上述的单种子分析可以与分选装置86配合，分选装置86可以逐个地分选每个种子。在本实施方案中，取样装置116具有隔板以便把个体种子分到单元中。取样装置116的底部包含可以差动打开的开口，以根据编程序的选择判据释放任何或全部种子。另外，分选装置86可以包括用于取样装置116中每个单元的可差动控制的可移动叶片，从而可以把种子同时卸出到分选装置中。
虽然本发明的举例说明的实施方案包括在近红外光谱区域中的光谱成像，但是也可以使用其它光谱区域，如可见光、紫外光或中红外区域。此外，如果光源12被相干激光代替，则用本发明也可以进行荧光成像。本发明实施方案包括使用取样装置16的取样系统，该取样装置16移动通过光测量装置18的视场。本发明的另一个实施方案使用固定的取样装置16，谷物样品通过其流过石英窗。通过调节在称重单元和取样装置之间的开口，控制谷物在该单元中的流动速度。通过允许形成通过的谷物的全部或部分图像的速度在光测量装置18中捕捉图像，进行通过的样品的分析。
以下实施例仅是举例说明性的。不应该认为本发明限于这些举例说明性的实施方案。
实施例1
根据以下过程开发散装谷物校准模型。基于其化学成分的范围，筛选一组96颗散装玉米样品。样品得自5种不同的油源和一种蛋白质源。该样品组包括基础系、F1系、自交系、和双重单倍体系。样品重量为13克至100克。油范围为4-13％(干物质基，DMB)，蛋白质为9-24％(DMB)，淀粉为60-75％(DMB)，水分为9-14％。
使用Tecator Infratec 1221 Grain Analyzer(Fos Tecator，P.O.Box 70，S-26321 Hoeganaes，Sweden)获得参比分析数据以及由制造商提供的玉米的商品校准模型。Tecator 1221 Grain Analyzer是近红外慢射透射率仪器。其有一个内置计算机并使用Partial LeastSquares回归，基于用于校准方程开发的Infrasoft Win-ISI软件。该仪器在850-1050纳米范围内扫描。使用具有金属插入物的样品池，从而把有效取样区域从42.8cm2减小到15.2cm2。样品池的路径长度为2.60cm。数据获得时间为每个样品60秒，不包括从样品腔中插入和取出样品比色皿的时间。
使用如上所述的本发明的方法把样品在本发明的装置上进行试验，通过鉴定在与每个样品相关的高光谱数据立方体中的所有空间像元并把相应的光谱取平均值，对于96颗散装种子产生平均光谱。对于重叠的全部96颗平均光谱的反射率与波长的关系曲线表示在图11中。对于96颗具有不同化学组成的散装玉米样品中的4个的代表性平均光谱表示在图12中。
在进行建模之前，使用具有9点有限差范围(window)和二次多项式系数的Savitsky-Golay二阶导数运算法则，转换每个反射光谱。一旦光谱被分解成其主分量并通过蛋白质、油、淀粉和水分的因变量加权，就基于每个光谱的计算(scores)进行部分最小二乘法模型的回归过程。
在所处理的平均中心反射率光谱上进行建模。对于感兴趣所有化学组分使用单部分最小二乘法(PLS)2-型模型：蛋白质、油、淀粉和水分。使用The Unscrambler软件，Camo ASA，Oslo，Norway)进行化学统计建模。如Haaland和Thomas，Anal.Chem.，60，1,193-1,202(1998)和Geladi和Kowalski，Anal.Chem.Acta，185，1-17，(1986)所述的进行PLS建模过程，这两篇文献整体引入本文作为参考。用测定的多变量系数(r2)、在测量值与模型值之间的预测标准偏差(SEP)、以及在测量组分和模型组分的平均值之间的偏差，确定模型性能。进行全交叉验证计算判断所产生的模型的性能。图13表示对于散装玉米的总的油、蛋白质、淀粉和水分的部分最小二乘法2型模型的总解释验证变化率与主组分数量的关系曲线。从图13的曲线可以看出，模型获得74％的验证变化率。
对于油、蛋白质、淀粉和水分，建模过程的结果分别表示在图14-17中。图14-17是每种特性的预测百分比与通过参比技术确定的该特性的百分比的关系曲线。所用的PLS模型的性能总结表示在图18中。
实施例2
基于其化学成分的范围，选择一组288颗个体玉米粒样品。该样品组包括F1系、自交系、和双重单倍体系。样品重量范围为100毫克至584毫克。油范围为0.4-19.3％(原样基，未对水分进行校正)，如在23兆赫Maran NMR单种子分光仪(Resonance Research Inc.，Oxford，England)上所测定的，蛋白质为7-17％(干重基)，如使用Infratec 1221 Near Infrared分光仪(Fos Tecator，P.O.Box70，S-26321 Hoeganaes，Sweden)由散装玉米测量所估计的。
使用低场NMR技术测定每个个体种子的绝对油浓度。该过程是无损的并且对玉米种子无害。使用具有18毫米探头的Maran Ultra-20Benchtop NMR光谱仪(Resonance Research Inc.，Oxford，England)测定每颗种子的油，所得的数据用来建立化学统计校准模型。得自该光谱仪的油数据不对水分进行校正。该方法具有每颗种子0-0.22克的典型分析范围(对于0.22克种子为0-25％)，典型的绝对标准偏差范围为0.39-0.44％。样品获得时间为每颗种子约20秒。该技术需要每个种子的准确重量，以计算油浓度百分比。
对于油的化学组分开发部分最小二乘法(PLS)1型模型。使用称为The Unscrambler的软件包(Camo ASA，Oslo，Norway)进行化学统计建模。PLS建模过程的数学方法如实施例1所述。通过鉴定与每颗种子相关的高-光谱数据立方体中的所有空间像元并使相应谱图平均，对于每颗单个种子样品产生平均谱图。所重叠的全部所得的288平均谱图的曲线表示在图19中，图19是反射率与波长的关系曲线。对于具有不同油浓度的6颗单粒玉米样品的典型平均谱图表示在图20中。
在进行PLS模型计算之前，使用全乘法散射校正(fullmultiplicative scatter correction)(MSC)(见Martens和Naes，Near Infrared Technology in Agircultureal and Food Industries，eds，Williams and Norris，Am.Cereal Chem.)和使用具有15点有限差范围和二次多项式系数的Savitsky-Golay二阶导数运算法则转换每个反射谱图。如在实施例1中一样在平均中心反射谱图上进行建模。一旦谱图被分解成其主要分量并通过油的因变量加杈，就基于每个谱图的计算进行PLS模型中的回归过程。用测定的多变量系数(r2)、在测量值与模型值之间的预测标准偏差(SEP)、以及在测量组分的平均值和模型组分之间的偏差，确定模型性能。进行全交叉验证计算判断所产生的模型的性能。图21表示单粒玉米的总油量的PLS1型模型的总解释验证变化率与主组分数的关系曲线。从图21的曲线可以看出，该模型获得87％的总验证变化率。
对于油的建模过程的结果表示在图22中。对于用265个校正样品对总油量开发的PLS模型，测定的多变量系数r2为0.93，标准预测偏差SEP为1.23。在测量值的平均值和模型预测值之间的偏差为0.000163。