РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ ПРОГРАММЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КАЧЕСТВА СЕМЯН ОВОЩНЫХ КУЛЬТУР

Традиционные морфометрические методы анализа качества семян хотя и отличаются точностью, но менее информативны, трудоемки и длительны в исполнении. В современных условиях в семеноведении и семенном контроле требуется применение более информативных и скоростных инструментальных методов. Метод микрофокусной рентгенографии семян является одним из них, он позволяет визуализировать внутреннюю структуру семян. В совместной работе сотрудников Федеральный научный центр овощеводства, Агрофизического НИИ и СПб государственного электротехнического университета, НИИ проблем хранения Росрезерва разработан и апробирован метод рентгенографического анализа качества семян овощных культур. В настоящее время ведется программирование, автоматизация данного метода. В замену ранее применяемого визуального анализа рентгенограмм семян приходит способ цифрового анализа рентгеновских изображений в автоматическом режиме. Разработан и апробирован модернизированный программно-аппаратный комплекс, составлен алгоритм работы программы, состоящий из нескольких этапов. В результате значительно ускоряется анализ качества семян, путем визуализации их внутренней структуры. Вновь разрабатываемая компьютерная программа «Сортсемконтроль-2» распознает семена по следующим качественным показателям: полноценные, недовыполненные, невыполненные, уродливые. Результаты анализа автоматически выдаются в виде протокола. Также проводится фракционный анализ партии семян, дается размерная характеристика каждой фракции, по двум наибольшим смежных фракциям, определяется выравненность партии семян. Фракционный анализ партии семян имеет большое практическое значение для предпосевной подготовки семян. В перспективе, применение компьютерной программы «Сортсемконтроль-2» обеспечит ускоренный, в то же время информативный анализ качества семян, что очень важно в условиях коммерциализации оборота семян.

1. Архипов М.В., Потрахов Н.Н. Микрофокусная рентгенография семян в селекции, семеноводстве и защите растений // IV Лужские научные чтения. Современное научное знание: теория и практика. Материалы международной научно-практической конференции. 2016. С. 53-55.

2. Бухаров А.Ф., Балеев Д.Н., Иванова М.И., Бухарова А.Р., Фефелов Ф.О., Разин О.А., Разин А.Ф. Линейные размеры морфологических элементов семени укропа как показатели разнокачественности //Аграрный научный журнал. 2018. № 11. С. 3-7.

3. Желудков А.Г., Белецкий С.Л., Потрахов Н.Н. Комплексное решение задач автоматизации рентгенографического метода анализа качества семян и зерна злаковых культур // Хлебопродукты. 2016. № 5. С. 58-61.

4. Курбанов М.Р. Рентгенография семян с увеличенным изображением // Бюллетень ГБС АН СССР. 1984. Вып. 133. С. 97-101.

5. Мусаев Ф.Б., Антошкина М.С., Архипов М.В., Великанов Л.П. Рентгенографический анализ качества семян овощных культур: Методические указания. М.-СПб., 2015. 42 с.

6. Мусаев Ф.Б. Научно-практические аспекты совершенствования контроля качества семян овощных культур. Диссертация на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук / ФБГНУ ФНЦО, п. ВНИИССОК Одинцовского района Московской области, 2018. 479 с.

7. Потрахов Н.Н., Белецкий С.Л., Архипов М.В. Аппаратно-программный комплекс для контроля качества зерна на основе передвижной рентгенодиагностической установки ПРДУ-02 // Таврический вестник аграрной науки. 2018. № 4 (16). С. 152-159.

8. Ткаченко К.Г., Староверов Н.Е., Варфоломеева Е.А., Капелян А.И., Грязнов А.Ю. Рентгенографический метод контроля качества орешков видов рода Rosa L. интродуцированных в ботаническом саду Петра Великого // Бюллетень Ботанического сада-института ДВО РАН. 2019. № 21. С. 39-57.

9. Ткаченко К.Г., Староверов Н.Е., Грязнов А.Ю. Рентгенографическое изучение качества плодов и семян // Hortus Botanicus. 2018. Т. 13. С. 52-66.

10. Baskin J.M., Lu J.J., Baskin C.C., Tan D.Y. The necessity for testing germination of fresh seeds in studies on diaspore heteromorphism as a life-history strategy // Seed Science Research. 2013. Vol. 23 (Iss. 2). Р. 83-88.

11. Bino R.J., Aartse J.W., Van Der Burg W.J. Nondestructive X-ray of Arabidopsis embryo mutants // Seed Science Research. 1993. № 3. Р. 167-1.

12. Bruggink H., Duijn van А. X-ray based seed analysis / Seed Testing International: ISTA News Bulletin. 2017. Vol. 153. Р. 45-50.

13. Demyanchuk A., Grundas S., Velikanov L. Identification of Wheat Morphotype and Variety Based on X-Ray Images of Kernels // Advances in Agrophysical Research. 2013. Ch. 10. P. 223-267.

14. Grundas S., Velikanov L., Arkhipov V. Importance of wheat grain orientation for the detection of internal mechanical damage by the X-ray method // Int. Agrophysics. 1999. No 13. P. 355-361

15. Narvankar D.S., Singh C.B., Jayas D.S., White N.D.G. Assessment of soft X-ray imaging for detection of fungal infection in wheat // Biosystems engineering. 2009. Vol. 103 (1). P. 49-56.

16. Pinto T.L.F., Cicero S.M., França-Neto J.B., Forti V.A. An assessment of mechanical and stink bug damage in soybean seed using X-ray analysis test // SeedSci. & Technol. 2009. Vol. 37. P. 110-120.

17. Porsch F. Automated seed testing by 3D X-ray computed tomography// Seed Science and Technology. 2020. Vol. 48, No 1. P. 73-8.

18. Simak M., GustaffsonА. Х-rays photography and sensibility in forest tree species // Hereditas. 1953. Vol. 39, No 4. P. 458-4.

19. Venudevan B., Srimath P. Influence of seed polymorphism on physical, physiological and biochemical seed quality characters of endangered medicinal tree Bael (Aegle marmelos (L.) corr.) // Sci. Res. Essays. 2013. Vol. 8 (30). P. 1413-1419.