이코타이FireFly LIBS는신속원소분석과 영상시스템은 견본예처리가 필요 없고 다원소가 동시에 검측하고 제자리에서 영상화하는 능력으로 종질자원연구에서 잠재력을 분석하는 도구로 되고있다.그 사용의LIBS는기술은 전통적인 화학 분석에 시간이 오래 걸리고 파괴성이 강한 문제를 효과적으로 해결하여 식물의 잎사귀, 씨앗, 나아가 토양을 직접 신속하게 스캔하여 질소(N), 인(P), 칼륨 (K) 등 핵심 영양소 및 중금속의 실시간 모니터링.이 시스템은 샘플 표면의 공간 분포 정보 (매핑), 기계 학습 알고리즘을 통해 서로 다른 품종 간의 원소 특징 차이를 분석하여 작물 품종 감별, 산지 추적 및 유전 배경 분석을 보조한다.역경 협박 연구 및 품질 평가 분야에서이 기술은 중금속 오염 또는 가뭄 협박에 따른 식물의 생리적 대응을 탐구하는 데 널리 사용되었습니다. 예를 들어 잎사귀의 실리콘 (Si) 또는 칼슘(Ca는)의 축적 패턴으로 비생물적 협박에 대한 작물의 내성을 평가한다.

씨앗 활력 검사

콩 수출국인 브라질의 연구진은 이탈리아 팀과 손잡고 레이저를 이용해 스펙트럼을 뚫도록 유도했다 (LIBS는) 기술, 다원적 분석과 기계 학습 알고리즘을 결합하여 저활력과 고활력 콩 종자의 차수를 신속하고 효율적으로 구분하는 타당성을 모색한다.연구 결과, 두 종류의 씨앗의 주요 요소 (C、Mg는、Ca는、N、K) 발사봉 강도에 차이가 있는데, 그 중 고활력 씨앗의Ca I는、C、C=N、Mg I/II등봉의 강도는 저활력 종자보다 낮다.그 결과,LIBS는기술 결합 주성분 분석 (PCA는) 및 벡터 지원 (SVM은) 등 기계 학습 알고리즘은 저활력과 고활력 콩 씨앗의 로트를 효율적으로 구분할 수 있습니다.350-450nm스펙트럼 대역은 감별 영역이며 칼슘 원소는 핵심 구분 인자입니다.SVM은알고리즘의 분류 정확도는98.9%, 그 중 두 번SVM은그리고 세 번SVM은각각 고활력, 저활력 종자 식별에서 실현100%정확도.

종자 품종 식별

절강대학 기술팀은 ≪식물 과학발표 제목은 '레이저 유발 분열 분광학과 회복 신경 네트워크를 결합하여 대대씨 종류의 빠른 식별'라는 연구 기사를 통해 레이저를 통해 스펙트럼을 뚫도록 유도(LIBS는) 딥 러닝 기술을 결합하여 콩 종자 품종의 빠른 감별을 실현하였으며, 단일 종자 검측 소요 시간만30초;여기서 스펙트럼 행렬을 입력한2D-PCSA-ResNet모델 표현，예측 정확도 달성91.75%; 연구에서 현저성 그래프와 원소봉 위치의 대응 관계는 콩의 탄소 (C), 실리콘 (Si), 마그네슘(Mg는), 칼슘 (Ca는), 나트륨 (나는) 등 원소의 함량과 비례는 품종의 차이를 구분하는 관건이다.이 방법은 농산물 품종 감별에 새로운 패러다임을 제공하여 광범위한 실제 응용 전망을 가지고 있다.

쌀 품질 검사

화중농업대학과 장춘광학정밀기계와 물리연구소는 현미고 스펙트럼 영상, 라만 스펙트럼, 레이저 유도 뚫기 스펙트럼 (LIBS는) 세 가지 기술이 벼 지연전분과 단백질 함량 검측에서의 적용성에 대한 연구를 전개하여 벼, 현미, 정미, 쌀가루 네 가지 샘플이 스펙트럼 검측 모델링 결과에 미치는 영향을 분석하고 지연전분, 단백질 등 목표 성분과 관련된 특징 변량을 선별하여 벼 품질 무손상 검측 기술의 최적화에 참고를 제공하기 위한 것이다.실험 결과 세 가지 스펙트럼 기술 중LIBS는벼 지연 전분과 단백질 함량 검사에서의 표현 (R² 달0.81), 라만 스펙트럼 다음으로 현미경 고 스펙트럼 영상 효과가 상대적으로 떨어진다.또한LIBS는선별된 특징변수는 목표성분의 원소구성과 일치도가 비교적 높지만 라만스펙트럼의 특징변수는 분자구조 및 실험조건의 영향을 비교적 많이 받는다.본 연구는 벼의 품질 무손상 검측에 기술적 비교 근거를 제공하였다.LIBS는라만 스펙트럼과는 우선적으로 선택할 수 있는 기술 수단으로 사용할 수 있으며, 샘플 유형과 결합하여 검측 방안을 한층 더 최적화해야 한다.

영양원소와 농약 검사

한미 과학연구팀 운용LIBS는기술, 시금치와 쌀의 핵심 영양소 (Mg는、Ca는、나는、K) 빠른 정량 분석을 수행합니다.이와 동시에 화학계량학방법을 결합하여 농약오염과 미오염농산물(시금치, 쌀)의 쾌속적인 구분을 실현하여 전통방법으로는 농약오염을 감별하기 어려운 문제를 효과적으로 해결하였다.비록 농약에 함유된 원소가 농산물 자체의 원소와 중첩되여 단일원소검측을 통해 오염을 감별할수 없지만PLS-DA는사용 가능한 방법LIBS는스펙트럼의 다원소 발사선 분포 특징은 오염과 미오염 샘플을 효율적으로 구분한다.그중 청결시금치의 오분류률은0%，10 ppm의농약 오염 시금치의 오분류율은2%그리고 이 방법은 트리에틸포스핀산알루미늄오염이 모두 적용되여 이 기술의 실용성을 충분히 검증하였다.

FireFly LIBS는이미 발표된 문헌 내용

베이징 이커타이는 농업 과학 연구 설비의 연구 개발과 기술 보급에 전념하여 국내 과학 연구 기관에 종자 활력 검측, 품질 평가, 영양 성분 분석 및 온라인 선별을 포괄하는 전체 기기 설비를 제공하고, 종자 자원 혁신, 품종 선정 및 산업화 연구에 고효율 기술 지탱을 제공하며, 구체적으로 다음과 같다.

²PhenoTron은종질 자원 검측 시스템

²SeedSort는피드 하이 스펙트럼 영상 온라인 분석 플랫폼

²PhenoTron은복식 지능LED는광원 배양과 스펙트럼 영상 분석 시스템

²열 RGB종자 형태와 동적 열상 융합 분석 시스템

²고통량 씨앗 호흡 및 활력 측정 시스템

²그레인센스곡물 성분 분석 시스템

²씨앗X방사선 영상 분석기

²아세톤 ap: 씨앗 발아율 빠른 측정APP는

1. Kim G, Kwak J, Choi J, et al. 레이저 유발 분열 분광학 (LIBS)을 사용하여 스파나치 및 [J 리리리즈]의 영양 요소 및 살충제에 의한 오염 검출 [J].농업 및 식품 화학 저널, 2012, 60(3): 718-724.

2. Larios G S, Nicolodelli G, Senesi G S, et al. 레이저 유도된 분열 분광학은 높은 활력과 낮은 활력의 대豆 씨름을 구별하는 강력한 도구로서 [J].식품 분석 방법, 2020, 13(9): 1691-1698.

3. Li X, He Z, Liu F, et al. 레이저 유발 분열 분광학과 결합된 convolutional 신경 네트워크를 사용하여 대豆 종류의 빠른 식별 [J].식물 과학의 경계, 2021, 12: 714557.

4. Guo J, Jiang S, Lu B, et al. 다양한 다다다양한 GuGuGuo J, Jiang S, Lu B, et al. 다양한 GuGuGuGuo J, Jiang S, Lu B, et al. 다양한 GuGuGuGuo 다양한 GuGuo Guo J, Jiang S, Lu B, et al. 다양한 Gu식물 방법, 2025, 21(1): 25.