Способы и устройства для анализа образцов сельскохозяйственной продукции

Изобретение относится к неразрушающему анализу в реальном времени физических и химических свойств одного или нескольких семян. Сущность изобретения заключается в том, что на образец направляют излучение с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, разлагают эмитируемое излучение смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют длины волн отдельных спектральных компонент и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства. Техническим результатом является повышение быстродействия анализа с помощью аппаратуры, встроенной в сельскохозяйственную обрабатывающую машину. 10 с. и 145 з.п. ф-лы, 22 ил., 1 табл.

 

Настоящее изобретение относится к устройствам и способам для анализа образцов сельскохозяйственной продукции. Изобретение относится, в частности, к устройству и способу для неразрушающего анализа в реальном времени физических и химических свойств одного или более семян.

Селекция высококачественных по составу сельскохозяйственных продуктов может потребовать анализа большого количества образцов (проб) семян растений и идентификации растений с требуемыми структурными и агрономическими признаками, которые можно использовать непосредственно или для улучшения свойств следующих поколений. Необходимым условием для селекции и получения коммерческой популяции сельскохозяйственных продуктов, обладающих определенными привнесенными особенностями, является анализ этих характерных особенностей, таких как высокое содержание масла или белка, присущих большой партии семян, полученных от одного растения или колоса (початка), при соответствующей методике селекции, в качестве которой можно использовать, в частности, рекуррентную селекцию. В принципе такие партии семян можно анализировать различными методами, однако обычно для этого используют быстрые, недорогие и неразрушающие методы.

В последние десять лет стандартным методом отбора образцов (проб) семян стала спектроскопия в ближней инфракрасной (БИК) области, которую применяют во всех случаях, когда она позволяет выявить интересующий образец. К обычно исследуемым этим методом сельскохозяйственным культурам относятся пшеница, кукуруза, соя культурная, рапс, рис, люцерна, овес и другие растения (см., например, работу Massie и Norris, "Spectral Reflectance and Transmittance Properties of Grain in the Visible and Near Infrared", Transaction of the ASAE, Winter Meeting of the American Society of Agricultural Engineers, 1965, cc.598-600, которая в полном объеме включена в настоящее описание в качестве ссылки). БИК-спектроскопия использует излучение ближней (длинноволновой) ИК-области спектра, обычно в диапазоне от 770 до 2500 нм, для доступа к обертонам и комбинациям собственных частот колебаний органических функциональных групп O-Н, С-Н и N-H. Устройства для измерения такого длинноволнового инфракрасного излучения в настоящее время достаточно хорошо известны (см., например, работу Hyvarinen и др., "Direct Sight Imaging Spectrograph: A Unique Add-on Component Brings Spectral Imaging to Industrial Application", SPIE, т.3302, 1998, и справочник "Handbook of Near-Infrared Analysis", под ред. Burns и Ciuczak, изд-во Marcel Dekker, Inc., 1992, которые в полном объеме включены в настоящее описание в качестве ссылок).

При таких анализах обычно определяется БИК-спектр, ассоциированный с партией семян (для чего, например, используют кювету, способную вместить 100 семян). БИК-спектроскопию можно совместить с обычным химическим анализом образца (пробы) для получения дополнительных данных и построения хемометрической калибровочной модели. Хемометрические калибровочные модели часто разрабатывают для оценки не только таких характеристик семян, как содержание в них масла, крахмала, воды, клетчатки, белка, экстрагируемого крахмала, хлорофилла, глюкозинолятов и жирных кислот, но и ряда других свойств (см. например, работы Archibald и др., "Development of Short-Wavelength Near-Infrared Spectral Imaging for Grain Color Classification", SPIE, т.3543, 1998, сс. 189-198; Delwiche, "Single Wheat Kernel Analysis by Near-Infrared Transmittance: Protein Content", Analytical Techniques and Instrumentation, т.72, 1995, сс.11-16; Dowell, "Automated Color Classification of Single Wheat Kernels Using Visible and Near-Infrared Reflectance", т.75(1), 1998, сс.142-144; Orman и Schumann, "Comparison of Near-Infrared Spectroscopy Calibration Methods for the Prediction of Protein, Oil and Starch in Maize Grain", т.39, 1991, сс.883-886; Robutti, "Maize Kernel Hardness Estimation in Breeding by Near-Infrared Transmission Analysis", т.72(6), 1995, сс.632-636; патенты US 5991025 и US 5751421; Daun и др., "Comparison of Three Whole Seed Near-Infrared Analyzers for Measuring Quality Components of Canola Seed", т.71, №10, 1994, сс.1063-1068; "Corn: Chemistry and Technology", под ред. Watson и Ramstad, изд-во American Association of Cereal Chemists, Inc., 1987, которые в полном объеме включены в настоящее описание в качестве ссылок). Разработанную хемометрическую модель можно затем использовать для предсказания химических свойств нетестированных образцов по данным БИК-спектроскопии без дополнительного проведения обычного химического анализа.

В литературе описаны различные методы БИК-анализа большого количества образцов, измельченных или целых (см. например, работы Orman и Schumann, "Comparison of Near-Infrared Spectroscopy Calibration Methods for Prediction of Protein, Oil and Starch in Maize Grain", т.39, 1991, сс.883-886; Robutti, "Maize Kernel Hardness Estimation in Breeding by Near-Infrared Transmission Analysis", т.72(6), 1995, сс.632-636, патенты US 5991025, US 5751421; Daun и др., "Comparison of Three Whole Seed Near-Infrared Analyzers for Measuring Quality Components ofCanola Seed", т.71, №10, 1994, сс.1063-1 068, которые в полном объеме включены в настоящее описание в качестве ссылок). Известные в настоящее время промышленные БИК-спектрометры, предназначенные для анализа большого количества семян или зерен, обладают несколькими недостатками. Такие спектрометры были разработаны для работы в лабораторных условиях, обычно далеко от селекционных полей, при контролируемой температуре, влажности и небольших вибрациях. Кроме того, работа с такими спектрометрами требует больших затрат ручного труда.

Анализируемые образцы должны быть собраны, направлены в селекционную лабораторию, обмолочены, упакованы, помечены и только после этого отправлены в лабораторию для проведения БИК-анализа. В лаборатории образцы регистрируют, извлекают из пакетов, насыпают в кюветы, сканируют БИК-спектрометром, помещают обратно в исходный пакет и отправляют в селекционную лабораторию. Полученные в результате БИК-анализа данные собирают в окончательный отчет, просматривают на предмет наличия любых аномалий и отсылают обратно селекционеру, который размещает и сортирует образцы на основе полученных результатов БИК-анализа. Очевидно, что большой объем ручной работы с образцами заметно увеличивает время анализа и затраты на его проведение.

Существующие методы БИК-спектроскопии не только трудоемки и дороги, но и требуют достаточно большого времени для получения конечного результата. Время обработки данных часто может иметь существенное значение, поскольку селекция соответствующих семян должна предшествовать времени высадки следующей популяции растений. Большая задержка по времени в получении селекционером результатов анализа или возврат образцов могут привести к потере всего селекционного цикла.

Кроме того, скорость сбора и обработки данных при существующих методах не соответствует скорости, с которой могут работать современные машины для обработки зерна. Так, например, одна кукурузная молотилка может переработать до 15 початков кукурузы в минуту. Существующие в настоящее время промышленные БИК-спектрометры проводят анализ приблизительно одного образца каждые одну или две минуты. Поэтому именно скорость, с которой работает спектрометр, является, как правило, основным фактором, ограничивающим скорость всего процесса анализа.

Известные в настоящее время спектрометры собирают информацию от подмножества всей массы исследуемых семян. Промышленные спектрометры анализируют излучение от единственной точки или нескольких десятков точек с небольшой активной площадью и поэтому исследуют только небольшую часть всей массы исследуемых семян. Так, например, при анализе большого объема семян может оказаться, что результаты анализа отражают свойства только нескольких из сотни взятых для анализа семян. Кроме того, поскольку полученные результаты анализа характеризуют свойства какой-либо случайно выбранной части отдельного семени, различные ткани всех взятых для анализа семян могут аналитически представляться неправильно. Поскольку в различных тканях семян содержится, например, различное количество масла, применяемый в настоящее время метод анализа может не дать точной оценки того или иного качества исследуемых семян. Такого рода ограничения характерны для спектрометров с обычной оптической схемой, в которой излучение от образца собирается системой линз, а также для спектрометров, в которых для собирания излучения от образца используются пучки оптического волокна. Кроме того, из-за сканирования отдельных, не связанных друг с другом точек анализируемых семян происходит потеря информации, характеризующей распределение в пространстве тех или иных характеристик семян. К такого рода пространственной информации (которую можно, например, использовать для определения морфологии) относятся, например, размеры и форма семян, наличие механических повреждений, заражение насекомыми и повреждение грибами. Известные в настоящее время спектрометры вообще не дают пространственной информации и не позволяют поэтому оценить корреляцию между пространственными и спектральными данными, характеризующими различные свойства семян.

Известные в настоящее время спектрометры не позволяют создать эффективный метод анализа одного семени, который может существенно ускорить весь процесс сортовой селекции. Анализ одного семени необходим для дифференциации и выбора того или иного семени, присутствующего в гетерогенной популяции семян. Гетерогенная популяция семян достаточно часто встречается в селектируемых популяциях. Анализ одного семени может сократить число поколений, необходимых для создания растения с необходимыми свойствами. Анализ одного семени также может сократить требуемое число отдельных растений. Так, например, возможность идентифицировать в колосе отдельные семена, обладающие соответствующими характеристиками, может в 100 раз сократить требования к плантации, на которой выращивают семена. В результате этого при одних и тех же возможностях удается выполнить существенно больший объем селекционных работ.

В настоящее время опубликовано достаточно много работ, посвященных БИК-анализу одного семени (см. например, работы Delwiche, "Single Wheat Kernel Analysis by Near-Infrared Transmittance: Protein Content", Analytical Techniques and Instrumentation, т.72, 1995, сс.11-16; Dowell, "Automated Color Classification of Single Wheat Kernels Using Visible and Near-Infrared Reflectance", т.75(1), 1998, сс.142-144; Dowell и др., "Automated Single Wheat Kernel Quality Measurement Using Near-Infrared Reflectance", ASAE Annual International Meeting, 1997, статья 973022, которые в полном объеме включены в настоящее описание в качестве ссылок). Однако в этих работах анализ семян предлагают проводить путем фотометрического анализа излучения от всего семени и вычисления средней интенсивности излучения, что исключает возможность получения информации о каждом конкретном семени.

Другие известные в настоящее время методы, например газовая хроматография, также нельзя использовать для эффективного анализа одного семени. Так, например, известный метод анализа семян рапса с применением метода газовой хроматографии вручную на содержание жирной кислоты основан на исследовании одной половины каждого разрезанного на две части семени и высевании его другой половины. Подготовка образца для исследований вручную и низкая производительность такого метода анализа позволяют проанализировать таким путем в течение одного часа очень небольшое количество семян.

Используемые в настоящее время спектрометры и методы выборочного исследования семян не позволяют несмотря на существующую потребность создать эффективный метод анализа одного семени. Известные в настоящее время методы анализа свойств семян требуют больших затрат ручного труда и поэтому существенно ограничивают возможности создания растений с улучшенными характеристиками.

Существующие в настоящее время методы спектроскопического анализа не позволяет определять уровни разложения химических компонентов в различных тканях семян. Такие известные методы, основанные на разрезании вручную каждого семени и последующем химическом анализе традиционными методами, не только весьма трудоемки и требуют разделения семени на отдельные части, но и обладают низкой разрешающей способностью в разделении компонентов не только весьма трудоемки и требуют разделения семени на отдельные части, но и обладают низкой разрешающей способностью в разделении компонентов семени и небольшой точностью из-за небольших размеров исследуемого образца, полученного после разрезания семени, которые оказываются ниже размеров образцов, анализ которых традиционными способами обычно позволяет получить достаточно надежные результаты.

В некоторых известных в настоящее время системах формирования и обработки изображений с перестраиваемым фильтром, преобразующим световое излучение образца (пробы) в излучение на одной длине волны, воспроизводится одновременно весь образец (см. работу Archibald и др., "Development of Short-Wavelength Near-Infrared Spectral Imaging for Grain Color Classification", SPIE, т.3543, 1998, сс.189-198, которая в полном объеме включена в настоящее описание в качестве ссылки). Описанный в этой работе способ не находит, однако, широкого применения из-за проблем, связанных с равномерным освещением образца. При неравномерном освещении образца в изображении появляются области с низким качеством изображения, что существенно ограничивает точность любой информации, полученной этим способом. Кроме того, работа с перестраиваемыми фильтрами занимает значительное время и существенно замедляет весь процесс анализа.

В настоящее время ощущается острая необходимость в создании устройств и разработке способов быстрого анализа большого по объему количества семян, а также одного семени, обеспечивающих возможность эффективного не требующего разрушения семени проведения анализа морфологических или химических свойств отдельных семян с помощью соответствующей аппаратуры, встроенной в сельскохозяйственную обрабатывающую машину. Именно такие устройства и способы предлагаются в настоящем изобретении.

В настоящем изобретении предлагаются устройство и способ для неразрушающего (недеструктивного) анализа в реальном времени физических и химических свойств одного или более семян. Анализ семян проводят направлением на них излучения и анализа прошедшего или отраженного излучения. Прошедшее или отраженное от образца (объекта анализа или пробы) излучение можно разлагать на спектральные компоненты с различными (индивидуальными) длинами волн, детектируемые с помощью массива или матрицы точек сбора данных. Формируемые объединенными в массив или матрицу точками сбора данных сигналы можно использовать для определения величины любой из многочисленных химических или морфологических характеристик семян.

В частности, в настоящем изобретении предлагается способ определения наличия у образца определенного свойства, заключающийся в том, что на образец направляют излучение с получением смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, разлагают эмитируемое излучение смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными данными волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют длины волн отдельных спектральных компонент и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

Объектом изобретения является такте соответствующее устройство для определения наличия у образца определенного свойства, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на образец излучения с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек орбиты, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, камеру, содержащего детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении длины волн отдельных спектральных компонент, и процессор, предназначенный для сопоставления выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке образца, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

В настоящем изобретении предлагается также способ исследования образца сельскохозяйственной продукции, заключающийся в том, что (А) на участок образца сельскохозяйственной продукции направляют имеющее вид полоски излучение с получением эмитируемого образцом излучения, (Б) это эмитируемое излучение разлагают с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из множества анализируемых точек, дискретно расположенных в пространстве на указанном участке образца вдоль полоски излучения, (В) для каждой дискретно расположенной в пространстве вдоль полоски излучения анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют длины волн отдельных спектральных компонент, (Г) повторяют стадии (А)-(В) для сканирования каждого участка образца и (Д) на основании выявленных длин волн отдельных спектральных компонент в каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для каждого из сканированных участков формируют куб гиперспектральных данных для всего образца.

Объектом изобретения является также соответствующее устройство для исследования образца сельскохозяйственной продукции, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на участок образца сельскохозяйственной продукции имеющего вид полоски излучения с получением эмитируемого образцом излучения, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из множества анализируемых точек, дискретно расположенных в пространстве на указанном участке образца вдоль полоски излучения, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении длины волн отдельных спектральных компонент, устройство для перемещения образца относительно полоски излучения и тем самым для сканирования каждого участка образца, и процессор, который на основании выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн в каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для каждого из сканированных участков образца позволяет получать куб гиперспектральных данных для образца.

В настоящем изобретении предлагается также способ дифференциации гаплоидных и негаплоидных образцов, заключающийся в том, что на семя направляют излучение с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек семени, это эмитируемое излучение смешанных длин волн разлагают для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на семени точек подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и фенотипом, проявление которого обусловлено наличием у семени гаплоидного свойства, для определения того, является ли семя гаплоидом.

Объектом изобретения является такте соответствующее устройство для дифференциации гаплоидных и негаплоидных образцов, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на семя излучения с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек семени, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и процессор, предназначенный для сопоставления выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на семени анализируемых точек с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и фенотипом, проявление которого обусловлено наличием у семени гаплоидного свойства, для определения того, является ли семя гаплоидом.

В настоящем изобретении предлагается также способ дифференциального анализа частей образца сельскохозяйственной продукции, заключающийся в том, что на образец направляют излучением с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, это эмитируемое излучением смешанных длин волн разлагают для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на образце точек подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и определенными частями образца, для идентификации одной или нескольких дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек как точек, относящихся к определенной части образца.

Объектом изобретения является также соответствующее устройство для дифференциального анализа частей образца сельскохозяйственной продукции, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на образец излучения с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и процессор, предназначенный для сопоставления выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на образце анализируемых точек с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и определенными частями образца, для идентификации одной или нескольких дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек как точек, относящихся к определенной части образца.

В настоящем изобретении предлагается также способ определения наличия у образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, заключающийся в том, что на образец сельскохозяйственной продукции направляют излучение с получением излучения смешанных для волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, это эмитируемое излучение смешанных длин волн разлагают для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн и подвергают выявленные спектральные компоненты обработке для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемый точек на основании спектральных компонент с индивидуальными длинами волн в соответствующем спектральном изображении.

Объектом изобретения является также соответствующее устройство для определения наличия у образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, имеющее источник излучения, предназначенный для направления излучения на образец сельскохозяйственной продукции с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множеством спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, фотометрическое устройство, позволяющее для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки выявлять в соответствующем спектральном изображении длины волн отдельных спектральных компонент, и процессор, предназначенный для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек на основании спектральных компонент с индивидуальными длинами волн в соответствующем спектральном изображении.

На прилагаемых к описанию чертежах показано:

на фиг.1 - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения источника излучения, пробоотборника и фотометрического устройства,

на фиг.1а - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения фотометрического устройства, представляющего собой в данном варианте обычный спектрометр,

на фиг.1б - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения источника излучения,

на фиг.1в - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения пробоотборника,

на фиг.2 - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения формирующего изображение прямоосного спектрографа с оптической системой типа призма-дифракционная решетка-призма,

на фиг.3 - схематичное изображение набора данных,

на фиг.4 - изображение образца (пробы) семян (зерен кукурузы),

на фиг.5 - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения автоматического устройства, предназначенного для приготовления, анализа и сортировки большого количества семян,

на фиг.6 - один из возможных вариантов выполнения показанной в виде схемы электронной системы управления, которую можно на практике использовать в устройстве, показанном на фиг.5,

на фиг.7 - пример полученного при длине волны 1100 нм увеличенного полутонового изображения образца, состоящего из большого количества семян,

на фиг.8 - схематичное изображение другого варианта выполнения предлагаемого в изобретении устройства, выполненного в виде системы для формирования спектральных изображений с диффузным пропусканием излучения,

на фиг.9 - схематичное изображение одного из возможных вариантов выполнения предлагаемого в настоящем изобретении устройства, предназначенного для анализа одного семени,

на фиг.10 - изображение подноса с 24 зернами кукурузы,

на фиг.11 - график зависимости коэффициента отражения от длины волны для усредненного спектра 96 образцов, состоящих из большого количества зерен,

на фиг.12 - график зависимости коэффициента отражения для четырех усредненных спектров, показанных на фиг.11, от длины волны,

на фиг.13 - график зависимости полной объясняемой дисперсии (%) достоверности данных от номера основной компоненты для образцов с большим количеством зерен,

на фиг.14 - график зависимости предсказанного содержания масла от эталонного содержания масла для образцов с большим количеством зерен,

на фиг.15 - график зависимости предсказанного содержания белка от эталонного содержания белка для образцов с большим количеством зерен,

на фиг.16 - график зависимости предсказанного содержания крахмала от эталонного содержания крахмала для образцов с большим количеством зерен,

на фиг.17 - график зависимости предсказанного содержания влаги от эталонного содержания влаги для образцов с большим количеством зерен,

на фиг.18 - суммарные характеристики полученной методом частичных наименьших квадратов (ЧНК) модели типа 2, полная перекрестная проверка достоверности результатов анализа содержания масла, белка, крахмала и влаги,

на фиг.19 - график зависимости коэффициента отражения от длины волны для 288 образцов в виде отдельных зерен кукурузы,

на фиг.20 - графики зависимости коэффициента отражения от длины волны для 6 отдельных зерен кукурузы, выбранные из графиков, показанных на фиг.19,

на фиг.21 - график зависимости полной объясняемой дисперсии (%) достоверности данных от номера основной компоненты для образцов в виде отдельных зерен кукурузы и

на фиг.22 - график зависимости предсказанного содержания масла от эталонного для 265 отдельных зерен кукурузы.

Предпочтительные варианты осуществления изобретения

Аналитические методы

В настоящем изобретении предлагаются аналитические методы анализа семян, обладающих необходимыми свойствами. Предлагаемые в настоящем изобретении аналитические методы позволяют анализировать отдельные части или атрибуты одиночных семян. Эти методы, кроме того, позволяют на основе анализа отдельных семян из партии семян или большого количества семян определить распределение свойств семян во всей партии.

В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения в нем предлагается способ определения наличия у семени определенного свойства, заключающийся в том, что (А) семя помещают в пробоотборник, (Б) на семя направляют излучение от источника излучения с получением отраженного излучения, (В) отраженное излучение пропускают через спектрограф с получением разложенного излучения, (Г) принимают разложенное излучение фотометрическим устройством, в котором имеется массив или матрица из множества точек сбора данных, (Д) для каждой из множества точек сбора данных выводят сигнал из фотометрического устройства и (Е) определяют на основе этих сигналов наличие у семени определенного свойства.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения в нем предлагается способ определения наличия у семени определенного свойства, заключающийся в том, что (А) семя помещают в пробоотборник, (Б) на семя направляют излучение от источника излучения с получением проходящего излучения, (В) проходящее излучение пропускают через спектрограф с получением разложенного излучения, (Г) принимают разложенное излучение фотометрическим устройством, в котором имеется массив или матрица из множества точек сбора данных, (Д) для каждой из множества точек сбора данных выводят сигнал из фотометрического устройства и (Е) определяют на основе этих сигналов наличие у семени определенного свойства.

Предлагаемые в настоящем изобретении способы можно использовать для определения любого свойства семян, которое может быть измерено методами спектроскопии в ближней инфракрасной (БИК) области. В одном из предпочтительных вариантов определяют наличие у семян определенного биохимического свойства. В настоящем описании под биохимическим свойством подразумевается любое свойство, от которого зависит химический состав исследуемого семени (ткани) сельскохозяйственного растения. В предпочтительном варианте такое биохимическое свойство выбирается из группы, включающей содержание в анализируемом образце масла, белка, углевода, крахмала, клетчатки и влаги. При этом предполагается, что содержание этих компонентов относится к их количеству, составляющему, например, 5 мг белка на семя или 5 мг белка на 10 г сухой массы ткани. В другом из предпочтительных вариантов определяемое в процессе анализа биохимическое свойство выбирают из группы, включающей состав содержащегося в анализируемом образце масла, белка, углевода и клетчатки. При этом предполагается, что состав того или иного компонента относится к биохимической структуре анализируемого образца, например к отношению белков с высокой молекулярной массой к белкам с низкой молекулярной массой или отношению насыщенных масел к ненасыщенным.

Так, например, в одном из вариантов предлагаемые в изобретении способы используются для выявления образцов, составом крахмала в которых определяется требуемый фенотип. Крахмал из нормальной зубовидной или твердой кукурузы состоит приблизительно на 73% из амилопектина (фракция крахмала с молекулами с разветвленными цепями) и на 27% из амилозы (фракция с молекулами с линейными цепями). Восковидная кукуруза (имеющая ген wx) впервые была обнаружена в Китае, однако восковидные мутации также были обнаружены в штаммах американской зубовидной кукурузы. Крахмал из этого мутанта на 100% состоит из амилопектина. Мутантный ген-усилитель амилозы (ген ае, amylose-extender) увеличивает амилозную фракцию крахмала в эндосперме более чем на 50%. Зерно такой кукурузы имеет тусклый, полупрозрачный цвет и кажется незрелым. Некоторые другие мутантные гены, отдельно или в комбинации с другими, изменяют в крахмале соотношение между амилозой и амилопектином. Свойства получаемого из обычной кукурузы характерного твердого непрозрачного крахмального геля определяются по существу амилозной фракцией крахмала. Свойства крахмала восковидной кукурузы зависят от образующихся амилопектиновых золей, имеющих характерную мягкую полупрозрачную клейкую форму. Такие различия в свойствах натурального крахмального геля обусловлены модификацией крахмала и могут оказаться полезными. Предлагаемые в настоящем изобретении способы анализа позволяют легко дифференцировать различные мутантные типы и могут использоваться для их селекции высокопроизводительным, неразрушающим методом.

В других вариантах осуществления изобретения предлагаемые в нем способы используются, например, для идентификации образцов с определенным эндоспермом. Предлагаемым в изобретении способом были, например, идентифицированы несколько мутантов эндосперма с измененным балансом аминокислот. При этом было показано, что мутантные линии opaque-2 (o2), floury-2 (fl2) и opaque-7 (o7) имели в эндосперме пониженное содержание зеинов (белок в зерне, в котором недостает незаменимых аминокислот, таких как лизин и триптофан) и повышенное содержание лизина. Зерна с геном opaque-2 характеризуются мягким, мертвенно-белым, непрозрачным цветом и содержат очень мало твердого стекловидного эндосперма. Предлагаемые в настоящем изобретении способы позволяют легко дифференцировать характеризующиеся различными мутантными типами и уровнями лизина зерна кукурузы и, следовательно, могут быть использованы в качестве высокопроизводительного, неразрушающего метода их селекции по этому признаку.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения определенное свойство, которым должны обладать семена, является их морфологическим свойством. Под морфологическим свойством в данном случае понимается любое структурное свойство семян. Обычно к морфологическим свойствам семян относятся размер эндосперма, размер зародыша, форма семени, цвет семени, структура поверхности семени, масса семени, его плотность и целостность. Целостность семени может быть связана с его устойчивостью или восприимчивостью к болезням. Наличие отверстий в семенной оболочке часто является показателем заражения семени различными насекомыми.

Корреляцию заболевания семени с его структурными изменениями, такими как отверстия, можно использовать для тестирования образцов исследуемых растений и вызывающих их заболевание организмов. Под "образцом" в данном случае понимается любая часть растения, которая может быть исследована предлагаемым в настоящем изобретении способом. Таким образцом, в частности, может служить, например, часть семени, целое семя, несколько семян и различные ткани растения. Тестировать можно и семена, о которых известно, что они восприимчивы или устойчивы к болезням. Корреляцию болезни с определенным структурным изменением можно определить соответствующим статистическим анализом. Очевидно, что выявление такой корреляции полностью исключает необходимость дополнительного анализа отдельных семян или их партии.

Предлагаемые в настоящем изобретении способы можно использовать для определения вреда, нанесенного зерну в процессе сбора, сушки, перевозки на элеватор и транспортировке с целью продажи. При уборке урожая с использованием современной сельскохозяйственной техники, такой как полевые сборочно-лущильные комбайны, содержание влаги в зерне стало намного большим, чем в зерне, полученном из предварительно высушенных початков. Высокое содержание влаги требует искусственной сушки зерна при температурах выше 80°С, которая может привести к появлению трещин и разрушению зерна. Показателями разрушения зерна могут, например, (но не исключительно) служить отношение содержания в зерне стекловидного эндосперма к нестекловидному, плотность зерна, его средняя масса, количество и качество перикарпия и форма и размеры зерна. Предлагаемые в настоящем изобретении способы можно использовать для идентификации разрушений зерна или его склонности к разрушениям, а также идентификации химических и физических свойств, которые помогут решить эти проблемы.

Предлагаемые в настоящем изобретении способы и устройства можно использовать для анализа семян любых сельскохозяйственных растений. В предпочтительном варианте изобретение относится к анализу семян, выбранных из группы, включающей семена люцерны, яблоневых, банана, ячменя, бобовых, брокколи, клещевины обыкновенной, цитрусовых, клевера, кокосовой пальмы, кофейного дерева, маиса (кукурузы), хлопчатника, огурца, лжетсуги тиссолистной, эвкалипта, сосны ладанной, льна, дыни, овса, маслины европейской, пальмы, гороха, земляного ореха, перца, тополя, сосны Radiata, рапса, риса, ржи, сорго, ложной сосны, сои, клубники, сахарной свеклы, сахарного тростника, подсолнечника, амбросового дерева, чая, табака, томата, дернообразующих трав, пшеницы и Arabidopsis thaliana. В предпочтительном варианте изобретение относится к анализу семян, выбранных из группы, включающей семена хлопчатника, маиса (кукурузы), сои, рапса, риса и пшеницы. В наиболее предпочтительном варианте настоящее изобретение относится к анализу зерен кукурузы.

Для анализа семян (тканей) можно использовать любой пробоотборник, который может работать вместе с источником излучения. Не ограничивающими изобретение примерами таких пробоотборников являются контейнеры по меньшей мере с одной поверхностью, через которую может проходить излучение в требуемом диапазоне длин волн, а также пробоотборники, имеющие по существу горизонтальную поверхность (с боковыми стенками или без них), на которой можно расположить анализируемый объект. В качестве выполненных в виде контейнеров пробоотборников можно, например, использовать (но не ограничиваясь только ими) прозрачные и полупрозрачные контейнеры, а также непрозрачные контейнеры по меньшей мере с одной прозрачной или полупрозрачной поверхностью. К пробоотборникам такого типа относятся также (но не ограничиваясь только ими) пробоотборники, обычно используемые со спектрометрами, такие как чашки, держатели с длиной пути прохождения излучения 2 и 2,5 см, ячейки, прободержатели и кюветы. При изготовлении пробоотборников по существу с горизонтальной плоской поверхностью можно использовать любой материал, на котором можно разместить образцы семян, в том числе (но не ограничиваясь только ими) материалы, содержащие непрозрачные вещества и используемые для анализа в отраженном свете, а также материалы, содержащие полупрозрачные или прозрачные вещества, используемые для анализа в проходящем свете. Предпочтительным пробоотборником является прозрачная кювета. Другим предпочтительным пробоотборником является любой плоский лист из черного материала, на котором для проведения анализа в отраженном свете можно разместить образцы семян.

В качестве источника излучения в предлагаемом в изобретении устройстве можно использовать любой работающий в широком диапазоне длин волн источник излучения, создающий необходимое для любого конкретного изучаемого образца (пробы) освещение и пригодный для работы с соответствующим фотометрическим устройством. Наиболее предпочтительными источниками излучения являются источники, которые работают во всем спектральном диапазоне используемого фотометрического устройства. В качестве не ограничивающего объем изобретения примера таких источников излучения можно назвать галогенную лампу, вольфрамово-галоидную лампу, галогенную лампу с длинной нитью, ксеноновую лампу, ксеноновую лампу-вспышку, люминесцентную лампу, неоновую лампу и ртутную лампу. В предпочтительном варианте изобретения предлагается использовать вольфрамово-галоидную лампу, в частности лампу AS220, выпускаемую фирмой CVI Laser Inc. (CVI Laser Corp., 200 Dorado PI. SE, PO Box 11308, Albuquerque, NM, 87192) и испускающую излучение в диапазоне длин волн по меньшей мере от 700 до 1800 нм. В другом варианте используется источник излучения, испускающий излучение в диапазоне длин волн от 359 до 750 нм. В качестве такого источника можно использовать любой из упомянутых выше источников излучения, включая галогенную лампу, вольфрамово-галоидную лампу, галогенную лампу с длинной нитью, ксеноновую лампу, ксеноновую лампу-вспышку, люминесцентную лампу, неоновую лампу и ртутную лампу.

При проведении анализов излучение от источника направляют на образец (объект анализа) с получением потока отраженного или проходящего излучения. Отраженное излучение представляет собой излучение, которое образуется при отражении направляемого на образец излучения, но не проходит через него. Для измерения отраженного излучения фотометрическое устройство можно расположить относительно источника излучения под любым углом к образцу. В предпочтительном варианте, основанном на измерении отраженного излучения, фотометрическое устройство располагают относительно источника излучения под углом меньше 180°. Так, например, при использовании плоского пробоотборника, расположенного горизонтально, источник излучения можно поместить под углом 20° к воображаемой линии, перпендикулярной к плоскости пробоотборника, с вершиной, расположенной в точке пересечения этой линии с образцом, а фотометрическое устройство - под углом 20° к воображаемой линии напротив источника излучения и под имеющим ту же вершину углом 40° к источнику излучения. В этом случае фотометрическое устройство будет измерять отраженное от образца излучение от источника излучения.

Проходящее излучение представляет собой излучение, которое проходит через образец и излучается с его противоположной источнику излучения стороны. В предпочтительном варианте источник излучения и фотометрическое устройство расположены колинеарно между собой и образцом на его противоположных сторонах. Так, например, используемую в качестве пробоотборника кювету с прозрачными противоположными стенками, заполненную большим количеством семян, размещают между источником излучения и фотометрическим устройством. Излучение от источника частично отражается от массы семян, а его некоторая часть проходит через семена к другой стороне кюветы и в виде проходящего излучения измеряется фотометрическим устройством.

В контексте настоящего описания под выражением "получение отраженного или проходящего излучения" подразумевается образование в результате освещения образца источником излучения потока отраженного или проходящего излучения.

Отраженное и/или проходящее излучение можно пропускать через спектрограф. В настоящем описании под спектрографом подразумевается устройство с оптическими компонентами, способными принимать излучение в определенном диапазоне длин волн, разлагать принимаемое излучение смешанных длин волн на отдельные его компоненты с индивидуальными длинами волн и излучать полученные в результате разложения излучения его спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн. В предпочтительном варианте используют спектрограф, имеющий входную щель для приема излучения, и предназначенную для разложения излучения оптическую систему типа призма-дифракционная решетка-призма.

В другом варианте используется спектрограф с отражательной дифракционной решеткой, выполненной в виде голографической решетки или решетки с фиксированными канавками. В настоящем описании под "разложенным излучением" подразумевается излучение, которое получено в результате преобразования (спектрального разложения) излучения смешанных длин волн в излучение с разделенными по длине волны компонентами. Под отраженным или проходящим "разложенным" излучением в настоящем описании подразумевается излучение, полученное в результате преобразования (спектрального разложения) отраженного или проходящего излучения смешанных длин волн в излучение с разделенными по длине волны компонентами. При "прохождении (пропускании)" отраженного или проходящего излучения через спектрограф отраженное или проходящее излучение принимается входной апертурой (щелью) спектрографа, проходит через оптическую систему спектрометра и после разложения излучается через выходную апертуру спектрографа. В предпочтительном варианте входную щель спектрографа располагают таким образом, чтобы спектрограф мог принять отраженное или проходящее через образец излучение, а положение фотометрического устройства согласуют с положением выходной апертуры спектрографа.

Прошедшее через спектрограф излучение может быть ограничено любым диапазоном длин волн, достаточно широким для анализа образца. В предпочтительном варианте спектрограф эмитирует разложенное излучение в диапазоне длин волн от 500 до 2000 нм, более предпочтительно от 700 до 1800 нм, наиболее предпочтительно от 900 до 1700 нм. В другом предпочтительном варианте спектрограф эмитирует разложенное излучение в диапазоне длин волн от 100 до 1000 нм. Спектрограф должен обеспечивать спектральное разложение с точностью более 50 нанометров на миллиметр (нм/мм), более предпочтительно 100, 125 или 150 нм/мм. Разрешающая способность спектрографа предпочтительно составляет по меньшей мере 100 нм, более предпочтительно 50 нм или даже 40, 30 или 20 нм. В предпочтительном варианте используется спектрограф, спектральный диапазон которого составляет от 900 до 1700 нм, точность спектрального разложения составляет 150 нм/мм, а разрешающая способность составляет 20 нм.

Выходящее из спектрографа излучение принимается фотометрическим устройством во множестве точек сбора данных. В контексте настоящего описания под "точкой сбора данных" имеется в виду дискретная область в виде, например, лежащей в фокальной плоскости матрицы, в которой можно независимо принять и измерить излучение. Эти точки сбора данных можно упорядочить по нескольким координатам. В предпочтительном варианте множество точек сбора данных упорядочивается в двумерную матрицу или массив. Такой массив из множества точек сбора данных может представлять собой множество пикселей, каждый из которых соответствует определенным точкам сбора данных и может независимо принимать излучение и выдавать выходной сигнал. В предпочтительном варианте количество точек сбора данных превышает 100, более предпочтительно 500, наиболее предпочтительно 1000, 5000, 10000, 75000 или даже 100000. В предпочтительном варианте количество пикселей превышает 1000, более предпочтительно 5000, наиболее предпочтительно 10000, 75000 или даже 100000. В качестве примера устройств, предназначенных для фотометрии во множестве точек сбора данных, можно назвать (но не ограничиваясь только ими) фотометрические устройства, такие как фотоприемные камеры, с матрицами элементов формирования изображений. Шаг матрицы фотометрического устройства не должен превышать 100 мкм, более предпочтительно 50, 40, 30 или даже 20 мкм, а частота кадров должна превышать 5 кадров в секунду, предпочтительно 10, 15, 20 и даже 25 кадров в секунду. В предпочтительном варианте используют фотометрическое устройство с фокальной плоскостью, содержащей более 75000 пикселей, с шагом матрицы менее 20 мкм и частотой кадров, превышающей 25 кадров в секунду.

В предпочтительном варианте в качестве фотометрического устройства предлагается использовать камеры с фотоприемными элементами на основе антимонида индия (InSb), на основе теллурида ртути и кадмия (ТРК), на основе силицида платины (PtSi), на основе легированного мышьяком кремния (Si:As), на основе арсенида индия и галлия или камеру на приборах с зарядовой связью (ПЗС). Более предпочтительной является камера с фотоприемными элементами на основе арсенида индия и галлия, наиболее предпочтительной является камера SU320-1.7RT-D/RS170 фирмы Sensors Unlimited Inc. (Sensors Unlimited Inc., 3490 US Rte 1, Building 12, Princeton, NJ, 08540), которая имеет 76800 принимающих оптическое излучение пикселей.

В соответствии с освещением точки сбора данных (пиксели) выдают определенный сигнал. В контексте настоящего описания под выражением "вывод выходного сигнала" подразумевается получение сигнала любой формы, который может быть прямо или косвенно использован для измерения интенсивности излучения в одной или нескольких точках сбора данных. Такой выходной сигнал можно получить путем преобразования световой энергии в электрические импульсы или каким-либо иным способом.

Определенные выходные сигналы могут коррелировать с определенным свойством. На основе такой корреляции можно определить наличие у семени этого свойства. В предпочтительном варианте собираемая обычными способами известная информация коррелируется с результатами соответствующих измерений. Предлагаемый в изобретении способ анализа семян можно сначала использовать для получения известного множества измеряемых параметров. Измерив затем обычным хемометрическим методом фактическую концентрацию в семени химических компонентов, полученные при измерениях результаты можно ассоциировать (сопоставить) с измерениями, полученными при анализе семян предлагаемым в настоящем изобретении способом. Повторяя эту процедуру для семян с различным химическим составом, можно получить множество групп сопоставимых данных. После анализа неизвестного семени предлагаемым в настоящем изобретении способом результаты измерений в точках сбора данных можно сравнить с известным множеством сопоставимых данных и предсказать состав семени, который можно сравнить с заранее заданным пороговым значением состава и определить наличие у семени определенного свойства. В настоящем описании под "наличием у семени определенного свойства" подразумевается, что результаты измерений, полученные от массива точек сбора данных, не выходят за пределы заранее заданных диапазонов, т.е. превышают некоторые минимальные значения и не превышают заранее выбранных максимальных значений. Для получения таких значений измерения можно проводить на любых длинах волн или при любом сочетании длин волн.

Измерения, необходимые для определения наличия у семени определенного свойства, можно выполнять на одной или нескольких длинах волн. Поскольку спектрограф разлагает излучение на точки сбора данных по определенной схеме, такие точки сбора данных можно ассоциировать с длинами волн, а результаты измерений, полученные от этих точек сбора данных, также можно ассоциировать с длинами волн.

В предпочтительном варианте наличие у семени определенного свойства определяется по множеству длин волн. В такое множество могут входить все длины волн всего принимаемого фотометрическим устройством излучения. В этом случае измерения следует проводить в диапазоне длин волн от 800 до 2600 нм, более предпочтительно от 800 до 2200 нм. При анализе семян по множеству длин волн эти длины волн образуют соответствующий профиль. Этот профиль определяется сочетанием сигналов, полученных для семени, любой части семени или нескольких семян. Так, например, при анализе одного семени в профиль объединяются выходные сигналы от точек сбора данных, характеризующие семя как единое целое. Профиль эндосперма получают комбинированием выходных сигналов от точек сбора данных, ассоциированных с соответствующей частью семени, в данном случае с эндоспермом. Для анализа образца, состоящего из большого количества семян, в одном из вариантов выходные сигналы от точек сбора данных усредняются или комбинируются каким-либо иным способом, позволяющим сформировать профиль всего образца. В предпочтительном варианте полученные при измерениях профили коррелируются с определенным свойством образца или семени.

В другом предпочтительном варианте для определения наличия у семени определенного свойства использует излучение одной или нескольких различных длин волн, ассоциированных с этим свойством. В приведенной ниже таблице указаны длины волн, которые можно ассоциировать с определенными свойствами семян и использовать для предсказания их свойств методом корреляции.

Свойство	Длина волны в нанометрах
Лигнин	2270
Масло	2310, 1274, 1284, 1318, 1410, 1510, 1772, 1790, 2136, 2245, 2250
Клетчатка	2336
Белок	2180, 1460-1530, 1680, 1709, 2083, 2139, 2180, 1190, 1282, 2110, 2388, 2442, 1460, 1760, 1574, 1610, 1786, 1818, 2084, 2100, 2164, 2254, 1018
Углеводы	2100, 1450, 1540, 920, 1000
Влага	1940, 97, 958
Наличие в клетчатке кислотного детергента	1666, 1492, 1854, 1558, 1898, 2148, 2210, 2250, 1458
Наличие в клетчатке нейтрального детергента	2294, 2072, 1902, 2204, 1850, 1586
Гидратированный крахмал	1000
Заражение насекомыми	1000-1350, 1500-1680
Форма или повреждение	1104, 1300
Зародыш	2180, 1460-1530, 1680, 1709, 2083, 2139, 2180, 2190, 1282, 2110, 2388, 2442, 1460, 1760, 1574, 1610, 1786, 1818, 2084, 2100, 2164, 2254, 1018, 2310, 1274, 1284, 1318, 1410, 1510, 1772, 1790, 2136, 2245, 2250
Эндосперм	2100, 1450, 1540, 920, 1000, 1940, 970, 958

В качестве объекта анализа помимо семян можно использовать и другие ткани растения или сельскохозяйственные образцы. В данном случае к тканям растения относятся (но не ограничиваясь только ими) такие части растения, как листья, цветки, корни и лепестки. К сельскохозяйственным образцам относятся (но не ограничиваясь только ими) такие ткани растения, как семена, а также материалы нерастительного происхождения, такие как неорганические вещества, или материалы нерастительного происхождения, которые так или иначе связаны с сельским хозяйством. Еще одним примером сельскохозяйственного образца являются грибы.

Предлагаемые в настоящем изобретении способы и устройства можно использовать для анализа отдельных семян или партий семян. Под партией семян в данном случае понимается некоторое, большее единицы количество семян. При этом "элементом" партии может быть любое из образующих эту партию семян. Партия семян характеризуется определенным числом, равным количеству входящих в нее семян. В предпочтительном варианте партия семян содержит больше 10 семян, более предпочтительно больше 20, 50, 500, 1000 или даже 10000 семян. Партию семян можно также классифицировать по ее происхождению в зависимости от того, состоит ли она из семян одного или нескольких початков, растения или растения, полученного в результате скрещивания.

Предлагаемым в настоящем изобретении способом можно одновременно анализировать отдельные семена в партии. В данном случае под "одновременным" анализом понимается процедура, позволяющая получить любое множество данных в результате одного анализа. В результате одного анализа можно получить и одну строчную развертку образца, и множество строчных разверток образца. Так, например, при анализе образца, состоящего из большого количества семян, единственным результатом анализа будет являться последовательный ряд строчных разверток. Таким одновременным анализом можно определить и одно, и несколько свойств партии семян. Такой анализ, кроме того, позволяет одновременно проанализировать несколько свойств одного и того же семени. В предпочтительном варианте одновременно анализируют несколько свойств исследуемого образца. В более предпочтительном варианте одновременно анализируют более 3, 4, 5 или даже 6 свойств образца. Наиболее предпочтительным является одновременный анализ от 5 до 10 или даже от 10 до 20 свойств исследуемого образца.

В одном из вариантов партию однородных семян помещают в пробоотборник. Под однородными семенами в данном случае понимаются семена, имеющие общее генетическое происхождение, т.е. взятые, например, с одного початка кукурузы, одного и того же растения или одного растения, полученного в результате скрещивания. Анализ таких семян в пробоотборнике является анализом случайно образованной партии семян. В данном случае под "случайно образованной" в пробоотборнике партией семян понимается партия, по-разному ориентированные семена которой расположены в пробоотборнике произвольным образом и не должны разделяться на последующем этапе. В частности, "случайно образованной" считается партия из 100 семян, насыпанных для анализа в одну большую кювету.

Для анализа выходных сигналов от точек сбора данных с целью определения тех точек сбора данных, которые соответствуют отдельным семенам, можно использовать различное программное обеспечение, такое как программное обеспечение для определения краев (контура) объекта, например программу Matlab, версия 5.3, с набором инструментальных средств для обработки изображений (Image Processing Toolbox), разработанную компанией Mathworks Inc. (Mathworks Inc., 24 Prime Park Way, Natick, Massachusetts 01760) и программу ENVI, версия 3.2, разработанную компанией Research Systems Inc. (Research Systems, Inc., 4990 Pearl East Circle, Boulder, CO 80301). Выявленные в результате такой обработки точки сбора данных можно затем ассоциировать с отдельными семенами. В данном случае под "ассоциированием" элементов партии с "соответствующими точками сбора данных" понимается процесс присвоения результатов измерений, полученных от группы смежных точек сбора данных, в виде атрибутов, приписываемых одному элементу партии с целью определения наличия в нем определенного свойства.

В другом варианте семена из партии размещают в пробоотборнике таким образом, что каждое семя занимает в пробоотборнике отдельную ячейку. В данном случае под "отдельной ячейкой" понимается определенное место пробоотборника, позволяющее после анализа ассоциировать каждое семя с результатами измерений, полученными от определенных точек сбора данных. В одном из вариантов используется пробоотборник с плоской горизонтальной поверхностью, отдельные участки которой можно рассматривать в качестве соответствующих ячеек. В другом варианте используется пробоотборник с отдельными, имеющими нижнюю и четыре боковые стенки ячейками квадратной формы, в каждую из которых помещают отдельное семя. Еще один используемый в изобретении пробоотборник представляет собой лист с плоской поверхностью, на который устанавливают съемные ячейки, имеющие только четыре боковые стенки. В этом варианте для сортировки семян можно удалить либо лист, либо отдельные ячейки.

В любом из рассмотренных выше вариантов продолжительность анализа партии семян не превышает 30 с, предпочтительно 10 с, более предпочтительно 5 с. Такое небольшое время анализа позволяет по сравнению с известными способами повысить производительность работы и увеличить количество выращенных образцов в одном цикле селекции.

Кроме того, в рассмотренных выше вариантах анализа одного семени или партии семян во время одного анализа можно одновременно проверять несколько свойств семян. При этом, в частности, можно одновременно исследовать свойства семян, ассоциируемые с различными длинами волн или различными диапазонами длин волн, и свойства, которые обладают кумулятивным эффектом в пределах одного и того же диапазона длин волн. Предлагаемые в изобретении способы позволяет, кроме того, по отдельности исследовать различные ткани отдельных семян. Используя метод спектрального моделирования для дифференциации двух тканей, можно ассоциировать области смежных точек сбора данных с любой частью семени или ткани растения, например с зародышем и эндоспермом. Данные спектрального анализа различных частей семени можно затем использовать для дифференциального анализа различных тканей семени.

В любом из перечисленных выше вариантов для создания изображения образца с помощью спектрографа и фотометрического устройства можно использовать метод последовательного измерения по полоскам излучения. В предпочтительном варианте используют источник излучения с цилиндрической линзой, которая фокусирует излучение в тонкий пучок по ширине образца. Входную щель спектрографа совмещают с полоской излучения на образце, увеличивая тем самым до максимума количество отраженного или проходящего излучения на входе в спектрограф. В данном случае под "полоской излучения" понимается полоска отраженного или проходящего излучения, которое проходит через спектрограф и соответствует физической области на образце, имеющей характерную форму. В предпочитаемом варианте такой характерной формой является тонкий прямоугольник или сегмент. Поэтому говорят, что образец характеризуется множеством смежных полосок, которые, если их расположить в правильном порядке, вместе характеризуют весь образец. В данном случае "первой полоской" является полоска, которая первой из всех характеризующих образец полосок анализируется предлагаемым в изобретении способом. В предпочтительном варианте первая полоска расположена на одном из краев пробоотборника. Краем пробоотборника можно считать любую его сторону. Так, например, краем пробоотборника с лицевой стороной квадратной формы может служить любая из четырех сторон квадрата. Предлагаемый в настоящем изобретении способ можно реализовать с использованием только одной характеризующей образец полоски или любой комбинации из всех характеризующих образец полосок. Увеличение количества анализируемых полосок позволяет более полно проанализировать весь образец. В одном из вариантов анализируют одну единственную полоску. В другом варианте анализируют несколько полосок, не расположенных рядом друг с другом. Еще в одном варианте последовательно анализируют все характеризующие образец полоски от одного его края до другого, начиная процедуру анализа с первой полоски, а затем переходя к следующей и заканчивая ее на последней полоске. В данном случае "следующая полоска" является полоской, смежной с той, которая анализировалась непосредственно до нее. "Последняя полоска" представляет собой полоску, на которой анализ заканчивается.

Для анализа после первой всех последующих полосок необходимо, изменив положение образца относительно источника излучения и спектрографа на толщину полоски, совместить каждую последующую полоску с источником излучения и спектрографом. Такое изменение относительного положения можно выполнить перемещением пробоотборника или перемещением источника излучения и спектрографа. В предпочитаемом варианте пробоотборник устанавливают на подвижной платформе, которая может дискретно перемещаться на величину, равную ширине одной полоски, или перемещаться непрерывно с постоянной скоростью. В другом предпочитаемом варианте используют платформу, которая перемещается непрерывно с постоянной скоростью, и управляемое фотометрическое устройство, которое фиксирует изображение в момент совпадения его приемной щели с каждой последующей полоской. Анализируя первую и все последующие полоски, можно проанализировать весь образец.

Предлагаемые в настоящем изобретении способы и устройства можно использовать в программе селекции для отбора растений или семян, обладающих необходимыми свойствами. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения в нем предлагается способ определения наличия у семени определенного свойства, заключающийся в том, что (А) семя помещают в пробоотборник, (Б) на семя направляют излучение от источника излучения с получением отраженного и проходящего излучения, (В) отраженное или проходящее излучение пропускают через спектрограф с получением разложенного излучения, (Г) принимают разложенное излучение фотометрическим устройством, в котором имеется массив или матрица из множества точек сбора данных, (Д) для каждой из множества точек сбора данных выводят сигнал из фотометрического устройства и (Е) определяют на основе этих сигналов наличие у семени определенного свойства.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения в нем предлагается способ интрогрессии в растение определенного свойства, заключающийся в том, что (А) семя помещают в пробоотборник, (Б) на семя направляют излучение от источника излучения с получением проходящего или отраженного излучения, (В) проходящее или отраженное излучение пропускают через спектрограф, (Г) принимают проходящее или отраженное излучение фотометрическим устройством, в котором имеется массив или матрица из множества точек сбора данных, (Д) для каждой из множества точек сбора данных выводят сигнал из фотометрического устройства, (Е) определяют на основе этих сигналов наличие у семени определенного свойства, (Ж) отбирают на основе этих сигналов семя, обладающее определенным свойством, (З) выращивают из этого семени фертильное растение и (И) используют это фертильное растение в качестве женской или мужской родительской особи при скрещивании с другим растением.

Предлагаемые в настоящем изобретении способы интрогрессии и селекции можно использовать в сочетании с любой методикой селекции для отбора одного или нескольких поколений растений. Выбор способа селекции особенностей размножения (разведения) растения зависит от вида воспроизводства растения или особенностей размножения (разведения), наследуемости приобретенных свойств(-а) и типа используемого в коммерческих целях сорта растения (например, гибридного сорта первого поколения F1, сорта чистой линии и т.д.). Некоторые (не ограничивающие объем изобретения) способы селекции растений, предлагаемые в настоящем изобретении, рассмотрены ниже. Следует также отметить, что в программе селекции можно использовать и любые коммерческие и некоммерческие культуры (сорта растений). Выбор того или иного способа селекции обычно определяется определенными факторами, такими, например, как эмерджентная мощность или способность семян к прорастанию, вегетативная мощность (способность к росту) семян, толерантность к стресс-факторам, сопротивляемость болезням, способность к ветвлению, способность к цветению, способность к образованию завязей, размер семени, плотность семени, насаждаемость, обмолачиваемость и т.д.

Для хорошо наследуемых свойств достаточно выбрать лучшее из множества растений, оцениваемых в каком-либо определенном месте, тогда как для плохо наследуемых свойств в основу выбора должны быть положены средние значения результатов, полученных при повторяющихся оценках свойств семейств родственных растений. К наиболее распространенным методам селекции относятся (но не ограничиваясь только ими) селекция на базе родословной, модифицированная селекция на базе родословной, массовая селекция и рекуррентная селекция. В предпочтительном варианте речь идет о программе селекции путем обратных возвратных скрещиваний или рекуррентной селекции.

Сложность процесса наследования свойств оказывает существенное влияние на выбор метода селекции. Метод селекции путем обратных возвратных скрещиваний можно использовать для переноса в требуемый сорт растения одного или нескольких соответствующих генов хорошо наследуемого свойства. Такой подход может широко использоваться для селекции сортов растений с высокой сопротивляемостью болезням. Различные методы рекуррентной селекции используются обычно для количественного улучшения наследуемых свойств, определяемых многочисленными генами. Использование рекуррентной селекции для самоопыляющихся сельскохозяйственных культур зависит от легкости опыления, частоты образования хороших гибридов для каждого опыления и количества гибридных побегов от каждого успешного скрещивания.

Полученные в результате селекции линии могут тестироваться и сравниваться с соответствующими стандартами в условиях, типичных для района или районов коммерческого разведения растений для двух или нескольких поколений. Лучшие линии являются кандидатами для выведения новых коммерческих сортов растений, а линии с недостаточно хорошими свойствами можно использовать для создания новой популяции данного вида растения в процессе дальнейшей селекции.

Один из методов идентификации лучшего растения заключается в наблюдении и сравнении его характеристик с другими опытными растениями, а также с широко распространенными стандартными сортами того же растения. Если одного наблюдения окажется недостаточно для объективной оценки генетической ценности признанного лучшим растения, то обычно проводят повторные наблюдения. Селекционер сначала выбирает и скрещивает две или несколько родительских линий, после чего производит самоопыление и селекцию, получая в итоге много новых генетических комбинаций.

Создание новых сортов сои связано с созданием и селекцией различных разновидностей сои, их скрещиванием между собой и выбором лучших из всех полученных в результате скрещивания гибридов. Гибридные семена получают при ручном скрещивании между выбранными родителями с мужской фертильностью или при использовании систем с мужской стерильностью. Гибриды отбирают по некоторому одному генному свойству, такому как цвет стручка, цвет цветка, урожайность семени, цвет пушка или устойчивость к гербицидам, которое свидетельствует о том, что семя действительно является гибридом. Решение селекционера о целесообразности использования данного гибрида для дальнейшего скрещивания зависит от ряда дополнительных данных о родительских линиях, а также от фенотипа гибрида.

Для создания новых сортов растений от выведенной популяции могут быть использованы методы селекции на базе родословной и рекуррентной селекции. При выполнении программ селекции объединяют необходимые свойства двух или более сортов растений или различных широко распространенных источников в селекционные пулы, используя которые, путем самоопыления и отбора требуемых фенотипов выводят новые сорта растений. Новые сорта оцениваются с точки зрения их возможного использования в коммерческих целях.

Селекцию на базе родословной обычно используют для улучшения самоопыляющихся сельскохозяйственных культур. При таком методе селекции путем скрещивания двух родительских линий, обладающих необходимыми и совместимыми свойствами, получают первое поколение F1. Второе поколение F2 получают самоопылением одного или нескольких растений из поколения F1. В каждом наилучшем семействе выбирают лучшие индивиды. Периодическое тестирование семейств проводят, начиная с четвертого поколения F4, для повышения эффективности селекции плохо наследуемых свойств. На последующих стадиях самоопыления (т.е. в поколениях F6 и F7) для потенциального выделения новых сортов растений тестируют лучшие линии или смеси с аналогичными фенотипами.

Метод селекции путем обратных возвратных скрещиваний используется для передачи генов легко и хорошо наследуемых свойств необходимым гомозиготным сортам или полученной самоопылением линии, являющейся рекуррентным родителем. Источник передаваемого свойства называется родителем-донором. При таком методе селекции ожидают, что полученное растение будет обладать признаками или атрибутами рекуррентного родителя (т.е. сорта) и соответствующим свойством, переданным от родителя-донора. После начального скрещивания выбираются особи, обладающие фенотипом родителя-донора, после чего их еще раз скрещивают с рекуррентным родителем (обратное скрещивание). Считается, что новый родитель должен обладать атрибутами рекуррентного родителя (т.е. сорта) и соответствующим свойством, переданным от родителя-донора.

В процессе селекции, основанной на последовательном использовании одного семени, сначала выращивают разделенную популяцию растений с одним семенем, используя это семя для выращивания следующего поколения. При переходе от популяции F2 к необходимому уровню самоопыления каждое растение, из которого получают линию, отслеживается до различных растений популяции F2. В каждом поколении число растений в каждой популяции падает из-за неспособности некоторых семян к прорастанию или неспособности некоторых растений к воспроизведению хотя бы одного семени. В результате не все растения популяции F2, первоначально в ней находящиеся, будут представлены в поколении, полученном по окончании процесса селекции.

При использовании для селекции многих семян селекционеры сои, например, собирают один или несколько стручков с каждого растения популяции и обмолачивают их для получения единой массы. Часть этой массы используется для выращивания следующего поколения, а часть оставляется в запасе. Такой способ называется модифицированным способом последовательного использования одного семени или способом, основанным на использовании стручковой массы.

Для экономии труда селекционеры во время уборки урожая обычно используют многосемянный метод селекции. Обмолачивать стручки машиной можно значительно быстрее, чем вручную отделять одно семя от другого (как в односемянном способе селекции). Многосемянный способ селекции позволяет высаживать одинаковое количество семян популяции каждого поколения, полученного в результате самоопыления.

В одном из вариантов предлагаемые в настоящем изобретении способы и устройства используются для дифференциации гаплоидных и негаплоидных образцов. Использование гаплоидных растений позволяет получать полностью гомозиготные линии двойных гаплоидных линий и за счет этого повысить эффективность рекуррентной селекции в селекционной программе. Гаплоиды, которые являются гомозиготными, т.е. содержат в локусе только один аллель, с успехом можно использовать для изучения мутаций и отбора растений, не содержащих нежелательных рецессивных аллелей. Предлагаемые в настоящем изобретении способы можно использовать для отделения гаплоидных образцов от образцов других типов, например диплоидов. Предлагаемый в изобретении способ позволяет определить любое свойство гаплоида, создающее фенотип, отраженное или проходящее излучение от которого имеет спектральный состав, отличающийся от спектрального состава излучения, отраженного или проходящего через негаплоидный образец. Некоторые родительские линии содержат гены-маркеры, такие как R-nj, которые позволяют идентифицировать гаплоиды на стадии зрелости семян за счет характерной для антоцианина окраски верхней части эндосперма и отсутствия окраски у эмбриона. Предлагаемые в настоящем изобретении способы позволяют легко определить наличие или отсутствие таких фенотипов в определенном месте семени.

Описание других методов селекции, обычно используемых при селекции различных зерновых культур с разными свойствами, можно найти в целом ряде опубликованных в настоящее время работ (см., например, работу Fehr, Principles of Cultivar Development, т. 1 (1987), сс. 2-3), которая в полном объеме включена в настоящее описание в качестве ссылки.

Устройства и системы анализа

В настоящем изобретении предлагается устройство для измерения свойств сельскохозяйственных продуктов, имеющее обрабатывающее устройство, в котором приготавливают объект испытаний, пробоотборник, в который помещают приготовленный в устройстве объект испытаний, и оптическую спектроскопическую систему формирования изображений, которая анализирует находящийся в пробоотборнике объект испытаний. В настоящем изобретении предлагается также устройство для измерения свойств сельскохозяйственных продуктов, имеющее пробоотборник, в который помещают объект испытаний, оптическую спектроскопическую систему формирования изображений, которая анализирует находящийся в пробоотборнике объект испытаний, и сортирующее устройство, которое после анализа принимает из пробоотборника находящийся в нем объект испытаний и сортирует его на две или несколько групп. В настоящем изобретении предлагается также устройство для измерения свойств сельскохозяйственных продуктов, имеющее обрабатывающее устройство, в котором приготавливают объект испытаний, пробоотборник, в который помещают приготовленный в обрабатывающем устройстве объект испытаний, оптическую спектроскопическую систему формирования изображений, которая анализирует находящийся в пробоотборнике объект испытаний, и сортирующее устройство, которое после анализа принимает из пробоотборника находящийся в нем объект испытаний и сортирует его на две или несколько групп.

В предлагаемом в изобретении устройстве для анализа образцов сельскохозяйственных продуктов (проб или объектов испытаний) используется оптическая спектрографическая система формирования изображений. Под "оптической спектрографической системой формирования изображений" в данном случае понимается любая система, которая может создавать изображение образца, состоящее из множества точек сбора данных. В предпочтительном варианте изобретения оптическая спектрографическая система формирования изображений содержит источник излучения, устройство для разложения излучения и фотометрическое устройство. Под "устройством для разложения излучения" в данном случае понимается любое устройство, которое разлагает излучение смешанных длин волн на излучения индивидуальных длин волн. В предпочтительном варианте изобретения в качестве устройства для разложения излучения используют спектрограф. В качестве источника излучения, спектрографа и фотометрического устройства можно использовать (но не ограничиваясь только ими) все устройства, упомянутые выше в настоящем описании.

Образец или объект испытаний, который анализируют с помощью оптической спектрографической системы формирования изображений, приготавливают в обрабатывающем устройстве. Под "обрабатывающим устройством" в данном случае понимается любое устройство, с помощью которого можно отделить от остального растения его подлежащую анализу часть. В предпочтительном варианте в качестве такого обрабатывающего устройства используют шелушильную или лущильную машину, молотилку или комбайн. В качестве шелушильной машины можно, например, использовать модифицированную кукурузную молотилку, предназначенную для обмолота одиночных початков кукурузы и выпускаемую фирмой Almaco (Almaco, 99 М Avenue, P.O. Box 296, Nevada, IA 50201).

После приготовления образца в обрабатывающем устройстве его анализируют с помощью спектрографической системы формирования изображений. После анализа образец автоматически сортируется в сортирующем устройстве.

Под "сортирующим устройством" в данном случае понимается любое устройство, которое в зависимости от результатов анализа может разделить образец по меньшей мере на две части и хранить их в отдельных сборниках. Сортирующее устройство можно выполнить в виде, например, одной подвижной лопасти, перемещающей образец в одном из двух направлений. Используемое в предпочтительном варианте изобретения сортирующее устройство может независимо сортировать 10, 20, 50 или 100 отдельных семян. Под "накопителем" в данном случае понимается любое устройство, в котором может храниться определенная часть образца отдельно от других его частей.

В предпочтительном варианте сортирующее устройство хранит одну сортируемую партию семян в одном из множества накопителей. Такой вариант сортировки обычно используют в том случае, когда в процессе анализа проверяют несколько свойств образца.

В предпочитаемом варианте обрабатывающее и сортирующее устройства объединены с пробоотборником и спектрографической системой формирования изображений в одно устройство для автоматического приготовления образца, его анализа и сортировки. В предпочтительном варианте время приготовления, анализа и сортировки образца не превышает 10 с, более предпочтительно 5 с.

На фиг.1 схематично показан один из вариантов выполнения предлагаемого в настоящем изобретении устройства, обозначенного на чертеже позицией 10. Выходящее из источника 12 излучение попадает на расположенный в пробоотборнике 16 образец 14, после отражения от которого излучение принимается фотометрическим устройством 18. В качестве источника 12 излучения можно использовать любое устройство, освещающее образец 14 излучением в определенном диапазоне длин волн и создающее отраженное от образца излучение, которое анализируется фотометрическим устройством 18. В качестве пробоотборника 16 можно использовать любое устройство, в котором можно разместить анализируемый образец 14 таким образом, чтобы фотометрическое устройство 18 могло принять для анализа отраженное от образца излучение. В качестве фотометрического устройства 18 можно использовать любое устройство, способное измерять интенсивность эмитируемого образцом 14 на одной или нескольких длинах волн излучения.

На фиг.1а схематично показано выполненное в соответствии с предпочтительным вариантом и обозначенное на чертеже позицией 20 фотометрическое устройство 18 и его компоненты. В данном варианте фотометрическое устройство 18 выполнено в виде камеры 22 с прогрессивной разверткой с объективом 24 и прямоосным спектрографом 26, которые предназначены для получения изображений. В выполненном таким образом фотометрическом устройстве эмитируемое образцом 14 излучение до попадания в камеру 22 сначала проходит через формирующий изображение объектив 24 и спектрограф 26. Перед объективом расположен затвор 38 с электронным управлением. Закрытый затвор 38 не пропускает излучение в спектрограф и используется для получения темного изображения, необходимого для коррекции изображений образцов, собранных системой.

В качестве формирующего изображение объектива 24 можно использовать любой известный телевизионный объектив, например макросъемочный объектив Electrophysics с фокусным расстоянием 25 мм f/1.4 и с интегральной ирисовой диафрагмой. Через объектив 24 проходящее через образец 14 или отраженное от него излучение попадает в прямоосный спектрограф 26, в качестве которого можно использовать, например, спектрограф Specim Inspector N 17-04-100 с шириной щели 80 мкм. Такой спектрограф 26 работает в номинальном спектральном диапазоне от 900 до 1750 нм при номинальном спектральном разрешении 10 нм и имеет цифровую апертуру с фокусным расстоянием, равным f/2.8. Спектрограф выполнен на базе разлагающего излучение элемента типа призма-дифракционная решетка-призма (ПДРП) и пропускающей излучение оптики с прямой оптической осью и позволяет получать лишенное астигматизма поляризованное изображение независимо от его пропускной способности. В одном из вариантов используется спектрограф 26 с обычным установочным С-образным фланцем, предназначенным для крепления спектрографа к объективу 24 и фотокамере 22 с расположенной в фокальной плоскости матрицей, которая в результате этого превращается в систему изображения спектральных линий.

В качестве показанной на фиг.1а фотокамеры 22 с прогрессивной разверткой и с расположенной в фокальной плоскости матрицей можно использовать, например, камеру с фотоприемными элементами на основе антимонида индия (InSb), на основе теллурида ртути и кадмия (ТРК), на основе силицида платины (PtSi), на основе легированного мышьяком кремния (Si:As) или на основе арсенида индия и галлия, предпочтительно камеру с фотоприемными элементами на основе арсенида индия и галлия. В качестве такой камеры с фотоприемными элементами на основе арсенида индия и галлия с расположенной в фокальной плоскости матрицей можно использовать, например, камеру SU320-1.7RT-D/RS170 фирмы Sensors Unlimited Inc. Размер расположенной в фокальной плоскости матрицы у такой камеры 22 составляет 320х240 пикселей при общем количестве детекторных пикселей, равном 76800, и шаге, равном 40 мкм. Камера 22 имеет точность аналого-цифрового преобразования 12 бит, скорость считывания пикселей 6,1 МГц и спектральную чувствительность в диапазоне от 900 до 1730 нм. Камера 22 имеет видеовыход с прогрессивной разверткой, позволяющий получать одно поле изображения в каждом кадре. Частота кадров камеры 22 в режиме прогрессивной развертки равняется 60 кадрам в секунду. Это означает, что изображение спектральных линий можно фиксировать каждые 16,67 мс. В одном из вариантов ось фотокамеры 22 с 320 пикселями используется как пространственная ось, а ось с 240 пикселями используется как спектральная ось. Это означает, что каждые 16,67 мс такая камера может зафиксировать изображения 320 отдельных спектров.

В одном из вариантов для получения изображения спектральной линии образец 14 освещают от источника сплошного широкополосного излучения, такого как кварцевая вольфрамово-галоидная лампа. В качестве источника излучения 12 можно, например, использовать систему освещения с лампой AS220 фирмы CVI Laser Inc. Один из возможных вариантов выполнения источника излучения показан на фиг.1б, на которой он обозначен позицией 28. Этот источник излучения содержит 30-ваттную кварцевую вольфрамово-галоидную лампу с интегральным параболическим рефлектором 30, конденсор 32, пропускающий излучение ближней ИК-области фильтр 34 и цилиндрическую линзу 36, фокусирующую излучение в полоску равномерного освещения. Пропускающий излучение ближней ИК-области фильтр 34 отфильтровывает нежелательное, вредное излучение ультрафиолетовой и видимой областей спектра, исключая его попадание на образец.

Один из вариантов конструкции пробоотборника 16, обозначенный на чертеже позицией 40, показан на фиг.1в. Показанный на фиг.1б пробоотборник представляет собой кювету, которая состоит из прямоугольной камеры 42 с кварцевым окном 44, которое используется для получения изображения образца 14, нижней дверцы 46, через которую после завершения анализа образец удаляется из кюветы, предназначенной для калибровки и нормирования отклика прибора полосы из отражающего материала 48, например, из материала Spectralon фирмы Labsphere Inc. (Labsphere, Inc., Subsidiary ofX-Rite, Inc., Shaker St., PO Box 70, North Sutton, NH 03260-0070), предназначенной для точного масштабирования длин волн полосы 50, изготовленной из отражающего материала, легированного оксидами редкоземельных элементов, и предназначенной для анализов небольших эталонных образцов того же типа, что и анализируемый сельскохозяйственный продукт, камеры 52 со своим собственным кварцевым окном, расположенным в основании кюветы.

Имеющий трубчатую оптико-механическую конструкцию спектрограф, изображенный схематично на фиг.1, более подробно показан на фиг.2, на которой он обозначен позицией 26. Спектрограф 26 представляет собой компактный, устойчивый, прочный прибор без всяких подвижных частей. Дифракционная решетка в разлагающем излучение ПДРП-элементе представляет собой объемно-фазовую просветную дифракционную решетку с высокой эффективностью дифракции в широком диапазоне длин волн. В одном из вариантов используется решетка, эффективность дифракции которой составляет как минимум 60% на 1100 нанометрах и 40% на 1700 нанометрах. Просветная оптика прямой видимости позволяет получать высококачественное изображение с коротким фокусным расстоянием и большой светосилой и при минимальных размерах спектрографа обеспечивает высокую эффективность собирания излучения. Спектрограф 26 имеет трубчатый корпус 54, внутри которого расположен диск 56 с входной щелью. Излучение от образца 14 проходит через входную щель и линзу 58, которая фокусирует излучение на ПДРП-элементе 60, в котором излучение в направлении, перпендикулярном оси изображения, разлагается на составляющие непрерывного спектра. Разложенное излучение проходит через вторую линзу 62 и фокусируется на матрице 64, расположенной в фокальной плоскости камеры 22. Излучение с центральной длиной волны из всего спектрального диапазона проходит напрямую через систему, а излучение с более короткими и более длинными длинами волн распределяется в спектре симметрично по обе стороны от излучения с центральной длиной волны. Лежащая в фокальной плоскости матрица камеры 22, расположенная в фокусе на выходе из спектрографа, регистрирует в одном кадре пространственное изображение полоски и спектральное распределение каждого пикселя в изображении полоски.

Ширина щели спектрографа 26 влияет одновременно на спектральное разрешение и ширину изображения полоски. В одном из вариантов используют щель шириной 80 мкм, которая обеспечивает номинальное спектральное разрешение на половине максимума амплитуды, равное 10 нм в спектральном диапазоне от 900 до 1350 нм и возрастающее до 13 нм у верхней границы спектрального диапазона, равной 1750 нм. Длина и ширина изображения полоски определяются длиной и шириной щели, фокусным расстоянием линзы и расстоянием между образцом и линзой. Так, например, при длине щели, равной 9,9 мм, ширине щели, равной 80 мкм, фокусном расстоянии, равном 25 мм, и расстоянии между образцом и линзой, равном 214 мм, изображение полоски будет иметь ширину, равную 0,37 мм, и длину, равную 85 мм.

Для измерения с помощью камеры 22 параметров излучения, излучаемого всем образцом 14, образец 14 должен перемещаться относительно спектрометра. Для относительного перемещения образца и спектрометра подвижным можно выполнить либо пробоотборник 16, либо фотометрическое устройство 18, либо и пробоотборник, и фотометрическое устройство. В предпочтительном варианте изобретения используется пробоотборник 16, установленный на подвижную платформу. В качестве такой платформы можно использовать, например, прямолинейно поступательно перемещающуюся платформу с сервоприводом и контроллером марки Parker Hannifin Gemini GV Series (фирмы Parker Hannifin Corp., 6035 Parkland Boulevard, Cleveland, Ohio). Такая поступательно перемещающаяся с постоянной скоростью платформа обеспечивает перемещение кюветы с находящимся в ней образцом вдоль формирующего изображение спектрометра 20 с достаточно высокой точностью и воспроизводимостью положения образца. Прямолинейное поступательное движение платформы синхронизируется с работой камеры 22, и каждый зарегистрированный камерой 22 кадр следует непосредственно за предыдущим, в результате чего отдельные изображения образца, имеющие вид полосок, не перекрываются между собой. Спектроскопическое изображение находящегося в кювете образца 14 формируется путем последовательного объединения в одно изображение смежных, не перекрывающих друг друга изображений отдельных полосок.

На фиг.3 наглядно показан полученный описанным выше способом куб гиперспектральных данных. Как показано на фиг.3, по одной - пространственной - оси камеры 22 регистрируется интенсивность изображения каждой полоски на образце на определенной длине волны, а по другой - спектральной - оси фиксируется спектральная информация для каждого пикселя изображения. В одном из вариантов пространственной осью является длинная ось лежащей в фокальной плоскости матрицы камеры с 320 пикселями, а спектральной осью является короткая ось с 240 пикселями. Для повышения отношения сигнал/шум в системе измерений или для увеличения скорости накопления данных параметры отдельных пикселей каждой полоски, обладающей своим собственным спектром, можно усреднить, получив тем самым один спектр для изображения каждой полоски. В описанном выше варианте это означает возможность усреднения 320 спектров в течение каждых 16,67 мс для изображения каждой полоски. Кроме того, на основании куба гиперспектральных данных можно получить показанное на фиг.4 псевдоцветное изображение, соотнеся для этого 3 полутоновых спектральных изображения в разных плоскостях длин волн с красным, зеленым, синим (КЗС) основными цветами.

При анализе отраженного излучения источник излучения располагается на той же самой стороне пробоотборника 16, что и камера 22, как это показано на фиг.1. Угол между камерой 22 и источником 12 излучения должен оптимизировать количество собранного от образца 14 диффузно рассеянного излучения. Для фокусирования излучения на образце 14 предназначена цилиндрическая линза 36.

Диффузно рассеянное от поверхности образца излучение через линзу 58 системы формирования изображений попадает во входную щель спектрографа, в котором просветная дифракционная решетка 60 разлагает излучение и позволяет получить в определенном диапазоне длин волн сплошной спектр в плоскости, перпендикулярной определяемому входной щелью изображению полоски. Излучение с центральной длиной волны в исследуемом диапазоне длин волн проходит напрямую через оптическую систему, а излучения с более короткими и более длинными длинами волн распределяются симметрично по обе стороны от излучения с центральной длиной волны.

Описанные выше источник 12 излучения, пробоотборник 16 и фотометрическое устройство 18 можно конструктивно объединить с обрабатывающим устройством, которое разделяет растение на отдельные части, и сортирующим устройством, которое сортирует образец в зависимости от его свойств, определенных по результатам, полученным на выходе фотометрического устройства 18.

На фиг.5 схематично показано выполненное по любому из рассмотренных выше вариантов предлагаемое в изобретении устройство, объединенное с обычным обрабатывающим устройством для переработки сельскохозяйственной продукции, которым в данном случае является сортирующее устройство, и системой управления в единый агрегат, обозначенный на чертеже позицией 70. Выход обрабатывающего устройства 72 трубой 74 соединен со входным лотком 76, предназначенным для отбора образцов для анализа. Обрабатывающее устройство 72 может представлять собой любое обычное сельскохозяйственное устройство, позволяющее отделять необходимые части растения от остального растения. В одном из вариантов в качестве такого обрабатывающего устройства 72 используется кукурузная молотилка, применяемая для отделения зерен кукурузы от одиночных початков. Такая кукурузная молотилка предназначена для отделения зерен кукурузы от початка, их аспирационной очистки от любых небольших нежелательных растительных остатков, сбора зерен кукурузы в сборной камере и выброса початков после их обмолота. Выходящая из обрабатывающего устройства 72 продукция (отделенные от початков и очищенные зерна кукурузы) затем по трубе 74 непосредственно подается в предназначенный для отбора образцов для анализа входной лоток 76 системы, предназначенной для проведения соответствующих анализов. Перемещение подлежащих анализу зерен 14 кукурузы по трубе 74 осуществляется с помощью вакуумного исполнительного механизма 92. Циклон 78 имеет специальную заслонку, удерживающую внутри него анализируемый образец. Для управления заслонкой циклона можно использовать, например, электромагнитный привод. При включении электромагнита (при пустом и готовом к приему нового образца пробоотборнике) заслонка циклона 78 открывается, и анализируемый образец падает в весоизмерительную ячейку 80, предназначенную для измерения массы этого образца. В нижней стенке весоизмерительной ячейки 80 расположены откидная заслонка 82, например, с электромагнитным приводом. После измерения и регистрации массы анализируемого образца заслонка 82 открывается, и образец падает в пробоотборник 16.

В рассматриваемом варианте пробоотборник 16 установлен на прямолинейно поступательно перемещающейся платформе 84 с сервоприводом, который обеспечивает перемещение пробоотборника 16 с постоянной скоростью в зоне действия фотометрического устройства 18. Платформа 84 может также перемещать пробоотборник 16 в положение загрузки в него следующего образца или выгрузки образца 14 после его анализа. Полное изображение образца 14 формируют путем получения и объединения изображений, фиксируемых в виде отдельных примыкающих одна к другой полосок по высоте или ширине образца. Скорость движения пробоотборника 16 поступательно перемещающейся платформой 84 зависит от ширины имеющего вид полоски изображения и скорости считывания камеры 22 из расчета на один кадр изображения. По окончании сбора видеоданных и их обработки нижняя заслонка 46 пробоотборника 16 открывается, и находящийся в нем образец падает вниз. Для управления нижней заслонкой 46 пробоотборника можно использовать, например, электропривод. Из пробоотборника 16 образец 14 попадает в сортирующее устройство 86, в котором он механически перенаправляется в один из двух или нескольких накопителей. В одном из вариантов сортирующее устройство 86 имеет лопасти с электроприводом, которые перенаправляют образец в соответствующие сборники. Описанную выше систему, состоящую из обрабатывающего, анализирующего и сортирующего устройств, можно выполнить в виде одного агрегата либо в виде отдельных устройств, соединяемых между собой одну систему.

Для автоматизации работы системы, включая покадровый сбор видеоданных камерой 22, поступательное перемещение платформы 84 с пробоотборником, открытие и закрытие заслонок, движение лопастей сортирующего устройства и анализ данных, предназначена система 88 управления. Соответствующие источники питания и входные/выходные блоки управления можно разместить в отдельном шкафу 90 электроавтоматики. При необходимости в сортирующем устройстве 86 можно установить несколько лопастей, разделяющих проанализированный образец на отдельные части, которые можно хранить в отдельных накопителях. При необходимости можно использовать сортирующее устройство 86 с 10 накопителями, используемыми при одновременном анализе нескольких свойств образца и его разделении на определенные части, обладающие разными свойствами.

На фиг.6 показана схема электронной системы управления, которую можно использовать при практическом осуществлении настоящего изобретения. В показанном на фиг.6 варианте система управления 88 имеет блок управления, дисплей и клавиатуру. В блоке управления содержится представленная в машинном коде программа, управляющая различными компонентами системы по сигналам, полученным от весоизмерительной ячейки 80, ее контроллера 100 и фотометрического устройства 18 (через разъемы 102 и 104). Блок управления выдает различным компонентам системы команды на выполнение соответствующих действий через разъем 106 и устройство 108 управления сервоприводом/шаговым приводом, в качестве которого (устройства управления) можно использовать обычное устройство управления сервоприводом/шаговым приводом, такое как контроллер типа 6К4. Устройство 108 управления сервоприводом/шаговым приводом управляет сортирующим устройством 86, затвором 38 камеры, приводом 110 пробоотборника, электромагнитом 112 заслонки весоизмерительной ячейки, электромагнитным клапаном 114 циклона и подвижной платформой 84.

Для специалистов в данной области очевидно, что для автоматического управления системой можно использовать устройства управления (контроллеры) различных конфигураций и различные программы, представленные в машинном коде.

Согласно одному из вариантов осуществления изобретения система работает следующим образом. Образец 14 после его попадания в циклон 78 подвергается аспирационной очистке для удаления лишних остатков. Подвижная платформа 84 перемещает пробоотборник 16 в его "исходное" положение, в котором излучением освещается участок пробоотборника, расположенный ниже эталонного отражающего материала 48 типа Spectralon, когда система находится в состоянии ожидания начала процесса сбора видеоданных. Связанный с электронной системой управления затвор 38 закрывает входное отверстие фотометрического устройства 18. Система 88 управления фиксирует и хранит в памяти параметры темного изображения, необходимые для последующих вычислений характеристик отражения излучения от образца. Затем затвор 38 открывается. Подвижная платформа 84 начинает с ускорением перемещать пробоотборник 16 до заранее заданной постоянной скорости, с которой он продолжает перемещаться в зоне действия фотометрического устройства 18. В момент начала движения подвижной платформы 84 инициируется процесс передачи кадров изображения из фотометрического устройства 18 в систему управления 88. Спектроскопические изображения образца формируются путем последовательного получения имеющих вид полосок изображений образца и их последующего объединения в общее изображение. Скорость перемещения пробоотборника 16 подвижной платформой 84 определяется шириной имеющего вид полоски изображения и скоростью считывания фотометрического устройства 18 из расчета на один кадр изображения. Получение и сохранение в памяти темного изображения и характеристик отраженного от эталонного материала излучения для каждого образца обеспечивает в системе правильную компенсацию любого отклонения, обусловленного темновым током в детекторе, пространственной неоднородностью освещения по площади снимаемой камерой полоски и температурным дрейфом цвета источника излучения. Система управления непрерывно принимает отдельные кадры изображения по мере перемещения подвижной платформы 84. Система 88 управления прекращает принимать изображения и останавливает платформу в тот момент, когда достоверно выполняется критерий "конец сканирования". Проверка логического выражения "конец сканирования" выполняется после получения каждого кадра изображения. При этом общее число достоверных имеющих вид полосок изображений пропорционально суммарному объему образца. Объем образца вместе с весовыми данными, полученными весоизмерительной ячейкой, используется для расчета выхода. По окончании сбора и обработки видеоданных образец 14 сортируется в зависимости от заранее выбранных критериев и результатов анализа данных, полученных фотометрическим устройством 18.

В соответствии с настоящим изобретением из спектральных данных можно получить количественную информацию о химическом составе образца. Хорошо известно, что полиатомные органические молекулы биологических материалов обладают в инфракрасной и ближней инфракрасной области спектра поглощательными переходами, которые достаточно хорошо коррелированы с органическими функциональными группами. Так, в частности, в ближней инфракрасной области спектра в диапазоне длин волн от 770 до 2500 нм обертоны и сочетания полос основных вибрационных частот органических функциональных групп О-Н, С-Н и N-H обладают определенными, присущими тем или иным молекулам спектральными характеристиками, коррелированными с концентрацией химических компонентов.

Предлагаемая в изобретении система формирования спектральных изображений обладает многочисленными преимуществами. Собирание и измерение излучения, отраженного от каждого образца, находящегося в зоне действия системы, позволяет получить более точные данные для состоящих из большого количества зерен образцов. На фиг.7 показаны отдельные признаки образца, которые можно определить предлагаемым в изобретении способом. На фиг.7 показано увеличенное полутоновое изображение состоящего из большого количества зерен кукурузы образца, полученное при длине волны 1100 нм. На этом же чертеже показаны два наложенных друг на друга спектра, один из которых соответствует пространственной точке, расположенной в зародыше зерна кукурузы, а другой соответствует пространственной точке, расположенной в эндосперме. Очевидно, что различные спектральные характеристики, полученные в разных точках полутонового изображения образца, позволяют легко отличить зародыш зерна кукурузы от его эндосперма. Анализ спектральных изображений можно использовать для классификации образцов, например, по таким свойствам (но не ограничиваясь только ими), как размер эндосперма, размер зародыша, форма семени, размер семени, цвет семени, структура поверхности семени, масса семени, плотность семени, целостность семени, содержание масла, содержание белка, содержание углеводов, содержание крахмала, содержание клетчатки и содержание влаги. Создаваемые по изображениям образца пространственные модели можно с помощью морфологических фильтров использовать для оценки общего количества единичных объектов исследования для заданного объема образца, а также их средней формы.

На фиг.8 показан другой вариант осуществления изобретения, в котором используется система формирования изображений с диффузным пропусканием излучения. В этом варианте используется пробоотборник 116, который пропускает излучение через обе боковые поверхности и имеет прямоугольный отсек с двумя кварцевыми окнами, которые предназначены для пропускания через образец излучения от соответствующего источника в приемную щель спектрографа 26. При диффузном пропускании излучения источник 12 излучения и фотометрическое устройство 18 расположены в одной плоскости непосредственно друг напротив друга на расстоянии X. Выходящий из источника 12 излучения луч формируется цилиндрической линзой в виде полоски и коллимируется в пробоотборнике 116, фокусируясь в приемной щели спектрографа 26. Вместо эталонного отражающего материала Spectralon, используемого при работе с отраженным излучением, в этом варианте используется эталонная пропускающая излучение ячейка 118 с двумя небольшими окнами, расположенными на каждой из сторон кюветы, одно из которых изготовлено из кварца, а другое выполнено в виде нейтрального светофильтра и позволяет получить эталонное изображение. Коэффициент пропускания такого пробоотборника определяется делением соответствующих параметров имеющего вид полоски изображения, полученного в проходящем свете от образца 14, на соответствующие параметры имеющего вид полоски эталонного изображения. В нижней части пробоотборника 116 расположена ячейка 120 с двумя кварцевыми окнами на противоположных сторонах, в которой находится эталонный образец того же самого типа, что и анализируемый. Вся процедура анализа свойств образца в проходящем свете полностью аналогична описанной выше.

На фиг.9 показан еще один возможный вариант осуществления настоящего изобретения, в котором используется система с диффузным отражением, предназначенная для анализа одиночных семян. Анализируемые семена по одному размещают в пробоотборнике 122, в котором каждое из них занимает строго определенное положение. При перемещении пробоотборника 122 с постоянной скоростью способом, аналогичным описанному выше, получают спектральные изображения каждого семени. На фиг.10 показано изображение, полученное описанным выше способом для 24 зерен кукурузы. Это изображение было сформировано путем выбора 3 полутоновых спектральных изображений в трех отдельных плоскостях длин волн и преобразования каждого из них в один из трех основных цветов - красный, зеленый или синий. На этом же чертеже показаны также два наложенных друг на друга спектра, один из которых соответствует пространственной точке отдельного семени, расположенной в эндосперме, а второй соответствует пространственной точке, расположенной в зародыше отдельного семени. Возможность определения различия между различными тканями анализируемого семени (например эндосперма и зародыша) позволяет определять выбранные свойства различных тканей взятых для анализа образцов семян.

В описанном выше анализе отдельных семян можно использовать сортирующее устройство 86, в накопители которого можно собирать одиночные семена с различными свойствами. В этом варианте используется пробоотборник 116, который имеет отдельные ячейки для одиночных семян. В нижней части пробоотборника расположены заслонки, которые могут открываться независимо друг от друга, направляя семена (все или каждое отдельно) в соответствующие накопители в зависимости от заложенного в программу критерия отбора. В другом варианте используется сортирующее устройство 86 с расположенными напротив каждой ячейки пробоотборника 116 независимо управляемыми подвижными лопастями, обеспечивающими возможность одновременной выгрузки семян из сортирующего устройства в соответствующие накопители.

В рассмотренных выше вариантах осуществления настоящего изобретения спектральное изображение получали в ближней инфракрасной области спектра, вместо которого, однако, можно использовать и другие области спектра, такие как видимая, ультрафиолетовая или средняя инфракрасная области спектра. Кроме того, при использовании вместо источника 12 излучения когерентного лазера предлагаемым в изобретении способом можно получать флуоресцентные изображения. В рассмотренных выше вариантах системы анализа образцов использовали пробоотборник 16, который перемещали в зоне действия фотометрического устройства 18. В другом варианте предлагается использовать неподвижный пробоотборник 16 с кварцевым окном, мимо которого проходят образцы зерен. Скорость движения зерен в неподвижном пробоотборнике можно регулировать управляемой заслонкой, расположенной между весоизмерительной ячейкой и пробоотборником. Движущиеся семена анализируют за счет получения изображений п фотометрическим устройством 18, которое может сделать полное или частичное изображение движущегося семени.

Ниже изобретение поясняется на примерах, которые носят исключительно иллюстративный характер. При этом предполагается, что рассмотренные в этих примерах варианты не ограничивают объем изобретения.

Пример 1.

Для построения калибровочной модели для анализа большого количества зерен кукурузы использовали следующий метод. Группу из 96 образцов, состоящих из большого количества зерен кукурузы, отбирали по диапазону их химических компонентов. Образцы зерен получали от пяти различных поставщиков масла и одного поставщика белков. В партии зерен присутствовали зерна базовых линий, линий F1, инбредных линий и двойных гаплоидных линий. Масса образцов составляла от 13 до 100 г. Содержание масла в зернах составляло от 4 до 13% (в пересчете на сухую массу, ПСМ), содержание белка составляло от 9 до 24% (ПСМ), содержание крахмала составляло от 60 до 75% (ПСМ), а содержание в них влаги составляло от 9 до 14%.

Для получения эталонных аналитических данных вместе с коммерческой калибровочной моделью для анализа кукурузы, полученной от поставщика, использовали анализатор типа Tecator Infratec 1221 Grain Analyzer (фирма Fos Tecator, P.O. Box 70, S-26321 Hoeganaes, Sweden). Этот анализатор Tecator Infratec 1221 Grain Analyzer представляет собой прибор для анализа образцов с диффузным пропусканием излучения в ближней ИК-области. Такой анализатор имеет встроенный компьютер и работает по принципу регрессии частичных наименьших квадратов (ЧНК) на основе программного обеспечения Intrasoft Win-ISI, предназначенного для вывода и решения уравнений калибровки. Длины волн анализатора при сканировании образцов лежали в диапазоне от 850 до 1050 нм. В ячейке для образца использовали металлические вставки, сокращающие активную площадь сканирования с 42,8 до 15,2 см². Длина пути прохождения излучения у ячейки для образца составляла 2,60 см. Длительность сбора данных для одного образца, не считая времени, затрачиваемого на установку кюветы с образцами в прибор и ее извлечения из прибора, составляла 60 с.

Образцы анализировали с помощью предлагаемого в настоящем изобретении устройства описанным выше способом. Для образцов из 96 зерен вычисляли усредненный спектр, идентифицируя все пространственные пиксели в кубе гиперспектральных данных, ассоциированных с каждым образцом, и усредняя соответствующие спектры. Графики зависимости коэффициента отражения от длины волны для всех 96 усредненных спектров, наложенные друг на друга, показаны на фиг.11. Аналогичные графики для 4 из 96 усредненных спектров, полученных при анализе состоящих из большого количества зерен кукурузы образцов с различным химическим составом, показаны на фиг.12.

До моделирования каждый спектр коэффициента отражения преобразовывали по алгоритму взятия второй производной по методу Савицкого-Голея с конечно разностным окном с девятью точками и коэффициентами квадратного многочлена. После разложения спектров на их основные компоненты и взвешивания по зависимым переменным (белок, масло, крахмал и влага) для оценки каждого спектра строили модель методом частичных наименьших квадратов.

Моделирование выполняли на основании обработанного спектра отраженного излучения, центрированного на среднем значении длины волны. Для определения всех представляющих интерес химических компонентов зерен, в частности белка, масла, крахмала и влаги, использовали модель типа 2, полученную по методу частичных наименьших квадратов (ЧНК). Хемометрическое моделирование выполняли с использованием программы The Unscrambler (Camo ASA, Oslo, Norway). ЧНК-моделирование выполняли методом, описанным в работах Haaland и Thomas, Anal. Chem., 60 (1988), сс. 1193-1202, и Geladi и Kovalski, Anal. Chem. Acta, 185 (1986), сс. 1-17, которые полностью включены в настоящее описание в качестве ссылок. Характеристики модели представляли в виде значений многомерного коэффициента смешанной корреляции (R²), стандартной ошибки предсказания (СОП) между измеренным и смоделированным значениями и систематического отклонения между средним значением, полученным для соответствующих компонентов измерением, и средним значением, полученным для соответствующих компонентов моделированием. Для оценки характеристик полученной модели проводили необходимые вычисления для полной перекрестной проверки достоверности данных. На фиг.13 показана зависимость полной объясняемой дисперсии достоверности данных в полученной методом частичных наименьших квадратов (ЧНК) модели типа 2 для суммарного количества масла, белка, крахмала и влаги в большом количестве зерен кукурузы от номера основной компоненты (ОК) спектра. Как следует из приведенного на фиг.13 графика, дисперсия достоверности данных достигала 74%.

Результаты, полученные при моделировании, показаны на фиг.14-17 соответственно для масла, белка, крахмала и влаги. На фиг.14-17 показаны графики зависимости предсказанного процента каждого свойства от процента того же свойства, определенного по эталону. Суммарные характеристики используемой ЧНК-модели приведены на фиг.18.

Пример 2.

В этом примере в качестве анализируемого образца использовали группу из 288 отдельных зерен кукурузы, которые отбирали по диапазону их химических компонентов. В такой группе зерен присутствовали зерна линий F1, инбредных линий и двойных гаплоидных линий. Масса образцов составляла 100 до 584 мг. Содержание в зернах масла, определенное с помощью 23-мегагерцового ЯМР-спектрометра типа Maran для анализа единичных зерен (фирма Resonance Research Inc., Oxford, England), составляло от 0,4 до 19,3% (без поправки на содержание влаги), а содержание белка, измеренное с помощью работающего в ближней ИК-области спектрометра типа 1221 (фирма Fos Tecator, P.O. Box 70, S-26321 Hoeganaes, Sweden), составляло от 7 до 17% (в пересчете на сухую массу).

Для определения абсолютной концентрации масла в каждом отдельном зерне использовали метод ядерного магнитного резонанса (ЯМР) в слабом поле. Такой метод является неразрушающим и не наносит зернам кукурузы никакого вреда. Для измерения содержания масла в каждом зерне использовали ЯМР-спектрометр типа Maran Ultra-20 Benchtop (фирма Resonance Research Inc., Oxford, England) с 18-миллиметровым измерительным элементом, и на основании полученных данных строили хемометрическую калибровочную модель. В полученные спектрометром данные о содержании масла не вносили поправку на влагу. Типичный аналитический диапазон в этом методе составляет от 0 до 0,22 г на одно зерно (от 0 до 25% для зерна массой 0,22 г) при типичной абсолютной стандартной ошибке от 0,39 до 0,44%. Продолжительность анализа одного зерна составляла около 20 с. Принятый способ определения концентрации масла требует точного определения массы каждого зерна.

Для анализа зерен на содержание масла как химического компонента строили модель типа 1 по методу частичных наименьших квадратов (ЧНК). Хемометрическое моделирование выполняли с использованием программы The Unscrambler (Camo ASA, Oslo, Norway). Математические особенности процесса построения модели методом ЧНК не отличаются от описанных в примере 1. Для каждого отдельного образца зерна вычисляли усредненный спектр путем идентификации всех пространственных пикселей в кубе гиперспектральных данных, ассоциированных с каждым зерном, и усреднением соответствующего спектра. Графики зависимости коэффициента отражения от длины волны для всех 288 усредненных спектров, наложенные друг на друга, показаны на фиг.19. На фиг.20 показаны репрезентативные усредненные спектры для шести одиночных образцов зерен кукурузы с различным содержанием масла.

До проведения вычислений, необходимых для построения ЧНК-модели, каждый спектр отраженного излучения преобразовывали с использованием полной мультипликативной коррекции разброса (МКР) (см. работу Martens и Naes, Near Infrared Technology in Agricultural and Food Industries, под ред. Williams и Norris, изд-во Am. Assoc. Cereal Chem.), а также с использованием алгоритма взятия второй производной по методу Савицкого-Голея с конечно разностным окном с 15 точками и коэффициентами квадратного многочлена. Моделирование выполняли на основании спектра отраженного излучения, центрированного на среднем значении длины волны, аналогично примеру 1. После разложения спектра на его основные компоненты и взвешивания по зависимой переменной (маслу) на основании оценок каждого спектра выполняли процедуру регрессии методом частичных наименьших квадратов (ЧНК). Характеристики модели представляли в виде значений многомерного коэффициента смешанной корреляции (R²), стандартной ошибки предсказания (СОП) между измеренным и смоделированным значениями и систематического отклонения между средним значением, полученным для соответствующих компонентов измерением, и средним значением, полученным для соответствующих компонентов моделированием. Для оценки характеристик полученной модели проводили необходимые вычисления для полной перекрестной проверки достоверности данных. На фиг.21 показана зависимость полной объясняемой дисперсии достоверности данных в полученной методом частичных наименьших квадратов (ЧНК) модели типа 1 для суммарного количества масла в одиночном зерне кукурузы от номера основной компоненты (ОК) спектра. Как следует из приведенного на фиг.21 графика, дисперсия достоверности данных достигала 87%.

Результаты процесса моделирования анализа зерен на содержание масла приведены на фиг.22. Для этой ЧНК-модели, разработанной для определения суммарного содержания масла в 265 калибруемых образцах, величина многомерного коэффициента смешанной корреляции (R²) оказалась равной 0,92 при равной 1,23 стандартной ошибке предсказания (СОП) и равной 0,000163 величине систематического отклонения между средним значением, полученным для соответствующих величин измерением, и средним значением, полученным для соответствующих величин моделированием.

1. Способ определения наличия у образца определенного свойства, заключающийся в том, что на образец направляют излучение с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, разлагают эмитируемое излучение смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют длины волн отдельных спектральных компонент и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

2. Способ по п.1, в котором образцом является сельскохозяйственный продукт, представляющий собой отдельное семя, партию семян или ткань растения.

3. Способ по п.1, в котором эмитируемое излучение представляет собой отраженное от образца излучение.

4. Способ по п.1, в котором эмитируемое излучение представляет собой проходящее через образец излучение.

5. Способ по п.1, в котором на стадии обработки дополнительно в количественном выражении определяют степень проявления образцом определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

6. Способ по п.1, в котором указанным свойством является биохимическое свойство, выбранное из группы, включающей свойства, относящиеся к маслу, белку, углеводу, крахмалу, клетчатке и влаге.

7. Способ по п.6, в котором биохимическое свойство, относящееся к крахмалу, дополнительно представляет собой фенотипический признак, характеризующий содержание в крахмале амилопектина и амилозы.

8. Способ по п.1, в котором указанным свойством являются характеристики мутации эндосперма, выбранные из группы, включающей пониженное содержание в эндосперме зеинов и аминокислот.

9. Способ по п.1, в котором указанным свойством является морфологическое свойство, выбранное из группы, включающей размер эндосперма, размер зародыша, форму семени, цвет семени, структуру поверхности семени, массу семени, плотность семени и целостность семени.

10. Способ по п.1, в котором указанным свойством является показатель разрушения зерна, выбранный из группы, включающей отношение стекловидного эндосперма к нестекловидному, плотность зерна, среднюю массу зерна, количество перикарпия, качество перикарпия, размер зерна и форму зерна.

11. Способ по п.1, в котором на стадии направления на образец излучения используют излучение в диапазоне длин волн от 900 до 1700 нм.

12. Способ по п.1, в котором на стадии разложения эмитируемого излучения его разлагают с получением спектрального изображения при точности спектрального разложения по меньшей мере 150 нм/мм и спектральном разрешении по меньшей мере 20 нм.

13. Способ по п.1, в котором также измеряют массу образца, а на стадии обработки дополнительно определяют в количественном выражении степень проявления образцом определенного свойства в пересчете на измеренную массу образца.

14. Способ по п.1, в котором дополнительно образец сортируют, разделяя на множество отдельных частей в зависимости от наличия у каждой из этих частей того или иного определенного свойства.

15. Способ по п.1, в котором в зависимости от наличия у образца определенного свойства из него выбирают отдельные единицы, обладающие этим свойством.

16. Устройство для определения наличия у образца определенного свойства, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на образец излучения с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении длины волн отдельных спектральных компонент, и процессор, предназначенный для сопоставления выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке образца, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

17. Устройство по п.16, в котором образцом является сельскохозяйственный продукт, представляющий собой отдельное семя, партию семян или ткань растения.

18. Устройство по п.16, в котором эмитируемое излучение представляет собой отраженное от образца излучение.

19. Устройство по п.16, в котором эмитируемое излучение представляет собой проходящее через образец излучение.

20. Устройство по п.16, в котором процессор дополнительно позволяет определять в количественном выражении степень проявления образцом определенного свойства в каждой из дискретных анализируемых точек.

21. Устройство по п.16, в котором указанным свойством является биохимическое свойство, выбранное из группы, включающей свойства, относящиеся к маслу, белку, углеводу, крахмалу, клетчатке и влаге.

22. Устройство по п.21, в котором биохимическое свойство, относящееся к крахмалу, дополнительно представляет собой фенотипический признак, характеризующий содержание в крахмале амилопектина и амилозы.

23. Устройство по п.16, в котором указанным свойством являются характеристики мутации эндосперма, выбранные из группы, включающей пониженное содержание в эндосперме зеинов и аминокислот.

24. Устройство по п.16, в котором указанным свойством является морфологическое свойство, выбранное из группы, включающей размер эндосперма, размер зародыша, форму семени, цвет семени, структуру поверхности семени, массу семени, плотность семени и целостность семени.

25. Устройство по п.16, в котором указанным свойством является показатель разрушения зерна, выбранный из группы, включающей отношение стекловидного эндосперма к нестекловидному, плотность зерна, среднюю массу зерна, количество перикарпия, качество перикарпия, размер зерна и форму зерна.

26. Устройство по п.16, в котором излучение, направляемое на образец от источника излучения, лежит в диапазоне длин волн от 900 до 1700 нм.

27. Устройство по п.16, в котором спектрограф обеспечивает разложение эмитируемого излучения с получением спектрального изображения при точности спектрального разложения по меньшей мере 150 нм/мм и спектральном разрешении по меньшей мере 20 нм.

28. Устройство по п.16, в котором имеется также устройство для измерения массы образца, а процессор позволяет дополнительно определять в количественном выражении степень проявления образцом определенного свойства в пересчете на измеренную массу образца.

29. Устройство по п.16, в котором также имеется сортирующее устройство, которое предназначено для приема образца и его сортировки в один из множества накопителей в зависимости от наличия у образца того или иного определенного процессором определенного свойства.

30. Устройство по п.16, имеющее также пробоотборник, в котором находятся образцы, и прямолинейно поступательно перемещающуюся платформу, на которую крепится пробоотборник и которая предназначена для его перемещения относительно спектрографа, обеспечивая сканирование пробоотборника поперек него излучением от источника излучения и получения излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, находящегося в пробоотборнике.

31. Устройство по п.30, в котором излучению от источника излучения придана форма полоски, которой поперек сканируется образец, расположенный в пробоотборнике, закрепленном на прямолинейной поступательно перемещающейся платформе.

32. Устройство по п.16, имеющее также обрабатывающее устройство, выбранное из группы, включающей шелушильную или лущильную машину, молотилку или комбайн, и предназначенное для получения образца для его анализа на наличие у него определенного свойства.

33. Устройство по п.16, в котором спектрограф выбран из группы, включающей спектрограф с оптической системой типа призма-дифракционная решетка-призма и спектрограф с отражающей дифракционной решеткой.

34. Устройство по п.16, в котором источник излучения выбран из группы, включающей галогенную лампу, вольфрамово-галлоидную лампу, галогенную лампу с длинной нитью, ксеноновую лампу, ксеноновую лампу-вспышку, люминесцентную лампу, неоновую лампу и ртутную лампу.

35. Устройство по п.16, в котором камера выбрана из группы, включающей камеру с фотоприемными элементами на основе антимонида индия, камеру с фотоприемными элементами на основе теллурида ртути и кадмия, камеру с фотоприемными элементами на основе силицида платины, камеру с фотоприемными элементами на основе легированного мышьяком кремния, камеру с фотоприемными элементами на основе арсенида индия и галлия и камеру на приборах с зарядовой связью (ПЗС).

36. Способ исследования образца сельскохозяйственной продукции, заключающийся в том, что (А) на участок образца сельскохозяйственной продукции направляют имеющее вид полоски излучение с получением эмитируемого образцом излучения, (Б) это эмитируемое излучение разлагают с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из множества анализируемых точек, дискретно расположенных в пространстве на указанном участке образца вдоль полоски излучения, (В) для каждой дискретно расположенной в пространстве вдоль полоски излучения анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют длины волн отдельных спектральных компонент, (Г) повторяют стадии (А)-(В) для сканирования каждого участка образца и (Д) на основании выявленных длин волн отдельных спектральных компонент в каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для каждого из сканированных участков формируют куб гиперспектральных данных для всего образца.

37. Способ по п.36, в котором выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных дополнительно подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

38. Способ по п.36, в котором выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, дополнительно подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием в соответствующих анализируемых точках, дискретно расположенных в пространстве на определенном участке образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке анализируемых точек.

39. Способ по п.36, в котором выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, дополнительно подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке образца анализируемых точек и наличием на этом определенном участке образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, для определения наличия у образца определенного свойства на этом его определенном участке.

40. Способ по п.39, в котором выявленные длины волн отдельных спектральных компонент в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, усредняют с получением для этого определенного участка образца усредненного спектра, который затем обрабатывают сопоставлением с моделью.

41. Устройство для исследования образца сельскохозяйственной продукции, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на участок образца сельскохозяйственной продукции, имеющего вид полоски излучения с получением эмитируемого образцом излучения, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из множества анализируемых точек, дискретно расположенных в пространстве на указанном участке образца вдоль полоски излучения, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении длины волн отдельных спектральных компонент, устройство для перемещения образца относительно полоски излучения и тем самым для сканирования каждого участка образца, и процессор, который на основании выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн в каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для каждого из сканированных участков образца позволяет получать куб гиперспектральных данных для образца.

42. Устройство по п.41, в котором образец сельскохозяйственной продукции выбран из группы, включающей отдельное семя, партию семян и ткань растения.

43. Устройство по п.41, в котором устройство перемещения образца имеет пробоотборник, в котором находится образец сельскохозяйственной продукции, и прямолинейно поступательно перемещающуюся платформу, на которую крепится пробоотборник и которая предназначена для его перемещения относительно полоски излучения.

44. Устройство по п.41, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

45. Устройство по п.41, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием в соответствующих анализируемых точках, дискретно расположенных в пространстве на определенном участке образца сельскохозяйственной продукции, определенного свойства, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке анализируемых точек.

46. Устройство по п.41, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке образца анализируемых точек и наличием на этом определенном участке образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, для определения наличия у образца определенного свойства на этом его определенном участке.

47. Устройство по п.46, в котором процессор позволяет также усреднять выявленные длины волн отдельных спектральных компонент в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, с получением для этого определенного участка образца усредненного спектра, который затем обрабатывается сопоставлением с моделью.

48. Способ дифференциации гаплоидных и негаплоидных образцов, заключающийся в том, что на семя направляют излучение с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек семени, это эмитируемое излучение смешанных длин волн разлагают для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на семени точек подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и фенотипом, проявление которого обусловлено наличием у семени гаплоидного свойства, для определения, является ли семя гаплоидом.

49. Способ по п.48, в котором эмитируемое излучение представляет собой отраженное от сельскохозяйственного продукта излучение.

50. Способ по п.48, в котором эмитируемое излучение представляет собой проходящее через сельскохозяйственный продукт излучение.

51. Способ по п.48, в котором на стадии обработки дополнительно дифференцируют расположение эндосперма в семени.

52. Способ по п.51, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эндосперме семени, характерная для антоцианина окраска которых указывает на то, что семя является гаплоидом.

53. Способ по п.48, в котором на стадии обработки дополнительно дифференцируют расположение эмбриона внутри семени.

54. Способ по п.53, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эмбрионе семени, отсутствие у которых окраски указывает на то, что семя является гаплоидом.

55. Способ по п.48, в котором семя в зависимости от того, является ли оно гаплоидом или нет, дополнительно рассортировывают в один из множества накопителей.

56. Способ по п.48, в котором проводят также отбор семян по результатам определения того, что семя является гаплоидом.

57. Устройство для дифференциации гаплоидных и негаплоидных образцов, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на семя излучения с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек семени, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и процессор, предназначенный для сопоставления выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на семени анализируемых точек с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и фенотипом, проявление которого обусловлено наличием у семени гаплоидного свойства, для определения того, является ли семя гаплоидом.

58. Устройство по п.57, в котором эмитируемое излучение представляет собой отраженное от семени излучение.

59. Устройство по п.57, в котором эмитируемое излучение представляет собой проходящее через образец излучение.

60. Устройство по п.57, в котором процессор позволяет также дифференцировать расположение эндосперма в семени.

61. Устройство по п.57, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эндосперме семени, характерная для антоцианина окраска которых указывает на то, что семя является гаплоидом.

62. Устройство по п.57, в котором процессор позволяет также дифференцировать расположение эмбриона внутри семени.

63. Устройство по п.62, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эмбрионе семени, отсутствие у которых окраски указывает на то, что семя является гаплоидом.

64. Устройство по п.57, имеющее также сортирующее устройство, которое в зависимости от того, является ли семя гаплоидом или нет, позволяет направлять его в один из множества накопителей.

65. Устройство по п.57, имеющее также устройство для отбора семян, позволяющее отбирать семена по результатам определения, что семя является гаплоидом.

66. Способ дифференциального анализа частей образца сельскохозяйственной продукции, заключающийся в том, что на образец направляют излучение с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, это эмитируемое излучение смешанных длин волн разлагают для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на образце точек подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и определенными частями образца, для идентификации одной или нескольких дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек как точек, относящихся к определенной части образца.

67. Способ по п.66, в котором эмитируемое излучение представляет собой отраженное от образца излучение.

68. Способ по п.66, в котором эмитируемое излучение представляет собой проходящее через образец излучение.

69. Способ по п.66, в котором определенной частью образца является эндосперм, а на стадии обработки дополнительно идентифицируют дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к эндосперму.

70. Способ по п.69, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к эндосперму образца, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у сельскохозяйственного продукта в его эндосперме определенного свойства.

71. Способ по п.66, в котором определенной частью образца является зародыш, а на стадии обработки идентифицируют дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к зародышу.

72. Способ по п.71, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к зародышу образца, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у зародыша сельскохозяйственного продукта определенного свойства.

73. Способ по п.66, в котором определенной частью образца является зародыш, а на стадии обработки идентифицируют дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к эмбриону.

74. Способ по п.73, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к эмбриону образца, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у эмбриона сельскохозяйственного продукта определенного свойства.

75. Способ по п.66, в котором образцом сельскохозяйственной продукции является партия семян, а определенной частью такого образца является отдельное семя в партии семян, при этом на стадии обработки дополнительно идентифицируют дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к отдельным семенам.

76. Способ по п.75, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к отдельным семенам в их партии, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у каждого из семян сельскохозяйственного продукта определенного свойства.

77. Способ по п.66, в котором по результатам анализа определенной части образца на наличие у нее определенного свойства семена дополнительно рассортировывают по множеству накопителей.

78. Способ по п.66, в котором по результатам анализа определенной части образца на наличие у него определенного свойства дополнительно проводят отбор образцов.

79. Устройство для дифференциального анализа частей образца сельскохозяйственной продукции, имеющее источник излучения, предназначенный для направления на образец излучения с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, камеру, содержащую детектор, который для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки позволяет выявлять в соответствующем спектральном изображении спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и процессор, предназначенный для сопоставления выявленных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на образце анализируемых точек с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и определенными частями образца, для идентификации одной или нескольких дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек как точек, относящихся к определенной части образца.

80. Устройство по п.79, в котором эмитируемое излучение представляет собой отраженное от образца излучение.

81. Устройство по п.79, в котором эмитируемое излучение представляет собой проходящее через образец излучение.

82. Устройство по п.79, в котором определенной частью образца является эндосперм, а процессор позволяет также идентифицировать дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к эндосперму.

83. Устройство по п.82, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к эндосперму образца, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у сельскохозяйственного продукта в его эндосперме определенного свойства.

84. Устройство по п.79, в котором определенной частью образца является зародыш, а процессор позволяет также идентифицировать дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к зародышу.

85. Устройство по п.84, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к зародышу образца, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у зародыша сельскохозяйственного продукта определенного свойства.

86. Устройство по п.79, в котором определенной частью образца является эмбрион, а процессор позволяет также идентифицировать дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к эмбриону.

87. Устройство по п.86, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к эмбриону образца, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у эмбриона сельскохозяйственного продукта определенного свойства.

88. Устройство по п.79, в котором образцом сельскохозяйственной продукции является партия семян, а определенной частью такого образца является отдельное семя в партии семян, при этом процессор позволяет также идентифицировать дискретно расположенные в пространстве анализируемые точки, относящиеся к отдельным семенам.

89. Устройство по п.88, в котором процессор позволяет также подвергать обработке выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех идентифицированных дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек, которые относятся к отдельным семенам в их партии, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у сельскохозяйственного продукта определенного свойства в его соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у каждого из семян сельскохозяйственного продукта определенного свойства.

90. Устройство по п.89, имеющее также сортирующее устройство, которое в зависимости от того, является ли семя гаплоидом или нет, позволяет направлять его в один из множества накопителей.

91. Устройство по п.89, имеющее также устройство для отбора семян, позволяющее отбирать семена по результатам определения того, что семя является гаплоидом.

92. Способ определения наличия у образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, заключающийся в том, что на образец сельскохозяйственной продукции направляют излучение с получением излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, это эмитируемое излучение смешанных длин волн разлагают для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки в соответствующем спектральном изображении выявляют спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн, и подвергают выявленные спектральные компоненты обработке для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек на основании спектральных компонент с индивидуальными длинами волн в соответствующем спектральном изображении.

93. Способ по п.92, в котором указанным свойством является количественное свойство, биохимическое свойство или морфологическое свойство.

94. Способ по п.93, в котором биохимическое свойство выбирают из группы, включающей содержание масла, содержание белка, содержание углеводов, содержание крахмала, содержание клетчатки и содержание влаги.

95. Способ по п.94, в котором биохимическое свойство, относящееся к крахмалу, дополнительно представляет собой фенотипический признак, характеризующий содержание в крахмале амилопектина и амилозы.

96. Способ по п.93, в котором биохимическое свойство выбирают из группы, включающей состав масла, состав белка, состав углеводов и состав клетчатки.

97. Способ по п.93, в котором образец является семенем, а морфологическое свойство образца выбирают из группы, включающей размер эндосперма, размер зародыша, форму семени, размер семени, цвет семени, структуру поверхности семени, массу семени, плотность семени и целостность семени.

98. Способ по п.91, в котором целостность семени коррелированна с его восприимчивостью или устойчивостью к болезням, заражению насекомыми или заражению грибами.

99. Способ по п.92, в котором длины волн направляемого на образец излучения и разложенного излучения лежат в диапазоне от 900 до 1700 нм.

100. Способ по п.99, в котором разложенное излучение получают с обеспечением точности спектрального разложения по меньшей мере 150 нм/мм и спектрального разрешения по меньшей мере 20 нм.

101. Способ по п.92, в котором эмитируемое излучение выбирают из группы, включающей излучение, отраженное от образца в каждой из анализируемых точек, и излучение, проходящее через образец в каждой из анализируемых точек.

102. Способ по п.92, в котором на стадии обработки определяют наличие у образца более одного свойства.

103. Способ по п.92, в котором на стадии обработки определяют относительное пространственное распределение в образце имеющегося у него свойства.

104. Способ по п.92, в котором образцом является отдельное семя, партия семян или ткань растения.

105. Способ по п.92, в котором на стадии обработки дополнительно определяют в количественном выражении степень проявления образцом имеющегося у него свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

106. Способ по п.92, в котором указанным свойством являются характеристики мутации эндосперма, выбранные из группы, включающей пониженное содержание в эндосперме зеинов и аминокислот.

107. Способ по п.92, в котором указанным свойством является показатель разрушения зерна, выбранный из группы, включающей отношение стекловидного эндосперма к нестекловидному, плотность зерна, среднюю массу зерна, количество перикарпия, качество перикарпия, размер зерна и форму зерна.

108. Способ по п.92, в котором также измеряют массу образца, а на стадии обработки дополнительно определяют в количественном выражении степень проявления образцом имеющегося у него свойства в пересчете на измеренную массу образца.

109. Способ по п.92, в котором дополнительно образец сортируют, разделяя на множество отдельных частей в зависимости от наличия у каждой из этих частей того или иного определенного свойства.

110. Способ по п.92, в котором в зависимости от наличия у образца определенного свойства из него дополнительно выбирают отдельные единицы, обладающие этим свойством.

111. Способ по п.92, в котором используют излучение, имеющее вид полоски, причем (А) направляют это излучение на участок образца с получением эмитируемого образцом излучения, (Б) эмитируемое излучение разлагают с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из множества анализируемых точек, дискретно расположенных в пространстве на участке образца вдоль полоски излучения, (В) для каждой дискретно расположенной в пространстве вдоль полоски излучения анализируемой точки выявляют длины волн отдельных спектральных компонент в соответствующем спектральном изображении, сканируют каждый участок образца, повторяя стадии (А)-(В), и на основании выявленных длин волн отдельных спектральных компонент в каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для каждого из сканированных участков формируют куб гиперспектральных данных для всего образца.

112. Способ по п.111, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у образца определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

113. Способ по п.111, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующих анализируемых точках, дискретно расположенных в пространстве на определенном участке образца, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке анализируемых точек.

114. Способ по п.111, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке образца анализируемых точек и наличием определенного свойства на этом определенном участке образца для определения наличия у образца определенного свойства на этом его определенном участке.

115. Способ по п.114, в котором выявленные длины волн отдельных спектральных компонент в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, дополнительно усредняют с получением для этого определенного участка образца усредненного спектра, который затем обрабатывают сопоставлением с моделью.

116. Способ по п.92, в котором образец является семенем и на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на семени точек подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и фенотипом, проявление которого обусловлено наличием у семени гаплоидного свойства, для определения того, является ли семя гаплоидом.

117. Способ по п.116, в котором на стадии обработки дополнительно дифференцируют расположение эндосперма в семени.

118. Способ по п.117, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эндосперме семени, характерная для антоцианина окраска которых указывает на то, что семя является гаплоидом.

119. Способ по п.116, в котором на стадии обработки дополнительно дифференцируют расположение эмбриона внутри семени.

120. Способ по п.119, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эмбрионе семени, отсутствие у которых окраски указывает на то, что семя является гаплоидом.

121. Способ по п.92, в котором на стадии обработки выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн дополнительно подвергают обработке сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием проявляемого образцом свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке образца, для определения наличия у образца этого свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

122. Устройство для определения наличия у образца сельскохозяйственной продукции определенного свойства, имеющее источник излучения, предназначенный для направления излучения на образец сельскохозяйственной продукции с получением смешанных длин волн, эмитируемого от множества дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, спектрограф, предназначенный для разложения эмитируемого излучения смешанных длин волн для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн, фотометрическое устройство, позволяющее для каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точки выявлять в соответствующем спектральном изображении длины волн отдельных спектральных компонент, и процессор, предназначенный для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек на основании спектральных компонент с индивидуальными длинами волн в соответствующем спектральном изображении.

123. Устройство по п.122, в котором спектрограф выбран из группы, включающей спектрограф с оптической системой типа призма-дифракционная решетка-призма и спектрограф с отражающей дифракционной решеткой.

124. Устройство по п.122, в котором источник излучения выбран из группы, включающей галогенную лампу, вольфрамово-галоидную лампу, галогенную лампу с длинной нитью, ксеноновую лампу, ксеноновую лампу-вспышку, люминесцентную лампу, неоновую лампу и ртутную лампу.

125. Устройство по п.122, в котором фотометрическое устройство выбрано из группы, включающей камеру с фотоприемными элементами на основе антимонида индия, камеру с фотоприемными элементами на основе теллурида ртути и кадмия, камеру с фотоприемными элементами на основе силицида платины, камеру с фотоприемными элементами на основе легированного мышьяком кремния, камеру с фотоприемными элементами на основе арсенида индия и галлия и камеру на ПЗС.

126. Устройство по п.122, в котором указанным свойством является количественное свойство, биохимическое свойство или морфологическое свойство.

127. Устройство по п.126, в котором биохимическое свойство выбрано из группы, включающей содержание масла, содержание белка, содержание углеводов, содержание крахмала, содержание клетчатки и содержание влаги.

128. Устройство по п.127, в котором биохимическое свойство, относящееся к крахмалу, дополнительно представляет собой фенотипический признак, характеризующий содержание в крахмале амилопектина и амилозы.

129. Устройство по п.126, в котором биохимическое свойство выбрано из группы, включающей состав масла, состав белка, состав углеводов и состав клетчатки.

130. Устройство по п.126, в котором образец сельскохозяйственной продукции является семенем, а морфологическое свойство образца выбрано из группы, включающей размер эндосперма, размер зародыша, форму семени, размер семени, цвет семени, структуру поверхности семени, массу семени, плотность семени и целостность семени.

131. Устройство по п.130, в котором целостность семени коррелированна с его восприимчивостью или устойчивостью к болезням, заражению насекомыми или заражению грибами.

132. Устройство по п.122, в котором длины волн направляемого на образец излучения и разложенного излучения лежат в диапазоне от 900 до 1700 нм.

133. Устройство по п.122, в котором разложенное излучение характеризуется точностью спектрального разложения по меньшей мере 150 нм/мм и спекртальным разрешением по меньшей мере 20 нм.

134. Устройство по п.122, в котором эмитируемое излучение выбрано из группы, включающей излучение, отраженное от образца в каждой из анализируемых точек, и излучение, проходящее через образец в каждой из анализируемых точек.

135. Устройство по п.122, в котором процессор дополнительно позволяет определять наличие у образца более одного свойства.

136. Устройство по п.122, в котором процессор дополнительно позволяет определять относительное пространственное распределение в образце имеющегося у него свойства.

137. Устройство по п.122, в котором образцом является отдельное семя, партия семян или ткань растения.

138. Устройство по п.122, в котором процессор дополнительно позволяет определять в количественном выражении степень проявления образцом имеющегося у него свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

139. Устройство по п.122, в котором указанным свойством являются характеристики мутации эндосперма, выбранные из группы, включающей пониженное содержание в эндосперме зеинов и аминокислот.

140. Устройство по п.122, в котором указанным свойством является показатель разрушения зерна, выбранный из группы, включающей отношение стекловидного эндосперма к нестекловидному, плотность зерна, среднюю массу зерна, количество перикарпия, качество перикарпия, размер зерна и форму зерна.

141. Устройство по п.122, в котором имеется также устройство для измерения массы образца, а процессор позволяет дополнительно определять в количественном выражении степень проявления образцом определенного свойства в пересчете на измеренную массу образца.

142. Устройство по п.122, в котором также имеется сортирующее устройство, которое предназначено для отбора отдельных единиц образца и направления их в один или несколько накопителей в зависимости от наличия у них того или иного определенного свойства.

143. Устройство по п.122, в котором источник излучения позволяет направлять излучение в форме полоски на участок образца с получением эмитируемого излучения, спектрограф позволяет разлагать эмитируемое излучение с получением соответствующего спектрального изображения, содержащего множество спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для каждой из множества анализируемых точек, дискретно расположенных в пространстве на участке образца вдоль полоски излучения, фотометрическое устройство позволяет для каждой дискретно расположенной в пространстве вдоль полоски излучения анализируемой точки выявлять длины волн отдельных спектральных компонент в соответствующем спектральном изображении, и дополнительно предусмотрено устройство для перемещения образца относительно полоски излучения с обеспечением сканирования образца.

144. Устройство по п.143, в котором процессор дополнительно позволяет на основании выявленных длин волн отдельных спектральных компонент в каждой дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке для каждого из сканированных участков формировать куб гиперспектральных данных для всего образца.

145. Устройство по п.144, в котором процессор дополнительно позволяет обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием у образца определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

146. Устройство по п.144, в котором процессор дополнительно позволяет обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующих анализируемых точках, дискретно расположенных в пространстве на определенном участке образца, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке анализируемых точек.

147. Устройство по п.144, в котором процессор дополнительно позволяет обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн для дискретно расположенных в пространстве на этом определенном участке образца анализируемых точек и наличием определенного свойства на этом определенном участке образца, для определения наличия у образца определенного свойства на этом его определенном участке.

148. Устройство по п.147, в котором процессор также позволяет усреднять выявленные длины волн отдельных спектральных компонент в кубе гиперспектральных данных, ассоциированном с дискретно расположенными в пространстве на определенном участке образца анализируемыми точками, с получением для этого определенного участка образца усредненного спектра для последующей его обработки сопоставлением с моделью.

149. Устройство по п.143, имеющее также пробоотборник, в котором находится образец, причем устройство для перемещения образца содержит прямолинейно поступательно перемещающуюся платформу, на которую крепится пробоотборник и которая предназначена для его перемещения относительно спектрографа с обеспечением сканирования пробоотборника поперек него излучением от источника излучения и получения излучения смешанных длин волн, эмитируемого множеством дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек образца, находящегося в пробоотборнике.

150. Устройство по п.122, имеющее также обрабатывающее устройство, выбранное из группы, включающей шелушильную или лущильную машину, молотилку или комбайн, и предназначенное для получения образца.

151. Устройство по п.122, в котором образец является семенем, а процессор дополнительно позволяет обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для каждой из дискретно расположенных в пространстве на семени точек сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и фенотипом, проявление которого обусловлено наличием у семени гаплоидного свойства, для определения того, является ли семя гаплоидом.

152. Устройство по п.151, в котором процессор дополнительно позволяет дифференцировать расположение эндосперма в семени и обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эндосперме семени, характерная для антоцианина окраска которых указывает на то, что семя является гаплоидом.

153. Устройство по п.151, в котором процессор дополнительно позволяет дифференцировать расположение эмбриона внутри семени и обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн для тех дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек в эмбрионе семени, отсутствие у которых окраски указывает на то, что семя является гаплоидом.

154. Устройство по п.122, в котором процессор дополнительно позволяет обрабатывать выявленные спектральные компоненты с индивидуальными длинами волн сопоставлением с моделью, которая устанавливает связь между наличием в спектральном изображении определенных спектральных компонент с индивидуальными длинами волн и наличием определенного свойства в соответствующей дискретно расположенной в пространстве анализируемой точке образца, для определения наличия у образца определенного свойства в каждой из дискретно расположенных в пространстве анализируемых точек.

155. Устройство по п.122, в котором фотометрическое устройство представляет собой камеру, в фокальной плоскости которой расположено более 75000 пикселей с шагом менее 20 мкм, а частота кадров фотометрического устройства превышает 25 кадров в секунду.