Nondestructive Classification of Viable and Non-viable Radish (Raphanus sativus L) Seeds using Hyperspectral Reflectance Imaging

Abstract

Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds. 서 론 우리나라 5대 채소 중 하나인 무(Raphanus sativus L)는 오 래 전부터 다양한 품종으로 분화되어 중국, 한국, 일본 및 유럽의 온대지방 등에서 널리 재배되어 왔다. 특히, 우리나라에서는 식 생활에서 큰 비중을 차지하고 있는 김치의 주원료로서 그 수요 가 높다. 국내외적으로 김치의 수요가 증가함에 따라 무 생산량 이 증가하고 있다. 무 생산량 향상을 위해 가장 기초적으로 확보 되어야 하는 부분이 발아율이 높은 우량종자의 확보이다. 종자 산업에서는 유전자조작 등을 통한 가뭄, 고온 등 기후변화에 강 하면서 생산성 높은 고품질 종자 개발이 매우 중요하게 인식되 고 있어 개발된 종자의 상품성을 높이려는 노력을 꾸준히 진행 하고 있다. 고품질의 종자를 확보하기 위해서 정선 및 종자처리