摘要：为解决微流控芯片孢子检测复用率低的问题,提出一种基于气载微流控芯片的作物病害孢子流式动态检测方法。根据微尺度下作物病害孢子气体动力学特征设计平行双鞘流聚焦的微流控芯片,实现孢子的聚焦流动;利用光路聚焦原理和双向Mie散射原理设计光电检测结构;将微流控芯片和光电检测结构组合搭建光电检测系统,根据前向散射光强信息建立粒径与光强的检测模型,并融合前向和侧向散射光强信息,实现稻曲病孢子和聚苯乙烯微球的有效分类。仿真和实验结果表明:样品在芯片入口流速为2.5 mL/min、鞘流流速为12 mL/min时,粒子聚焦宽度为8μm,粒子富集率可达96.7%;稻曲病孢子和聚苯乙烯微球粒径与光强检测模型的决定系数为0.9666,平均检测误差为7.04%,芯片复用率提高约9倍。研究结果为作物病害检测传感器的研发提供了理论基础。

摘要：水稻真菌病害主要依赖真菌孢子在空气中进行传播。然而各种水稻病害孢子的形态相近,传统孢子捕捉仪和显微图像法难以对其进行区分。为了能够准确识别目标病害孢子并进行病害源定位,提出了一种水稻病害孢子多光谱衍射识别与病害源定位方法。为了解决传统衍射方法无法识别形态相似的缺点,设计了一种大视场、无透镜的多光谱衍射成像传感器。通过分析病害孢子衍射指纹图谱,解析稻瘟病菌、稻曲病菌孢子多光谱衍射成像特征规律。融合孢子的形态特征和吸收特性,提出指纹分离强度和相对峰差两个特征参数,建立孢子的多光谱衍射识别模型。通过仿真计算实验分析孢子传播规律,耦合环境信息建立孢子传播过程中的扩散模型。在无定向风及有定向风条件下分析孢子的空间分布情况,提出病害爆发源迭代质心定位算法。实验结果表明,本文方法对水稻病害孢子的识别率达到98.5%,对无定向风条件下的定位误差最低为4.9%,对有定向风条件下的定位误差最低为7.1%。