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  海洋之神590官网入口FireFly LIBS快速元素剖析与成像系统依附无需样品预处置惩罚、多元素同时检测及原位成像的能力，，，，，，正成为种质资源研究中极具潜力的剖析工具。。。。。。其使用的LIBS手艺有用解决了古板化学剖析耗时长、破损性强的问题，，，，，，可直接对植物叶片、种子以致土壤举行快速扫描，，，，，，实现对氮（N）、磷（P）、钾（K）等要害营养元素及重金属的实时监测。。。。。。该系统能够获取样本外貌的空间漫衍信息（Mapping），，，，，，通过机械学习算法剖析差别品种间的元素特征差别，，，，，，从而辅助作物品种判别、产地溯源与遗传配景剖析。。。。。。在逆境胁迫研究与品质评估领域，，，，，，这项手艺被普遍应用于探讨植物在重金属污染或干旱胁迫下的心理响应——例如通过监测叶片中硅（Si）或钙（Ca）的积累模式，，，，，，评估作物对非生物胁迫的耐受性。。。。。。

种子活力检测

图1. 左图：崎岖活力种子的元素因素差别；；；；；；；右图：差别波段低活力与高活力种子样品的聚类疏散趋势

  巴西作为全球最大的大豆出口国，，，，，，其研究团队与意大利团队携手，，，，，，运用激光诱导击穿光谱（LIBS）手艺，，，，，，团结多元剖析与机械学习算法，，，，，，探索快速高效区分低活力与高活力大豆种子批次的可行性。。。。。。研究发明，，，，，，两类种子的主要元素（C、Mg、Ca、N、K）发射峰强度保存差别，，，，，，其中高活力种子的Ca I、C、C=N、Mg I/II等峰强度低于低活力种子。。。。。。效果批注，，，，，，LIBS手艺团结主因素剖析（PCA）及支持向量机（SVM）等机械学习算法，，，，，，能够高效区分低活力与高活力大豆种子批次——350-450 nm光谱波段为最佳判别区域，，，，，，钙元素是焦点区分因子；；；；；；；SVM算法的分类准确率最高可达98.9%，，，，，，其中二次SVM和三次SVM划分在高活力、低活力种子识别中实现100%准确率。。。。。。

种子品种识别

图2. 左图：10 个品种大豆的平均 LIBS 光谱图；；；；；；；右图：基于前 3 个主因素（PC）的 3D 散点图

  浙江大学手艺团队在《PLANT SCIENCES》揭晓题为“Fast identification of soybean seed varieties using laser-induced breakdown spectroscopy combined with convolutional neural network”的研究文章，，，，，，通过激光诱导击穿光谱（LIBS）团结深度学习手艺，，，，，，实现了大豆种子品种的快速判别，，，，，，单粒种子检测耗时仅30秒；；；；；；；其中以“光谱矩阵”为输入的2D-PCSA-ResNet模子体现最优，，，，，，展望准确率达91.75%；；；；；；；研究中显著性图与元素峰位置的对应关系批注，，，，，，大豆中碳（C）、硅（Si）、镁（Mg）、钙（Ca）、钠（Na）等元素的含量及比例是区分品种差别的要害；；；；；；；该要领为农产品品种判别提供了全新范式，，，，，，具有辽阔的现实应用远景。。。。。。

稻米品质检测

图3. 左图：LIBS 光谱峰剖析图；；；；；；；右图：光谱数据与票鹄敫标的相关性剖析：（A）支链淀粉相关性，，，，，，（B）卵白质相关性；；；；；；；

  华中农业大学与中国科学院长春光学细密机械与物理研究所，，，，，，针对显微高光谱成像、拉曼光谱、激光诱导击穿光谱（LIBS）三种手艺在水稻支链淀粉与卵白质含量检测中的适用性睁开研究，，，，，，剖析了稻谷、糙米、精米、米粉四类样品对光谱检测建模效果的影响，，，，，，并筛选出与支链淀粉、卵白质等目的因素相关的特征变量，，，，，，旨在为水稻品质无损检测手艺的优化提供参考。。。。。。实验效果显示，，，，，，在三种光谱手艺中，，，，，，LIBS在水稻支链淀粉和卵白质含量检测中的体现最优（R²最高达0.81），，，，，，拉曼光谱次之，，，，，，显微高光谱成像效果相对较差。。。。。。别的，，，，，，LIBS筛选的特征变量与目的因素的元素组成匹配度较高，，，，，，而拉曼光谱的特征变量受分子结构及实验条件的影响较大。。。。。。本研究为水稻品质无损检测提供了手艺比照依据，，，，，，LIBS与拉曼光谱可作为优先选用的手艺手段，，，，，，且需团结样品类型进一步优化检测计划。。。。。。

营养元素与农药检测

图4. 左图：菠菜和稻米的Mg元素归一化曲线；；；；；；；右图：（A）清洁菠菜 vs 对硫磷污染菠菜、（B）清洁菠菜 vs 三乙膦酸铝污染菠菜、（C）清洁糙米 vs 对硫磷污染糙米 PLS-DA 得分图

  美韩科研团队运用LIBS手艺，，，，，，对菠菜和大米中的要害营养元素（Mg、Ca、Na、K）开展快速定量剖析；；；；；；；同时团结化学计量学要领，，，，，，实现了农药污染与未污染农产品（菠菜、大米）的快速区分，，，，，，有用解决了古板要领难以判别农药污染的问题。。。。。。只管农药所含元素与农产品自身元素保存重叠，，，，，，无法通过简单位素检测判别污染，，，，，，但PLS-DA要领可借助LIBS光谱的多元素发射线漫衍特征，，，，，，高效区分污染与未污染样品。。。。。。其中，，，，，，清洁菠菜的误分类率为0%，，，，，，10 ppm农药污染菠菜的误分类率仅为2%，，，，，，且该要领对硫磷、三乙膦酸铝污染均适用，，，，，，充分验证了此项手艺的适用性。。。。。。

FireFly LIBS已揭晓文献内容

注：重金属元素在植物及水体中的元素漫衍图

注：锂矿石外貌的元素空间漫衍

注：皮肤玄色素瘤的Ca、Mg、Na元素漫衍图

  作为中关村高新手艺企业，，，，，，北京海洋之神590官网入口专注于先进农业科研装备的研发与手艺推广，，，，，，为海内科研机构提供涵盖种子活力检测、质量评估、营养因素剖析及在线分选的全套仪器装备，，，，，，为种质资源立异、品种选育与工业化研究提供高效手艺支持，，，，，，详细包括：

• PhenoTron种质资源检测系统
• SeedSort种子高光谱成像在线剖析平台
• PhenoTron复式智能LED光源作育与光谱成像剖析系统
• Thermo-RGB种子形态与动态热成像融合剖析系统
• 高通量种子呼吸和活力丈量系统
• Grainsense谷物因素剖析系统
• 种子X射线成像剖析仪
• PhenoTron-APP：种子抽芽率快速丈量APP

1. Kim G, Kwak J, Choi J, et al. Detection of nutrient elements and contamination by pesticides in spinach and rice samples using laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS)[J]. Journal of agricultural and food chemistry, 2012, 60(3): 718-724.
2. Larios G S, Nicolodelli G, Senesi G S, et al. Laser-induced breakdown spectroscopy as a powerful tool for distinguishing high-and low-vigor soybean seed lots[J]. Food Analytical Methods, 2020, 13(9): 1691-1698.
3. Li X, He Z, Liu F, et al. Fast identification of soybean seed varieties using laser-induced breakdown spectroscopy combined with convolutional neural network[J]. Frontiers in plant science, 2021, 12: 714557.
4. Guo J, Jiang S, Lu B, et al. Exploring the potential of microscopic hyperspectral, Raman, and LIBS for nondestructive quality assessment of diverse rice samples[J]. Plant Methods, 2025, 21(1): 25.