水培環境下的作物養分吸收多參數檢測系統研究

馮小鼎， 王成， 金曉彤， 董宏圖， 羅斌， 王曉冬*

（1.北京市農林科學院智能裝備技術研究中心，北京 100097； 2.廣西大學機械工程學院，南寧 530004）

我國是農業大國，改革開放40 年以來，農業發展已經邁入了新時代——農業4.0 時代。其在種植作業上更加注重綠色環保、節水節肥和高效產能[1]，而傳統土壤種植模式存在著農藥殘留、重金屬污染以及病蟲害等問題。水培（hydroponics）是新型的植物無土栽培方式，以水為介質施加其生長所需的營養（營養液）作為植物養分吸收環境[2]，具有清潔無污染、易于管理和節約土地資源等優點[3]。營養液中的無機養分離子是農作物植株生長發育的重要組成成分，參與酶促反應、能量代謝以及生理調節。植株根系對離子的吸收、轉運等過程在維持植物正常生長發育上起至關重要的作用。研究表明，絕大多數植物對離子的吸收基本符合動力學方程，該原理可以用來研究農作物的離子吸收和轉運機制[4]。根系養分離子吸收動力學是從20世紀50年代初開創并發展的，其用米氏（Miehaelis-Menten）學說及其方程解釋植物根系對養分離子吸收特性和規律[5]。利用植物離子吸收動力學特征參數能夠為鑒定和篩選養分吸收高效的基因型及制定品種選育、施肥等栽培等措施提供可靠依據，為闡明養分吸收特性的早期指標提供動力學基礎[6]。因此，植物營養學研究人員利用動力學參數來評價作物對某種養分的利用效率和適應水平[7]。常規動力學特征參數的獲取需要耗費大量的人工，首先人工定時對營養液取樣，進而通過光譜法或色譜法測定溶液中離子含量，再根據離子耗竭法求得，在這個過程中還需剪去根部，稱取根系鮮重或測量根系面積[8]。康亮等[9]采用光譜法進行離子含量檢測，利用WinRHIZO 根系分析軟件獲取根構型和表面積，進而比較不同木薯品種的氮吸收動力學特征。動力學特征參數獲取的過程繁瑣、效率較低，且無法保證樣本的完整性。

針對以上問題，本文融合生物傳感、圖像處理、信號采集與控制等技術，設計一款結構簡單、成本低廉且能夠自動獲取農作物水培條件下離子吸收動力學特征參數的檢測系統。該系統以水培條件下的植物為研究對象，采用靈敏度高、易便攜的離子選擇電極并結合圖像傳感器，獲取水培液中的離子含量和根系表面積；利用最小二乘擬合在線辨識離子耗竭模型系數，再基于Miehaelis-Menten 模型和Hofstee 法反演出離子吸收動力學特征參數和離子流速；旨在為作物品種的鑒定篩選及植物工廠中營養液管理提供自動化的檢測手段，有效提高農業科研效率。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

供試材料為向日葵幼苗、離子標定液和Hoagland水培營養液。

儀器設備包括課題組制備的離子選擇微電極（傳感器）、可見光成像裝置、信號調理與采集模塊、電源轉換模塊、智能平板主機以及恒溫培育箱。

1.2 植物離子吸收特征參數檢測

植物養分吸收動力學依據改進的Michaelis-Menten方程進行分析，公式如下。

式中，In是離子吸收流速，mmol·m-2·s-1；Imax為最大吸收速率，mmol·m-2·s-1；C為外界養分吸收濃度，mmol·mL-1；Cmin為平衡濃度，mmol·mL-1；Km為米氏常數。

參照蔣廷惠等[10]方法，以T為采樣間隔，Y為吸收液離子含量，對當前時刻的采樣數據進行最小二乘擬合離子耗竭模型（通常為一元二次形式表現）系數，再根據式（3）~（5）（Hofstee 法）轉換為動力學特征多參數[11]，最后通過Michaelis-Menten方程（1）反演離子吸收流速。

式中，a為二次項系數；b為一次項系數；c為常數項系數；V為水培營養液容量（mL）；FRE為植物根系表面積（cm2）。

1.3 系統總體方案設計

1.3.1系統設計 植物養分吸收多參數檢測系統如圖1 所示，首先根據電極傳感器獲得的離子電信號，經多路復用器與接口調理電路后，傳入到模數轉換器（analogue to digital converter，ADC）。選用意法半導體公司的微控制器STM32F407 驅動ADC 采集并讀取數據，通過串口轉發數據至上位機。表面積采用CMOS 型圖像傳感器拍攝植株在水培箱中的根系結構并通過USB 2.0 直接傳輸至PC 端，由上位機軟件系統完成離子濃度校準與轉換、根系表面積參數獲取以及植物離子吸收動力學特征參數反演等。

圖1 系統總體設計Fig. 1 Design of the system

1.3.2信號校正與采集模塊設計 測量時將電極和參比電極同時置于溶液中，如圖2 所示。在雙電極體系下組成的原電池電勢E與待測溶液中離子含量需符合能斯特（Nernst）方程。該方程描述了其輸出膜電勢與離子濃度的對數成線性相關性，通過歸一化標定[12]即可形成該電極濃度轉換的線性模型。在室溫環境下，分別通過K+、NO-3、Ca2+、Cl-的能斯特斜率轉換率來檢驗系統在近似于理論條件下校正后的模型參數是否在合理的范圍之內。試驗中分別采用3種梯度水平相差10倍單一離子的標定溶液（C1、C2、C3），測試時把電極放到已知濃度溶液中，記錄穩定時刻的電位值，分別經兩點或三點歸一化完成離子電勢-濃度的線性化模型校正，測定到的離子溶液的電勢值和能斯特線性校正方程的斜率和截距。

圖2 雙電極體系電勢測量Fig. 2 Two-electrode system potential measurement

根據離子電極具有高阻抗和低頻響應等特性，設計具有精密緩沖的傳感器調理電路。以阻抗性、精密性以及模擬差分輸入為依據，采用ADI公司的低噪儀表放大器AD8220，片內三運放拓撲結構中可對高內阻的電化學傳感器進行阻抗變換，降低源端阻抗來獲得完整信號源。其10 pA的偏置漏電流對于106~108數量級的電極而言，直流失調誤差僅在0.01~1 mV 范圍內，同時其差分輸入方式可抑制高共模信號。為適配后端單電源供電的ADC 輸入范圍，需搬移電平至正極性并擴大信號動態范圍，通過跨導電阻RG 設置增益2并提供參考電位2.5 V，使得（±1）V 的差分電極電位信號抬升至0.5~4.5 V。同時，調理電路的信號鏈中增加低通濾波，抑制高頻干擾，根據巴斯沃特濾波器通頻帶平坦無紋波的特性設計，采用Sallen-Key 拓撲結構下的單位增益二階有源濾波器，設計-3 dB 的截至頻率50 Hz，品質因子Q為0.707，電路如圖3所示。

圖3 電極信號調理電路Fig. 3 Electrode signal conditioning circuit

為減少測量誤差需盡可能保證其達到0.1 mV 以上的采集精度，選用ADI 的一款超低噪聲24 位∑-?型模數轉換器AD7192，其最小分辨率0.3 μV。片內集成多路復用、輸入緩沖及sinc4+sinc3 濾波器，可以獲得高精密測量系統的完整模擬前端。外接4.912 0 MHz 基準時鐘源及基準電壓源為AD7192 提供時鐘頻率和基準電壓，如圖4 所示。采用的基準源初始精度為0.05%，溫漂系數為3 ppm·℃-1。在單極性模式下，使用單端偽差分輸入，可編程增益PGA 設為1，其輸入范圍0~5 V。選擇 sinc4 濾波器并使能斬波器和60 Hz Rejection，其數據輸出速率為12.5 sps，初次建立時間為160 ms。

圖4 AD7192模數轉換電路Fig. 4 AD7192 analog-to-digital conversion circuit

1.3.3電源轉換模塊設計 采用24 V容量的鋰電池組進行供電，設計防反接電路，并通過電源轉換模塊滿足不同電壓等級下的元件用電需求以及基準電壓。該電源轉換電路通過2個DC/DC 電源轉換芯片、1 個串聯型基準電壓芯片及E192（0.1%）系列的精密電阻分壓網絡實現24 V 轉(±7)、5 及2.5 V，如圖5 所示。其中24 V 電源可直接提供給工控平板電腦，再通過主機的USB 接口給圖像傳感器供電。（±7） V是提供給信號調理模塊，增加離子電極電勢信號輸出擺幅的裕量；5 V提供濾波電路、AD7192模數轉換和基準電壓以及STM32的核心板；2.5 V提供給AD8220的參考電平。

圖5 電源轉換電路Fig. 5 Power conversion circuit

1.3.4根系成像裝置設計 為解決根系在水中姿態的浮動和交錯遮擋問題，定制了亞克力（polymethyl methacrylate，PMMA）材質的水培分離箱，設計了以插槽方式固定的黑色背景隔板，使根系在限定范圍內吸附貼合在背景板上，如圖6 所示。光源利用背光板從水培箱底部提供，鏡頭上安裝偏振片，設置偏振角度，消除亞克力板非金屬的鏡面散光和眩光的干擾，改善根系映像畫質。

圖6 根系成像裝置Fig. 6 Root imaging device

1.3.5軟件系統設計 下位機軟件在STM32F407微處理器上，以硬件抽象層HAL 庫為基礎開發，主要實現AD7192 的數據采集與信號處理。系統在上電復位后先完成STM32的GPIO、外設以及各個模塊初始化工作。而對于AD7192 器件的驅動主要是通過SPI 數字接口操作AD7192 片內的模式寄存器與配置寄存器，并在Keil 軟件的Debug模式下完成系統校準與調零。當上位機通過串口發送連續轉換信號后，STM32 讀取100 個采樣數據進行滑動平均濾波，同樣以相同的波特率上傳至上位機。

基于LabVIEW 開發環境完成上位機軟件系統的設計，可在Windows 操作系統的工業平板電腦上運行。首先，主機將采集到的離子電極電勢通過校正后的能斯特方程線性計量模型轉換為離子濃度；然后對根系圖像通過節1.3.5 的處理流程獲取根系表面積參數；最后將吸收液中離子濃度按照設置的取樣時間間隔擬合離子耗竭模型曲線，根據模型系數、表面積參數和設置的溶液體積，通過1.2 節提到Michaelis-Menten 方程及Hofstee 法反演出離子吸收動力學特征多參數和離子流速[15]。

1.4 根系表面積測量

圖像傳感器為大恒水星系列MER-500-7UM/C 相機，通過USB2.0 接口與工業平板電腦連接。采用LabVIEW 中的圖像處理與視覺庫IMAQdx開發測量系統[13]，其流程主要包括圖像預處理、成像系統校準、表面積參數獲取3部分，如圖7所示。

圖7 根系圖像處理與表面積測量流程Fig. 7 Flow of root image processing and surface area measurement

1.4.1圖像預處理 采集后的圖像不僅包含根系結構特征，還包含多余的植株苗和莖稈區域。為減少根系起點識別算法的復雜度，利用ROI（region of interest）工具劃定根系的有效區域。同時把ROI區域描述參數通過移位寄存器傳遞到系統圖像校準中。經過剪裁后的根系圖像含有全局噪點，在圖像降噪的同時盡可能地保持根系的細節形態和拓撲結構，因此采用導向濾波技術[14]。上述圖像經過去噪后，再對圖像反轉，并使用RGB 查找法函數改變圖像對比度和伽馬值，突出根系區域。

1.4.2成像系統校準 首先，采用校準點陣的方式制作20×20 橫縱中心距離為0.9 cm、圓點直徑為3 cm 的點陣網格作為標定板；然后，利用ROI方框描述參數映射到標定板進行裁剪，通過二值化提取有效像素點，并尋找圖像像素與真實世界坐標系映射關系，再基于各種畸變模型進行建模來完成系統的校準；最后，利用映射后的真實坐標系和測量單位傳遞到根系圖像中來獲取目標在真實世界中的長度、面積等信息。

1.4.3根系表面積獲取 圖像經過灰度化反轉后，設置根系目標類型為暗目標，利用像素平均值減去像素值進行背景糾正，消除光照不均和外界干擾對圖像的影響，然后基于最小均勻性度量的全局閾值分割算法進行圖像分割。通過形態學運算與Blob（binary large object）特征提取，標記整個根系的連通域。根據提取的投影面特征通過微分圓柱近似法，把根系切分成n段圓柱微元，其根系表面積就是n段圓柱表面積的累加和，公式如下。

式中，di為表示第i段直徑，cm；Li為表示第i段圓柱柱長，cm；Si為表示第i段側面積，cm2；A為根系表面積參數，cm2。

1.4.4測量結果檢驗 該試驗主要是針對植物根系表面積測量結果進行檢驗，對比加拿大Regen Instruments 公司推出的根系掃描儀測量系統WinRHIZO。研究對象為向日葵幼苗期的根系，在發育的第5 天開始，每間隔1 d分別用編寫的根系測量程序和WinRHIZO 根系分析軟件測量植物根系的投影面積（shadow area）和根系表面積（surface area），將兩者測得的結果進行相關度分析。

1.4.5離子參數獲取 向日葵幼苗用Hoagland營養液在人工氣候培養箱中培養15 d 左右，培養條件為：光照/黑暗時間12 h/12 h，溫度范圍（25±2）℃/（22±1）℃，光強 15 000 lx，參考張合心等[16]方法，經饑餓處理后將樣本和校準完成的離子選擇電極都置于測試溶液中待測。設置實驗溶液體積與采樣時間間隔，采集與處理圖像，并獲得其表面積，并實時觀測離子電壓、含量、動力學特征參數以及離子流速等多參數。

2 結果與分析

2.1 能斯特斜率校正結果分析

能斯特斜率檢驗結果如表1 所示，測量斜率與理論斜率相比，一價離子的轉換率可達90%以上，二價離子的轉換率為80%以上，表明二價離子電極的敏感性誤差范圍較大。

表1 能斯特線性斜率校正檢驗Table 1 Nernst linear slope correction test

2.2 植物根系表面積測量結果分析

試驗結果見表2，2 個軟件（圖8）投影面積的線性相關性R2為0.97，且表面積都與投影面積的結果相差一個線性系數，可以證明微分圓柱近似法計算根系表面積的有效性。

表2 根系表面積參數檢驗對比Table 2 Comparison of root surface area parameter test

圖8 自編測量軟件與WinRHZIO結果對比Fig. 8 Comparison of the results between proposed measurement software and WinRHZIO

2.3 離子吸收特征參數分析

表3列出了取樣點最后時刻反演出不同種類離子的吸收多參數。可以看出除Cl-外，其余3 種離子最后時刻的濃度C0接近與離子耗竭過程中的最小濃度值Cmin，說明離子吸收已經達到了動態平衡，整體趨勢趨近于穩定。而4 種離子中的Cl-的仍具備吸收潛力。

表3 離子吸收動力學特征參數Table 3 Ion absorption kinetic characteristics parameters

3 討論

本研究在水培環境下構建多參數、自動化、原位的植物離子吸收多參數檢測系統，旨在基于植物離子吸收動力學為原理，采用在線檢測方法自動獲取動力學特征參數及離子流速等信息。在離子電極檢測上與周寶宣[17]設計接口調理電路相比具有更高的輸入阻抗，同時相比分立運放構成的調理電路具有高共模抑制比和低噪精密等特性。植物根系表面積提取上，成像結構簡單、成本低廉，具有交互式、自標定、通用化的處理機制。通過與WinRHIZO 根系分析軟件作對比測試檢驗，相關度達到0.97，證明了該根系測量方法的有效性和可行性。在植物離子吸收動力學研究上和特征參數獲取上，與唐藝璇等[18]相比，本文采用Hofstee 法、Michaelis-Menten 方程與在線式最小二乘結合，基本實現了自動獲取離子含量、流速以及離子吸收動力學特征參數。同時由于使用了離子選擇電極和圖像傳感器等無接觸、直接測量等特性，在保證樣本完整性的基礎上實現了原位檢測，能夠為作物營養學研究鑒定和品種選育提供技術和數據支撐，具有較高的應用前景。但該儀器僅作了部分離子吸收的檢測，在營養液中更多的離子種類和外界環境因子如溫度、pH、ORP、DO（dissolved oxygen, 溶氧量）的共同作用下還有待研究。