一种生菜叶片黄酮总量测定方法与流程

本发明涉及植物黄酮总量测定领域，尤其涉及一种生菜叶片黄酮总量测定方法。

背景技术：

黄酮是植物次级代谢产物之一，广泛存在于自然界的植物中，结构单元中以2-苯基色原酮为母核的水溶性色素。黄酮类化合物在植物体中通常与糖结合成苷类，小部分以游离态(苷元)的形式存在，其羟基衍生物多具黄色，在植物的生长、发育、开花、结实、抗菌防病等方面起着重要的作用。黄酮对人体健康也具有积极的作用。黄酮化合物具有抗氧化、抗癌、抗糖尿病、抗衰老、抗心血管疾病等功效。

目前测量黄酮含量的方法主要是化学分析法，主要包括紫外分光光度法和色谱法。紫外分光光度法测定黄酮总量主要通过提取植物黄酮后在三氯化铝作用下进行显色反应，然后用分光光度法计算黄酮总量，测定过程中需要破坏性采样、测定工作量大，操作复杂、存在随意性和不确定性，主观性强，一致性差。色谱法可以对黄酮化合物的各个单体分别进行定性和定量分析，测试结果准确，但化学标准品价格贵、成本高，设备采购价格高、维护难，方法繁琐且操作复杂、分析时间长，测定需要破坏性采样。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种操作简单，省时省力，无需破坏性采样，且确定性强的生菜叶片黄酮总量测定方法。

技术实现要素：

有鉴于现有技术存在的工作量大，操作复杂，需破坏性采样等缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种操作简单，省时省力，无需破坏性采样，且确定性强的生菜叶片黄酮总量测定方法。

为实现上述目的，本发明提供一种生菜叶片黄酮总量测定方法，包含如下步骤：

步骤1、通过前期样品的叶片色彩参数与叶片黄酮总量的检测，建立所述叶片色彩参数与所述叶片黄酮总量的关系模型公式y＝f(x)，其中，所述y代表所述叶片黄酮总量，所述x代表所述叶片的选定区域的色彩参数；

步骤2、测量待测叶片的x值；

步骤3、通过所述关系模型公式y＝f(x)计算所述待测叶片的黄酮含量。

进一步地，所述步骤1的关系模型为：y＝ax+bx²+c，其中，对于同一种样品a、b、c是常数。

进一步地，所述步骤1的前期样品选定为生菜叶片，所述生菜叶片样品的数量为130个，其中100个用于叶片色彩参数与叶片黄酮总量的检测，建立所述关系模型公式，30个用于检验所述关系模型公式。

进一步地，按所述建立的模型公式画回归模型线和95％的置信区间，只要用于检验的样品的选定区域的色彩参数值的错误率不超过5％，就表示该模型公式成立。

进一步地，所述步骤1的测量所述生菜叶片样品的x值的具体步骤包括：

步骤1.1、确定需进行分析的所述生菜叶片样品的选定区域的色彩参数；

步骤1.2、用rgb视觉传感器采集所述选定区域的rgb图像，并计算所述色彩参数；

步骤1.3、计算所述选定区域的所述蓝色值与所述绿色值的比值。

进一步地，所述色彩参数包括：红、绿、蓝、色调、饱和度、强度。

进一步地，所述色彩参数采用spss统计法中的皮尔逊相关系数计算相关因子。

进一步地，通过黄酮含量测定仪测量所述步骤1的生菜叶片样品的所述y值。

进一步地，所述黄酮含量测定仪为dualex4黄酮含量测定仪。

进一步地，所述步骤2的测量所述待测生菜叶片的所述x值包含如下步骤：

步骤2.1、选取整株所述待测生菜叶片；

步骤2.2、用所述rgb视觉传感器采集所述待测生菜叶片的所述rgb图像，并计算所述色彩参数；

步骤2.3、计算所述待测生菜叶片的所述2g-r-b值(两倍绿色值-红色值-蓝色值)。

进一步地，通过步骤1确定生菜的2g-r-b与黄酮含量关系模型公式，以后再要检测生菜的黄酮含量就不需要重复步骤1。即只测生菜叶片的2g-r-b值，就可以通过模型公式计算黄酮含量，这也说明本发明的方法是一种无损检测方法，非常便利。

进一步地，对于新的植物品种要检测黄酮含量，仍要做步骤1，要检测2g-r-b与黄酮含量，确定该品种的2g-r-b与黄酮含量的关系模型公式并验证，然后才能测该植物的叶片的2g-r-b值，按该公式计算该植物的叶片的黄酮含量。

本发明的有益效果为：本发明提供的方法是一种无损检测方式，基于机器视觉技术，通过颜色空间参数即可表征黄酮总量含量，方便，快捷，不需要繁琐化学分析。

以下将结合附图对本发明的构思及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的一个较佳实施例的生菜叶片2g-r-b值和黄酮含量关系实验图。

具体实施方式

以下参考说明书附图介绍本发明的优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。

如图1所示，生菜叶片2g-r-b值和黄酮含量关系实验图，实线表示回归模型，虚线表示95％的置信区间，2g-r-b错误率为3.3％，表明图像参数2g-r-b可用于预测黄酮含量。

实施过程如下：

1、生菜叶片图像获取

生菜(lactucasatival.)，品种罗莎和申选1号种子在育苗箱中培养11天后定植于温室中的花盆中栽培，栽培期间，日间平均温度为22℃，夜间均温为16℃。培养期间，利用图像采集平台(lemnatecscanalyzerpl，德国)采集130个植株的叶片图像。表型平台由人工光提供稳定光环境采集顶部图像。

2、黄酮含量测定

用dualex4黄酮测量仪(dx4，force-a，orsay，法国)测量用于顶部成像的植株黄酮含量。一共采集130个样品，其中100个样品用于建立模型，30个样品用于检验模型。

3、模型的建立

用matlab软件采集叶片的所选区域的图像特征的六个参数的数据：红(r)、绿(g)、蓝(b)、色调(h)、饱和度(s)、强度(i)，采用spss统计法中的皮尔逊相关系数计算相关因子。

用曲线估计法建立黄酮含量与图像特征的关系模型。根据相关因子、非标准系数中的f检验的p值和t检验的p值，用二次方程y＝ax+bx²+c阐释黄酮含量与图像特征的关系，其中y表示黄酮含量，x表示图像参数组合。

皮尔逊相关性分析的结果如下表1所示。

表1图像特征和黄酮含量的相关性分析

注：**表示在0.01水平(双侧)上显著相关。

从表1的数据可以看出，g、g/b、b/(r+g+b)、2g-r-b、2g-r、2g-b、h、g/(r+g+b)-b/(r+g+b)、g-r、g-b、(g-b)/(g+b)与黄酮含量的相关性较强(|r|>0.80)，其中2g-r-b与黄酮总量的相关性最强(r为-0.878)。

根据表1的数据，选择g、g/b、b/(r+g+b)、2g-r-b、2g-r、2g-b、h、g/(r+g+b)-b/(r+g+b)、g-r、g-b、(g-b)/(g+b)建立与黄酮含量关系模型，并计算a、b、c和r2。结果如下表2所示。

表2图像参数和黄酮含量的关系式及决定系数

从表2的数据可以看出，2g-r-b的r²最高，线性回归r²为0.772，二次多项式r²为0.789。因此，基于二次多项式建立图像参数和黄酮含量的关系。

4、模型公式的检验

样品的图像参数和黄酮含量用于检验以上建立的模型公式。按公式画回归模型线(实线)，虚线表示95％的置信区间。只要2g-r-b错误率不超过5％，就表明该样品的图像参数可用于预测黄酮含量，即该模型公式成立。

本实施例30个样品的图像参数和黄酮含量用于检验以上建立的模型公式。结果如图1所示。其中，实线表示回归模型，虚线表示95％的置信区间。2g-r-b错误率为3.3％，表明该模型公式成立，2g-r-b可用于预测黄酮含量。

5、待测生菜叶片的图像参数采集

选取整株叶片，获取rgb图像，采集其中图像参数。

6、计算待测生菜叶片的2g-r-b值，即x值。

7、将计算出的x值通过上述关系模型公式，计算出待测生菜叶片的黄酮总量。

通过前面步骤确定生菜的2g-r-b与黄酮含量关系模型公式，以后再要检测生菜的黄酮含量就按5、6、7条做就可以了。即只测生菜叶片的2g-r-b值，就可以通过模型公式计算黄酮含量，这也说明本发明的方法是一种无损检测方法，非常便利。

对于新的植物品种要检测黄酮含量，仍要按前面的1、2、3、4条，要检测2g-r-b与黄酮含量，确定该品种的2g-r-b与黄酮含量的关系模型公式并验证，然后才能测该植物的叶片的2g-r-b值，按该公式计算该植物的叶片的黄酮含量。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。