我國作為世界上水稻的生產和消費大國，隨著人口的不斷增加，選育水稻新品種和提高水稻單產水平都具有舉足輕重的作用，育種作為一個傳統產業，怎樣擁抱新一輪科技革命和實現產業創新變革成為專家們思考的問題。

　　當前，隨著信息技術的發展和計算機的應用，圖像分析技術已被應用于多個學科，并顯示出廣闊的應用前景。Vibe圖像分析公司是以色列一家致力于利用圖像分析技術代替人工谷物質量檢測的高科技公司，該公司自主研發出一種儀器，可以通過圖像分析技術結合大數據和人工智能技術檢測多種谷物的質量，擁有多項專利。

　　該公司技術人員危泰利告訴我們，他在現場向袁勤提議，用該儀器做*對比盲測，看看是否可以利用先進的圖像分析技術幫助減輕這項鑒定工作的繁瑣，同時提供*的分析結果。

　　按照檢測標準進行微調后，技術人員將一份25g左右的樣本大米不重疊的撒放在一個有光源的玻璃平面上，儀器會給樣本拍張高清照片，然后在電腦上進行簡單的三個步驟操作，就生成一份該樣品的詳細分析報告。我們看到，這份報告中清晰列明了樣本大米的總數量、千粒重、長寬比，樣本中長粒米和圓粒米所占比，以及碎米率、堊白率、黃米率、紅米率、黑米率等大米的外觀數據都一目了然。技術人員表示，如果在圖像中準確定位了存在問題的大米，還可以逐一點擊放大再進行人工甄別。

　　不到十分鐘的時間，儀器已經完成了10份樣品的分析報告，將數據排序后和此前人工評分的結果進行對比，排列順序絲毫不差?？吹竭@個結果，袁勤教授打趣地說，“以色列這臺設備把我們幾十年的經驗一下子都學過去了。”

　　“25g大米約有1400多粒米，如果采用人工肉眼評分，每人要10分鐘左右才能完成，使用這臺谷物外觀品質檢測儀，可以在不到一分鐘的時間內完成數據的分析，并且生成一份直觀可追溯的數據報告。”，該技術人員告訴我們。

　　據介紹，該儀器還具備自學和大數據的功能，當采集大米的數據累積到一定數量后，儀器可以歸納總結出每一個品種大米的物理特性。同時，所有的測試數據都可以上傳至后臺云平臺，通過更為強大的計算能力做采集數據的橫向和縱向對比，這樣的大數據將對水稻育種的未來研發方向有重要的指導意義。

　　我們了解到，利用同樣的計算機圖形識別技術，以色列Vibe公司還在和加拿大糧食局合作，針對小麥赤霉病和霉變問題開發出了獨特檢測應用，和大米應用不同的是，儀器可以針對小麥特定區域的顏色變化進行分析并挑出問題顆粒，大大提高了之前全依賴人工肉眼檢測的效率和準確度。通過和國際上不同機構的合作，以色列Vibe公司還相繼開發出了針對大麥、大豆、芝麻等常見農產品的檢測應用，把這項技術延伸到更多領域。

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