全球每年因水稻真菌病害造成的损失高达数十亿美元,因此水稻真菌病害早期检测成为国内外研究热点。目前,国内外广泛采用卫星遥感、光谱法、核酸法等检测水稻真菌病害,但上述方法滞后性较大。由于病害传播是孢子在空气中流通引起,所以应用孢子捕捉检测仪实现孢子流通过程中检测已成为重要手段。然而气传孢子检测仍存在以下问题:(1)空气中成分复杂,低浓度孢子与高浓度杂质组成的矛盾显著增加了孢子识别难度;(2)空气中孢子浓度极低,而显微镜视场极小,低浓度与小视场的矛盾显著增加了检测的随机性和片面性,降低了灵敏度。因此,课题提出一种基于微流控与衍射重构技术的水稻病害孢子检测方法。课题从以下几个方面展开工作:(1)根据病害孢子的气传特性,基于微流控纯化气传孢子动力学原理,使用仿真软件进行多物理场耦合分析,优化微流控芯片结构参数;选择合适的材料和工艺制作微流控芯片以实现气传孢子纯化。(2)基于标量衍射理论,分析衍射成像模块中光源波长、微孔直径、传播距离、记录距离等参数;模拟衍射图像形成;根据上述参数设计大视场衍射成像模块。(3)将微流控芯片、衍射成像模块和环境传感器等组合构建水稻病害孢子检测装置,用于收集病害孢子的衍射图像和环境信息。(4)根据衍射图像噪点生成原因,选取合适的滤波算法进行图像去噪预处理;研究并选择合适的水稻病害孢子重构算法;标记重构像中孢子边缘,并提取其形态学特征用于病害孢子检测。(5)以稻瘟病孢子为样本,实验验证微流控芯片纯化性能、衍射重构检测算法准确性、环境传感器功能和整个装置检测准确性。实验结果表明:相较于直接收集的稻瘟病孢子样本,经纯化得到的样本杂质减少,自动识别准确率提升50%。将自动计数结果对比人工计数结果可得衍射重构特征识别算法检测误差率在10%以内,自动计数结果与人工计数结果线性相关,具有良好的准确性。温湿度和风速风向传感器可以持续正常工作。最后将设计的装置与孢子捕捉仪复合人工计数得到的结果作对比,准确率可达85%。综上所述,基于微流控与衍射重构技术的水稻病害孢子检测方法可以用于水稻病害孢子的检测。