龙拥兵：植物体内信息活体传感器与在线检测系统
以下文章来源于AI农业智汇 ，作者罗伯特小姐姐
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在传统农业中，人们主要通过手动测量来获取农田信息，而获取过程需要大量的人力。随着智慧农业的发展，诸如智能传感芯片、远程控制系统等物联网技术正在现代农业中兴起。在监测农作物灌溉条件、土壤空气变化、畜禽舍环境条件和大面积表面检查中，采集温度、湿度、风、大气、降雨，相关土地湿度、土壤氮，磷，钾含量和PH值数据，传感技术在智能农业发展中发挥着越来越重要的作用。除了对外部植物生长环境监测的方式外，是否可以在线监测和获取植物体内的信息呢？
本次是“AI•农业智汇云讲堂”的第三十六期，主题是“植物体内信息活体传感器与在线检测系统”。为此，本期我们非常高兴的请到了华南农业大学人工智能学院副院长龙拥兵教授。
植物体内信息活体检测技术简介
智慧农业
智慧农业是集新兴的大数据、物联网、移动互联网、云计算为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感器节点和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。
智慧农业描绘下的未来农场
在未来农场中，传感器起到了一个非常重要的角色。
农业传感器
利用农业传感器，准确、长期、高通量地获取土壤、水体、气象、动植物本体等信息，是农业信息化和智能化的重要前提条件之一。
我国农业传感器技术瓶颈：
可靠性、精度、稳定性有待提高；
核心器件缺乏原始创新能力，高端传感器80%依赖进口；
传感器敏感材料、敏感元件、芯片等前端技术与欧美国家差距巨大；
传感器元器件加工、封装工艺落后；
动植物本体传感器还比较缺乏。
两类农业传感器
植物体内信息传感器
葡萄糖、氨基酸、植物激素等活性小分子是植物组织中重要的化学成分和信号物质，其合成、代谢、运输对作物的品质和产量具有重要作用。
获取体内活性小分子的基本信息，在育种、栽培等环节对植物进行有效调节，对提高作物品质、产量和保证粮食安全具有至关重要的意义。
如何快速、精确的获取体内活性小分子的基本信息，实现对植物生长过程的精准调控，达到提高品质和产量的目的，是目前精准农业急需解决的关键问题之一。
目前作物体内信息主要通过离体检测：
糖类:葡萄糖、蔗糖等，比色法、液相色谱法等。
氨基酸类：谷氨酸等，氨基酸分析仪。
植物激素类：脱落酸等，酶联免疫、液相色谱等。
离体测试，静态浓度，无法满足农业信息化和智能化发展的要求。
目前采用活体测试，如微透析技术-液相色谱联用进行植物激素的在线测量；但植物液体量小，灵敏度低；加上使用的是实验室设备，无法在实际环境中进行在线监测。
光谱技术---活体信息获取
其缺点是价格贵，不能获取微量成分信息。
智能植物传感器
可穿戴式柔性纳米农业传感器：测量微弱信号
电化学传感器——在线活体检测
微电极生物传感器具有灵敏度高，体积小，易于集成，在活体检测领域具有广阔的应用前景。
目前纳米电化学传感器主要应用在人体和动物，缺乏针对活体植物检测的电化学传感器和相应的在线检测设备；
作物器官形态差异大，硬度高，液体量少，信号弱，这些特征增加了活体检测的难度。
植物活体传感器与检测系统
基于电化学方法，开发检测活体植物体内葡萄糖、氨基酸和植物激素的传感器，以及在线监测分析系统 。
植物活体传感器与在线检测系统
活体传感器的制备、封装与定标
传感器设计与制备流程
植入式传感器——探针型
一般是三电极模式，需要开发的是工作电极。
电极测试
SEM测试：铂电极表面形成泡沫状纳米多孔结构，其上沉积了氧化石墨烯，构成三维纳米结构
拉曼测试：确认了沉积分子具有氧化石墨烯的典型分子振动谱峰
EDX测试：获得了三维纳米结构的元素组成，主要为C、O、Pt
XPS测试：确认了氧化石墨烯中含有碳碳单/双键，碳氧单/双键，不含羧基(COOH)
电化学测试
采用米氏方程描述酶促反应特征，表明浓度与电流关系符合米氏方程关系
采用分段线性拟合法，分别获得低浓度和高浓度的定标方程
葡萄糖标准溶液发生1 mM浓度变化时，传感器的时间相应为2.8 s，说明其可快速响应，获得测量结果
传感器测试结果与高效液相色谱测试结果的对比
传感器测试结果与HPLC测试结果的相对偏差小于2%，说明传感器还是可以比较准确测出结果。
传感器封装
传感器制作完成后，需要对其进行封装，才能用于植物活体检测。
传感器封装分为植入式封装和非植入式封装：
植入式传感器封装用于果实和茎秆检测；非植入式传感器封装用于植物叶片检测；
茎秆活体检测
可用于植株生长素、脱落酸等激素含量的活体检测
果实活体检测
将三电极传感器插入果实内部实现对果实的活体检测，其创口较小，对果实的伤害较小；可用于番茄、黄瓜、柑橘等果实中葡萄糖、维生素C含量的活体检测。
传感器活体定标
分光计定标结果
通过使用分光光度计对黄瓜VC进行测定；
定标曲线有良好的线性关系：y = 3.4054x + 0.0002；
在通过比色法进行样品检测，结果如表所示。
电化学定标
首先是传感器的封装，伸出长度为1cm，后接电化学工作站，是采用我们自主研发的植物活性小分子在线检测系统，连接电脑软件iLAB进行显示。以及黄瓜不同的插入部位。
电化学标准曲线测定（标准溶液）
通过电化学的时间电流法对VC标准液进行定标，结果如果所示，具有良好的线性关系。说明电化学方法是可以用来测VC含量的。
两种方法测定的结果对比
对比色法和电化学法进行对比得出的结论，说明俩者有良好的线性关系。可以通过这种比例与电化学检测，得出较为准确地黄瓜的VC含量。有良好的线性关系和R方。
以上方法电极插入的深度以及封装会对结果有较大的影响，所以为了解决这个问题就开发了一个非植入式传感器。
非植入传感器与微流控导流检测
直径为1mm的毛细导管将果实内部汁液导流到检测区；
检测区设有三电极体系，实现对果实的活体检测；
适用于对番茄、黄瓜、柑橘等多汁果实的活体检测。
非植入式叶片活体检测方法
将植株叶片放置于反应槽上方，夹紧叶片；
叶片刺孔，激素渗透到反应槽，即可进行检测；
本装置具有检测速度快、对叶片损伤小等优点。
为了减少对植物活体的损害，设计了超微电极生长素传感器：
超微电极生长素传感器的制备流程
以微米量级碳纤维丝为电极基底；
采用三步电化学沉积法，在碳纤维丝电极表面沉积Au、Cu和N-CNT三维纳米复合结构；
实现对生长素的高效催化氧化。
传感器敏感膜修饰过程的微观表征
（a）碳纤维素直径为微米量级；
（b）金在碳纤维丝电极表面形成均匀分布的颗粒状
（c）氧化铜与金纳米颗粒结合成团簇形态
（d）管装碳纳米管与氧化铜、金纳米颗粒复合团簇交联形成独特的纳米结构
生长素传感器的定标
生长素传感器的抗干扰性能
加标回收实验，该传感器的空白加标回收率在99%—106%之间，表明利用该传感器检测生长素具有极高的准确性和可靠性。
抗干扰实验，植物体中常见的有机酸如琥珀酸，柠檬酸，抗坏血酸，苹果酸以及水杨酸，对传感器的干扰性较小，该传感器具有较强的抗干扰能力。
叶片活体检测方法
比率型传感器研制
活体检测中，植物体内复杂的背景环境会对传感器检测信号产生影响；
为了消除背景环境的影响，可引入比率信号来进行检测校正；
比率型电化学传感器对背景信号的干扰具有校正作用，可提高目标物检测的精度和可靠性。
比率型双功能维生素C和色氨酸传感器的研制
以玻碳电极为电极基底；
在玻碳电极表面修饰一层碳化钛和亚甲基蓝，亚甲基蓝充当比率信号分子；
后再通过电化学沉积法进一步修饰碳纳米管和聚半胱氨酸；
最后构建L-Cys/CNT/MB /TiC/GCE 电极；
对维生素C和色氨酸具有高效的氧化催化活性。
比率型传感器表征结果
在线检测系统与应用
系统平台
第一代：植物活性小分子检测分析仪
第二代：植物活性小分子检测分析仪
六个通道同时检测：茎秆、叶片和果实，可以在云平台处理和分析
便携式植物活性小分子检测分析仪
双通道检测，USB/蓝牙双模处理和分析数据
现场调试与实测
植物体内信息活体在线检测方案
龙拥兵教授“植物体内信息活体传感器与在线检测系统”直播
——观众提问集中回答
在线活体检测与离体检测相比，有什么优势，难点在哪里？
我举个例子来说明，利用传统方法测量植物体内的葡萄糖、氨基酸或者植物激素，就需要将植物器官采摘下来进行前处理和测量，才能测得相应数据。而现在开发的在线检测方法就可以省下这些环节，直接把传感器插入植物体内，然后进行在线测量，之后植物还可以继续生长，就能反应植物生长过程中的数据，这就是活体检测对比传统方法的优势。
您在报告中提到，利用光谱的方法也可以实现活体体内信息检测，能否对比一下，基于光谱的活体信息检测和基于电化学传感器的活体体内信息检测之间的优缺点？
这也是一个比较重要的问题，现在大家用的比较多的是光学的方法，包括机器视觉、高光谱成像的方法，其优点是无损的，也存在一些缺点，如高光谱成像要求被测量物质的浓度比较高，一些含量低的，如农药残留、重金属离子就没办法精准测量；另一个就是高光谱成像设备昂贵，目前无法在农业中实际应用，而我们的活体检测开发成本比较低，测量含量低的物质也可行。
龙教授，您研制的传感器和检测系统，对智慧农业的价值和意义体现在哪些方面。
智慧农业的核心在于AI大脑，要有决策的准确性就来源于传感器数据的采集，目前传感器包括环境传感器、温湿度、空气、植物外观等方面。而目前我们开发的针对植物体内信号分子的检测，和目前方法比较可以获得更多植物体内微量信息的检测，可以用于AI精准数据的支撑与决策分析。
龙教授，请问一个传感器可以测量多种物质吗，如果可以的话，是如何实现的呢？
这是可以的，目前我们也开发了相应的传感器，可以测量两种物质，里面采用不同的修饰方法。对于整套系统来讲，除了这个方法之外，整个装备有6个通道，6个通道中可以接6种不同的传感器，同时检测6种成分或者6个不同位置的信号变化。
龙教授，监测传感器可以监测水稻吗？容易操作吗？
检测水稻也是可以的，就是我们需要设计相应的传感器，叶片就比较容易，而茎秆在水田中环境会比较复杂，需要根据情况做特殊改进。
龙教授，您的研究成果最终如何走向应用和产业化？
目前我们整体装置的技术就绪度大概是6级，项目完成后，将会达到7级。目前而言，重点是要解决传感器的稳定性和可靠性等问题，把这个问题解决后，整套系统就能够走向应用和市场，特别是作为一个实验室的科学仪器，具有重要的应用前景。
如果有问题想继续与龙拥兵教授交流，欢迎在评论区下方留言或者发送邮件交流。
龙拥兵教授邮箱：
yongbinglong@126.com
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