我国作为世界上水稻的生产和消费大国，随着人口的不断增加，选育水稻新品种和提高水稻单产水平都具有举足轻重的作用，育种作为一个传统产业，怎样拥抱新一轮科技革命和实现产业创新变革成为专家们思考的问题。
当前，随着信息技术的发展和计算机的应用，图像分析技术已被应用于多个学科，并显示出广阔的应用前景。Vibe图像分析公司是以色列一家致力于利用图像分析技术代替人工谷物质量检测的高科技公司，该公司自主研发出一种仪器，可以通过图像分析技术结合大数据和人工智能技术检测多种谷物的质量，拥有多项专利。
该公司技术人员危泰利告诉我们，他在现场向袁勤提议，用该仪器做一次对比盲测，看看是否可以利用先进的图像分析技术帮助减轻这项鉴定工作的繁琐，同时提供精准的分析结果。
按照检测标准进行微调后，技术人员将一份25g左右的样本大米不重叠的撒放在一个有光源的玻璃平面上，仪器会给样本拍张高清照片，然后在电脑上进行简单的三个步骤操作，就生成一份该样品的详细分析报告。我们看到，这份报告中清晰列明了样本大米的总数量、千粒重、长宽比，样本中长粒米和圆粒米所占比，以及碎米率、堊白率、黄米率、红米率、黑米率等大米的外观数据都一目了然。技术人员表示，如果在图像中准确定位了存在问题的大米，还可以逐一点击放大再进行人工甄别。
不到十分钟的时间，仪器已经完成了10份样品的分析报告，将数据排序后和此前人工评分的结果进行对比，排列顺序丝毫不差。看到这个结果，袁勤教授打趣地说，“以色列这台设备把我们几十年的经验一下子都学过去了。”
“25g大米约有1400多粒米，如果采用人工肉眼评分，每人要10分钟左右才能完成，使用这台谷物外观品质检测仪，可以在不到一分钟的时间内完成数据的分析，并且生成一份直观可追溯的数据报告。”，该技术人员告诉我们。
据介绍，该仪器还具备自学和大数据的功能，当采集大米的数据累积到一定数量后，仪器可以归纳总结出每一个品种大米的物理特性。同时，所有的测试数据都可以上传至后台云平台，通过更为强大的计算能力做采集数据的横向和纵向对比，这样的大数据将对水稻育种的未来研发方向有重要的指导意义。
我们了解到，利用同样的计算机图形识别技术，以色列Vibe公司还在和加拿大粮食局合作，针对小麦赤霉病和霉变问题开发出了独特检测应用，和大米应用不同的是，仪器可以针对小麦特定区域的颜色变化进行分析并挑出问题颗粒，大大提高了之前全依赖人工肉眼检测的效率和准确度。通过和国际上不同机构的合作，以色列Vibe公司还相继开发出了针对大麦、大豆、芝麻等常见农产品的检测应用，把这项技术延伸到更多领域。
