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高光譜高通量表型成像系統(tǒng)是什么?

更新時間:2025-10-25      點擊次數(shù):111

高光譜高通量表型成像系統(tǒng)是一種集植物表型圖像采集與參數(shù)分析功能于一體的高通量平臺,專為大中型溫室條件設計。以下從系統(tǒng)構成、功能特點、技術參數(shù)、應用場景及發(fā)展趨勢五個方面進行詳細介紹:


一、高光譜高通量表型成像系統(tǒng)構成

主要由以下單元組成:

自動化傳送單元:采用流水線傳送形式,將植物傳送至成像暗室進行成像和解析,實現(xiàn)植物樣品的自動傳送與定位。

多維傳感融合圖像成像單元:可搭載可見光二維、可見光三維、高光譜等多個成像單元,支持多場景、多參數(shù)的植物表型數(shù)據(jù)采集。

邊緣計算與解析單元:內(nèi)置作物解析模型算法,自動解析植株株型、顏色、紋理等參數(shù),支持全角度多機位圖像自動采集與三維模型構建。

數(shù)據(jù)管理單元:支持數(shù)據(jù)自動采集、存儲、傳輸與管理,采用安全傳輸模式,確保數(shù)據(jù)安全與無限擴容。


二、高光譜高通量表型成像系統(tǒng)功能特點

多場景應用:

適用于溫室控制條件下的植株長勢、逆境響應、病害等級分析等多種場景。

可對突變體進行篩選與鑒定,記錄植物生長狀態(tài),研究高溫、高鹽、病害、蟲害等逆境條件下植物的形態(tài)、顏色、紋理、長勢、組分含量變化。

高度集成:

系統(tǒng)可集成可見光二維、可見光三維與高光譜成像單元,實現(xiàn)全自動、高通量的植物樣品成像。

支持配套植物樣本自動識別碼,植株移動到目標位置時自動進行關聯(lián),并自動記錄對應設備的采集數(shù)據(jù)。

自動傳送與數(shù)據(jù)采集:

采用全自動傳送裝置,配備智能化圖像采集模塊,系統(tǒng)運行全程自動化,減少人工操作誤差。

可選配稱重模塊,在樣品傳送過程中通過高精度傳感器實現(xiàn)對重量的測定。

自動化參數(shù)解析與數(shù)據(jù)傳輸:

系統(tǒng)自動內(nèi)置作物解析模型算法,根據(jù)可見光二維、可見光三維、高光譜等模塊直接自動解析多項植株參數(shù)。

支持在本地搭建局域網(wǎng)絡/公網(wǎng),實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集端PC端到數(shù)據(jù)中心服務器的自動化上傳、自動化數(shù)據(jù)存儲管理、自動化高效解析。


三、高光譜高通量表型成像系統(tǒng)技術參數(shù)

傳送系統(tǒng):

傳送速度:13m/min(可根據(jù)需求調(diào)節(jié))。

定位精度:≤±2mm。

電子識別:RFID,用于對每盆植物進行識別定位。

可見光成像模塊:

成像傳感器:高分辨率RGB鏡頭,分辨率5120×5120,像元尺寸2.5μm×2.5μm。

成像平臺:360度旋轉(zhuǎn)平臺,支持多段成像、自定義高度。

照明光源:側(cè)面LED均一光源。

數(shù)據(jù)傳輸:萬兆以太網(wǎng)。

二維單株分析時間:<5s。

三維單株重構與解析時間:<7min。

高光譜成像模塊:

成像波長范圍:400-1000nm。

照明光源:低頻閃高光質(zhì)鹵素燈光源。

像素大?。?.86μm×5.86μm。

光譜分辨率:2.5nm。

光譜帶數(shù)(波段數(shù)):1200個波段。

圖像分辨率:1920×1920。

入射狹縫寬度:25μm。

動態(tài)范圍:12bit。

成像高度:支持自定義高度。

數(shù)據(jù)傳輸:USB3.0/千兆以太網(wǎng)(可選)。

高光譜單株分析時間:<5s。


四、高光譜高通量表型成像系統(tǒng)應用場景

高光譜高通量表型成像系統(tǒng)適用于多個研究領域,包括但不限于:

遺傳育種:捕捉作物的抗脅迫、病蟲害、產(chǎn)量等特性,海量材料中篩選優(yōu)秀樣本,助力科學育種。

分子生物學:研究基因型與表型之間的關系,揭示植物生長發(fā)育的分子機制。

植物生理學:監(jiān)測植物生長狀態(tài),研究植物對逆境條件的響應機制。

植物病理學:識別植物病害,評估病害等級,為病害防控提供科學依據(jù)。

生態(tài)學與環(huán)境科學:監(jiān)測生態(tài)系統(tǒng)變化,研究植物與環(huán)境之間的相互作用。

植物保護:指導農(nóng)藥的精準施用,減少農(nóng)藥殘留,保護生態(tài)環(huán)境。


五、高光譜高通量表型成像系統(tǒng)發(fā)展趨勢

更高精度與效率:隨著傳感器技術的進步,提升數(shù)據(jù)采集與處理速度,實現(xiàn)更精準的植物表型分析。

智能化與自動化:結(jié)合機器學習算法,實現(xiàn)更智能的植物表型解析與環(huán)境適應預測。

成本降低與普及:技術成熟與規(guī)?;a(chǎn)推動設備價格下降,拓寬應用場景,促進精準農(nóng)業(yè)與智慧種植的發(fā)展。



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