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植物表型Videometer野外分析成像系統(tǒng)

植物表型Videometer野外分析成像系統(tǒng)

產(chǎn)品型號: Lite

所屬分類:田間植物表型成像系統(tǒng)

更新時間:2022-12-23

簡要描述:植物表型Videometer野外分析成像系統(tǒng)采用了LED頻閃光源系統(tǒng),有效組合了7個波長測量,并生成圖譜合一的融合光譜圖像,每個像素對應(yīng)一個不同反射光譜。該設(shè)備包括可見光以及NIR近紅外波段,用于作物表型、植物病害等等進(jìn)行精確、全面檢測。該便攜式Videometer Lite可搭載到推車支架上,在田間使用,也可手持使用,是一款多功能成像平臺。

詳細(xì)說明:

Videometer Lite采用了LED頻閃光源系統(tǒng),有效組合了7個波長測量,并生成圖譜合一的融合光譜圖像,每個像素對應(yīng)一個不同反射光譜。該設(shè)備包括可見光以及NIR近紅外波段,用于作物表型、植物病害等等進(jìn)行精確、全面檢測。該便攜式Videometer Lite可搭載到推車支架上,在田間使用,也可手持使用,是一款多功能成像平臺。

便攜式多光譜表型成像系統(tǒng)主要功能

結(jié)合可見光成像和光譜成像優(yōu)點

對種子、病害表型成像

便攜設(shè)計,方便帶到溫室或野外使用

標(biāo)準(zhǔn)校準(zhǔn)功能,數(shù)據(jù)可重復(fù)

經(jīng)驗豐富的專家根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗設(shè)計的軟件,操作簡單,解決農(nóng)業(yè)應(yīng)用中遇到的問題

內(nèi)置顏色校正

標(biāo)配7個光譜波段,并不斷升級中 

產(chǎn)品說明

該系統(tǒng)也可以對細(xì)菌、真菌、蟲卵等進(jìn)行高通量成像測量,進(jìn)行毒理學(xué)或其它研究,用于食品谷物、作物、肉品等等進(jìn)行精確、全面品質(zhì)檢測。Videometer系統(tǒng)生成圖片可用其它分析系統(tǒng)進(jìn)行分析,如Matlab等。考慮到Videometer Lite可能需要經(jīng)常帶到溫室、野外或其它地方進(jìn)行測量,因此它被設(shè)計成可便攜攜帶的樣式。

VideometerLab Lite的工作軟件由Videometer公司強大的生物信息學(xué)和軟件團隊開發(fā),充分考慮在實際應(yīng)用的需求,操作簡單,功能強大。Videometer還在不斷研究、升級新算法,適合各種需求。

VideometerLab Lite便攜式種子表型多光譜成像系統(tǒng)通過測量種子在7種不同波長(波長范圍405-850nm)的LED頻閃光下的成像來獲取有用的信息。這些圖像可以獨立分析使用,也可以疊加起來合成高分辨率的顏色圖像?;A(chǔ)整合模塊,含7個波段多光譜成像系統(tǒng)。軟件可進(jìn)行顏色校準(zhǔn),標(biāo)簽識別,灰度圖轉(zhuǎn)換等。

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植物表型Videometer野外分析成像系統(tǒng)應(yīng)用

表型性狀分析/挖掘,基因型-表型關(guān)聯(lián)

農(nóng)業(yè)育種

園藝學(xué)、農(nóng)業(yè)信息學(xué)

果實品質(zhì)分析

植物病理研究

生物量分析

種子萌發(fā)研究

抗逆研究

直接測量的參數(shù)

尺寸

形狀

顏色

形態(tài)紋理

光譜質(zhì)構(gòu)

與表面化學(xué)相關(guān)的光譜成分

計數(shù)

間接測量或計算

種子純度

發(fā)芽百分比

發(fā)芽率

種子活力

種子健康度

種子成熟度

種子壽命等

主要特點

集成球體提供均勻和彌散光線照明

10-15秒鐘內(nèi)實現(xiàn)光譜成像和定量分析

7不同波長/光源

3百萬像素/波長,提供,2100萬像素/幀分辨率

標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備包括易于使用設(shè)備校準(zhǔn)

與傳統(tǒng)RGB技術(shù)相比具有*彩色測量功能

根據(jù)應(yīng)用需求可自動切換動態(tài)范圍

光源壽命長、可達(dá)10萬小時

LED光源技術(shù)穩(wěn)定性增強

研究用強大探索軟件

易用常規(guī)應(yīng)用配方構(gòu)建工具(建模)

成像特點

快速、無損檢測

包括處理在內(nèi)每樣品處理僅需10-20秒

與其它破壞性技術(shù)組合

高靈活性測量

主要專注:可重復(fù)洗、可追溯性、耐用性、可傳遞性

植物表型Videometer野外分析成像系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

全套分析時間10-15秒/樣品

電源:5 V DC 3 A

電源功耗300 VA

環(huán)境溫度操作: 5-40℃,儲存-5-50℃

環(huán)境濕度20-90 % RH相對濕度,非冷凝

軟件備選:圖像處理工具包 (IPT)

光譜成像工具盒 (MSI)          

斑點工具盒

設(shè)備尺寸: 270  mm(h) * 240 mm(w) * 200 mm(d)

重量:1.1kg  

案例應(yīng)用

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由葉綠素/成熟度區(qū)分種子

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來自英國的科學(xué)家研究重點是對高級成像技術(shù)進(jìn)行評估,以對根定植進(jìn)行真菌檢測和精確定量,通過測量光合參數(shù)評估對地上部健康的影響。研究中使用了VideometerLab 多光譜成像系統(tǒng)。

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圖中顯示“Take-all"感染小麥幼苗。左側(cè)是原始圖像,有紅色箭頭標(biāo)示“take-all "損失,用手工評分;右圖是相同圖像經(jīng)‘VideometerLab’分析,將根組織分類為感病(藍(lán)色)和健康(桔色/黃色)。

利用Videometer多光譜成像系統(tǒng)對藜麥霜霉病成像

藜麥(Chenopodium quinoa)是一種作物,營養(yǎng)豐富,在多個國家廣有種植。真菌病如霜霉病限制了谷物產(chǎn)量,培育抗性品系,如抗霜霉病品系是藜麥育種的中心目標(biāo)。

利用常規(guī)RGB成像來測量藜麥對霜霉病的表型反應(yīng)(Peronospora variabilis ) 測量比較困難,原因在于來自不同藜麥基因型在葉片上有不同綠色和紅色斑點進(jìn)行干擾,參見圖1和圖2。 

開發(fā)圖像分析規(guī)程來區(qū)分健康藜麥葉片組織以及感染霜霉病的藜麥葉片組織。研究利用Videometer多光譜成像系統(tǒng)對嚴(yán)重度程度表型和孢子形成進(jìn)行研究。

嚴(yán)重程度是葉片正面損傷的面積占整個葉片面積的百分比。依基因型不同,顏色可為桔色、黃色或紅色。

孢子形成是損傷部上方孢子量,以百分比測量,通過測量葉片正面進(jìn)行評估。 

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圖1 葉片正面嚴(yán)重度癥狀

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圖2 葉片正面孢子形成

多光譜圖像分析

研究人員利用VideometerLab 4多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行多光譜成像,積分球確保對樣品的均一照明(圖3)。每個獲取的圖像層由19個不同圖像波段組成,波長涵蓋365nm(UVA)到970nm(NIR)。圖像的每個像素分辨率為~41 µm。每個圖像層的分辨率為2192X2192像素。

圖像分析嚴(yán)重度模型

從G9基因型葉片正面(圖4)清楚看到了黃化現(xiàn)象(A),拍攝了RGB圖像(常規(guī)相機,人眼可見光波段。(B)和(C)顯示了多光譜圖層中的2個波段,藍(lán)光490nm(B)和黃光570nm(C)。對健康植物組織和黃化界定進(jìn)行了初始標(biāo)記,轉(zhuǎn)換建立了模型(D),通過nCDA(歸一化典型判別分析將19個波段信息(圖像中多個圖層),轉(zhuǎn)換為了整個圖層的代表像素范圍值。之后切割(E和F),可用于所有圖像-所有品系和基因型,獲取有黃化組織(E黃色)百分比定量分析,該特定葉片比例為68.0%,或者包括紅色覆蓋孢子區(qū)(F),比例為18,9%,黃化(黃色)比例68%,孢子和黃化區(qū)綜合面積占比75.8%。 

圖像分析孢子形成

在葉片正面(底部),RGB圖像中的G9基因型清晰可見到孢子形成圖像(下底部A和B放大)。盡管在可見光波段很難檢測到單個波段,這里特別標(biāo)出了藍(lán)光波段(490nm)(C)。進(jìn)入NIR(780nm)波段(下左部的D和E放大),清晰看見了孢子。使用該信息(僅標(biāo)識黑灰色孢子)可幫助我們區(qū)分切割孢子像素(F),并將該面積定量,該葉片孢子比例為12.5% (黃色顯示),不包括黃化部分面積。

另外,此處的孢子標(biāo)識與正面圖像分析而言更加保守。 覆蓋的非黑灰區(qū)的像素部分 (像素比單個孢子要大)估計,孢子比例為~23%(此處未予以顯示)。

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圖4(A) sRGB圖像。(B),490nm(藍(lán)光),(C),570nm(黃色),(D) 轉(zhuǎn)換,(E)和(F),2種類型定量分割。

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圖5(A) sRGB 圖像,(B)490nm(藍(lán)光),(C) 570nm(黃色),(D)轉(zhuǎn)換,(E)定量分割。

結(jié)果

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圖6:133個基因型的平均嚴(yán)重程度(%)分布

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表1手工以及基于多光譜表型成像的藜麥霜霉病互作




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