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種質資源庫|種子樣品檢測|種子表型研究

來源:北京博普特科技有限公司   2019年04月16日 16:26  

Videometer種質資源庫多光譜序列表型研究

    新型種子表型與品質評估技術-多光譜成像技術已經得到廣泛應用。該技術采用光譜成像技術,同時結合了圖像分析技術用以凸顯種子性狀并區分種子樣品中的其它材料。系統可單獨對種子目標進行分析,提取一級參數如顏色、性狀以及紋理等,之后將這些參數用于獲取二級特征如種子分類或性狀定量測量。

    該技術采用了震動單元以及傳輸帶將樣品送至VideometerLab多光譜成像系統,系統將樣品圖分割為獨立個體。該技術用數據庫來訓練和維護種子品種的表型差異。經過進一步研發,有可能從數據庫下載表型模型,也可將錯誤分類種子或系統未識別種子數據上載到數據庫,持續改進表型成像系統。該表型成像系統的應用案例之一是用來測量菠菜樣品的純度,測量規程與丹麥2個種子生產商一起開發。應用該系統對許多種子品系進行了分類并將未知材料劃分幾類。研究結果將用于生產線來調整清潔設備參數。目前研究進展主要聚焦于菠菜研究,特別介紹了該多光譜表型成像系統在檢測系統維護和更新領域應用。

    北京博普特科技有限公司是丹麥Videometer公司中國區總代理,全面負責其系列產品在中國市場的推廣、銷售和售后服務。

Videometer種質資源庫多光譜序列表型研究主要功能

    多光譜成像系統、結合可見光成像和光譜成像優點

    對種子的表型成像

    便攜設計,方便帶到溫室或野外使用

    標準光照環境,數據可重復

    經驗豐富的專家根據應用經驗設計的軟件,操作簡單,解決農業應用中遇到的問題

    內置顏色校正和讀取電子標簽的程序

    可選一系列的功能程序模塊,并不斷升級中  

產品說明

   該系統也可以對細菌、小型動物、蟲卵等進行高通量成像測量,進行毒理學或其它研究。Videometer系統目前正在開發提供API(Application Programming Interface,應用程序編程接口)接口。對于用戶而言,通過API接口可以允許用戶做自己*的特定分析。考慮到VideometerLab 4 portable可能需要經常帶到溫室、野外或其它地方進行測量,因此它被設計成可快速打包的樣式。

    Videometer Lab 4 portable的工作軟件由Videometer公司強大的生物信息學和軟件團隊開發,充分考慮在實際應用的需求,操作簡單,功能強大。Videometer還在不斷研究新算法,適合各種需求。

    Videometer Lab 4 portable便攜式種子表型成像多光譜測量系統通過測量種子在19種不同波長的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模塊包括可見光成像、UV紫外成像以及NIR成像。可固定攝像頭或移動攝像頭,可實現較高通量成像。VideometerLab 4 portable工作模塊包括:基礎整合模塊,含19個波段多光譜成像系統。內置在軟件中,是軟件的基本組成部分??蛇M行顏色校準,標簽識別,灰度圖轉換等。選配模塊,功能強大,針對應用的每個算法是一個模塊,客戶可以根據需求選配,參數包括生物量測量、形態大小測量,種子萌發測量等等。

應用領域

    表型性狀分析/挖掘,基因型-表型關聯

    農業育種

    園藝學、農業信息學

    果實品質分析

    植物病理研究

    生物量分析

    種子萌發研究

    抗逆研究

    成像特點:

    快速、無損檢測

    包括處理在內每樣品處理僅需10-20秒

    與其它破壞性技術組合

    高靈活性測量

    主要專注:可重復洗、可追溯性、耐用性、可傳遞性

主要特點

    集成球體提供均勻和彌散光線照明

    5-10秒鐘內實現光譜成像和定量分析

    19-20不同波長/光源

    多光譜熒光備選

    顆粒產品自動進料備選

    6或9.1百萬像素/波長提供1.2-3.6億像素/幀分辨率

    標準設備包括易于使用設備校準

    與傳統RGB技術相比具有的彩色測量功能

    根據應用需求可自動切換動態范圍

    光源壽命長、可達10萬小時

    *LED光源技術穩定性增強

    前光燈和背光燈組合、備選背光燈

    相對樣品自動移動照明

    研究用強大探索軟件

    易用常規應用配方構建工具(建模) 圖片1.png

圖片2.png

圖片3.png

    作為光譜學和成像技術集成,光譜成像模塊是用以解決食品和農業領域評估的難題,提供了多種有效、實際的設計。因具有在寬范圍內獲取系列電磁波譜內的空間光譜數據獲取優勢,該*多光譜成像技術結合不同變量分析場景廣泛應用于食品質量、安全控制目的以及面臨苛刻研究挑戰的種子科學技術領域。本文為系統基本配置提供了一種思路并綜述了在種子質量評估以及種子表型不同應用領域所有近期獲取、處理、生成多光譜圖像的方法。本綜述始于前期綜述結束之時,僅聚焦于不同批次種子品質評估的全操作多光譜成像系統。本綜述全面重點介紹了真正全操作型多光譜成像系統進行的切實可行研究,并未考慮僅用高光譜數據分析中的幾個主要提取波段(即未構建獨立多光譜成像系統)的研究。

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