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植物表型成像分析系統(tǒng)（植物自動傳送版）

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)（植物自動傳送版） PlantScreen植物表型成像系統(tǒng)由捷克PSI公司研制生產(chǎn)，整合了LED植物智能培養(yǎng)、自動化控制系統(tǒng)、葉綠素?zé)晒獬上駵y量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌系統(tǒng)等多項先進(jìn)技術(shù)，以最優(yōu)化的方式實現(xiàn)大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理生態(tài)與形態(tài)結(jié)構(gòu)成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應(yīng)成像分析測量、植物生長分析測量、生態(tài)毒理學(xué)研究、性狀識別及植物生理生態(tài)分析研究等。作為全球第一家研制生產(chǎn)植物葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領(lǐng)域處于全球的技術(shù)前列，大面積葉綠素?zé)晒獬上穹治龉δ苁筆lantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進(jìn)的儀器設(shè)備，使植物生長、脅迫響應(yīng)等測量參數(shù)達(dá)100多個。左圖為整套PlantScreen系統(tǒng)，中圖為成像室，右圖為成像室中的玉米 PlantScreen系統(tǒng)包括如下成像分析功能： 1. 葉綠素?zé)晒獬上穹治觯簡畏上衩娣e35x35cm，成像測量參數(shù)包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等幾十個葉綠素?zé)晒鈪?shù) 2. RGB成像分析：成像測量參數(shù)包括： 1) 葉面積（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物緊實度／緊密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant） 3) 葉片周長（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 葉圓度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 葉寬指數(shù)（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 葉片細(xì)長度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圓直徑（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面積（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation） 10) 植物質(zhì)心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 節(jié)間距（Internodal Distances） 12) 生長高度（Growth Height） 13) 植物三維最大高度和寬度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相對生長速率（Relative growth rate） 15) 葉傾角（Leaf Angle） 16) 節(jié)葉片數(shù)量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它參數(shù)如用于植物適合度估算的顏色定量分級、綠度指數(shù)（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光譜成像分析（選配），可成像并分析如下參數(shù)： 1) 歸一化指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 簡單比值指數(shù)（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改進(jìn)的葉綠素吸收反射指數(shù)（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最優(yōu)化土壤調(diào)整植被指數(shù)（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 綠度指數(shù)（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改進(jìn)的葉綠素吸收反射指數(shù)（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 轉(zhuǎn)換類胡羅卜素指數(shù)（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指數(shù)（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指數(shù)（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 簡單比值色素指數(shù)（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 歸一化脫鎂作用指數(shù)（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化學(xué)植被反射指數(shù)（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 歸一化葉綠素指數(shù)（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指數(shù)（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指數(shù)（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指數(shù)（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指數(shù)（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700） 4. 熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發(fā)熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱） 5. 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態(tài)及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態(tài)的植物表現(xiàn)出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態(tài)的植物則表現(xiàn)出對近紅外光譜的高反射性，通過分析軟件可以監(jiān)測分析從干旱脅迫到再澆灌過程中的整個過程動態(tài)及植物對干旱脅迫的響應(yīng)和水分利用效率，并形成假彩圖像，可以與植物的形態(tài)指數(shù)及葉綠素?zé)晒庵笖?shù)進(jìn)行相關(guān)分析研究。系統(tǒng)配置與工作原理：整套系統(tǒng)由自動化植物傳送系統(tǒng)、光適應(yīng)室、RGB成像、FluorCam葉綠素?zé)晒獬上瘛⒏吖庾V成像、植物熱成像、植物近紅外成像、自動澆灌施肥與稱重系統(tǒng)、植物標(biāo)識系統(tǒng)等組成，光適應(yīng)室內(nèi)的植物可由傳送帶傳送到成像室進(jìn)行成像分析等。技術(shù)指標(biāo)： 1. 自動裝載與卸載植物樣品，通過條形碼或RFID標(biāo)簽識別跟蹤樣品 2. 光適應(yīng)室：用于光照適應(yīng)或植物培養(yǎng)，LED光源光照強(qiáng)度達(dá)1000μmol/m2.s，無熱效應(yīng)，強(qiáng)度0－100%可調(diào)，可通過實驗程序預(yù)設(shè)光照周期變化，可選配通用型或?qū)Ｓ眯腿缢旧L觀測室等，還可選配三維掃瞄成像分析功能（包括XYZ三維掃瞄成像系統(tǒng)和軟件） 3. 標(biāo)配托盤架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多個小花盆的托盤 4. 自動傳送系統(tǒng)由光適應(yīng)室到成像室形成一個環(huán)形傳送通道，傳送帶采用具變速器的三相異步馬達(dá)，200-1000W，傳送帶寬320mm，負(fù)載力130kg，速度9m/min 5. 移動控制系統(tǒng)中央處理單元：CJ2M-CPU33；數(shù)字I/O：最大2560點(diǎn)；PLC通訊：通過以太網(wǎng)100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16軸精確定位 6. 植物成像測量室：150cm(長)x150cm(寬)x220cm(高)，與環(huán)境光隔離（light-isolated），快速自動開啟關(guān)閉門，開啟關(guān)閉周期小于3秒，傳送帶入口具光幕傳感系統(tǒng)、條碼識別器和RFID讀取器 7. RFID讀取器辨識距離：2-20cm；通訊：RS485；條碼識別器可讀取1維、2維和QR碼，具LED光源便于弱光下辨識，RS485通訊 8. F3EM2光幕系統(tǒng)，精確測量植物高度和寬度以便進(jìn)入成像測量室后攝像頭自動精確定位，測量范圍150cm，分辨率5mm 9. 葉綠素?zé)晒獬上瘢喊ü飧綦x成像室、自動開啟與關(guān)閉門、傳送帶、PLC控制自動上下移動聚焦系統(tǒng)、4個LED光源板、8位綠波輪等，單幅成像面積35x35cm，測量光橙色620nm，橙色和白色雙波長光化學(xué)光，飽和光閃為白色或藍(lán)色 10. 自動灌溉與稱重，可同時對5個植物種植盆進(jìn)行澆灌和稱重，精確度±1g；稱重后精確澆灌，可通過實驗程序（protocol）預(yù)設(shè)澆灌過程（regime）或干旱脅迫狀態(tài)，還可選配營養(yǎng)供給系統(tǒng)隨澆灌定量供給植物營養(yǎng)（如氮肥等）；稱重前自動零校準(zhǔn)，還可通過已知重量（如砝碼）物品自動進(jìn)行再校準(zhǔn)；防護(hù)級別：IP66 11. 稱重系統(tǒng)由4個稱重單元組成，安全承載限：150% Ln；溫度補(bǔ)償：-10－40°C，標(biāo)配測量范圍7kg，可選配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：頂部和側(cè)面三維成像（3個攝像頭），每個攝像頭各自擁有獨(dú)立的控制面盤以設(shè)置曝光時間、增益、白平衡等，通過控制面盤的快照鍵可即時拍照并顯示分辨率等信息，還可通過自動模式自動成像并存儲至數(shù)據(jù)庫，每次掃瞄成像時間小于10秒 13. RGB成像系統(tǒng)包括成像室（光隔離）、傳送帶及位置傳感器、3個攝像頭、光源及成像分析軟件，標(biāo)配成像范圍150cm(長)x150cm(寬)x150cm(高)，LED冷白光源（不對植物產(chǎn)生熱效應(yīng)） 14. 標(biāo)配USB以太網(wǎng)攝像頭，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：藍(lán)光峰值465nm，綠色峰值540nm，紅色峰值610nm；28mm光學(xué)鏡頭，口徑43.2mm，光圈范圍2.8－F16 15. NIR近紅外成像單元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分狀況，在供水充沛情況下表現(xiàn)出高NIR吸收值，干旱脅迫情況下則表現(xiàn)出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通過軟件反映和分析植物水分狀況 16. 高光譜成像單元包括光隔離成像測量室、自動開啟關(guān)閉門、傳送帶、PLC控制自動移動聚焦鏡頭包括SWIR和VNIR鏡頭、光源、成像分析系統(tǒng)等，VNIR鏡頭波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速12－236 fps；SWIR鏡頭波段900－2500nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速60或100 fps，視野150x100cm 17. 用戶可通過實驗程序選擇SWIR成像、VNIR成像或兩個鏡頭全波段成像，每個鏡頭成像時間分別為15秒 18. 熱成像單元：分辨率640x480像素，溫度范圍20－120°C，靈敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面積可達(dá)150x150cm 19. 可選配人工氣候室，植物生長面積9.5m2，生長高度2.0m，溫度穩(wěn)定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距離植物100cm高度的光強(qiáng)）,可預(yù)設(shè)自動光照周期動態(tài)， 20. 系統(tǒng)控制與數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)： ? 用戶友好的圖形界面 ? 用戶定義、可編輯自動測量程序（protocols） ? MySQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，可以處理擁有上千萬條記錄的大型數(shù)據(jù)庫，支持多種存儲引擎，相關(guān)數(shù)據(jù)自動存儲于數(shù)據(jù)庫中的不同表中 ? 植物編碼注冊功能：包括植物識別碼、所在托盤的識別碼等存儲在數(shù)據(jù)庫中，測量時自動提取自動讀取條形碼或RFID標(biāo)簽 ? 觸摸屏操作界面，在線顯示植物托盤數(shù)量、光線強(qiáng)度、分析測量狀態(tài)及結(jié)果等，輕松通過軟件完全控制所有的機(jī)械部件和成像工作站 ? 可用默認(rèn)程序進(jìn)行所有測量，也可通過開發(fā)工具創(chuàng)建自定義的工作過程，或者手動操作LED光源開啟或關(guān)閉、RGB掃面成像、葉綠素?zé)晒獬上瘛⒎Q重及澆灌等 ? 實驗程序（Protocols）具備起始鍵、終止鍵、暫停鍵 ? 可根據(jù)實驗需求自動控制植物樣品的移動和單一成像站的激活 ? 可提供3個相機(jī)視角的RGB數(shù)字生長分析，包含閾值分析和顏色分析 ? 對于葉綠素?zé)晒獬上駡D片，軟件可批量進(jìn)行淬滅參數(shù)分析，包含了在背景去除圖像上用戶感興趣區(qū)域和像素值的平均。分析數(shù)據(jù)以原始圖像和分析數(shù)據(jù)的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中。 ? 對FIR熱成像圖，16位圖可直接導(dǎo)出到MATLAB或通過軟件生成溫度分布的假彩圖像。部分用戶： 1. 國際水稻研究所（菲律賓）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines 2. 澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織植物表型組學(xué)中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia 3. 澳大利亞國立大學(xué)The Australian National University, Canberra. Australia 4. 孟山都公司（美國）Monsanto Corporation, St. Louis, USA. 5. 杜邦先鋒國際良種公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa 6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR 7. 巴斯夫公司CropDesign（比利時）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium 8. 美國合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA 9. Palacky 大學(xué)Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大學(xué)Masaryk University Brno, Czech Republic 產(chǎn)地：歐洲

北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司 2021-08-23

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