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      逆境模擬及植物生長監測平台

      更新日期2024-08-07 10:05:36

      型號

      逆境模擬及植物生長監測平台是一套高通量,以多維度傳感器和人工智能算法為基礎的高精度環境監測與表型鑒定係統,可以完成整個植物生長周期中不同環境下的植物生長關鍵表型因子的測量。連續獲取環境監測數據。並基於人工智能算法對獲取的多維度數據開展深度挖掘。

      手機(微信同號)13388425012(南區)19032001373(北區)

      產品詳情

      逆境模擬及植物生長監測平台是一套高通量,以多維度傳感器和人工智能算法為基礎的高精度環境監測與表型鑒定係統,可以完成整個植物生長周期中不同環境下的植物生長關鍵表型因子的測量。連續獲取環境監測數據。並基於人工智能算法對獲取的多維度數據開展深度挖掘。

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      (1) 產品組成

      智能化栽培單元+流水線自動化傳送單元+多維傳感融合圖像成像單元+邊緣計算與解析單元+數據管理單元

      1) 智能化栽培單元

      環境因子監測:利用猫咪社区APP官网類、氣象類傳感器,連續監控猫咪社区APP官网水份、猫咪社区APP官网溫度溫度、猫咪社区APP官网鹽分、猫咪社区APP官网PH、猫咪社区APP官网氧氣、空氣溫濕度、二氧化碳濃度等;

      智能化灌溉:可支持自定義設置周期性水肥計劃,實現對灌溉、施肥的定時、定量控製,可實施水分、養分、鹽分等因子的定向投放,模擬幹旱、高鹽堿等逆境環境。

      2) 流水線自動化傳送單元:

      自動化傳送:利用自動化控製係統,可自動將植株從智能化栽培區域傳送至成像暗室;

      自動定位並識別:利用RFID射頻標簽對每一盆植株進行身份信息識別,植株移動到目標位置時自動進行關聯,並自動記錄對應設備的采集數據;

      選配稱重模塊:樣品傳送過程中高精度傳感器實現對重量的測定。

      3) 多維傳感融合圖像成像單元:

      單箱體多成像單元一體化集成,成像暗室尺寸支持定製。可選配可見光二維、可見光三維、高光譜等獨立成像模塊。高效實現對作物植株的高通量、多維度、自動化實時采集。

      可見光二維成像單元:獲取植株側視可見光圖像,並利用人工智能算法分析獲取株高、葉頂點數、投影麵積等形態參數,黃色投影麵積、綠色投影麵積等顏色參數,以及平滑度等紋理參數,用於植株株型與健康狀態相關表型分析。

      可見光三維成像單元:基於算法重構高精度植物模型,基於模型獲取植物冠層覆蓋率、冠幅、生物量等參數,用於生物量變化與長勢分析。

      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

      成像平台

      360度旋轉平台

      成像高度

      支持多段成像,自定義高度

      照明光源

      側麵LED均一光源

      數據傳輸

      萬兆以太網

      二維單株分析時間

      <5s

      三維單株重構與解析時間

      <7min

      高光譜成像單元:基於植物光譜反射信息,可實現植物各部分光譜特征曲線的計算,以及光譜指數如NDVI、GVI等三十個常用植被指數的獲取,葉綠素含量、冠層氮含量等生物學參數的分析,用於解析植物組分含量變化、營養狀況以及病害發生情況。

      成像波長範圍

      400-1000nm

      照明光源

      低頻閃高光質鹵素燈光源

      像素大小

      5.86μm×5.86μm

      光譜分辨率

      2.5nm

      光譜帶數(波段數)

      1200個波段

      圖像分辨率

      1920×1920

      入射狹縫寬度

      25μm

      動態範圍

      12bit

      成像高度

      支持自定義高度

      數據傳輸

      USB3.0/千兆以太網(可選)

      高光譜單株分析時間

      <5s

      4) 邊緣計算與解析單元:

      係統采用全自研算法進行可見光圖像與光譜圖像解析,可重構植株高精度三維模型,對形態參數、顏色參數,生物量等進行測定,並生成光譜反射曲線,自動計算多種常見植被指數、葉綠素含量、氮含量等農學生物學指標。可根據客戶需求,各模塊支持設計定製關聯模型,對特定類型脅迫響應程度或病害等級進行具體分析。

      5) 數據管理單元:

      係統配備專業分析軟件,支持通過自建實驗工程進行數據管理,可按不同成像單元進行數據查看、分析和導出,便於根據不同的實驗課題進行整個實驗周期數據管理。

      (2) 應用方向

      集成可見光二維、三維、高光譜多類型成像單元,采用全自研算法進行可見光圖像與光譜圖像解析,可重構植株高精度三維模型,對形態參數、顏色參數,生物量等進行測定,並生成光譜反射曲線,自動計算多種常見植被指數、葉綠素含量、氮含量等農學生物學指標。

      可應用於植物形態分析(篩選突變株、逆境處理下篩選抗逆種質)、植物長勢分析(分析突變體或特殊處理條件下植物生長狀態變化)、植物營養狀況分析(營養高效種質/突變體篩選、水肥利用率分析)、植物病害識別(感病處理下篩選抗病種質)、植物葉綠素含量分析(植物生長狀態表征、抗性種質篩選);可根據客戶需求,各模塊支持設計定製關聯模型,對特定類型脅迫響應程度或病害等級進行具體分析。

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      逆境模擬及植物生長監測平台-2維


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      逆境模擬及植物生長監測平台-3維


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      逆境模擬及植物生長監測平台-高光譜成像與指數分析結果


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      動圖-高光譜圖_大豆冠層.gif

      高光譜圖_大豆冠層


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      高光譜圖_水稻冠層

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