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目錄:北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司>>植物類>>植物表型>> 模塊式植物表型成像分析系統(tǒng)

模塊式植物表型成像分析系統(tǒng)
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參考價(jià) 面議
具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
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產(chǎn)地類別:進(jìn)口

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更新時(shí)間:2018-08-10 11:04:14瀏覽次數(shù):2861評價(jià)

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模塊式植物表型成像分析系統(tǒng)由植物多光譜熒光成像單元,、紅外熱成像單元、RGB彩色成像單元等組成,,可全面分析植物葉片及冠層的形態(tài)結(jié)構(gòu),、顏色,、光合作用、生理狀態(tài),、氣孔動(dòng)態(tài),、生化色素分布、脅迫生理等,,是目前市場上配置靈活,、功能較全面、性價(jià)比高的植物表型與生理生態(tài)觀測分析系統(tǒng),。

    太陽輻射照射到植物葉片上,,其中的藍(lán)色波段和紅色波段大部分被葉片吸收進(jìn)行光合作用,另一部分(包括綠色波段,、紅外波段等)以反射光的形式返回到大氣中,,少量以熒光的形式發(fā)射到大氣中,,還有部分則以熱的形式耗散。通過對葉片反射光成像測量分析(RGB彩色成像,、多光譜或高光譜成像等),、多光譜熒光成像測量分析及葉片溫度測量分析(紅外熱成像),可以全面分析植物的性狀特征包括外部形態(tài)顏色,、光合作用效率,、氣孔動(dòng)態(tài)、次級代謝等形態(tài)與生理生態(tài)特征,,使植物表型數(shù)字化,、生理生態(tài)及功能可視化。

    模塊式植物表型成像分析系統(tǒng)由植物多光譜熒光成像單元,、紅外熱成像單元,、RGB彩色成像單元等組成,可全面分析植物葉片及冠層的形態(tài)結(jié)構(gòu),、顏色,、光合作用、生理狀態(tài),、氣孔動(dòng)態(tài),、生化色素分布、脅迫生理等,,是目前市場上配置最靈活,、功能*、性價(jià)比最高的植物表型與生理生態(tài)觀測分析系統(tǒng),。

 

中圖:西葫蘆感染病原菌成像分析,,其中(a)為RGB彩色成像、(b)為紅外熱成像,、(c)為F520綠色熒光成像,、(d)為F520/F680綠紅熒光比值成像,;下圖:向日葵幼苗列當(dāng)寄生后的多光譜熒光成像

主要功能特點(diǎn)與技術(shù)指標(biāo):

  • 植物多光譜熒光成像技術(shù),,可以對具有4個(gè)特征性波峰的植物熒光光譜進(jìn)行成像分析,進(jìn)而可全面分析植物初級代謝(光合效率),、次級代謝,、生理生態(tài)、脅迫與抗性篩選等
  • 可選配UV紫外光,、白色LED光源(用于模擬自然光源),、青色LED光源(用于氣孔功能研究)、綠色LED光源,、紅色LED光源,、藍(lán)色LED光源等不同激發(fā)光源
  • 可對UV紫外光激發(fā)的4個(gè)波峰的熒光進(jìn)行成像分析,,包括蘭光440nm(F440)、綠光520nm(F520),、紅光690nm(F690)和遠(yuǎn)紅外740nm(F740),,其中F440和F520統(tǒng)稱為BGF,由表皮及葉肉細(xì)胞壁和葉脈發(fā)出,,F(xiàn)690和F740為葉綠素?zé)晒釩hl-F
  • 紅外熱成像分析單元可測量分析葉片溫度的異質(zhì)性分布,,并通過選區(qū)(ROI)工具得到不同區(qū)域的最高溫度、最低溫度,、平均溫度,、溫度分布頻率直方圖等,依次進(jìn)一步分析氣孔導(dǎo)度,、水分脅迫等
  • 40倍RGB成像可以對植物形態(tài)及顏色進(jìn)行分析,,既可明察秋毫到氣孔分布,又可大視野宏觀成像分析
  • 配置靈活,、使用方便,,可選配不同單元組合
  • 適于植物葉片、植物幼苗及小型全株植物,,紅外熱成像可應(yīng)用于植物冠層或多株植物成像分析
  • 應(yīng)用于作物遺傳育種,、遺傳組學(xué)與表型組學(xué)研究、植物生理生態(tài)學(xué),、植物脅迫生理,、抗性篩選等領(lǐng)域

技術(shù)指標(biāo):

  • 紅外熱成像單元:
    • 非制冷紅外焦平面檢測器(uncooled VOx microbolometer),已經(jīng)過歐盟標(biāo)注校準(zhǔn),,可直接測量溫度,,包括每個(gè)像素點(diǎn)的溫度等
    • 分辨率:640x512像素
    • 光譜范圍:7.5~13.5μm
    • 溫度測量范圍:-25~150°C
    • 靈敏度:≤0.03(30mK)@ 30
    • 幀頻:9Hz或30Hz,最大60Hz
    • 數(shù)據(jù)傳輸:USB-3或千兆以太網(wǎng)
    • 19mm光學(xué)鏡頭,,視野32x26,,可選配13mm鏡頭或35mm鏡頭
    • 具備視頻模式和快照模式
    • 具備14種調(diào)色板供任意選擇,可多樣化設(shè)置熱成像假彩色
    • 具備差值功能,,可內(nèi)查圖像形成平滑影像以避免像素化
    • 可通過軟件設(shè)置大氣溫度,、濕度、距離等參數(shù)
    • 具備等溫模式功能,,包括以上,、一下、之間,、及以下與以上四種等溫模式
    • 結(jié)果在線報(bào)告功能,,自動(dòng)顯示熱影像、時(shí)距圖及影像參數(shù)如發(fā)射率、反射溫度,、大氣溫度,、濕度、外部光距離,、傳播等
    • 影像處理軟件具備ROI選區(qū)功能,,包括點(diǎn)、線,、折線,、矩形等,并可進(jìn)行分區(qū)處理,,每個(gè)ROI即時(shí)顯示最小溫度,、最高溫度、平均溫度等
    • 熱掃描功能及熱剖面功能:可在線可視化顯示線型ROI溫度值,、溫度剖面圖
    • 所有ROI工具的溫度值均可顯示在時(shí)距圖中
    • 防護(hù)級:IP65
    • 工作溫度:-15°C+50°C 
    • 支持GPS信息,,可將位置信息顯示在谷歌地圖上
  • 植物多光譜熒光成像
    • 成像面積20x20cm
    • 紫外光激發(fā)多光譜熒光成像包括F440、F520,、F690,、F740四個(gè)波段的熒光成像
    • 高分辨率CCD鏡頭,20fps,、1360x1024像素,,有效像素大小為6.45μm高速USB 2.0 (480Mbits/sec),,可像素疊加(binning)以提高靈敏度(2x2,,3x3,4x4),;具備視頻模式和快照模式
    • 自動(dòng)測量分析功能(無人值守):可預(yù)設(shè)1個(gè)或2個(gè)試驗(yàn)程序,,系統(tǒng)可自動(dòng)測量儲(chǔ)存
    • 激發(fā)光源包括紫外光、藍(lán)色光源,、紅橙色光源,,通過紫外激發(fā)熒光與紅光LED激發(fā)熒光,可以分析植物類黃酮相對含量等
    • 成像分析軟件具Live(實(shí)況測試),、Protocol(實(shí)驗(yàn)程序選擇),、Pre-processing(成像預(yù)處理)、Result(成像分析結(jié)果)等功能菜單
    • 成像預(yù)處理可以自動(dòng)選區(qū)或手動(dòng)選擇不同形狀,、不同數(shù)量,、不同位置的區(qū)域(Region of interest,ROI),,成像分析結(jié)果包括高時(shí)間解析度熒光動(dòng)態(tài)圖、直方圖,、不同參數(shù)成像圖,、不同ROI的熒光參數(shù)列表等
    • Protocol實(shí)驗(yàn)程序可自由編輯,,也可利用Protocol菜單中的向?qū)С绦蚰0婵蛻糇杂蓜?chuàng)建新的實(shí)驗(yàn)程序
    • 多種Protocols供選配和自動(dòng)運(yùn)行,包括Fv/Fm,、Kautsky誘導(dǎo)效應(yīng),、葉綠素?zé)晒獯銣缜€、光響應(yīng)曲線等
    • 具備系統(tǒng)自動(dòng)重復(fù)運(yùn)行功能,,可無人值守自動(dòng)循環(huán)完成選定的實(shí)驗(yàn)程序,重復(fù)次數(shù)及間隔時(shí)間客戶自定義,成像測量數(shù)據(jù)自動(dòng)按時(shí)間日期存入計(jì)算機(jī)
    • 高度可調(diào),,以適應(yīng)不同高度植株成像分析,最大植株高度50cm,,可根據(jù)客戶需求定制不同高度

3. NDVI與PAR吸收成像模塊:630nmLED紅色光源和740nm LED紅外光源,,可對PAR(光合有效輻射)吸收及植物光譜反射指數(shù)NDVI成像分析

 

4. 可對綠色熒光蛋白GFP進(jìn)行成像分析,可選配YFP成像分析

5. RGB成像:科研級RGB成像鏡頭,,分辨率2592x1944像素,,信噪比54dB,1-40x放大,,最小視野6.1x7.9mm(40x),,最大視野20.8x25.4;可分析葉面積,、長度,、寬度、周長,、比值,、綠度指數(shù)、顏色分級分析,、頻率直方圖等

 

應(yīng)用案例與近期代表性參考文獻(xiàn):

 

西葫蘆感染軟腐病菌(Dickeya dadantii)RGB彩色成像,、多光譜熒光成像及紅外熱成像分析(引自Maria L. Perez-Bueno等,Multicolor Fluorescence Imaging as a Candidate for Disease Detection in Plant Phenotyping. Frontiers in Plant Science, 2016)

  • Monica Pineda etc. Detection of Bacterial Infection in Melon Plants by Classification Methods Based on Imaging Data. Frontiers in Plant Science
  • Monica Pineda et. Use of multicolour fluorescence imaging for diagnosis of bacterial and fungal infection on zucchini by implementing machine learning. Functional Plant Biology, 2017
  • Carmen M. Ortiz-Bustos etc. Fluorescence Imaging in the Red and Far-Red Region during Growth of Sunflower Plantlets. Diagnosis of the Early Infection by the Parasite Orobanche Cumana. Frontiers in Plant Science, 2016
  • Maria Luisa Perez-Bueno etc. Spatial and temporal dynamics of primary and secondary metabolism in Phaseolus vulgaris challenged by Pseudomonas syringae. Physiologia Plantarum, 2015

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