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    模塊式植物表型成像分析系統(tǒng)
    更新時間:2025-07-01
    訪問次數(shù):3649
    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、性價比高的植物表型與生理生態(tài)觀測分析系統(tǒng)。
    品牌其他品牌產(chǎn)地類別進口

        太陽輻射照射到植物葉片上,其中的藍色波段和紅色波段大部分被葉片吸收進行光合作用,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個特征性波峰的植物熒光光譜進行成像分析,進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、藍色LED光源等不同激發(fā)光源
    • 可對UV紫外光激發(fā)的4個波峰的熒光進行成像分析,包括蘭光440nm(F440)、綠光520nm(F520)、紅光690nm(F690)和遠紅外740nm(F740),其中F440和F520統(tǒng)稱為BGF,由表皮及葉肉細胞壁和葉脈發(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,可直接測量溫度,包括每個像素點的溫度等
      • 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)果在線報告功能,自動顯示熱影像、時距圖及影像參數(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、線、折線、矩形等,并可進行分區(qū)處理,每個ROI即時顯示最小溫度、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距圖中
      • 防護級: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
      • 自動測量分析功能(無人值守):可預(yù)設(shè)1個或2個試驗程序,系統(tǒng)可自動測量儲存
      • 激發(fā)光源包括紫外光、藍色光源、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(實況測試)、Protocol(實驗程序選擇)、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)處理可以自動選區(qū)或手動選擇不同形狀、不同數(shù)量、不同位置的區(qū)域(Region of interest,ROI),成像分析結(jié)果包括高時間解析度熒光動態(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實驗程序可自由編輯,也可利用Protocol菜單中的向?qū)С绦蚰0婵蛻糇杂蓜?chuàng)建新的實驗程序
      • 多種Protocols供選配和自動運行,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)自動重復(fù)運行功能,可無人值守自動循環(huán)完成選定的實驗程序,重復(fù)次數(shù)及間隔時間客戶自定義,成像測量數(shù)據(jù)自動按時間日期存入計算機
      • 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:

     

    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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