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大表型逆境模拟及植物生长监测平台

简要描述:大表型逆境模拟及植物生长监测平台是一套高通量,以多维度传感器和人工智能算法为基础的高精度环境监测与表型鉴定系统,可以完成整个植物生长周期中不同环境下的植物生长关键表型因子的测量。连续获取环境监测数据。并基于人工智能算法对获取的多维度数据开展深度挖掘。

  • 产品型号:
  • 厂商性质:生产厂家
  • 更新时间:2025-08-11
  • 访  问  量:4212

详细介绍

一、产品介绍

大表型逆境模拟及植物生长监测平台是一套高通量,以多维度传感器和人工智能算法为基础的高精度环境监测与表型鉴定系统,可以完成整个植物生长周期中不同环境下的植物生长关键表型因子的测量。连续获取环境监测数据。大表型逆境模拟及植物生长监测平台并基于人工智能算法对获取的多维度数据开展深度挖掘。


二、 产品组成

智能化栽培单元+流水线自动化传送单元+多维传感融合图像成像单元+边缘计算与解析单元+数据管理单元

1) 智能化栽培单元

环境因子监测:利用土壤类、气象类传感器,连续监控土壤水份、土壤温度温度、土壤盐分、土壤PH、土壤氧气、空气温湿度、二氧化碳浓度等;

智能化灌溉:可支持自定义设置周期性水肥计划,实现对灌溉、施肥的定时、定量控制,可实施水分、养分、盐分等因子的定向投放,模拟干旱、高盐碱等逆境环境。

2) 流水线自动化传送单元:

自动化传送:利用自动化控制系统,可自动将植株从智能化栽培区域传送至成像暗室;

自动定位并识别:利用RFID射频标签对每一盆植株进行身份信息识别,植株移动到目标位置时自动进行关联,并自动记录对应设备的采集数据;

选配称重??椋貉反凸讨懈呔却衅魇迪侄灾亓康牟舛ā?/span>

3) 多维传感融合图像成像单元:

单箱体多成像单元一体化集成,成像暗室尺寸支持定制??裳∨淇杉舛⒖杉馊⒏吖馄椎榷懒⒊上衲??。高效实现对作物植株的高通量、多维度、自动化实时采集。

可见光二维成像单元:获取植株侧视可见光图像,并利用人工智能算法分析获取株高、叶顶点数、投影面积等形态参数,黄色投影面积、绿色投影面积等颜色参数,以及平滑度等纹理参数,用于植株株型与健康状态相关表型分析。

可见光三维成像单元:基于算法重构高精度植物模型,基于模型获取植物冠层覆盖率、冠幅、生物量等参数,用于生物量变化与长势分析。

成像传感器

高分辨率RGB镜头

分辨率

5120×5120

像元尺寸

2.5μm×2.5μm

成像平台

360度旋转平台

成像高度

支持多段成像,自定义高度

照明光源

侧面LED均一光源

数据传输

万兆以太网

二维单株分析时间

<5s

三维单株重构与解析时间

<7min











高光谱成像单元:基于植物光谱反射信息,可实现植物各部分光谱特征曲线的计算,以及光谱指数如NDVI、GVI等三十个常用植被指数的获取,叶绿素含量、冠层氮含量等生物学参数的分析,用于解析植物组分含量变化、营养状况以及病害发生情况。

成像波长范围

400-1000nm

照明光源

低频闪高光质卤素灯光源

像素大小

5.86μm×5.86μm

光谱分辨率

2.5nm

光谱带数(波段数)

1200个波段

图像分辨率

1920×1920

入射狭缝宽度

25μm

动态范围

12bit

成像高度

支持自定义高度

数据传输

USB3.0/千兆以太网(可?。?/span>

高光谱单株分析时间

<5s













4) 边缘计算与解析单元:

系统采用全自研算法进行可见光图像与光谱图像解析,可重构植株高精度三维模型,对形态参数、颜色参数,生物量等进行测定,并生成光谱反射曲线,自动计算多种常见植被指数、叶绿素含量、氮含量等农学生物学指标。可根据客户需求,各模块支持设计定制关联模型,对特定类型胁迫响应程度或病害等级进行具体分析。

5) 数据管理单元:

系统配备专业分析软件,支持通过自建实验工程进行数据管理,可按不同成像单元进行数据查看、分析和导出,便于根据不同的实验课题进行整个实验周期数据管理。


三、 应用方向

集成可见光二维、三维、高光谱多类型成像单元,采用全自研算法进行可见光图像与光谱图像解析,可重构植株高精度三维模型,对形态参数、颜色参数,生物量等进行测定,并生成光谱反射曲线,自动计算多种常见植被指数、叶绿素含量、氮含量等农学生物学指标。

可应用于植物形态分析(筛选突变株、逆境处理下筛选抗逆种质)、植物长势分析(分析突变体或特殊处理条件下植物生长状态变化)、植物营养状况分析(营养高效种质/突变体筛选、水肥利用率分析)、植物病害识别(感病处理下筛选抗病种质)、植物叶绿素含量分析(植物生长状态表征、抗性种质筛?。?;可根据客户需求,各??橹С稚杓贫ㄖ乒亓P?,对特定类型胁迫响应程度或病害等级进行具体分析。


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