Tragbares multispektrales Phänotypbildsystem für Pflanzen

Videometer Lite verwendet ein LED-Flash-Lichtquellensystem, das effektiv sieben Wellenlängenmessungen kombiniert und ein Fusionsspektralbild erzeugt, das in einem Spektrum zusammengesetzt wird, wobei jedes Pixel einem anderen Reflexionsspektrum entspricht. Das Gerät umfasst das sichtbare Licht und das NIR-Nahinfrarotband für die genaue und umfassende Untersuchung von Pflanzenphänotypen, Pflanzenkrankheiten und mehr. Das tragbare Videometer Lite ist eine multifunktionale Bildgebungsplattform, die auf einem Wagenhalter montiert werden kann und sowohl auf dem Feld als auch in der Hand verwendet werden kann.

Tragbares multispektrales Phänotypbildsystem für PflanzenHauptfunktionen

Kombination von Vorteilen der sichtbaren und spektralen Bildgebung

Bildgebung von Samen und Krankheitspänotypen

Tragbares Design für den Gebrauch im Gewächshaus oder im Freien

Standardkalibrierungsfunktion, Daten können wiederholt werden

Software, die von erfahrenen Experten auf der Grundlage der Anwendungserfahrung entwickelt wurde, ist einfach zu bedienen und löst Probleme in landwirtschaftlichen Anwendungen

Integrierte Farbkorrektur

Standard mit 7 Spektralbanden und ständig aktualisiert

Tragbares multispektrales Phänotypbildsystem für PflanzenProduktbeschreibung

Das System kann auch eine hohe Durchfluss-Bildmessung von Bakterien, Pilzen, Würmer-Eiern usw. durchführen, Toxikologie oder andere Studien durchführen und für die präzise und umfassende Qualitätsprüfung von Getreide, Pflanzen, Fleisch usw. verwendet werden. Das Videometer-System generiert Bilder, die mit anderen Analysesystemen wie Matlab analysiert werden können. Da das Videometer Lite zur Messung häufig in Gewächshäuser, in der Wildnis oder anderswo mitgenommen werden muss, wurde es als tragbares Modell konzipiert.

Die Arbeitssoftware von VideometerLab Lite wurde von einem starken Bioinformatik- und Softwareteam von Videometer entwickelt und berücksichtigt die Anforderungen praktischer Anwendungen, ist einfach zu bedienen und leistungsstark. Videometer erforscht und aktualisiert kontinuierlich neue Algorithmen für alle Bedürfnisse.

VideometerLab Lite, ein tragbares Samen-Phänotyp-Multispektral-Bildgebungssystem, erhält nützliche Informationen, indem es die Bildgebung von Samen unter LED-Flashes in sieben verschiedenen Wellenlängen (Wellenlängenbereich 405-850 nm) misst. Diese Bilder können unabhängig analysiert oder überlagert werden, um hochauflösende Farbbilder zu erstellen. Basis-Integrationsmodul mit 7-Band-Multispektral-Bildgebungssystem. Die Software ermöglicht Farbkalibrierung, Etikettenerkennung, Graustufenkonvertierung usw.

Multispektrale Phänotyp-Bildgebungssysteme im Feld

Phänotypische Eigenschaften Analyse / Ausgrabung, Genotyp-Phänotyp-Assoziationen

Landwirtschaftliche Zucht

Gartenbau, Agrarinformatik

Qualitätsanalyse der Früchte

Pflanzenpathologie

Biomasse-Analyse

Samenforschung

Anti-Reversive Forschung

Parameter der direkten Messung

Größe

Form

Farbe

Form-Textur

Spektralstruktur

Spektrale Komponenten im Zusammenhang mit der Oberflächenchemie

Zählen

Indirekte Messung oder Berechnung

Samenreinigkeit

Prozentsatz der Entstehung

Keimrate

Die Vitalität der Samen

Samengesundheit

Reife der Samen

Samenlebensdauer usw.

Hauptmerkmale

Integrierte Kugeln für gleichmäßige und diffuse Lichtbeleuchtung

Spektrale Bildgebung und quantitative Analyse in 10-15 Sekunden

7 verschiedene Wellenlängen / Lichtquellen

3 Mio. Pixel/Wellenlänge, zur Verfügung, 21 Mio. Pixel/Frame-Auflösung

Standardausrüstung einschließlich einfacher Gerätekalibrierung

* Farbmessung im Vergleich zur herkömmlichen RGB-Technologie

Automatischer Umschalt des Dynamikbereichs je nach Anwendungsanforderung

Lange Lebensdauer der Lichtquelle bis zu 100.000 Stunden

Verbesserte Stabilität der LED-Lichttechnologie

Forschung mit leistungsstarker Erkundungssoftware

Einfaches Werkzeug zur Formulierung (Modellierung) für herkömmliche Anwendungen

Bildgebungseigenschaften

Schnelle und beschädigungsfreie Prüfung

Jede Probe dauert nur 10-20 Sekunden, einschließlich der Bearbeitung

Kombination mit anderen disruptiven Technologien

Hohe Flexibilität bei der Messung

Schwerpunkte: Wiederholbarkeit, Rückverfolgbarkeit, Haltbarkeit, Übertragbarkeit

Technische Parameter

Vollständige Analysezeit 10-15 Sekunden/Probe

Stromversorgung: 5 V DC 3 A

Stromverbrauch 300 VA

Betriebstemperatur: 5-40 ℃, Lagerung -5-50 ℃

Luftfeuchtigkeit 20-90 % RH, nicht kondensiert

Softwareoptionen: Bildverarbeitungswerkzeuge (IPT)

Spektrale Bildgebung (MSI)

Spot Werkzeugkasten

Größe: 270 mm(h) * 240 mm(b) * 200 mm(d)

Gewicht: 1,1 kg

Anwendungsfall

Samen durch Chlorophyl / Reife unterscheiden

Die Forschung von Wissenschaftlern aus Großbritannien konzentrierte sich auf die Bewertung fortgeschrittener Bildgebungstechniken zur Pilzdetektion und präzisen Quantifizierung von Wurzelplantagen, um die Auswirkungen auf die Gesundheit des oberen Bodens durch die Messung von Photosyntheseparametern zu bewerten. In der Studie wurde das Multispektralbildsystem VideometerLab verwendet.

Die Abbildung zeigt "Take-all" infizierte Weizenjunglinge. Auf der linken Seite ist das Originalbild mit roten Pfeilen mit dem Zeichen "Take-all" Verlust, manuell bewertet; Das rechte Bild ist das gleiche Bild, das von VideometerLab analysiert wurde und das Wurzelgewebe in Krankheit (blau) und Gesundheit (orange / gelb) kategorisiert wurde.

Bildgebung von Quinoa Creme Schimmelkrankheit mit Videometer Multispektral Imaging System

Chenopodium quinoa ist eine nährstoffreiche Pflanze, die in vielen Ländern verbreitet wird. Pilzkrankheiten wie Frostschimmelkrankheiten beschränken die Getreideerzeugung, und die Erzeugung von resistenten Produkten wie Frostschimmelkrankheiten ist das zentrale Ziel der Quinoa-Zucht.

Mit konventioneller RGB-Bildgebung ist es schwierig, die phänotypische Reaktion von Quinoa auf Peronospora variabilis zu messen, da verschiedene grüne und rote Flecken auf den Blättern von verschiedenen Quinoa-Genotypen gestört werden, siehe Abbildungen 1 und 2.

Entwickeln Sie Bildanalyseverfahren, um gesundes Quinoa-Blattengewebe von Quinoa-Blattengewebe zu unterscheiden, das mit Cremosis infiziert ist. Die Studie untersuchte die Schweregrad-Phänotypen und die Sporenbildung mit dem Videometer Multispektral Imaging System.

Schweregrad ist die Fläche der Blattschädigung als Prozentsatz der gesamten Blattfläche. Je nach Genotyp kann die Farbe orange, gelb oder rot sein.

Die Sporenbildung ist die Sporenmenge oberhalb des Verletzungsbereichs, in Prozent gemessen und durch Messung der Blattseite bewertet.

Abbildung 1 Blatt positive Schwere Symptome

Abbildung 2 Blattpositive Sporenbildung

Multispektrale Bildanalyse

Die Forscher nutzten das Multispektralbildsystem VideometerLab 4 für die Multispektralbildgebung, wobei die integrierte Kugel eine gleichmäßige Beleuchtung der Probe gewährleistete (Abbildung 3). Jede erhaltene Bildschicht besteht aus 19 verschiedenen Bildbanden mit Wellenlängen von 365 nm (UVA) bis 970 nm (NIR). Die Bildauflösung pro Pixel beträgt ~41 µm. Die Auflösung pro Bildschicht beträgt 2192 x 2192 Pixel.

Bildanalyse Schweregrad Modell

Die Gelbung (A) ist von der Frontseite des G9-Genotypenblatts (Abbildung 4) deutlich zu sehen und ein RGB-Bild (konventionelle Kamera, sichtbares Lichtband für das menschliche Auge) aufgenommen wurde. (B) und (C) zeigen 2 Wellenbände in einer multispektralen Schicht, blaues Licht 490 nm (B) und gelbes Licht 570 nm (C). Die Definition von gesundem Pflanzengewebe und Vergilbung wurde zunächst markiert und die Konvertierung erstellte ein Modell (D), das 19 Bandinformationen (mehrere Schichten im Bild) durch nCDA (Normalisierte Typische Diskretionsanalyse) in einen repräsentativen Pixelbereichswert für die gesamte Schicht konvertiert. Nach dem Schnitt (E und F) können alle Bilder - alle Sorten und Genotypen, um eine quantitative Analyse zu erhalten, die einen Prozentsatz von Gelbwebe (E-Gelb) mit einem spezifischen Blattenverhältnis von 68,0% oder mit roter Abdeckung der Sporenzone (F) mit einem Anteil von 18,9%, Gelbwebe (Gelb) mit einem Anteil von 68%, mit einer Gesamtfläche von 75,8% der Sporen und Gelbwebe.

Bildanalyse der Sporenbildung

Auf der Blattfrontseite (unten) ist der G9-Genotyp im RGB-Bild deutlich sichtbar (vergrößert unter A und B). Obwohl es schwierig ist, einzelne Wellen im sichtbaren Lichtband zu erkennen, ist hier das Blaue Lichtband (490 nm) (C) speziell gekennzeichnet. Eingang in das NIR-Band (780 nm) (D- und E-Vergrößerung unten links) zeigt eine klare Sicht der Sporen. Die Verwendung dieser Informationen (nur die Identifizierung der schwarzen grauen Sporen) hilft uns, das Schnittsporenpixel (F) zu unterscheiden und die Fläche zu quantifizieren, wobei der Blattsporenverhältnis 12,5% (gelbe Darstellung) ist, ohne den gelben Teil der Fläche.

Darüber hinaus ist die Sporenerkennung hier konservativer in Bezug auf die positive Bildanalyse. Der nicht schwarze graue Bereich, der von den Pixeln bedeckt ist (die Pixel sind größer als die einzelnen Sporen), wird geschätzt, dass der Anteil der Sporen etwa 23% beträgt (hier nicht angezeigt).

Bild4(A) sRGB-Bild. (B), 490nm (blaues Licht), (C), 570nm (gelb), (D) Konvertierung, (E) und (F), 2 Arten der quantitativen Partition.

Abbildung 5 (A) sRGB-Bild, (B) 490 nm (blaues Licht), (C) 570 nm (gelb), (D) Konvertierung, (E) Quantitative Partition.

Ergebnis

Abbildung 6: Verteilung der durchschnittlichen Schwere (%) der 133 Genotypen

Tabelle 1 Interaktionen von Quinoa Creme Schimmel manuell und basierend auf Multispektral-Phänotyp-Bildgebung