Sistema di analisi dell'immagine fenotipica vegetale PlantScreen (mobile imaging 3D XYZ)

PlantScreenIl sistema di imaging fenotipico vegetale è stato sviluppato e prodotto dalla società ceca PSI.Integra il sistema di controllo automatizzato Robotic, il sistema di coltivazione luminosa LED intelligente, l'analisi di misurazione dell'immagine fluorescente clorofilica, l'analisi dell'immagine termica delle piante, l'analisi dell'immagine a infrarossi vicini delle piante, l'analisi ad alto spettro delle piante, la gestione automatica del riconoscimento dei codici a barre, l'immagine a colori RGB e molte altre tecnologie avanzate,Ottimizzazione di grandi quantità di campioni di piante, dall'analisi fisioecologica e morfostrutturale completa della mustata, del mais a una varietà di altre piante, per misurazioni di analisi di imaging fenotipica di piante ad alto flusso, misurazioni di analisi di imaging di risposta alla forza delle piante, misurazioni di analisi della crescita delle piante, studi di ecotossicologia, riconoscimento delle caratteristiche e analisi fisioecologica delle piante, ecc. Come primo produttore al mondo a sviluppare e produrre sistemi di imaging a fluorescenza di clorofile vegetale, PSI è all'avanguardia tecnologica mondiale nell'analisi dell'imaging fenotipica di piante.Diventa l'attrezzatura strumentale più avanzata per l'analisi fenotipica delle piante e l'analisi dell'immagine funzionale, consentendo più di 100 parametri di misura come la crescita delle piante e la risposta alla forza.

PlantScreenIl sistema comprende le seguenti funzioni di analisi dell'immagine:

1.Analisi di imaging a fluorescenza clorofilica di grandi dimensioni: area di imaging singola 35x35cm, i parametri di misurazione dell'imaging includono Fo, Decine di parametri di fluorescenza clorofilica come Fm, Fv, Fo', Fm', Fv', Ft, Fv/Fm, Fv'/Fm', Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd

2.RGBAnalisi dell'immagine: i parametri di misurazione dell'immagine includono:

1)Area delle foglie (Leaf Area): Useful for monitoring growth rate）

2)Solidità/Compattezza (Solidity/Compactness). Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）

3)Perimetro delle foglie (Leaf Perimeter): Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)）

4)Eccentricità (Eccentricity): Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)）

5)Rotondoneità (roundness): Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness）

6) Indice di larghezza foglia media: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)）

7)片细长度SOL (Slenderness of Leaves)

8)Circle Diameter (diametro circolare). Diameter of a circle with the same area as the plant）

9)Area dello scafo convesso (Convex hull area). Useful for compactness evaluation）

10)Centro vegetale (centroide). Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)）

11)Distanze internodali (internodal distances)

12)Altezza di crescita (Growth Height)

13)Altezza e larghezza massime della pianta in 3 dimensioni

14)Tasso di crescita relativo (relative growth rate)

15)Angolo della foglia (Leaf Angle)

16)Numero di foglie ai nodi (Leaf Number at Nodes)

17)Altri parametri come la segmentazione del colore per la valutazione della fitness delle piante, l'indice di greening e altri

3.Analisi di imaging ad alto spettro (opzionale) per immaginare e analizzare i seguenti parametri:

1)Indice di vegetazione di differenza normalizzata (NDVI)

2)Indice di rapporto semplice (Simple Ratio Index)Equation: SR = RNIR / RRED）

3) Migliorato assorbimento della clorofilla in indice di riflessione (MCARI1).
Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]）

4)Indice di vegetazione ottimizzata per il suolo (OSAVI)
, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)）

5)Indice di verde (G)Equation: G = R554 / R677）

6)Migliorato assorbimento della clorofilla in indice di riflessione (MCARI).
Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)）

7)Indice CAR trasformato (TCARI)
, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]）

8)Indice di vegetazione triangolare (TVI)
,
Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]）

9)ZMIIndice Zarco-Tejada e Miller (ZMI)Equation: ZMI = R750 / R710）

10)Indice di Pigmento Ratio Semplice (SRPI)Equation: SRPI = R430 / R680）

11)Indice di Normalizzazione della Faeofitonizzazione (NPQI)Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)）

12)Indice di riflessione fotochimica (PRI)Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)）

13)Indice di clorofilla del pigmento normalizzato (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)）

14)CarterIndici Carter
, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760）

15)LichtenthalerIndici Lichtenthaler
, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690）

16)SIPIIndice di Pigmento Strutturale Intensivo (SIPI)Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)）

17)GitelsonIndici Gitelson e Merzlyak
,
Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）

4.Analisi dell'immagine termica (opzionale): per l'analisi dell'immagine della distribuzione del calore bidimensionale delle piante in condizioni di radiazione luminosa, una buona dissipazione del calore può rendere la pianta resistente a condizioni di alta radiazione luminosa o basse acque (siccità) per lunghi periodi

5.Analisi dell'immagine a infrarossi vicini (opzionale): per l'osservazione e l'analisi dello stato dell'umidità delle piante e della loro variazione di distribuzione tra i diversi tessuti, le piante in buono stato di irrigazione mostrano un'alta assorbimento dello spettro a infrarossi vicini, mentre le piante in stato di siccità mostrano un'alta riflessività allo spettro a infrarossi vicini, attraverso il software di analisi è possibile monitorare l'intera dinamica del processo dell'analisi, dalla forza della siccità al processo di riaffiatura, e la risposta delle piante alla forza della siccità e l'efficienza dell'utilizzo dell'umidità, e formare immagini false, può essere condotto uno studio analitico correlato con l'indice morfologico della pianta e l'indice fluorescente della clorofila.

Configurazione e funzionamento del sistema:

PlantScreenSistema di analisi dell'immagine fenotipica vegetale XYZ 3D Mobile Imaging Edition (PlantScreenXYZ Rototic System) include l'automazione del sistema operativo XYZ 3D, l'imaging FluorCamImmagine fluorescente con clorofila, ecc. Possibilità opzionale di imaging ad alto spettro, imaging termica delle piante, imaging a infrarossi vicini delle piante, sistema di identificazione delle piante, ecc. Il sistema di imaging viene spostato dal braccio robotico tridimensionale automatizzato sopra la pianta per l'analisi dell'immagine ecc.

Indicatori tecnici:

1.XYZIl braccio robotico a tre assi può essere spostato liberamente per l'analisi dell'immagine sopra la pianta, le dimensioni possono essere personalizzate in base al cliente, la piattaforma di immagine mobile con configurazione standard può eseguire scansione 3D XYZ su 4 piattaforme di coltivazione di piante di 110x170 cm, altezza della piattaforma di coltivazione di 75 cm, altezza regolabile della piattaforma di immagine da 100 cm a 150 cm (controllo automatico)

2.Immagine fluorescente clorofila: risoluzione obiettivo 1392x1040 pixel, singolo fotogrammaArea di imaging 35x35cm, luce di misura arancione 618nm, luce fotochimica a doppia lunghezza d'onda arancione e bianca, lampeggio saturo in bianco, intensità luminosa massima 3600μmol / m²/ s, con sorgente di luce infrarossa 735nm

3.RGBImmagine: sensore di immagine ad alta sensibilità 1/2,5", risoluzione 2592x1944 pixel, dimensione pixel 2,2 μm, esposizione automatica o manuale e bilanciamento bianco, ecc.Le informazioni dell'immagine includono l'ora e la posizione in formato data-mese-anno-ore-minuti-secondi-Pos_X_Y_Z.bmp

4.RGBAnalisi dell'immagine: funzione di calibrazione della deformazione del barile, rilevamento e taglio del vassoio, eliminazione dello sfondo

5.NIRUnità di imaging a infrarossi vicini (opzionale): acquisisce la banda di assorbimento dell'acqua di 1450-1600 nm per riflettere lo stato dell'umidità delle piante, mostra un alto assorbimento NIR in condizioni di abbondanza di acqua, mostra un alto riflesso NIR in condizioni di sforzo della siccità, l'immagine a colori NIR falsi può riflettere e analizzare lo stato dell'umidità delle piante tramite software

6.Unità di imaging ad alto spettro (opzionale), obiettivo 1000-2500nm (SWIR) o 400-1000nm (VNIR), campo visivo 150x100cm

7.Unità di imaging termica: risoluzione 640x480 pixel, intervallo di temperatura 20-120°C, sensibilità NETD <0,05°C@30°C/50mK, area di imaging fino a 150x150 cm

8.Sistema di controllo e analisi dell'acquisizione dei dati: interfaccia grafica intuitiva, protocolli di misurazione automatica modificabili e definiti dall'utente, unità di controllo con interruttore di alimentazione principale, spegnimento di emergenza, interruttore di avvio dell'asse 3D XYZ, tasto di pausa, tasto di movimento, ecc., protezione nome utente e password

Origine:Europa