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videometer多光譜植物成像分析儀

videometer多光譜植物成像分析儀

產(chǎn)品型號: videometerlab

所屬分類:Videometer種質(zhì)資源庫

更新時間:2021-10-13

簡要描述:videometer多光譜植物成像分析儀該系統(tǒng)也可以對細(xì)菌、小型動物、蟲卵等進(jìn)行高通量成像測量,進(jìn)行毒理學(xué)或其它研究。Videometer系統(tǒng)目前正在開發(fā)提供API接口。對于高級用戶而言,通過API接口可以允許用戶做自己*的特定分析。考慮到VideometerLab 4 portable可能需要經(jīng)常帶到溫室、

詳細(xì)說明:

videometer多光譜植物成像分析儀

新型種子表型與品質(zhì)評估技術(shù)-多光譜成像技術(shù)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。該技術(shù)采用光譜成像技術(shù),同時結(jié)合了高級圖像分析技術(shù)用以凸顯種子性狀并區(qū)分種子樣品中的其它材料。系統(tǒng)可單獨對種子目標(biāo)進(jìn)行分析,提取一級參數(shù)如顏色、性狀以及紋理等,之后將這些參數(shù)用于獲取二級特征如種子分類或性狀定量測量。

該技術(shù)采用了震動單元以及傳輸帶將樣品送至VideometerLab多光譜成像系統(tǒng),系統(tǒng)將樣品圖分割為獨立個體。該技術(shù)用數(shù)據(jù)庫來訓(xùn)練和維護(hù)種子品種的表型差異。經(jīng)過進(jìn)一步研發(fā),有可能從數(shù)據(jù)庫下載表型模型,也可將錯誤分類種子或系統(tǒng)未識別種子數(shù)據(jù)上載到數(shù)據(jù)庫,持續(xù)改進(jìn)表型成像系統(tǒng)。該表型成像系統(tǒng)的應(yīng)用案例之一是用來測量菠菜樣品的純度,測量規(guī)程與丹麥2個有名種子生產(chǎn)商一起開發(fā)。應(yīng)用該系統(tǒng)對許多種子品系進(jìn)行了分類并將未知材料劃分幾類。研究結(jié)果將用于生產(chǎn)線來調(diào)整清潔設(shè)備參數(shù)。目前研究進(jìn)展主要聚焦于菠菜研究,特別介紹了該多光譜表型成像系統(tǒng)在檢測系統(tǒng)維護(hù)和更新領(lǐng)域應(yīng)用。

北京博普特科技有限公司是丹麥Videometer公司中國區(qū)總代理,全面負(fù)責(zé)其系列產(chǎn)品在中國市場的推廣、銷售和售后服務(wù)。

videometer多光譜植物成像分析儀原理

多光譜成像技術(shù)是基于成像學(xué)和光譜學(xué)發(fā)展起來的一門新興技術(shù),它作為一種分析工具,可應(yīng)用于包括生物醫(yī)學(xué)在內(nèi)的很多不同的研究領(lǐng)域。多種熒光同時標(biāo)記時,經(jīng)過單色光的激發(fā),其多種熒光信號混雜在一起,通過液晶可調(diào)諧濾光片對所需波長光進(jìn)行濾過和電荷藕合元件的采集,然后經(jīng)信號解混系統(tǒng)將采集到的多種混雜的光解混,經(jīng)過信號輸出和顯示,可直觀地觀察到不同顏色標(biāo)記的生物樣品的不同的成分或定位。多光譜成像和普通成像技術(shù)的大不同之處,能獲得每張圖像每個像素點的高分辨率的光譜,而不是肉眼所見的紅、藍(lán)、綠三色圖像。

   研究生物體內(nèi)復(fù)雜的生物過程,直觀的方法就是成像技術(shù),如免疫組化、熒光原位雜交技術(shù)、細(xì)胞成像技術(shù)以及活體動物體內(nèi)成像技術(shù)等。由于自發(fā)熒光以及光譜重疊的干擾,這些成像方法都只能用一種染料標(biāo)記特定分子進(jìn)行成像,即便通過熒光共振能量轉(zhuǎn)移來研究分子問的相互作用,也只能同時有兩種染料標(biāo)記,且無法消除光譜重疊的干擾。生物體內(nèi)過程的復(fù)雜性決定了單色成像用于生物醫(yī)學(xué)研究的局限性,特別是人類基因組計劃完成后,研究進(jìn)入后基因組時代,更加注重基因表達(dá)和蛋白質(zhì)功能信號通路的研究,這些核酸和蛋白質(zhì)復(fù)雜多樣在體內(nèi)行使著多種多樣的功能。隨著成像學(xué)和光譜學(xué)的發(fā)展,使得圖像被解混成為可能,多種染料標(biāo)記不同的生物分子,即使存在非常明顯的光譜重疊,通過光譜解混也能將每種光學(xué)信號彼此分離開。

多光譜成像系統(tǒng)的功能

   多光譜成像系統(tǒng)、結(jié)合可見光成像和光譜成像優(yōu)點

   對種子的表型成像

   便攜設(shè)計,方便帶到溫室或野外使用

   標(biāo)準(zhǔn)光照環(huán)境,數(shù)據(jù)可重復(fù)

   經(jīng)驗豐富的專家根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗設(shè)計的軟件,操作簡單,解決農(nóng)業(yè)應(yīng)用中遇到的問題

   內(nèi)置顏色校正和讀取電子標(biāo)簽的程序

   可選一系列的功能程序模塊,并不斷升級中  

多光譜成像系統(tǒng)產(chǎn)品說明

  該系統(tǒng)也可以對細(xì)菌、小型動物、蟲卵等進(jìn)行高通量成像測量,進(jìn)行毒理學(xué)或其它研究。Videometer系統(tǒng)目前正在開發(fā)提供API(Application Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)接口。對于高級用戶而言,通過API接口可以允許用戶做自己*的特定分析。考慮到VideometerLab 4 portable可能需要經(jīng)常帶到溫室、野外或其它地方進(jìn)行測量,因此它被設(shè)計成可快速打包的樣式。

   Videometer Lab 4 portable的工作軟件由Videometer公司強(qiáng)大的生物信息學(xué)和軟件團(tuán)隊開發(fā),充分考慮在實際應(yīng)用的需求,操作簡單,功能強(qiáng)大。Videometer還在不斷研究新算法,適合各種需求。

   Videometer Lab 4 portable便攜式種子表型成像多光譜測量系統(tǒng)通過測量種子在19種不同波長的LED頻閃光下的成像來獲取有用的信息。這些圖像可以獨立分析使用,也可以疊加起來合成高分辨率的顏色圖像。基礎(chǔ)模塊包括可見光成像、UV紫外成像以及NIR成像??晒潭〝z像頭或移動攝像頭,可實現(xiàn)較高通量成像。VideometerLab 4 portable工作模塊包括:基礎(chǔ)整合模塊,含19個波段多光譜成像系統(tǒng)。內(nèi)置在軟件中,是軟件的基本組成部分??蛇M(jìn)行顏色校準(zhǔn),標(biāo)簽識別,灰度圖轉(zhuǎn)換等。選配模塊,功能強(qiáng)大,針對應(yīng)用的每個算法是一個模塊,客戶可以根據(jù)需求選配,參數(shù)包括生物量測量、形態(tài)大小測量,種子萌發(fā)測量等等。

無損檢測技術(shù)無損檢測技術(shù)是近年快速發(fā)展的新興檢測技術(shù),樣品檢測后仍然可以銷售和食用,不損害生產(chǎn)者的經(jīng)濟(jì)利益,具有大的商業(yè)化實用價值。在食品工業(yè)中,無損檢測是食品行業(yè)發(fā)展*的有效工具,在一定程度上反映了一個國家的食品工業(yè)發(fā)展水平,其對食品品質(zhì)和安全的重要性已得到普遍*。無損檢測技術(shù)通常是指對檢測對象不進(jìn)行物理的或化學(xué)的處理、不改變物質(zhì)的組織、形狀、功能的分析和測量技術(shù)。它是在物理學(xué)、電子學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)以及人工智能等學(xué)科的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門新興的綜合性應(yīng)用技術(shù)。

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作為光譜學(xué)和成像技術(shù)集成,光譜成像模塊是用以解決食品和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域評估的難題,提供了多種有效、實際的設(shè)計。因具有在寬范圍內(nèi)獲取系列電磁波譜內(nèi)的空間光譜數(shù)據(jù)獲取優(yōu)勢,該*多光譜成像技術(shù)結(jié)合不同變量分析場景廣泛應(yīng)用于食品質(zhì)量、安全控制目的以及面臨苛刻研究挑戰(zhàn)的種子科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本文為系統(tǒng)基本配置提供了一種思路并綜述了在種子質(zhì)量評估以及種子表型不同應(yīng)用領(lǐng)域所有近期獲取、處理、生成多光譜圖像的方法。本綜述始于前期綜述結(jié)束之時,僅聚焦于不同批次種子品質(zhì)評估的全操作多光譜成像系統(tǒng)。本綜述全面重點介紹了真正全操作型多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行的切實可行研究,并未考慮僅用高光譜數(shù)據(jù)分析中的幾個主要提取波段(即未構(gòu)建獨立多光譜成像系統(tǒng))的研究。本文是*次嘗試對所有出版的在種子表型和品質(zhì)監(jiān)控領(lǐng)域進(jìn)行綜述的文章,提供了鑒別生理化學(xué)品質(zhì)性狀、預(yù)測生理參數(shù)、檢測缺陷、蟲害以及種子健康檢測。



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