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托普水稻表型檢測系統(tǒng),一站式表型參數(shù)檢測解決方案

作者:admin 瀏覽量:353 來源:本站 時間:2024-08-12 16:24:47

信息摘要:

水稻研究中,水稻表型參數(shù)至關(guān)重要,這些參數(shù)在水稻品種篩選、水稻產(chǎn)量預(yù)測、稻穗動態(tài)發(fā)育、基因定位、功能解析和水稻遺傳育種中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。托普水稻表型檢測系統(tǒng)TPS-BX-1利用圖像識別和深度學(xué)習(xí)技術(shù),實現(xiàn)目標(biāo)和復(fù)雜背景的高精度分離,通過輪廓分析、形態(tài)學(xué)分析、模式分析學(xué)習(xí)等,提取相關(guān)有效特征,同時采用先

水稻研究中,水稻表型參數(shù)至關(guān)重要,這些參數(shù)在水稻品種篩選、水稻產(chǎn)量預(yù)測、稻穗動態(tài)發(fā)育、基因定位、功能解析和水稻遺傳育種中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。托普水稻表型檢測系統(tǒng)TPS-BX-1利用圖像識別和深度學(xué)習(xí)技術(shù),實現(xiàn)目標(biāo)和復(fù)雜背景的高精度分離,通過輪廓分析、形態(tài)學(xué)分析、模式分析學(xué)習(xí)等,提取相關(guān)有效特征,同時采用先進的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,在水稻大數(shù)據(jù)庫建立基礎(chǔ)上,建立高精度識別模型,配合專用的硬件設(shè)備,完成水稻表型性狀的測量。

 

包括水稻畝穗數(shù)量、理論產(chǎn)量、折合產(chǎn)量、一/二次枝梗、穗長、穗粒數(shù)、總粒數(shù)、千粒重、株高、劍葉夾角、莖粗等表型特征在內(nèi),托普水稻表型檢測系統(tǒng)涵蓋從宏觀到微觀的全方位表型信息,提供的水稻畝穗數(shù)檢測、水稻整穗考種、稻穗形態(tài)分析、作物夾角測量、作物株高測定、種子計數(shù)與分析等多個功能模塊實現(xiàn)多參數(shù)指標(biāo)測量,數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的APP進行實時匯總、互聯(lián)互通和精密管理,便于用戶隨時查看、分析、分享水稻表型信息,為科研人員更深入地解析水稻特征、水稻高產(chǎn)培育提供完整的解決方案。

 

核心技術(shù)與創(chuàng)新點

1.軟硬件結(jié)合:以軟件為核心,配備自動化硬件設(shè)備,實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)采集與處理。

2.圖像識別和深度學(xué)習(xí)算法:運用先進的人工智能技術(shù),提升數(shù)據(jù)解析與預(yù)測的準(zhǔn)確性。

3.全生命周期數(shù)據(jù):收集并分析水稻生長的每一個細(xì)節(jié),提供詳盡的生命歷程報告。

4.數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通:產(chǎn)品高度集成,軟件嵌入知種APP中,自帶科研云平臺,支持手機端/電腦端/APP端實時采集分析。

5.高效率批量分析:可多點快速取樣,批量分析并獲取平均值,節(jié)省人工計算的時間和成本。

6.數(shù)據(jù)管理:實時同步數(shù)據(jù),進行多形式數(shù)據(jù)監(jiān)管、實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)導(dǎo)出和下載、數(shù)據(jù)共享功能。

圖33.png

表型特征測量與功能模塊

【一:水稻畝穗數(shù)檢測】

技術(shù)要點:采用圖像處理與識別技術(shù),深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù),高精度測量,有效區(qū)別水稻和其他植物,硬件配置十字標(biāo)定桿/方形標(biāo)定物,并搭配使用AR眼鏡和藍(lán)牙自拍桿的組合方式進行輔助拍照,迅速計算畝穗數(shù)、在線自動計算理論產(chǎn)量、實收產(chǎn)量并存儲數(shù)據(jù),1~3秒可出結(jié)果。

 

  ● AR輔助拍照:儀器增加AR眼鏡來克服盲拍,可以清晰、準(zhǔn)確識別水稻穗部圖像。

 

  ● 一套系統(tǒng)兩種測量方式:水稻較稀時采用十字標(biāo)定物,水稻種植較密的場合采用方形標(biāo)定物,以適應(yīng)不同的測量需求,提高測量的準(zhǔn)確性。

 

應(yīng)用場景:水稻畝產(chǎn)穗數(shù)是衡量水稻產(chǎn)量高低的重要指標(biāo)之一,無論是水稻抽穗期、揚花期、灌漿期、乳熟期、蠟熟期、完熟期等不同的水稻生長狀態(tài),都可以自動識別。

 

圖44.jpg

 

 

【二:水稻整穗考種】

技術(shù)要點:采用圖像處理與識別技術(shù),深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù),分支序列自動定位分析每一枝梗的數(shù)據(jù),可大批量精確分析稻穗的一次/二次梗長度、數(shù)目、穗粒數(shù)、著粒密度等參數(shù)指標(biāo)并計算平均值、總粒數(shù)和千粒重,1~3秒可出結(jié)果。

 

應(yīng)用場景: 穗部結(jié)構(gòu)性狀是水稻品質(zhì)與產(chǎn)量的重要決定因素,用于遺傳特性分析,水稻品種鑒定,研究水稻的發(fā)育機制。

 

圖55.jpg

【三:稻穗形態(tài)分析】

技術(shù)要點:采用圖像處理與識別技術(shù),深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù),精準(zhǔn)獲取稻穗形態(tài)參數(shù),硬件配置一套輕巧便攜的測量裝置,可自動計算出水稻的穗長,并自動生成兼具測量時間,圖片,穗長等信息的數(shù)據(jù)列表。1~3秒可出測量結(jié)果,一次可以測量5個稻穗長度。

應(yīng)用場景:穗長是衡量水稻產(chǎn)量潛力的重要指標(biāo)之一,直接關(guān)系單位面積內(nèi)水稻的穗數(shù)和單位面積的籽粒產(chǎn)量。

圖66.png

 

【四:作物夾角測量】

技術(shù)要點:采用圖像處理與識別技術(shù),深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù),精準(zhǔn)獲取作物劍葉夾角、莖粗參數(shù),硬件配置一套輕巧便攜的測量裝置,可在室內(nèi)室外、離體與活體狀態(tài)下自動計算出水稻的劍葉夾角和莖粗?jǐn)?shù)據(jù),并自動生成兼具測量時間,圖片,作物夾角、作物莖粗等信息的數(shù)據(jù)列表。1~3秒可出測量結(jié)果。

   ● 壓板和轉(zhuǎn)軸柄一體式連接:方便固定作物莖部,減少風(fēng)吹草動對作物角度拍攝的影響。


應(yīng)用場景:劍葉夾角和莖粗可以反映水稻生長狀況和健康程度,通過定期檢測發(fā)現(xiàn)水稻生長發(fā)育可能存在的問題。

 

圖77.jpg

 

 

【五:作物株高測定】

技術(shù)要點:采用圖像處理與識別技術(shù),深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù),精準(zhǔn)獲取作作物株高參數(shù),硬件配置了輕量化便攜式的測量主機/固定桿輔助設(shè)備/滑動桿的整套設(shè)備,拍照后自動計算出水稻的株高數(shù)據(jù),聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下數(shù)據(jù)上傳科研云平臺,實現(xiàn)存儲、管理、查看、分析、分享和導(dǎo)出數(shù)據(jù),支持按檢測日期,種類,測量人,區(qū)組名稱查詢數(shù)據(jù)。

應(yīng)用場景:水稻株高是評價稻株優(yōu)勢的重要指標(biāo)之一,可以評估稻株的生長速率。

 

【六:種子計數(shù)與分析】

技術(shù)要點:采用圖像處理與識別技術(shù),深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù),自動去雜質(zhì),智能識別種子形狀、種子數(shù)量,硬件配置一套發(fā)光超薄背光板和選配裝置,拍照后自動計算種子數(shù)量,折算千粒重/百粒重數(shù)據(jù)并存儲數(shù)據(jù)報表。

 ● 輔助修正更精準(zhǔn):手動觸屏+、-進行相應(yīng)的修正,使數(shù)粒準(zhǔn)確性達(dá)到100%。

應(yīng)用場景:千粒重/百粒重是非常重要的一個指標(biāo),可以體現(xiàn)種子大小與飽滿程度,優(yōu)化播種策略。

 

 

圖88.jpg

 

水稻研究離不開全面、準(zhǔn)確、高效的表型鑒定,植物表型的核心是獲取高質(zhì)量、可重復(fù)的性狀數(shù)據(jù),進而量化分析基因型和環(huán)境互作效應(yīng)及其對產(chǎn)量、品質(zhì)、抗逆等相關(guān)的主要性狀的影響。

 

托普水稻表型檢測系統(tǒng)TPS-BX-1通過水稻畝穗數(shù)檢測、水稻整穗考種、稻穗形態(tài)分析、作物夾角測量、作物株高測定、種子計數(shù)與分析的功能模塊應(yīng)用,均支持圖像識別、深度學(xué)習(xí)技術(shù)和數(shù)據(jù)的綜合管理,一站式、全生育期的多尺度、多維度、連續(xù)無損觀測,使得數(shù)據(jù)獲取、分析和分享都變得前所未有的便捷和高效,對于極大提高科研工作者工作效率和準(zhǔn)確性具有重要意義。我們也相信,隨著生物技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,表型參數(shù)的分析方法遠(yuǎn)不止如此,將更加多樣化、精確化,在水稻、玉米、小麥等作物育種和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用也將更加廣泛和深入。

 


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