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托普水稻表型檢測系統,一站式表型參數檢測解決方案

作者:admin 瀏覽量:194 來源:本站 時間:2024-08-12 16:24:47

信息摘要:

水稻研究中,水稻表型參數至關重要,這些參數在水稻品種篩選、水稻產量預測、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)揮著至關重要的作用。托普水稻表型檢測系統TPS-BX-1利用圖像識別和深度學習技術,實現目標和復雜背景的高精度分離,通過輪廓分析、形態(tài)學分析、模式分析學習等,提取相關有效特征,同時采用先

水稻研究中,水稻表型參數至關重要,這些參數在水稻品種篩選、水稻產量預測、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)揮著至關重要的作用。托普水稻表型檢測系統TPS-BX-1利用圖像識別和深度學習技術,實現目標和復雜背景的高精度分離,通過輪廓分析、形態(tài)學分析、模式分析學習等,提取相關有效特征,同時采用先進的深度神經網絡方法,在水稻大數據庫建立基礎上,建立高精度識別模型,配合專用的硬件設備,完成水稻表型性狀的測量。

 

包括水稻畝穗數量、理論產量、折合產量、一/二次枝梗、穗長、穗粒數、總粒數、千粒重、株高、劍葉夾角、莖粗等表型特征在內,托普水稻表型檢測系統涵蓋從宏觀到微觀的全方位表型信息,提供的水稻畝穗數檢測、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、種子計數與分析等多個功能模塊實現多參數指標測量,數據通過統一的APP進行實時匯總、互聯互通和精密管理,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、水稻高產培育提供完整的解決方案。

 

核心技術與創(chuàng)新點

1.軟硬件結合:以軟件為核心,配備自動化硬件設備,實現高效數據采集與處理。

2.圖像識別和深度學習算法:運用先進的人工智能技術,提升數據解析與預測的準確性。

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

4.數據的互聯互通:產品高度集成,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.數據管理:實時同步數據,進行多形式數據監(jiān)管、實時數據、歷史數據查看、數據導出和下載、數據共享功能。

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表型特征測量與功能模塊

【一:水稻畝穗數檢測】

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

 

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

 

  ● 一套系統兩種測量方式:水稻較稀時采用十字標定物,水稻種植較密的場合采用方形標定物,以適應不同的測量需求,提高測量的準確性。

 

應用場景:水稻畝產穗數是衡量水稻產量高低的重要指標之一,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。

 

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【二:水稻整穗考種】

技術要點:采用圖像處理與識別技術,深度學習目標檢測技術,分支序列自動定位分析每一枝梗的數據,可大批量精確分析稻穗的一次/二次梗長度、數目、穗粒數、著粒密度等參數指標并計算平均值、總粒數和千粒重,1~3秒可出結果。

 

應用場景: 穗部結構性狀是水稻品質與產量的重要決定因素,用于遺傳特性分析,水稻品種鑒定,研究水稻的發(fā)育機制。

 

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【三:稻穗形態(tài)分析】

技術要點:采用圖像處理與識別技術,深度學習目標檢測技術,精準獲取稻穗形態(tài)參數,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,穗長等信息的數據列表。1~3秒可出測量結果,一次可以測量5個稻穗長度。

應用場景:穗長是衡量水稻產量潛力的重要指標之一,直接關系單位面積內水稻的穗數和單位面積的籽粒產量。

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【四:作物夾角測量】

技術要點:采用圖像處理與識別技術,深度學習目標檢測技術,精準獲取作物劍葉夾角、莖粗參數,硬件配置一套輕巧便攜的測量裝置,可在室內室外、離體與活體狀態(tài)下自動計算出水稻的劍葉夾角和莖粗數據,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據列表。1~3秒可出測量結果。

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


應用場景: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)現水稻生長發(fā)育可能存在的問題。

 

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【五:作物株高測定】

技術要點:采用圖像處理與識別技術,深度學習目標檢測技術,精準獲取作作物株高參數,硬件配置了輕量化便攜式的測量主機/固定桿輔助設備/滑動桿的整套設備,拍照后自動計算出水稻的株高數據,聯網狀態(tài)下數據上傳科研云平臺,實現存儲、管理、查看、分析、分享和導出數據,支持按檢測日期,種類,測量人,區(qū)組名稱查詢數據。

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

 

【六:種子計數與分析】

技術要點:采用圖像處理與識別技術,深度學習目標檢測技術,自動去雜質,智能識別種子形狀、種子數量,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量,折算千粒重/百粒重數據并存儲數據報表。

 ● 輔助修正更精準:手動觸屏+、-進行相應的修正,使數粒準確性達到100%。

應用場景:千粒重/百粒重是非常重要的一個指標,可以體現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、準確、高效的表型鑒定,植物表型的核心是獲取高質量、可重復的性狀數據,進而量化分析基因型和環(huán)境互作效應及其對產量、品質、抗逆等相關的主要性狀的影響。

 

托普水稻表型檢測系統TPS-BX-1通過水稻畝穗數檢測、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、種子計數與分析的功能模塊應用,均支持圖像識別、深度學習技術和數據的綜合管理,一站式、全生育期的多尺度、多維度、連續(xù)無損觀測,使得數據獲取、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確性具有重要意義。我們也相信,隨著生物技術和信息技術的發(fā)展,表型參數的分析方法遠不止如此,將更加多樣化、精確化,在水稻、玉米、小麥等作物育種和農業(yè)生產中的應用也將更加廣泛和深入。

 


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