种子表型成像系统

新型种子表型与品质评估技术-多光谱成像技术已经得到广泛应用。该技术采用光谱成像技术，同时结合了高级图像分析技术用以凸显种子性状并区分种子样品中的其它材料。系统可单独对种子目标进行分析，提取一级参数如颜色、性状以及纹理等，之后将这些参数用于获取二级特征如种子分类或性状定量测量。

该技术采用了震动单元以及传输带将样品送至VideometerLab多光谱成像系统，系统将样品图分割为独立个体。该技术用数据库来训练和维护种子品种的表型差异。经过进一步研发，有可能从数据库下载表型模型，也可将错误分类种子或系统未识别种子数据上载到数据库，持续改进表型成像系统。该表型成像系统的应用案例之一是用来测量菠菜样品的纯度，测量规程与丹麦2个种子生产商一起开发。应用该系统对许多种子品系进行了分类并将未知材料划分几类。研究结果将用于生产线来调整清洁设备参数。目前研究进展主要聚焦于菠菜研究，特别介绍了该多光谱表型成像系统在检测系统维护和更新领域应用。

北京博普特科技有限公司是丹麦Videometer公司中国区总代理，全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。

种子表型成像系统主要功能

多光谱成像系统、结合可见光成像和光谱成像优点

对种子的表型成像

便携设计，方便带到温室或野外使用

标准光照环境，数据可重复

经验丰富的专家根据应用经验设计的软件，操作简单，解决农业应用中遇到的问题

内置颜色校正和读取电子标签的程序

可选一系列的功能程序模块，并不断升级中

产品说明

该系统也可以对细菌、小型动物、虫卵等进行高通量成像测量，进行毒理学或其它研究。Videometer系统目前正在开发提供API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）接口。对于高级用户而言，通过API接口可以允许用户做自己*的特定分析。考虑到VideometerLab 4 portable可能需要经常带到温室、野外或其它地方进行测量，因此它被设计成可快速打包的样式。

Videometer Lab 4 portable的工作软件由Videometer公司强大的生物信息学和软件团队开发，充分考虑在实际应用的需求，操作简单，功能强大。Videometer还在不断研究新算法，适合各种需求。

Videometer Lab 4 portable便携式种子表型成像多光谱测量系统通过测量种子在19种不同波长的LED频闪光下的成像来获取有用的信息。这些图像可以独立分析使用，也可以叠加起来合成高分辨率的颜色图像。基础模块包括可见光成像、UV紫外成像以及NIR成像。可固定摄像头或移动摄像头，可实现较高通量成像。VideometerLab 4 portable工作模块包括：基础整合模块，含19个波段多光谱成像系统。内置在软件中，是软件的基本组成部分。可进行颜色校准，标签识别，灰度图转换等。选配模块，功能强大，针对应用的每个算法是一个模块，客户可以根据需求选配，参数包括生物量测量、形态大小测量，种子萌发测量等等。

应用领域

表型性状分析/挖掘，基因型-表型关联

农业育种

园艺学、农业信息学

果实品质分析

植物病理研究

生物量分析

种子萌发研究

抗逆研究

成像特点：

快速、无损检测

包括处理在内每样品处理仅需10-20秒

与其它破坏性技术组合

高灵活性测量

主要专注：可重复洗、可追溯性、耐用性、可传递性

主要特点

集成球体提供均匀和弥散光线照明

5-10秒钟内实现光谱成像和定量分析

19-20不同波长/光源

多光谱荧光备选

颗粒产品自动进料备选

6或9.1百万像素/波长提供1.2-3.6亿像素/帧分辨率

标准设备包括易于使用设备校准

与传统RGB技术相比具有彩色测量功能

根据应用需求可自动切换动态范围

光源寿命长、可达10万小时

LED光源技术稳定性增强

前光灯和背光灯组合、备选背光灯

相对样品自动移动照明

研究用强大探索软件

易用常规应用配方构建工具（建模）

作为光谱学和成像技术集成，光谱成像模块是用以解决食品和农业领域评估的难题，提供了多种有效、实际的设计。因具有在宽范围内获取系列电磁波谱内的空间光谱数据获取优势，该*多光谱成像技术结合不同变量分析场景广泛应用于食品质量、安全控制目的以及面临苛刻研究挑战的种子科学技术领域。本文为系统基本配置提供了一种思路并综述了在种子质量评估以及种子表型不同应用领域所有近期获取、处理、生成多光谱图像的方法。本综述始于前期综述结束之时，仅聚焦于不同批次种子品质评估的全操作多光谱成像系统。本综述全面重点介绍了真正全操作型多光谱成像系统进行的切实可行研究，并未考虑仅用高光谱数据分析中的几个主要提取波段（即未构建独立多光谱成像系统）的研究。本文是*次尝试对所有出版的在种子表型和品质监控领域进行综述的文章，提供了鉴别生理化学品质性状、预测生理参数、检测缺陷、虫害以及种子健康检测。