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温室盆栽高通量植物表型成像系统集光电技术、自动化控制技术和计算机图形处理技术于一体，实现水稻、玉米、小麦、油 菜、棉花、烟草、柑橘等盆栽植物表型参数全自动、无损、高通量准确提取。系统整体包括栽培单元、输送单元、成像单元、 图形工作站，根据用户选配情况可在线获取植物RGB可见光图像(VISI)、远红外图像(FIRI)、近红外图像(NIRI)、荧光图像 (FLUI)、高光谱图像(HYPSI)、３D激光图像(3D-LSI)、CT断层图像(CT-I)、多光谱图像(MSI)，通过数据软件分析可 得到盆栽植物的株高、株宽、叶片面积、叶片角度等株型参数、鲜重干重等生物量参数、分蘖参数，此外还可根据用户需要定 制化感兴趣的二级性状参数。

成像暗室单元
暗室尺寸： 2000mm×3300mm×2000mm （可定制）
最大植物尺寸：幼苗至 8m

自动传送单元
传送速度：0-2m/s
传送线宽度：500mm
定位精度：≤±2mm
承重：50-300kg/ 盆（可定制）

控制/采集单元
控制/采集单元由高性能自动化控制系统和植物图形采集工作站组成，为植物表型成像系统的大脑中枢；可编程序控制器、工 业通讯系统、变频器等均采用国际名牌产品，提供符合Windows标准的友好的人机界面，方便人员操作；单元中充分考虑环 境对设备的影响，保证意外状态下不影响正常运行：故障单元的停机、离线对系统没有任何影响，运用自动均载技术，保证运 行平稳；按照设计规范安装各种探测开关和限位装置防止越程、误操作，并进行信息反馈；采用标准开发协议，支持自有或第 三方平台实时获取植物扫描图像、监控等数据；储存空间无限扩容，以应对不同阶段对数据库性能和存储空间的需求。

成像传感器单元
RGB可见光成像单元：
可测参数：持绿性，卷叶程度，枯死叶比例，生物量，高度等
远红外成像单元：
可测参数：作物冠层温度分布、叶片蒸腾作用、作物干旱胁迫等相关性状
高光谱成像单元：
可测参数：无损动态提取海量光谱特征性状，获取不同波段下高光谱图像参数的光谱指数、并基于模型计算植株叶片营养元素含量(N、P、K)、叶绿素含量、水分含量等相关性状。
CT成像单元：
可测参数：主要用于测量温室盆栽的禾本科植物的分蘖数、分蘖角度、分蘖大小、分蘖形状等分蘖参数、作物植株的茎秆壁粗、壁厚、维管束等茎秆相关参数以及植株内部形态结构、成分含量变化等。
多光谱成像单元：
三维多光谱冠层扫描仪适用于室外自然光照条件下 农作物冠层的三维多光谱表型数据快速采集，可在 室外自然光条件下采集多光谱数据时，同步测量农 作物冠层的三维点云数据。

选型配置表

参考文献
Haitao Li, Hui Feng, Chaocheng Guo, Shanjing Yang, Wan Huang, Xiong Xiong, Jianxiao Liu, Guoxing Chen, Qian Liu, Lizhong Xiong, Kede Liu and Wanneng Yang. High-throughput phenotyping accelerates the dissection of the dynamic genetic architecture of plant growth and yield improvement in rapeseed. Plant Biotechnology Journal. 2020.
Nunzio Briglia, Kevin Williams, Dan Wu, Yaochen Li, Sha Tao, Fiona Corke, Giuseppe Montanar, Angelo Petrozza, Davide Amato, Francesco Cellini, John H. Doonan, Wanneng Yang and Vitale Nuzzo. Image- Based Assessment of Drought Response in Grapevines. Frontiers in Plant Science. 2020.
Baoqi Li, Lin Chen, Weinan Sun, Di Wu, Maojun Wang, Yu Yu, Guoxing Chen, Wanneng Yang, Zhongxu Lin, Xianlong Zhang, Lingfeng Duan and Xiyan Yang. Phenomics-based GWAS analysis reveals the genetic architecture for drought resistance in cotton. Plant Biotechnology Journal. 2020.
Di Wu, Zilong Guo, Junli Ye, Hui Feng, Jianxiao Liu, Guoxing Chen, Jingshan Zheng, Dongmei Yan, Xiaoquan Yang, Xiong Xiong, Qian Liu, Zhiyou Niu, Alan P. Gay, John H. Doonan, Lizhong Xiong, and Wanneng Yang. Combining high-throughput micro-CT-RGB phenotyping and genome-wide association study to dissect the genetic architecture of tiller growth in rice. Journal of Experimental Botany. 2019.

河南大学抗逆改良中心高通量作物表型平台
集成高通量表型检测平台、植物生长平台、根系生长平台、植物春化平台，快速高通量计算样品相应表型信息，获取大量高价值 的表型数据，建立表型数据库。

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