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WinDIAS 3植物表型圖像獲取分析系統(tǒng)

 

  WinDIAS 3植物表型圖像獲取分析系統(tǒng)可以快速測(cè)量和分析植物葉片面積和特征參數(shù)，是非常理想的植物病理學(xué)和表型研究用設(shè)備。

 

 

主要用途

  WinDIAS強(qiáng)大的分析功能非常適合在植物科學(xué)中應(yīng)用，特別是在要求精確顏色識(shí)別的植物病理學(xué)和表型分析中，可使用高分辨率攝像頭或A4掃描儀獲取圖像，也可從其他圖像設(shè)備導(dǎo)入。利用傳送帶組件（可選），WinDIAS每小時(shí)可處理多達(dá)800個(gè)葉片樣品，并且所有結(jié)果和圖像可輕松用Windows相應(yīng)程序打開(kāi)。

 

 

突出特色

l先進(jìn)的葉面積測(cè)量系統(tǒng)

l可測(cè)量面積、周長(zhǎng)、長(zhǎng)度、寬度、種子/物體計(jì)數(shù)等

l自動(dòng)測(cè)量健康、病害和蟲(chóng)害部分的葉片面積

l簡(jiǎn)單點(diǎn)擊就可完成顏色選取

l攝像頭或掃描儀兩種系統(tǒng)配置

l可選傳送帶型高速葉片處理系統(tǒng)

lLED頂燈提供無(wú)閃爍照明，并達(dá)到良好的色彩平衡效果

 

應(yīng)用領(lǐng)域

n植物病理學(xué)

n表型

n農(nóng)學(xué)與植物生理學(xué)

n林業(yè)

n目標(biāo)計(jì)數(shù)

 

原理

  利用照相分析，樣品圖像通過(guò)CCD攝像頭或掃描儀獲取葉片圖像，將葉片圖像傳到電腦上，使用圖像分析軟件對(duì)樣品圖像進(jìn)行分析處理。

 

配置組成

 

類型		組成	特點(diǎn)
WinDIAS入門版		掃描儀、WinDIAS軟件	可測(cè)量A4紙及以下尺寸的葉片，速度較慢，在較高分辨率下每分鐘可處理1張圖像
WinDIAS標(biāo)準(zhǔn)版		USB彩色攝像頭、底座和支架、底部燈箱、頂部光源、WinDIAS軟件	由底部燈箱和頂部光源提供照明，可分析靜態(tài)樣品，每分鐘可處理2-3張圖像，標(biāo)準(zhǔn)版將來(lái)可加配傳送帶單元升級(jí)為快速版
WinDIAS快速版		USB彩色攝像頭、底座和支架、底部燈箱、頂部光源、WinDIAS軟件、傳送帶	除具備標(biāo)準(zhǔn)版所有特點(diǎn)外，每小時(shí)可處理800個(gè)葉片，可分析長(zhǎng)100cm葉片（如玉米葉）

     注：用戶需自備電腦

 

技術(shù)指標(biāo)

 

	入門版	標(biāo)準(zhǔn)版	快速版
通量（葉片數(shù)/小時(shí)）	約50（取決于葉片尺寸）	約150	約800
分辨率	>1000   dpi	2048×1536像素	2048×1536像素
最小樣品尺寸	約0.02 mm	1像素	1像素
最大樣品面積	297×210 mm (A4)	300×295 mm	250×290 mm （傳送帶） 250×1000 mm （長(zhǎng)葉片）

 

精度
面積測(cè)量	典型±1%	典型±4%	典型±4%
病害/健康面積	取決于對(duì)比度	取決于對(duì)比度	取決于對(duì)比度
長(zhǎng)葉片模式	無(wú)	無(wú)	典型±5%

 

校準(zhǔn)
靜態(tài)測(cè)量	取決于已知長(zhǎng)度物體，如尺子	取決于已知長(zhǎng)度物體，如尺子	取決于已知長(zhǎng)度物體，如尺子
傳送帶測(cè)量	無(wú)	無(wú)	取決于已知目標(biāo)物面積

 

色深	24位色彩空間（1600萬(wàn)色）
圖像格式	jpg,   bmp和tif
操作系統(tǒng)	Windows   7, 8, 10 （32位/64位）

 

產(chǎn)地：英國(guó)

 

選配技術(shù)方案

u Specim IQ智能高光譜成像

u SpecimONE高光譜成像自動(dòng)在線分選系統(tǒng)

u sisuCHEMA高光譜成像平臺(tái)

u FluorCam葉綠素?zé)晒獬上?/span>

u Thermo-RGB成像

u LCpro T全自動(dòng)便攜式光合儀

u FluorPen、SpectraPen、PlantPen手持式植物（葉片）測(cè)量?jī)x器

u 植物表型成像分析系統(tǒng)

 

部分參考文獻(xiàn)

1)Kimberley et al. C4 photosynthesis and the economic spectra of leaf and root traits independently influence growth rates in grasses. Journal of Ecology, Volume108, Issue5, September 2020, Pages 1899-1909

2)Cody et al. Image-Based, Organ-Level Plant Phenotyping for Wheat Improvement. Agronomy 2020, 10(9), 1287

3)Anjani et al. Introgression of resistance to Alternaria leaf spot from wild species into susceptible cultivated safflower. Plant Breeding, 2020, Volume139, Issue2, Pages 368-374