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    温室型高通量植物表型成像系统——PhenoAIxpert HT
    日期:2022-03-07 15:10:18

    温室型高通量植物表型成像系统——PhenoAIxpert HT 是一套可以全自动、高通量对大量植株(从幼苗到成熟植株均可)进行成像的系统,可以选择配置可见光(VIS)成像、近红外(NIR)成像、红外(IR)成像、PSII 荧光成像、自发荧光成像、根系可见光成像、激光3D 扫描和高光谱成像等成像模块,对植株进行表型分析。

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    植物表型成像模块

    l 可见光(VIS)成像模块配有独立的成像暗室,成像暗室内分别设有顶部可见光成像单元和侧面可见光成像单元。花盆底座有旋转装置,可以 360 度旋转,旋转角度可通过软件设置,获取多个面的可见光表型参数。

    l 叶绿素荧光成像模块配有独立的成像暗室,成像暗室内分别设有顶部或侧面叶绿素荧光成像单元。叶绿素荧光成像模块配备暗适应 / 光适应通道,用于测量叶绿素荧光时对植物的暗适应和光诱导处理。叶绿素荧光成像模块配备多种滤光镜,实现多光谱荧光的测量功能。花盆底座有旋转装置,可以 360 度旋转,旋转角度可通过软件设置,获取多个面的叶绿素荧光表型参数。

    l 红外(IR)成像模块为单独顶部或单独侧面成像单元,如有必要,可配置顶部加侧面双成像单元,一般设在靠近栽培区的位置,且不配备成像暗室。当植物从栽培区域传送到成像区域时,第一时间可以获取叶片温度等参数,极大地降低了由于在成像区域传送时所造成的叶片温度的变化所引起的误差。如系统未配备栽培区传送系统,红外成像模块将被安装在成像暗室中。

    l 近红外(NIR)成像模块配备独立暗室,具有顶部和侧面两个成像单元,成像单元配备自带降温系统,确保设备处于合适的操作环境中。通过近红外成像模块可获取植物水分分布数据,与红外成像模块数据对应可反映植物干旱情况,特别适合于植物干旱胁迫研究。

    l 激光 3D 成像模块是通过对植物进行 3D 扫描,获取植物点云信息,重建植物 3D 构型。LemnaTec 可将激光 3D 成像单元安装在自动机械臂上,从而能够围绕植物进行 3D 扫描,获取更精确的点云信息,使重建的 3D 构型更加精确。

    l 高光谱成像模块提供 400-1700nm 的光谱成像,可以获取植物内在物质的信息。高光谱成像模块被安装在自动机械臂上,可围绕植物进行精确的高光谱成像,同时配备稳定的卤素光源,使高光谱成像数据更加精确。

    l 自发荧光成像模块可测量植物的自发荧光,用于植物衰老等研究。

    l 根系可见光成像系统可以通过特殊角度的根盒,土壤原位培养植物,通过可见光成像系统拍摄根系图像并进行分析。这也是德国 LemnaTec 专门为IPK 设计的根系测量系统。

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    自动传送系统

    自动传送系统可将盆栽从栽培区传送至各个成像模块,成像完成后运送回栽培区。基于测量样品(包括花盆、培养基质和植物)的重量不同,可配置带式传送系统和链式传送系统。传送系统通量根据需求和温室大小而定,传送系统承重 8-30kg 可选。当样品由传送系统在栽培区传和成像区进行传送时,两个区域之间的气动推拉门会自动打开,等样品通过后自动关闭,确保两个区域的温度变化很小,互不干扰。自动传送系统为模块化设计,如有需求,后期可增加传送通量。


    所有传送车上都有电子标签,当传送车通过加载区域(Loading area)时,系统会自动读取电子标签,所有成像数据根据电子标签归档并存入本地数据库。


    自动浇水和称重装置

    在温室型高通量植物表型系统中,一般配备自动浇水和称重装置。通过软件设置,可定时定量地对样品进行浇水和称重,且浇水量可精确控制。对于一些胁迫实验,例如干旱胁迫实验,精确地控制浇水量和精确地称重尤为重要。


    服务器存储

    由于植物表型数据量非常大,本系统配备服务器存储数据。所有测量的表型数据均储存在本地服务器上,数据安全,储存环境稳定。用户分析数据时,系统自动从服务器调用源数据,分析结果同样储存在本地服务器,安全稳定。


    软件分析

    LemnaTec 提供一套完备的软件组用于控制硬件系统、获取图像数据、储存数据和分析数据,不同的功能由软件组中不同的软件来

    实现。LemnaControl 用于控制整个硬件系统,例如样品传送、成像单元设置、成像暗房光源设置、获取图片、自动浇水称重等;

    LemnaBase 提供数据库基础设施,用于存储和访问图像;LemnaGrid 是综合性的图像分析工具箱;它可以建立不同算法的连接,

    形成图像处理直观图形化;LemnaMiner 进行基本数据分析,并具有所有标准格式的全面导出功能。


    远程管理

    通过专用远程服务器管理软件,可以在异地对本系统的运转状况进行监测、改变测量程序或分析测量数据。


    主要功能

    l 可全自动、高通量对植物样品进行可见光(VIS)成像、近红外(NIR)成像、红外(IR)成像、PSII 荧光成像、自发荧光成像、根系可见光成像、激光 3D 扫描和高光谱成像等

    l 可见光成像可以测量植物的结构、宽度、密度、对称性、叶长、叶宽、叶面积、叶角度、叶颜色、叶病斑分析等多个参数

    l 叶绿素荧光成像可以分析植物的生理状态,例如 Fo、Fm、Fi、Fm’、Fi’、Fs’、Fo、Fm、Fv/ Fm、ϕRo=(Fm-Fi)/Fm、 ϕPSII=ϕ、Pt=Fq’ /Fm’ =(Fm’ -Fs’ )/Fm’、 ETR 、 NPQ 等参数,此外叶绿素荧光成像单元标配搭载滤光轮,可实现多光谱荧光成像,获取RAnth、RChl.、 RNIR、 RRed、 RGreen、 RBlue 等数据

    l 红外成像可以测量植物叶片表面温度,进行植物干旱胁迫研究、蒸腾研究等

    l 近红外成像可测量植物水分分布,用于研究植物水分分布,适合干旱胁迫研究等

    l 高光谱成像可以比较植物体内特殊物质的变化,例如叶黄素、叶绿素等色素的反射峰值、叶片组织构造如海绵组织的反射率、叶片的含水量、叶片生化组分、主要植被指数(NDVI、RVI、GVI 等)

    l 3D 激光成像可获取植物 3D 点云数据,用于对植物体的三维重构,以更精确地研究植物株型变化

    l 自发荧光成像模块可测量植物自发荧光,用于衰老实验的测量

    l 根系可见光成像可研究根系的不同参数


    代表文献

    l Lobiuc, A.; Vasilache, V.; Oroian, M.; Stoleru, T.; Burducea, M.; Pintilie, O.; Zamfirache, M.-M. (2017) Blue and Red LED Illumination Improves Growth and Bioactive Compounds Contents in Acyanic and Cyanic Ocimum basilicum L. Microgreens. Molecules

    l Brugière, Norbert; Zhang, Wenjing; Xu, Qingzhang; Scolaro, Eric J.; Lu, Cheng; Kahsay, Robel Y.; Kise, Rie; Trecker, Libby; Williams, Robert W.; Hakimi, Salim; Niu, Xiping; Lafitte, Renee; Habben, Jeffrey E. (2017) Overexpression of RING Domain E3 Ligase ZmXerico1 Confers Drought Tolerance through Regulation of ABA Homeostasis. Plant Physiology

    l D. Marko; N. Briglia; S. Summerer; A. Petrozza; F. Cellini; R. Iannacone (2017) High-Throughput Phenotyping in Plant Stress Response: Methods and Potential Applications to Polyamine Field. Polyamines

    l Velumani, K.; Oude Elberink, S.; Yang, M. Y.; BARET, F. (2017) Wheat Ear Detection in Plots by Segmenting Mobile Laser Scanner Data. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.

    l Maria I. Stavropoulou, Apostolis Angelis, Nektarios Aligiannis, Eleftherios Kalpoutzakis, Sofia Mitakou, Stephen O. Duke, Nikolas Fokialakis (2017) Phytotoxic triterpene saponins from Bellis longifolia, an endemic plant of Crete. Phytochemistry

    l Srinivasan Vijayarangan, Paloma Sodhi, Prathamesh Kini, James Bourne, Simon Du, Hanqi Sun, Barnabas Poczos, Dimitrios Apostolopoulos, and David Wettergreen (2017) High-throughput Robotic Phenotyping of Energy Sorghum Crops. Field and Service Robotics.

    l Coneva, Viktoriya; Frank, Margaret H.; Balaguer, Maria A. de Luis; Li, Mao; Sozzani, Rosangela; Chitwood, Daniel H. (2017) Genetic Architecture and Molecular Networks Underlying Leaf Thickness in Desert-Adapted Tomato Solanum pennellii. Plant Physiology


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