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高通量植物表型采集分析系統價格、生產廠家、品牌、型號、區別、簡介
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高通量植物表型采集分析系統 所有儀器
產品名稱
型 號
廠家供應商
[簡介]室內種子萌發表型檢測系統融合RGB相機和深度相機等多元傳感器,結合移動軌道,實現移動式的植物表型記錄、分析功能,對植物健康狀態及生長信息進行自動化監測,可實時或周期性地監測植物面臨各種脅迫時的生理變化,并支持數據的快速處理、統計分析與可視化展示,實現對植株全生命周期各階段的連續表型記錄。適用于種植資源篩選、植物抗逆性研究、植物高效育種等科研。
TPN-SeedPhy
托普云農
[簡介]該表型檢測系統面向植物工廠內植物表型采集,結合植物工廠硬件集成和系統控制,實現近距離成像和復雜光照背景的影像分析。系統基于CCM矩陣的顏色校正模塊,實現跨光照條件的圖像歸一化,并融合形態學分割與卷積神經網絡的定位系統,支持種子點智能生成及葉片分割,進而同步提取植物形態學指標(冠幅、株高、葉面積等)和顏色指標(ExG、ExR)等,實現植株表型的多維度動態解析,為作物育種篩選和精準栽培提供量化決策依據。
TPN-PlantPhy
托普云農
[簡介]高通量植物根系表型采集分析系統(根盒式)是一款專為作物根系生長監測設計的高通量表型采集與分析系統。該系統基于CIS掃描儀技術,配備專用傳感器,實現根系圖像的無畸變、高分辨率采集。
TPN-GXY-GH
托普云農
[簡介]高通量植物根系表型采集分析系統(根筒式)是一款專為須根系植物根系表型采集與分析設計的自動化成像系統。該系統采用全自動旋轉定位機構,支持多角度無損成像,配備高分辨率CMOS相機及近紅外光譜模塊,可同步獲取根系形態、生物量及水分分布參數。
TPN-GXY-GT
托普云農
[簡介]無人車式植物高通量表型采集分析平臺是針對田間或溫室環境下植物表型鑒定需求設計的,以無人車等移動平臺為載體的,集植物表型圖像采集與參數分析功能于一體的高通量平臺。
TP-GTL-ARC
標準配置
[簡介]移動式單軸龍門表型采集分析系統是針對室內、田間或溫室條件下植物表型鑒定需求設計的,集植物表型圖像采集與分析功能于一體的高通量平臺。
TP-MPR-I3
標準配置
[簡介]花卉數字表型采集分析系統是一款基于立式箱體、便攜移動設計,主要應用于對花卉植物在可見光成像下對二維表型性狀提取的智能表型裝備,可廣泛應用在科研上、生產上對花卉等小型植物樣品的圖像采集與表型解析,幫助用戶快速檢測、挖掘植物形態、顏色、紋理等信息。
TP-PhenoMS-VL2
標準配置
[簡介]植物表型分析軟件是一款適用于種子、葉片、花等各類植物組織的表型分析軟件。
暫無
標準配置
[簡介]物聯網分布式作物生長時序動態表型監測系統是一款長期連續動態監測植株表型的田間固定式表型監測設備,能夠捕捉植物表型在基因×環境互作下呈現時空動態變化特點,系統集成高分辨率相機,并選配大氣溫濕度、土壤溫濕度以及GPS定位器等傳感器子模塊,可在采集田間植株表型圖片的同時,同步采集地理信息、空氣溫/濕度以及土壤溫/濕度等環境參數。
TPN-WLW-BX1
標準配置
[簡介]種子萌發期原位根系表型監測系統是一款快速高精度的植物種子萌發動態表型監測設備,集成了機器視覺、數字圖像處理等先進技術,為各類植物的種子萌發相關領域研究提供了一種新型高效率的檢測手段。
TPN-Pheno-ZM1
標準配置
[簡介]近端植物表型采集分析系統是一款針對植物、種子、果實的二維表型成像分析系統,具備全領域適用性,能為農業科研、植物育種、園藝學、生態學等多領域提供強大的表型采集與分析支持。
TPN-Plant-2D
標準配置
[簡介]盆栽植物二維數字表型采集分析系統是適用于盆栽植物的表型測量與解析設備。本系統在頂部和側面分別設置可見光成像單元,結合旋轉臺裝置,能夠多個角度獲取盆栽植物的表型信息。
TP-Plant-VL2
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[簡介]盆栽植物三維數字表型采集分析系統是適用于實驗室、人工氣候室等室內環境的植物表型測量與解析設備。本系統在頂部和側面分別設置可見光成像單元,結合旋轉臺裝置,全方位獲取植物的表型信息。
TP-Plant-VL3
托普云農
[簡介]高光譜植物數字表型采集分析系統是利用高光譜成像技術對植物進行高光譜圖像采集與表型解析的設備。本系統在頂部設置高光譜成像單元,結合自動升降臺裝置,以最佳采集距離獲取植物的高光譜信息。
TP-Plant-HIPS
托普云農
[簡介]溫室型高通量植物表型采集分析平臺是一套針對大中型溫室條件下集植物表型圖像采集與參數分析功能于一體的高通量平臺。平臺采用流水線傳送形式,將植物傳送至成像暗室進行成像和解析,通過植物-傳感器-解析的工作模式高效實現了對盆栽植株進行表型采集與解析。
溫室型
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[簡介]逆境模擬及植物生長監測平臺是一套高通量,以多維度傳感器和人工智能算法為基礎的高精度環境監測與表型鑒定系統,可以完成整個植物生長周期中不同環境下的植物生長關鍵表型因子的測量。連續獲取環境監測數據。并基于人工智能算法對獲取的多維度數據開展深度挖掘。
逆境模擬
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