
一、 定義:植物性狀的“CT掃描儀"
托普云農(nóng)高通量植物表型平臺(tái)(TP-GTL系列)是一套集自動(dòng)化傳送/移動(dòng)機(jī)器人、多模態(tài)成像(RGB/高光譜/3D/LiDAR)與AI解析于一體的軟硬件系統(tǒng)。它通過(guò)非接觸式測(cè)量,將植物的形態(tài)、生理與生化性狀轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)字指標(biāo),實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)描述"到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)"的科研范式轉(zhuǎn)變。
二、 用戶痛點(diǎn)與工程化解決方案
痛點(diǎn)1:人工測(cè)量效率極低,成育種篩選瓶頸
問題:傳統(tǒng)依賴卷尺、葉面積儀的手工測(cè)量,單日僅能處理數(shù)十至數(shù)百株,面對(duì)數(shù)萬(wàn)份的育種群體,篩選周期長(zhǎng)達(dá)數(shù)月,嚴(yán)重滯后于基因組學(xué)的高通量需求。
解決方案:工業(yè)化流水線采集。采用傳送帶或自走式無(wú)人車,支持批量自動(dòng)進(jìn)樣與巡航掃描。日處理量可達(dá)數(shù)千株(實(shí)驗(yàn)室級(jí))或數(shù)公頃(田間級(jí)),數(shù)據(jù)產(chǎn)出達(dá)TB級(jí),效率提升1–2個(gè)數(shù)量級(jí),匹配基因組選擇(GS)的大樣本需求。
痛點(diǎn)2:破壞性取樣導(dǎo)致動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)缺失
問題:傳統(tǒng)測(cè)量常需摘葉、拔株進(jìn)行生物量或葉面積測(cè)定,導(dǎo)致無(wú)法對(duì)同一植株進(jìn)行全生育期(苗期-成熟期)連續(xù)追蹤,丟失了珍貴的動(dòng)態(tài)表型軌跡。
解決方案:非接觸式原位測(cè)量。通過(guò)RGB、高光譜及3D成像,在不損傷植株的前提下,自動(dòng)解析株高、冠幅、葉面積等指標(biāo)。支持同一植株的長(zhǎng)期時(shí)序監(jiān)測(cè),為基因型與環(huán)境互作(G×E)研究提供完整數(shù)據(jù)鏈。
痛點(diǎn)3:主觀誤差大,數(shù)據(jù)不可重復(fù)
問題:“葉色深綠"、“長(zhǎng)勢(shì)強(qiáng)"等描述依賴專家經(jīng)驗(yàn),不同人打分差異大,且數(shù)據(jù)無(wú)法跨年份、跨項(xiàng)目橫向比對(duì),嚴(yán)重制約科研成果的復(fù)現(xiàn)性。
解決方案:全指標(biāo)數(shù)值化。利用高光譜成像提取NDVI、SPAD等植被指數(shù),將性狀轉(zhuǎn)化為客觀數(shù)值(如顏色空間Lab坐標(biāo)、紋理熵值)。建立標(biāo)準(zhǔn)化表型數(shù)據(jù)庫(kù),消除人為偏差,確保科研數(shù)據(jù)的可追溯與可復(fù)現(xiàn)。
痛點(diǎn)4:復(fù)雜與隱性性狀“測(cè)不了"
問題:株型緊湊度、冠層三維結(jié)構(gòu)、干旱脅迫前的生理變化等復(fù)雜性狀,人工幾乎無(wú)法精確測(cè)量;肉眼僅能在病害造成不可逆損傷后才發(fā)現(xiàn)。
解決方案:多維數(shù)據(jù)融合與早期預(yù)警。
3D結(jié)構(gòu):通過(guò)LiDAR或結(jié)構(gòu)光重建高精度點(diǎn)云模型,自動(dòng)提取株高、葉傾角、冠層體積等復(fù)雜幾何參數(shù)。
生理脅迫:利用熱成像檢測(cè)葉片溫度異常(干旱脅迫),利用高光譜在可見癥狀出現(xiàn)前24–72小時(shí)預(yù)測(cè)病蟲害或氮素缺乏,實(shí)現(xiàn)早期診斷。
痛點(diǎn)5:進(jìn)口設(shè)備“黑盒"與成本壁壘
問題:表型平臺(tái)長(zhǎng)期依賴進(jìn)口,價(jià)格昂貴(數(shù)百萬(wàn)級(jí)),且軟件封閉,算法不可定制,維護(hù)響應(yīng)慢。
解決方案:國(guó)產(chǎn)自主可控+算法開源。提供從便攜式到龍門式全系列國(guó)產(chǎn)設(shè)備,成本更具競(jìng)爭(zhēng)力。軟件平臺(tái)(TP-AIPheno)支持本地化部署,算法模型可根據(jù)作物類型(如水稻穗型、玉米株型)進(jìn)行定制化開發(fā),打破技術(shù)黑盒。
三、 核心功能
1、智能流水線設(shè)計(jì)
傳送帶式結(jié)構(gòu):將盆栽植株自動(dòng)送入成像暗室進(jìn)行圖像采集與分析,實(shí)現(xiàn)“植物-傳感器-解析"的一體化高效作業(yè)。
2、自動(dòng)化識(shí)別與采集
自動(dòng)化識(shí)別與采集:植株到達(dá)成像位置后,系統(tǒng)通過(guò)RFID標(biāo)簽自動(dòng)識(shí)別植物信息并觸發(fā)采集,采集數(shù)據(jù)與植物編碼自動(dòng)關(guān)聯(lián),確保數(shù)據(jù)可追溯。
旋轉(zhuǎn)頂升功能:暗室內(nèi)部配置旋轉(zhuǎn)頂升模塊,實(shí)現(xiàn)盆栽360度旋轉(zhuǎn)和上下升降功能,采集植株。
3、高通量解析
內(nèi)置多種AI表型算法:系統(tǒng)內(nèi)置多種作物及成像算法模型,可自動(dòng)進(jìn)行圖像預(yù)處理與分割計(jì)算,自動(dòng)解析多項(xiàng)作物表型參數(shù)和生理參數(shù)。
個(gè)性化表型性狀解析:可實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同植物的個(gè)性化表型指標(biāo),例如白菜可實(shí)現(xiàn)腰粗、束腰性、葉片顏色、葉柄顏色等指標(biāo),禾本科作物可實(shí)現(xiàn)葉頂點(diǎn)數(shù)、莖葉夾角等指標(biāo),支持指標(biāo)定制化開發(fā)。
4、一體化軟件控制與數(shù)據(jù)管理
全流程軟件集成:用戶通過(guò)統(tǒng)一軟件平臺(tái)即可進(jìn)行設(shè)備管理、相機(jī)參數(shù)設(shè)置、表型任務(wù)采集、圖像分析及結(jié)果查看,操作簡(jiǎn)潔高效。
軟件數(shù)據(jù)管理:數(shù)據(jù)在本地自動(dòng)化存儲(chǔ),可在軟件中對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、分析結(jié)果查看和圖表結(jié)果導(dǎo)出;
植物二維碼管理:支持根據(jù)作物類型、品種信息生成并打印樣品二維碼,自動(dòng)生成植物材料編號(hào)。
5、系統(tǒng)安全保障
多重安全防護(hù):具有限位裝置、急停按鈕、故障警報(bào)等安全保護(hù)裝置,保障意外狀態(tài)下設(shè)備運(yùn)行安全與穩(wěn)定性。
數(shù)據(jù)安全保障:采用安全傳輸模式,本地自動(dòng)存儲(chǔ),存儲(chǔ)空間支持無(wú)限擴(kuò)容,確保數(shù)據(jù)可靠性與隱私性。
6、系統(tǒng)定制化擴(kuò)展
稱重模塊(選配):可集成高精度稱重模塊,在傳送過(guò)程中自動(dòng)測(cè)定植株重量,記錄并分析生物量變化趨勢(shì)。
高度定制化:可根據(jù)用戶實(shí)驗(yàn)需求與不同作物類型,定制開發(fā)植物算法與解析指標(biāo),具備良好的擴(kuò)展性與適應(yīng)性。
四、 典型應(yīng)用場(chǎng)景
高通量育種篩選:在溫室或田間對(duì)數(shù)千份小麥、水稻種質(zhì)進(jìn)行自動(dòng)化的抗倒伏性(3D株型)、抗旱性(熱成像)篩選,加速優(yōu)良品種選育。
逆境生理研究:通過(guò)時(shí)序高光譜數(shù)據(jù),解析鹽堿、干旱脅迫下作物生理參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化,挖掘抗逆關(guān)鍵指標(biāo)。
精準(zhǔn)栽培管理:基于冠層NDVI與氮含量反演模型,指導(dǎo)變量施肥與灌溉,實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)場(chǎng)的閉環(huán)管理。
五、 總結(jié)
托普云農(nóng)高通量植物表型平臺(tái)的本質(zhì)是將植物性狀測(cè)量從“手工作業(yè)"升級(jí)為“工業(yè)級(jí)數(shù)字化流水線"。它解決了農(nóng)業(yè)科研中通量低、主觀性強(qiáng)、隱性性狀難測(cè)的核心痛點(diǎn),通過(guò)多模態(tài)傳感與AI解析,為基因挖掘與智能育種提供了高精度、可復(fù)現(xiàn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)引擎。
浙江托普云農(nóng)科技股份有限公司專業(yè)研發(fā)生產(chǎn)供應(yīng)(銷售)高通量植物表型平臺(tái),廠家直銷,歡迎新老用戶了解咨詢!
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