产品详细介绍 PlantScreen植物表型成像分析系统（植物自动传送版）   PlantScreen植物表型成像系统由捷克PSI公司研制生产，整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、自动称重与浇灌系统等多项先进技术，以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理生态与形态结构成像分析，用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家，PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列，大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备，使植物生长、胁迫响应等测量参数达100多个。 左图为整套PlantScreen系统，中图为成像室，右图为成像室中的玉米 PlantScreen系统包括如下成像分析功能：   1. 叶绿素荧光成像分析：单幅成像面积35x35cm，成像测量参数包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等几十个叶绿素荧光参数 2. RGB成像分析：成像测量参数包括： 1) 叶面积（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物紧实度／紧密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 叶片周长（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 叶圆度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 叶宽指数（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 叶片细长度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圆直径（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面积（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物质心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 节间距（Internodal Distances） 12) 生长高度（Growth Height） 13) 植物三维最大高度和宽度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相对生长速率（Relative growth rate） 15) 叶倾角（Leaf Angle） 16) 节叶片数量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它参数如用于植物适合度估算的颜色定量分级、绿度指数（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光谱成像分析（选配），可成像并分析如下参数： 1) 归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 简单比值指数（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最优化土壤调整植被指数（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 绿度指数（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 转换类胡罗卜素指数（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指数（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指数（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 简单比值色素指数（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 归一化脱镁作用指数（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化学植被反射指数（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 归一化叶绿素指数（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指数（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指数（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指数（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指数（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 热成像分析（选配）：用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布，良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件（干旱） 5. 近红外成像分析（选配）：用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异，处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性，而处于干旱状态的植物则表现出对近红外光谱的高反射性，通过分析软件可以监测分析从干旱胁迫到再浇灌过程中的整个过程动态及植物对干旱胁迫的响应和水分利用效率，并形成假彩图像，可以与植物的形态指数及叶绿素荧光指数进行相关分析研究。   系统配置与工作原理：   整套系统由自动化植物传送系统、光适应室、RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物热成像、植物近红外成像、自动浇灌施肥与称重系统、植物标识系统等组成，光适应室内的植物可由传送带传送到成像室进行成像分析等。   技术指标：   1. 自动装载与卸载植物样品，通过条形码或RFID标签识别跟踪样品 2. 光适应室：用于光照适应或植物培养，LED光源光照强度达1000μmol/m2.s，无热效应，强度0－100%可调，可通过实验程序预设光照周期变化，可选配通用型或专用型如水稻生长观测室等，还可选配三维扫瞄成像分析功能（包括XYZ三维扫瞄成像系统和软件） 3. 标配托盘架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多个小花盆的托盘 4. 自动传送系统由光适应室到成像室形成一个环形传送通道，传送带采用具变速器的三相异步马达，200-1000W，传送带宽320mm，负载力130kg，速度9m/min 5. 移动控制系统中央处理单元：CJ2M-CPU33；数字I/O：最大2560点；PLC通讯：通过以太网100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16轴精确定位 6. 植物成像测量室：150cm(长)x150cm(宽)x220cm(高)，与环境光隔离（light-isolated），快速自动开启关闭门，开启关闭周期小于3秒，传送带入口具光幕传感系统、条码识别器和RFID读取器 7. RFID读取器辨识距离：2-20cm；通讯：RS485；条码识别器可读取1维、2维和QR码，具LED光源便于弱光下辨识，RS485通讯 8. F3EM2光幕系统，精确测量植物高度和宽度以便进入成像测量室后摄像头自动精确定位，测量范围150cm，分辨率5mm 9. 叶绿素荧光成像：包括光隔离成像室、自动开启与关闭门、传送带、PLC控制自动上下移动聚焦系统、4个LED光源板、8位绿波轮等，单幅成像面积35x35cm，测量光橙色620nm，橙色和白色双波长光化学光，饱和光闪为白色或蓝色 10. 自动灌溉与称重，可同时对5个植物种植盆进行浇灌和称重，精确度±1g；称重后精确浇灌，可通过实验程序（protocol）预设浇灌过程（regime）或干旱胁迫状态，还可选配营养供给系统随浇灌定量供给植物营养（如氮肥等）；称重前自动零校准，还可通过已知重量（如砝码）物品自动进行再校准；防护级别：IP66 11. 称重系统由4个称重单元组成，安全承载限：150% Ln；温度补偿：-10－40°C，标配测量范围7kg，可选配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：顶部和侧面三维成像（3个摄像头），每个摄像头各自拥有独立的控制面盘以设置曝光时间、增益、白平衡等，通过控制面盘的快照键可即时拍照并显示分辨率等信息，还可通过自动模式自动成像并存储至数据库，每次扫瞄成像时间小于10秒 13. RGB成像系统包括成像室（光隔离）、传送带及位置传感器、3个摄像头、光源及成像分析软件，标配成像范围150cm(长)x150cm(宽)x150cm(高)，LED冷白光源（不对植物产生热效应） 14. 标配USB以太网摄像头，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：蓝光峰值465nm，绿色峰值540nm，红色峰值610nm；28mm光学镜头，口径43.2mm，光圈范围2.8－F16 15. NIR近红外成像单元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分状况，在供水充沛情况下表现出高NIR吸收值，干旱胁迫情况下则表现出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通过软件反映和分析植物水分状况 16. 高光谱成像单元包括光隔离成像测量室、自动开启关闭门、传送带、PLC控制自动移动聚焦镜头包括SWIR和VNIR镜头、光源、成像分析系统等，VNIR镜头波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速12－236 fps；SWIR镜头波段900－2500nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速60或100 fps，视野150x100cm 17. 用户可通过实验程序选择SWIR成像、VNIR成像或两个镜头全波段成像，每个镜头成像时间分别为15秒 18. 热成像单元：分辨率640x480像素，温度范围20－120°C，灵敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面积可达150x150cm 19. 可选配人工气候室，植物生长面积9.5m2，生长高度2.0m，温度稳定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距离植物100cm高度的光强）,可预设自动光照周期动态， 20. 系统控制与数据采集分析系统： Ø 用户友好的图形界面 Ø 用户定义、可编辑自动测量程序（protocols） Ø MySQL数据库管理系统，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，支持多种存储引擎，相关数据自动存储于数据库中的不同表中 Ø 植物编码注册功能：包括植物识别码、所在托盘的识别码等存储在数据库中，测量时自动提取自动读取条形码或RFID标签 Ø 触摸屏操作界面，在线显示植物托盘数量、光线强度、分析测量状态及结果等，轻松通过软件完全控制所有的机械部件和成像工作站 Ø 可用默认程序进行所有测量，也可通过开发工具创建自定义的工作过程，或者手动操作LED光源开启或关闭、RGB扫面成像、叶绿素荧光成像、称重及浇灌等 Ø 实验程序（Protocols）具备起始键、终止键、暂停键 Ø 可根据实验需求自动控制植物样品的移动和单一成像站的激活 Ø 可提供3个相机视角的RGB数字生长分析，包含阈值分析和颜色分析 Ø 对于叶绿素荧光成像图片，软件可批量进行淬灭参数分析，包含了在背景去除图像上用户感兴趣区域和像素值的平均。分析数据以原始图像和分析数据的形式存储在数据库中。 Ø 对FIR热成像图，16位图可直接导出到MATLAB或通过软件生成温度分布的假彩图像。   部分用户：   1. 国际水稻研究所（菲律宾）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物表型组学中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亚国立大学The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美国）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先锋国际良种公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利时）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美国合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大学Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大学Masaryk University Brno, Czech Republic   产地：欧洲    

产品详细介绍金钥匙科教设备有限公司将电子元器件封装在模块化的注塑件中，解决了在课堂上无法使用PCB板、面包板来焊接电路的难题，具有安全性、可靠性、灵活性、便利性及可重复使用性，为学校在电子教学方面提高质量和效率以及降低教学成本提供了保证。①认识雨水传感器，了解雨水传感器的特性及使用方法。②学会使用雨水传感器设计系统电路。电话：0513-8160127181601272EMAIL：ntjyskj@yahoo.com.cn网址：www.ntjys.com.cnQQ:979322621

设计两个硅纳米棒作为超构表面的基本相干像素结构单元，从而实现光场透射的有效调控。通过独立控制两个纳米棒的转角，可以实现单层结构对振幅和相位的独立调控，从而能够在单层纳米结构上实现任意全息与平面图像的集成。更进一步，针对于彩色平面图像，可以通过硅纳米棒的尺寸（即单根纳米棒的长和宽）以及纳米棒之间的转角差的控制，实现对颜色HSB三参数的按需调控，从而将超构表面结构色的调控能力从二维的色度-饱和度平面，真正拓展到三维的色度-饱和度-强度空间 以上研究成果将丰富和拓展超构表面在图像器件方面的应用，比如实现有阴影信息的彩色图像打印，开发新型全彩平面与彩色全息图像的集成显示技术，研制基于平面和全息图像集成的纳米隐写信息安全技术等。同时，该工作中体现的相干像素设计理念也将对复杂光场调控问题提供新的解决思路和方案

设计了一种基于金属材料(金、银等)的三重旋转对称C3超构单元的超薄非线性光学超构表面。金属纳米结构的厚度仅为30纳米厚，像素单元为500纳米 x 500 纳米。这类光学超构表面包含具有旋转对称性的单元结构，因而在可见光或近红外照明下看上去均匀。然而，如果通过一对存在夹角的C3超构单元上倍频信号的干涉相消、相长原理，可将非线性倍频强度不同的图案或文字加密于其中。然后，采用飞秒激光照明（波长为1200nm-1400nm），隐藏的图像可通过二次谐波（SHG）成像过程被读取出来。这种新型的基于空间变化的光学干涉的非线性光学超构表面为多维度图像加密、防伪和无背景图像重建开辟了新的途径和思路。

水源图像检测和分类在监测和识别河流冰灾、洪水、垃圾污染和死水等方面有很多应用。然而，海水、河水、湖水和池塘这些称之为干净水源的图像，可能和一些污染水源的图像重叠，加之冰雪天气下水体结冰等因素的存在，使得水源图像分类的问题更加复杂。在这些情况下，精确的水资源图像检测和分类就显得至关重要。本项目基于RGB图像对水源进行分类，达到水污染检测的目的。本项目的创新点在于提出一种新的图像频率域分块方法，将图像之间的细微变化放大，有效地提取图像的纹理特征，区分污染水源图像和干净水源图像，并且对水体

AICheck图像智能处理平台是企业级一站式AI服务平台，集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体，使企业可以快速应用海量的成熟算法，降低AI算法应用与管理成本，实现端到端服务。核心技术涉及人工智能、2D/3D视觉和云计算，核心功能包括目标识别、OCR识别、瑕疵检测和目标测量。

Ø 基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映，一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于关键字的表达方式检索局限，直接对图像内容进行分析和特征提取，利用这些描述图像内容的特征建立索引。目前已经

产品详细介绍 多人面部识别 采用多人面部识别技术，可实现学生定位、教师跟踪和板书识别等多种教学场景的拍摄。 无需定位摄像头 高集成一体化，无需采用任何定位摄像头，识别率高出市场同类产品30%以上。 身高自适应系统 可以根据师生的身高，使用人脸检测技术，达到身高自适应。 板书伴随式跟踪 可根据教师书写板书位置，板书摄像机进行伴随式跟踪。突出教师书写重点，并且自动适应长黑板及推拉式黑板；采用肤色识别算法，自动屏蔽因转身等因素造成的板书识别，提高板书跟踪的鲁棒性。 景别全自动切换 配合导播规则，可实现教学过程全自动五机位景别智能切换。无限接近专业人工拍摄手法，杜绝摄像机的转动、变焦等垃圾镜头。 零配件自动跟踪 整套系统无需借助其他配件来实现跟踪效果，环境光源自适应，教师在授课时候始终处在图像跟踪定位范围内，保证图像跟踪。