实验清单： 观察植物根的特征     观察植物茎的特征 观察植物叶的特征     观察植物花的特征 观察植物果实与种子的特征 植物植株的认识 植物资源箱 型号：QSZ13012  

产品详细介绍一、概述：基因型、表型和环境是遗传学研究的铁三角。表型（性状）是基因型和环境共同作用结果，而基因型与表型之间有着多重关系。研究者用测序和基因组重测序来评估等位基因差异定位数量性状等已变得很普遍，但其需大量性状数据来佐证。然而这类分析测量的结果受人员、工具和环境等的干扰很大，还会损伤到植物。故迫切需要高效、准确的万深PhenoGA植物表型分析测量仪来做可视化的精确数据分析和表型测试，如测试对压力和环境因素的表型反应、生态毒理学测试或萌发测定、遗传育种研究、突变株筛选、植物形态建模、生长研究等。二、主要性能指标：1、万深PhenoGA植物表型分析测量仪是顶视+侧视版本，由顶视+侧视的超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机直联电脑获取植物顶视和侧视的RGB彩色图，并做自动分析；由顶部的主动红外双目3D相机（点云密度512*424像素）来获取植物冠层的3D景深伪彩色图和可转换视角的3D重建伪彩色图。2、可获得植物在不同生长阶段的表型数据主要有：植株高（测量误差≤±1.5mm）、投影叶面积及其差异值、投影叶片长和卷曲度、叶片数量（自动计数+鼠标个别修正）、叶冠层的3D构型数据（叶冠直径、叶冠层面积、叶冠层占空比、叶片分布和密度、叶冠层对称性等，冠层尺寸的测量误差≤±2mm）、植物株形、精准的茎叶夹角（真实夹角重复测量误差≤±1.0°）、节间长度及其空间体积估算值、植株高和叶冠层随时间改变的相对生长速率、叶色平均值（具有叶片颜色自动矫正特性，可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色）及其对表征的贡献评估等。具有分析特性表述如下：1）常规分析：投影叶面积及其动态变化，外周长，外接圆直径及面积，拟合椭圆主副轴及偏角，凸包内径、面积及周长，植株高、宽，最小外接矩形长、宽，植株紧实度。2）颜色分析：RGB、LAB颜色值，具有叶片颜色自动矫正特性，可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色。3）骨架分析：骨架长度，端点数（叶片数），分叉数（分枝数、分节数），茎叶夹角等。4）玉米株形分析：叶片数，叶片长、宽，叶片弯曲度，叶片投影面积，茎秆分节数，分节长、粗，叶片颜色等。5）生长分析：植株绝对生长、相对生长曲线，相对生长趋势。6）根系分析：根长，根粗，根尖数等（根粗>1mm）。7）考种分析：种粒数，种粒面积，种粒长、宽（种粒直径>5mm，不粘连）。8）其它：不同生长时期自动批量化处理分析，多植株网格分析，直线、角度等几何测量，各测量结果可编辑修正。3、可接入条码枪来自动刷入样品编号，具有按条码标识跟踪分析的特性。图像分析方式和耗时：自动分析（约1个样品 /分钟）+鼠标指示测量或修正。标配成像分析的植株高可达100cm（茎秆基部距顶部3D相机约135cm，植株距侧面拍摄仪约100cm）、叶冠幅可达100cm*80cm（拍摄箱外尺寸160cm高*120cm长*80cm宽）。各项分析数据和标记图片可导出。三、标配供货清单：1、超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机  2套2、主动红外双目3D相机及适配器  1套3、单反相机拍摄支架 1套4、含光源的拍摄箱（标配尺寸160cm高*120cm长*80cm宽）  1套5、万深PhenoGA植物表型分析测量仪软件及软件锁  1套6、叶色色彩矫正板和尺寸自动标定板1付7、手持式条形码阅读器 1付8、超薄背光灯板  1付注：可定制到250cm高*120cm长*120cm宽的拍摄箱或定制便携式的野外田间顶视版的分析检测仪。若加配万深SC-G自动考种仪、RootGA根系动态生长监测分析仪等，还可分析种子形态、果实外观品质、花形和花色、植株根系的胁迫响应等。推荐选配电脑：酷睿i5 CPU / 8G内存/ 256G硬盘 / 23”彩显/无线网卡，2个USB3.0和3个USB2.0口，Windows 完整专业版或旗舰版

XM-649植物性神经立体模型（附总论）   功能特点： ■ XM-649植物性神经立体模型主要示交感与副交感两大内容。 ■ 副交感：示脑（第3、7、9、10对脑神经）、骶部（第S2-4）副交感中枢所在部位以及由脑、骶部中枢发生的节前纤维通过相应之神经至与脑神经相关的四大副交感神经节器官旁节、器官壁内的神经节内换元情况。 ■ 交感神经：示交感神经的低级中枢脊髓TH1-12、L1-3节段的灰质侧角所在部位及周围部神经节（椎旁节和椎前节），由节发出的分支及神经丛等。 ■ 还可分段显示颈、胸、腰、骶（盆）部交感神经节后纤维的分支、分支丛的组成及具体分布情况。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材质：铁丝+塑料

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医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。

一种基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统，进行待拼接影像数据准备，获得各待 拼接影像之间所有重叠区域及相应重叠度;对待拼接影像进行预处理，综合考虑颜色、梯度以及纹理信 息确定图割全局能量函数，图割全局能量函数包括数据项和平滑项，平滑项能量权重设置，采用图割能 量优化方法，对总能量进行优化，获取最优拼接线。本发明所得拼接线尽量避免通过色差过大、纹理复 杂区域以及明显地物的边缘，从而最大程度上保证了拼接线的最优化，解决了多影像多度重叠区域拼接 线联合优化的问题，适用性广。

本发明公开了一种基于直方图特征点配准的影像匀色与融合方法及系统，该方法根据影像亮度直方 图特征提取直方图极值点，并采用一维高斯平滑抑制亮度直方图局部噪声点;同时，使用匹配代价函数 对匹配矩阵消元的方式构建直方图极值点间的匹配关系，并以匹配的直方图极值点作为直方图特征点。 利用直方图特征点，采用影像重叠区的直方图特征点对应亮度值修正影像亮度。本发明能对大视角、近 距离色差较大的影像进行色调差异处理，能自动消除多张影像重叠区域内以及非重叠区的色调差异，达 到影像局部区域色调均衡与拼接后街景的全景影像整体色调均衡的效果。

本发明公开了一种实现电子和离子速度影像同时测量的方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、在离子速度影像仪排斥极电极板和提取极电极板分别施压不同大小的负压，用于加速电子至探测屏，生成电子的二维动量谱；S2、将排斥极电极板和提取极电极板上的电压分别从负压跳变到正压，用于加速离子至探测屏，以生成离子的二维动量谱。本发明还提供了实现上述方法的装置，装置包括离子速度影像仪，与离子速度影像仪中排斥极电极板和提取极电极板分别连接的脉冲电源，用于对排斥极电极板和提取极电极板分别施加跳变电压。实施本发明无需改变原有装

项目成果/简介:医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔

研究团队在精密测量院研究员徐富强和王杰的带领下，联合磁共振成像与病毒基因改造技术率先提出一种新型基因编码生物磁共振成像技术，逐步实现神经元网络（Neuroimage, 2019; Human Brain Mapping, 2021）和星形胶质细胞（Molecular Psychiatry, 2022）在体水平的无创检测。