用途场景
Specifications
室内林木器官精细微观表型监测平台——SeedAIxpert是国际上植物表型成像系统商业化鼻祖德国LemnaTec公司推出的适用于实验室的植物表型测量设备。本系统可见光成像模块及照明装置位于顶部，可对植物进行表型分析，同时配备叶绿素荧光模块，可测量植物光合活性。SeedAIxpert可对植物器官进行精细测量，可对种子发芽进行表型分析，可对基于滤纸发芽的种子进行表型成像测量，进行形态学研究。适用于植物生理学、农业科学、遗传育种、种子生理学、种子病理学等研究领域。
主要功能
l 对种子等小型样品进行可见光顶部成像
l 通过可见光成像可以测量并分析，可测定种子、叶片、植株、果实等的数量、大小、形状、颜色、颜色分级、质心、圆度、偏心率、叶面积、叶病斑等。叶绿素荧光模块可提供F(I), Fo, Fm, Fm’, F, Fo’, Fv/Fm, Y(II), ETR(Ⅱ), Y(NO), Y(NPQ), NPQ, qN, qP, qL, F/Fm ,Fm’/Fm, P700ox, P700m, P700m’, Y(I), Y(ND)和Y(NA), PQ Poolsize 等参数。
l 可适用湿滤纸种子发芽、小型植物的测量
l 可适用于培养皿内植物组织或病虫害侵蚀实验的测量
主要特点
l 高清摄像头，分辨率达到4112 x 3008，1230万像素
l 背景光源为均匀漫散射LED光源，减少反光现象
l 可测量数据（原始数据以像素为单位）：可测定种子、叶片、植株、果实等的数量、大小、形状、颜色、颜色分级、质心、圆度、偏心率、叶面积、叶病斑等。
l P700测量光源：采用双波长测量光源，波段分别为830nm和875nm，用户可根据需求调整测量光强强度，共20个档位可调，实现自动平衡功能。
l 叶绿素荧光测量：能够测量F(I), Fo, Fm, Fm’, F, Fo’, Fv/Fm, Y(II), ETR(Ⅱ), Y(NO), Y(NPQ), NPQ, qN, qP, qL, F/Fm ,Fm’/Fm等参数，以及各种荧光动力学曲线。同时通过脚本编辑，可自定义不同功能的荧光动力学曲线的测量。
l P700测量：能够测量P700ox, P700m, P700m’, Y(I), Y(ND)和Y(NA), PQ Poolsize等参数，以及各种P700动力学曲线，包括P700氧化动力学曲线、P700还原动力学曲线、P700氧化还原动力学曲线等。
l 数据采集与显示：可以连续显示数据采集过程及完整的动力学曲线过程；可以对每一条测量数据进行标记，用于样品间区分，标记信息随数据集同步保存；可以同时显示多个样品的测量曲线，直观对比样品间差异；可对曲线进行多点平均，可对重复样品的多个测量进行曲线平均并导出平均后的曲线。可对曲线进行指定时间点的归一化处理；可以对荧光动力学曲线进行拟合或计算。
l 诱导曲线测量功能：手动或自动，自动模式下有三种运行方式，分别为荧光诱导动力学曲线、荧光诱导动力学曲线+暗弛豫动力学曲线、Trig曲线。手动和自动模式下均可随时更改诱导曲线的光化光强度，自动程序可测量荧光诱导曲线、诱导曲线+暗弛豫，自动重复已完成的手动测量流程。测量过程中能自动分析和记录所有荧光参数的变化趋势。
l 光曲线测量功能：用户可设置的光梯度个数为20个，可随意设置光曲线步数，可测量滞后光曲线，自带拟合方程，可对光曲线进行拟合得到α、ETRmax、Ik等参数。
l 快速诱导动力学曲线功能：可以测量Poly300ms荧光快速上升相，可以测量QA再氧化动力学，实现OJIP等曲线的测量功能。
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| 测量模式和分析模式选择 | 双通道模式测量光设置 |
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| 同步测量PSI和PSII诱导曲线和暗弛豫 | 同步测量PSI和PSII光响应曲线 |
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| 同时绘制两条Poly_300ms的快相曲线 | 测量系统间电子传递载体(PQ)库 |
软件功能
l 控制软件：控制软件是操作人员用来控制测量系统实现硬件测量的软件部分，操作人员可以在控制软件界面上直观地进行各类参数，包括但不限于背景光源、相机曝光、相机白平衡红色增益、相机白平衡蓝色增益设置的调整与设定，从而对硬件模块进行精准控制；用户可将不同硬件设置文件存储为不同的配置文件，可选择不同配置文件组成成像配置文件组合，可在控制软件中输入样品ID、实验名称、选择成像配置文件，完成成像硬件设置
l 分析软件：分析软件是用户用来对采集的表型数据进行分析的软件部分，分析过程采用建立工作流程模式（自带算法），支持多种工作流程满足不同需求。软件具有图形化编程环境提供可自主建立分析过程的操作平台，提供120多个可视化图像分析辅助模块，用户可根据实验需求自由组建分析流程，支持单独或多重流程的保存与应用，可将已设置的流程保存为常用流程模板。分析流程采用模块化设计，用户可通过图形化界面自由组合分析步骤，选择数据路径、命名流程，并根据需求调用指定分析模块，并支持对分析模块的参数进行精细调整，适应不同数据和实验需求。最终结果支持自定义样式输出；
l 实验管理软件：实验管理软件可允许用户对所有实验测量的数据进行归类、查找、批量分析、数据储存、图表绘制等，也可对数据分析结果进行管理，分析结果可按照实验名称批量显示，通过样本 ID 号，成像日期，分析结果等进行筛选。同时，软件可以将结果数据可视化并保存。可以通过自定义设置，在实验管理软件中直接选择折线图、柱状图、散点图等多种可视化形式，直观呈现分析结果。
l 软件系统可追溯所有测量数据，并且可以在软件中制作图表进行对比分析
应用实例
| 发芽检测 用SeedAIxpert检测种子萌发出的根，并用黄色标记。提供发芽率(有根/无根的种子与种子总数的关系)。可以测量检测到根的参数，如根的长度。 |
| 包衣种子的萌发检测 SeedAIxpert也被设计用于处理有涂层的种子。根据根的发生情况将包衣种子分为发芽和不发芽两类。由于SeedAIxpert可以进行颜色分析，它可以同时处理不同包覆的种子。 |
| 人工智能种子分类 新生的幼苗由不同的部分组成，如根、嫩枝或根毛。通过机器学习算法，可以训练SeedAIxpert分别识别这些部分。 |
| 玉米发芽 以玉米发芽试验为例，纸顶法。SeedAIxpert对样本进行图像处理，并从图像中获得种子萌发质量数据。 |
| 用机器学习方法对蔬菜种子发芽进行分类 用SeedAIxpert机器学习算法对在纸顶测试中发芽的蔬菜进行分类。对茎和根的发生情况和大小进行分析，并进行后续的质量评定，例如，可以建立可用的植物试验。 |
| 种子分类 玉米种子表面可见胚和胚乳。利用SeedAIxpert软件对种子进行成像和分类，测量每个种子的胚和胚乳的分数。 |
| 幼苗出现测试 以油菜为研究对象，采用基质育苗法测定油菜的萌发率。对出苗子叶进行识别，测定其萌发频率和幼苗质量。 |
