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中級(jí)會(huì)員 | 第2年

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高光譜
氣體監(jiān)測(cè)
光譜血流成像儀
光譜儀
激光共聚焦顯微鏡
激光甲烷遙測(cè)儀
紅外熱成像儀
光纖光譜儀
無(wú)人機(jī)
機(jī)器視覺(jué)
光學(xué)檢測(cè)儀器
實(shí)驗(yàn)室儀器
三維掃描
試驗(yàn)設(shè)備
艾斯瑪特
大龍
水稻種子萌發(fā)和誘導(dǎo)退化愈傷組織發(fā)育過(guò)程中的水分光譜分析2024/8/30
水稻種子萌發(fā)和誘導(dǎo)退化愈傷組織發(fā)育過(guò)程中的水分光譜分析水稻(OryzasativaL.)的活體監(jiān)測(cè)。利用短波近紅外光譜和水培技術(shù),在室溫(溫度=24.5±1°C,相對(duì)濕度=76&plus...
利用近紅外相機(jī)和干涉濾光片在玉米葉片中進(jìn)行水氮原位成像檢測(cè)2024/8/30
利用近紅外相機(jī)和干涉濾光片在玉米葉片中進(jìn)行水氮原位成像檢測(cè)實(shí)現(xiàn)植物葉片不同區(qū)域水氮含量的原位實(shí)時(shí)成像檢測(cè),可以為確定作物抗旱性、營(yíng)養(yǎng)調(diào)控機(jī)制或精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供一種高效的新技術(shù)。近紅外成像在無(wú)損檢測(cè)的同時(shí)還...
高光譜相機(jī)應(yīng)用案例:金屬和織物上的油污檢測(cè)2024/8/28
Specim高光譜相機(jī)應(yīng)用案例:金屬和織物上的油污檢測(cè)油在許多行業(yè)中被用作潤(rùn)滑劑,但在有些產(chǎn)品中,油通常被認(rèn)為是一種污染物,需要被探測(cè)識(shí)別。人眼很難觀察到油,傳統(tǒng)的RGB相機(jī)也很難檢測(cè),但是高光譜相機(jī)...
高光譜相機(jī)在堅(jiān)果分選上的應(yīng)用案例2024/8/28
SpecimFX10高光譜相機(jī)在堅(jiān)果分選上的應(yīng)用案例食品生產(chǎn)商最重要的任務(wù)之一是避免產(chǎn)品受到污染,以盡量減少損害健康的風(fēng)險(xiǎn)和昂貴的召回費(fèi)用,以及相關(guān)的聲譽(yù)損失。同樣的,這個(gè)目標(biāo)也適用于堅(jiān)果類食品,如什...
高光譜成像技術(shù)在紡織布料分選上的應(yīng)用2024/8/28
高光譜成像技術(shù)在紡織布料分選上的應(yīng)用隨著紡織行業(yè)多年的技術(shù)發(fā)展與進(jìn)步,市面上紡織品種類琳瑯滿目,而眾多的產(chǎn)品也衍生出品質(zhì)參差不齊,魚目混珠、以次充好等問(wèn)題。其中紡織品的成分分析尤為重要,是現(xiàn)代紡織品質(zhì)...
甘蔗莖稈品質(zhì)的近紅外光譜高通量表型分析2024/8/27
甘蔗莖稈品質(zhì)的近紅外光譜高通量表型分析甘蔗是一種以莖稈為收獲器官的重要經(jīng)濟(jì)作物。提高甘蔗莖稈品質(zhì)是提高甘蔗產(chǎn)量的有效途徑。然而,由于缺乏有效的甘蔗種質(zhì)資源系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法,極大地限制了甘蔗莖稈品質(zhì)的提高。...
多重綜合根系表型與提高耐旱性有關(guān)2024/8/27
多重綜合根系表型與提高耐旱性有關(guān)為了驗(yàn)證多重綜合根系表型共同優(yōu)化耐旱性的假設(shè),作者在水分充值和水分脅迫的條件下,對(duì)400個(gè)成熟玉米基因型的根部解剖結(jié)構(gòu)和構(gòu)型進(jìn)行了表型分析。發(fā)現(xiàn)測(cè)定的所有23個(gè)根酚都存...
用于植物圖像分析的開(kāi)源圖形用戶界面2024/8/24
用于植物圖像分析的開(kāi)源圖形用戶界面高通量基因分型與分子育種方法相結(jié)合,大大加快了作物改良計(jì)劃。最近,改進(jìn)的植物表型方法導(dǎo)致了從人工測(cè)量到自動(dòng)化平臺(tái)的轉(zhuǎn)變,并提高了可擴(kuò)展性和分辨率。在開(kāi)發(fā)來(lái)自高通量表型...
拉曼光譜能夠?qū)χ参镞M(jìn)行表型分析和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值評(píng)估2024/8/24
拉曼光譜能夠?qū)χ参镞M(jìn)行表型分析和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值評(píng)估人類必須提高糧食產(chǎn)量,來(lái)滿足到2050年預(yù)計(jì)將達(dá)到97億的世界人口的需要。這些糧食需求可以通過(guò)實(shí)施農(nóng)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)來(lái)滿足。這種變革性的農(nóng)業(yè)概念,也稱為數(shù)字農(nóng)業(yè),...
葉綠素?zé)晒鈭D像的高通量玉米圖像分割與性狀提取2024/8/24
葉綠素?zé)晒鈭D像的高通量玉米圖像分割與性狀提取植物分割和單個(gè)器官的特征提取是高通量表型(HTP)操作中的兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),普渡大學(xué)的AgAlumniSeedPhenotypingFacil...
受控條件下的高自動(dòng)化、獨(dú)立型和低成本的表型分析系統(tǒng)2024/8/24
受控條件下的高自動(dòng)化、獨(dú)立型和低成本的表型分析系統(tǒng)受控條件下的植物生長(zhǎng)設(shè)施讓改變影響植物生長(zhǎng)氣候條件成為可能(例如濕度、溫度和光照),從而可以更好地了解植物對(duì)非生物和生物脅迫的反應(yīng)。盡管世界范圍內(nèi)已經(jīng)...
光譜和砧木影響溫室番茄對(duì)補(bǔ)充光照長(zhǎng)光周期的響應(yīng)2024/8/24
光譜和砧木影響溫室番茄對(duì)補(bǔ)充光照長(zhǎng)光周期的響應(yīng)植物生物量和產(chǎn)量在很大程度上取決于植物攔截的光總量(日光積分(DLI)-強(qiáng)度×光周期)。為所需的DLI提供長(zhǎng)周期而低強(qiáng)度光照更經(jīng)濟(jì),因?yàn)樗褂酶俚臒艟邚?..
主動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)基于圖像的植物表型2024/8/20
主動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)基于圖像的植物表型深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種基于圖像的植物表型應(yīng)用,包括疾病檢測(cè)和分類。然而,有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型的成功部署需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù),由于固有的復(fù)雜性,這在植物科學(xué)(和大多數(shù)...
利用無(wú)人機(jī)圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)番茄生物量和產(chǎn)量2024/8/20
利用無(wú)人機(jī)圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)番茄生物量和產(chǎn)量首先從植物高度(PH)和植被指數(shù)(VI)圖中確定預(yù)測(cè)番茄產(chǎn)量的重要變量。這些地圖來(lái)自無(wú)人機(jī)(UAV)拍攝的圖像。其次,使用選定的變量集,檢驗(yàn)多機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)...
深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)玉米和高粱葉片計(jì)數(shù)自動(dòng)化2024/8/20
深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)玉米和高粱葉片計(jì)數(shù)自動(dòng)化葉片數(shù)量和葉片出苗率是植物育種家、植物遺傳學(xué)家和作物模型學(xué)家感興趣的表型。即使對(duì)一個(gè)沒(méi)有經(jīng)過(guò)專業(yè)訓(xùn)練的普通人員,計(jì)算一株植物現(xiàn)有的葉子數(shù)量也是很簡(jiǎn)單的,但手動(dòng)跟蹤數(shù)...

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