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專(zhuan) 為(wei) 玉米育種家與(yu) 製種企業(ye) 打造的“天空地"一體(ti) 化監測方案,解決(jue) 人工測量誤差大、雄穗識別難、數據割裂的科研痛點。
一、 係統定位:覆蓋“苗期-穗期-考種"的全棧式表型流水線
托普雲(yun) 農(nong) 玉米表型生長監測係統並非單一設備,而是針對玉米高稈、密植、製種特性設計的多終端協同體(ti) 係。它通過“室內(nei) 檢測+田間無人機+考種流水線"的組合,實現從(cong) 單株微觀性狀到群體(ti) 宏觀長勢的無損量化。
三大核心模塊與(yu) 數據流:
室內(nei) 表型(TPY-BX-1):針對盆栽或單株,通過標準化成像獲取株高、莖粗、葉夾角等形態指標。
田間監測(TP-DGP-YM):無人機搭載多光譜相機,大範圍掃描獲取群體(ti) 長勢、倒伏率、雄穗分布。
考種分析(TP-XT3D-GY):3D掃描果穗,自動輸出穗長、粒數、千粒重等產(chan) 量構成指標。
二、 解決(jue) 四大玉米科研與(yu) 製種痛點
痛點1:人工測量“毀樣本、誤差大",無法動態追蹤
傳(chuan) 統困境:玉米植株高大,人工用卷尺測株高易折損莖稈;葉麵積、莖粗等接觸式測量無法對同一樣本進行全生育期連續觀測。
係統方案:非接觸式成像+活體(ti) 追蹤。室內(nei) 表型儀(yi) (TPY-BX-1)采用背光板+手機/相機成像,自動矯正透視誤差。株高測量精度±1%,葉長/葉夾角精度±5%,且無需破壞植株,支持從(cong) 苗期到抽雄期的原位重複測量。
痛點2:製種田“去雄"依賴人眼,漏摘率高
傳(chuan) 統困境:玉米雜交製種中,父本雄穗去不淨會(hui) 導致種子純度下降。人工巡檢效率低,且易因視覺疲勞漏檢。
係統方案:無人機雄穗識別+定位導航。田間監測係統(TP-DGP-YM)通過多光譜+可見光融合算法,在抽雄期自動識別父本雄穗位置,並支持無人機領航至目標點上空進行物理標記或指導人工精準去除,顯著提升製種純度。
痛點3:群體(ti) 倒伏與(yu) 脅迫“看不清、算不準"
傳(chuan) 統困境:大田玉米群體(ti) 密度高,地麵視角無法準確評估倒伏麵積、受災程度及營養(yang) 脅迫空間分布。
係統方案:無人機正射影像+三維點雲(yun) 。係統通過自動航線規劃,生成高精度NDVI植被指數圖與(yu) 三維冠層模型,定量分析倒伏率、覆蓋度及水分/氮素脅迫區域,為(wei) 災害定損和精準施肥提供數據支撐。
痛點4:考種數據“人工數粒"耗時耗力
傳(chuan) 統困境:收獲後考種需人工測量穗長、數粒、稱重,主觀誤差大,且千粒重測算繁瑣。
係統方案:3D果穗自動考種。考種係統(TP-XT3D-GY)通過多視角三維重建,自動解析果穗形態並估算籽粒數量,數粒精度誤差≤±2‰,千粒重自動換算,效率較人工提升10倍以上。
三、 核心功能
1、智能流水線設計
傳(chuan) 送帶式結構:將盆栽植株自動送入成像暗室進行圖像采集與(yu) 分析,實現“植物-傳(chuan) 感器-解析"的一體(ti) 化高效作業(ye) 。
2、自動化識別與(yu) 采集
自動化識別與(yu) 采集:植株到達成像位置後,係統通過RFID標簽自動識別植物信息並觸發采集,采集數據與(yu) 植物編碼自動關(guan) 聯,確保數據可追溯。
旋轉頂升功能:暗室內(nei) 部配置旋轉頂升模塊,實現盆栽360度旋轉和上下升降功能,采集植株。
3、高通量解析
內(nei) 置多種AI表型算法:係統內(nei) 置多種作物及成像算法模型,可自動進行圖像預處理與(yu) 分割計算,自動解析多項作物表型參數和生理參數。
個(ge) 性化表型性狀解析:可實現針對不同植物的個(ge) 性化表型指標,例如白菜可實現腰粗、束腰性、葉片顏色、葉柄顏色等指標,禾本科作物可實現葉頂點數、莖葉夾角等指標,支持指標定製化開發。
4、一體(ti) 化軟件控製與(yu) 數據管理
全流程軟件集成:用戶通過統一軟件平台即可進行設備管理、相機參數設置、表型任務采集、圖像分析及結果查看,操作簡潔高效。
軟件數據管理:數據在本地自動化存儲(chu) ,可在軟件中對曆史數據進行查詢、分析結果查看和圖表結果導出;
植物二維碼管理:支持根據作物類型、品種信息生成並打印樣品二維碼,自動生成植物材料編號。
5、係統安全保障
多重安全防護:具有限位裝置、急停按鈕、故障警報等安全保護裝置,保障意外狀態下設備運行安全與(yu) 穩定性。
數據安全保障:采用安全傳(chuan) 輸模式,本地自動存儲(chu) ,存儲(chu) 空間支持無限擴容,確保數據可靠性與(yu) 隱私性。
6、係統定製化擴展
稱重模塊(選配):可集成高精度稱重模塊,在傳(chuan) 送過程中自動測定植株重量,記錄並分析生物量變化趨勢。
高度定製化:可根據用戶實驗需求與(yu) 不同作物類型,定製開發植物算法與(yu) 解析指標,具備良好的擴展性與(yu) 適應性。
四、 適用場景
玉米功能基因克隆:精準獲取株高、葉型等QTL定位所需的表型數據。
雜交製種基地管理:替代人工巡檢,提升去雄效率與(yu) 種子純度。
抗逆品種篩選:結合多光譜數據,定量分析幹旱、密植脅迫下的表型響應。
高標準農(nong) 田監管:對連片玉米的生長均一性及產(chan) 量進行遙感預估。
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