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Sistema de monitoreo del fenotipo dinámico in situ de los estomas de las plantas

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Descripción general

El sistema de clúster del sistema de monitoreo de fenotipos dinámicos in situ de los poros vegetales es un equipo utilizado para el monitoreo de fenotipos dinámicos de los poros vegetales vivos. tiene las características de imágenes en tiempo real, análisis simultáneos y operación conveniente. puede realizar observaciones ininterrumpidas del comportamiento de los poros y análisis de imágenes en tiempo real las 24 horas del día y la noche. proporciona un programa de detección no destructiva in vivo de bajo costo, totalmente automático y alto rendimiento para el análisis de fenotipos de estrés adverso, como la sequía de respuesta de los poros vegetales en el campo microscópico. El sistema se basa en la tecnología moderna de Internet de las cosas, acopla terminales de monitoreo continuo de poros de múltiples asientos y desarrolla algoritmos de análisis de imágenes de aprendizaje profundo, que pueden realizar el despliegue de clústeres de terminales de monitoreo de poros a gran escala y multiespecies.

Detalles del producto

Sistema de monitoreo del fenotipo dinámico in situ de los estomas de las plantasIntroducción:

1.1 Descripción y uso

El estoma es la principal salida de agua del cuerpo al cuerpo durante la transpiración de las plantas, y también es el principal canal de intercambio de gas entre la fotosíntesis y la respiración y el mundo exterior, afectando los procesos de fotosíntesis, respiración y transpiración de las plantas y afectando el ciclo global de carbono y agua.


植物气孔原位动态表型监测系统


Sistema de monitoreo del fenotipo dinámico in situ de los estomas de las plantasEs un dispositivo utilizado para el monitoreo del fenotipo dinámico estomacal de las plantas vivas, con las características de imágenes en tiempo real, análisis simultáneo y operación conveniente, que puede realizar la observación ininterrumpida del comportamiento estomacal y el análisis de imágenes en tiempo real las 24 horas del día y la noche, proporcionando un programa de pruebas no destructivas vivas de bajo costo, totalmente automático y alto rendimiento para el análisis fenotípico de la respuesta estomacal de las plantas al estrés adverso, como la sequía en la visión microscópica. El sistema se basa en la tecnología moderna de Internet de las cosas, acopla terminales de monitoreo continuo de poros de múltiples asientos y desarrolla algoritmos de análisis de imágenes de aprendizaje profundo, que pueden realizar el despliegue de clústeres de terminales de monitoreo de poros a gran escala y multiespecies.


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1.2 características técnicas:

植物气孔原位动态表型监测系统Potencia: 40w;

Peso: 5kg;

Tamaño del microscopio: 12 cm de largo y 3,6 cm de ancho;

Temperatura de trabajo: - 10 ° C a 40 ° c;

Humedad relativa: 40% - 80% sin condensación;

Frecuencia de muestreo: 5 a 30 cuadros por segundo;

Alcance de la operación: escala de una sola hoja;

Formato de datos: avi, mp4 y otros formatos;

Resolución: 1600 × 1200, 1280 × 1024dpi;

Especies monitoreables: cultivos como trigo, arroz, maíz, algodón y colza; Ginkgo biloba, sicómoro, melocotón y otros árboles.


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Indicadores de análisis:

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1.3 casos de clientes

Grupo de observación estomacal del campo experimental de cultivo tolerante a las manchas de trigo de la Universidad Agrícola de Nanjing


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El equipo involucra artículos:

1. Sun zhuangzhuang, Jiang Dong *, Cai jian, Wang xiao, Zhou qin, Huang mei, Dai tingbo, Cao weixing. Tecnología de reconocimiento automático y conteo de estomas en hojas de cultivos de cotiledón único [j] Journal of Agricultural engineering, 2019. 35 (23).

2. Zhuangzhuang Sun, Yunlin Song, Qing Li, Jian Cai, Qin Zhou, Mei Huang, Dong Jiang*. Un método integrado para el seguimiento y monitoreo de la dinámica de los estomatos a partir de vídeos de microscopio. Fenómica de plantas, 2021, 9835961.

3. Determinación in situ del comportamiento dinámico stomatal en el trigo elucida los mecanismos de preparación para la sequía, bajo revisión.

4. Revelación del ritmo circadiano del movimiento estomatológico basado en datos de vídeo in situ y aprendizaje profundo en trigo ((Triticum aestivum L.),Preparación.