Videometer植物表型成像平臺介紹
VideometerLab 500是一款大成像面積多光譜成像系統，用于快速、有效測定表面顏色、質構、化學組分，成像面積可達0.5X0.25米，主要針對要求單次成像面積大的應用領域，是VideometerLab 4的大成像面積升級版，可處理更大的樣品，波段數量為14個，涵蓋波長405-970nm，可廣泛應用于植物病害成像、植物種質資源和表型研究，如葉片、種子表型和果實表型研究等，也用于食品、中草藥、煙草、茶葉等研究。
成像柜前視圖
VideometerLab 500采用了LED技術，組合測量可達多達14個不同波長并集成到1張高分辨光譜圖像中，實現圖譜合一測量。圖像的每一個像素為反射光譜。該系統為一款*多光譜顏色、質構、成分綜合分析儀，集成了可見光高清成像，紫外成像以及部分近紅外成像等強大功能。此設備還可選配熒光測量模塊，用于植物等熒光研究。
此設備易于使用，該設備簡單易用，集成了照明，相機以及計算機技術，具有強勁數字圖像分析以及數據統計能力。該技術對于于對樣品或表面的化學和可視特性定性測量特別有用，目前利用該技術發(fā)表文章超過300篇。
Videometer植物表型成像平臺技術參數
1. 成像系統帶掃描系統 、PC和選通控制器
2. 載物臺、藍帶背景
3. 存儲箱帶校準目標
4.相機12.3M像素
5、LED照明: 4 x LED板-14波長: 405, 430, 450, 470, 490, 515, 590,630, 660, 780, 850, 880, 940, 970 nm，集成RGB、紫外、部分近紅外波段
6、光源壽命長、可達10萬小時
7. 成像尺寸：4096 x 2048像素
8. 視野：496 x 248mm分辨率0.121 mm/像素)
9. 圖像獲取時間：1秒
10. 尺寸：68(W)x 68(D)x82(H)
11. 重量:65 kg
12.電源: 100-240 VAC（PC和選通控制器）
13. 環(huán)境條件
14.VideometerLab-500 設備用于在以下環(huán)境條件下運行
環(huán)境溫度: 10-30 °C
濕度：20-80%濕度
環(huán)境照明: 該設備適合室內多種照明條件，但不得暴露在直射陽光下
震動:系統要取得最佳運行效果，需置于溫度表面、遠離持續(xù)震動
保護級: IP20
14.軟件：圖像處理工具箱（IPT）、光譜成像工具箱（MSI）、斑點工具箱等
15.采用錐形體設計，提供均勻和彌散光線照明
16.的彩色測量功能，符合CIE標準
17.備選濾波輪模塊：長波濾光片
設備一覽：前門打開，插入裝載臺。錐形體照明艙配有LED板以及散射板，確保產品上散射、平穩(wěn)光分布
LL條件下大豆葉綠素a（a）和b（b）含量分布的可視化圖。平行顏色條表示圖像中的葉綠素含量。
除DD（b）外，LL條件（a）下不同時間的大豆葉片在記錄期間反射差分圖像（彩色）在780nm處顯示出不均勻性的節(jié)奏?。
從大麥品種Guld、Scarlett、MS Bladplet、Rolfi獲得的接種網斑病發(fā)展進程。（A）用于在2、4和9天檢測接種網斑病的大麥植株的疾病癥狀的偽RGB圖。（B）接種后2、4和9天，Guld, MS Bladplet, Scarlett與Rolfi疾病嚴重度以占葉面積（%）表示。通過VideometerLab軟件估計發(fā)病面積，每個像素值被分類為有癥狀或健康。（C）在接種Guld、MS Bladplet、Scarlett和Rolfi品種8、24、48和120小時后，使用qRT PCR分析，根據DNA含量比較感染程度。將相對數量標準化用于樣本模擬。以log2值和條形圖代表的標準誤差來自27個生物重復樣本數據（p<0.05）。
番茄單成熟突變體的果實性狀。（A）與等基因突變體Cnr、nor和rin相比，野生型番茄（WT）、c.v.“Ailsa Craig"成熟進程經歷了四個發(fā)育階段：成熟綠[MG，花后37天（dpa）]、轉綠（T，45 dpa）、紅熟（RR，50 dpa）和過熟（或57 dpa）整體顯示在左側，縱向顯示在右側。圖像由VideometerLab儀器采集和處理。條形圖對應于2 cm。（B）測定了MG、RR和OR每個階段的水果硬度（n=28-44）、總可溶性固形物（TSS）（n=5-12）和可滴定酸度（TA）（n=5-12）的測量值。誤差條代表每個樣本的生物復制品之間的標準誤差。字母表示ANOVA和Tukey HSD計算的基因型和階段之間存在顯著差異（P≤ （C）在RR（n=22-34）和OR階段（n=28-40），根據每個基因型的L*a*b*色標測量的外部顏色的主成分分析。重心由一個三角形表示，周圍的橢圓表示95%的置信區(qū)間。
接種禾谷鐮刀菌）的普通小麥葉片的光譜特征以及相應的RGB圖
在多光譜圖像上應用支持向量機方法（SVM）自動檢測白粉病（PM）和HR。在（A，B）中，顯示了多光譜圖像的代表性區(qū)域。健康組織以綠色像素表示，PM疾病組織以藍色像素表示（A）。紅色像素表示正在經歷HR（B）的組織。PM和HR像素按其與健康像素的比率（C）進行量化。定量分析顯示，5天中的大量PM病變像素表明近等基因系WT易感病。Mla近等基因系可以通過大量的HR像素來識別。對于mlo近等基因系，兩種模型的像素比率均較低。
大豆未老化種子和老化種子類別12、24和48小時原始RGB圖像以及在365/400 nm激發(fā)-發(fā)射組合下捕獲的相應自體熒光圖像（灰度和nCDA），顯示種皮存在（a）和不存在（b）時的自體熒光模式。使用nCDA圖像中具有不同自發(fā)熒光模式的種子在播種后8天進行發(fā)芽試驗（c）。在nCDA圖像中，基于10%修剪平均值計算像素值（自發(fā)熒光強度），以提供更真實的圖像。
圖4(A) sRGB圖像。(B)，490nm(藍光)，(C)，570nm(黃色)，(D) 轉換，(E)和(F)，2種類型定量分割。
圖5(A) sRGB 圖像，(B)490nm(藍光)，(C) 570nm(黃色)，(D)轉換，(E)定量分割
藜麥病害定量研究
蔓越莓果實硬度可視化研究
