食用菌菌絲表型分析儀助力行業育種發展

時間：2023-05-15

作者：三亞博瑞源科技有限公司

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【表型大數據】魚類二維形態表型分析儀產品特征
? ? FScan2000利用深度學習和圖像分析技術對魚類表型分析提供簡單、和標準的工具，包括表型掃描箱和分析軟件二部分組成。該工具實現了魚類常見形態表型的獲取，并提供個性化表型開發定制開發服務。設備特征總結：采集環境統一：獨立箱體和360度穩定光源，掃描環境一致多通路掃描：多角度拍攝，背側部圖像同步獲取表型分析簡單：拍照即分析，形態關鍵點和表型的自動測量操作過程：
【食用菌育種】育種中常用的高通量表型分析儀
傳統食用菌育種技術涉及繁瑣的選育過程，較端氣候環境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實時監測作物對環境變化的響應以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種，推進數字食用菌產業的發展”。快速育種是人工模擬自然環境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準確性和可預測性的綜合技術，其與經典育種技術的結合能夠產生具有較高遺傳增益和產量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種
使用深度學習技術從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗
深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術**了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面**的效果，遠遠**過先前相關技術。比如，在農業發展領域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數據處理技術快速發展
【植物表型】利用高光譜成像檢測小麥早期冠腐病
冠腐病是**糧食產業中較重要的土壤真菌病害之一，會導致糧食生長不良，產量損失嚴重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關鍵因素之一，其關鍵挑戰在于生長初期上部莖葉無明顯癥狀。目前人工篩選需要病理學家在短時間內觀察許多植物的冠部和根部區域，費時費力。本研究利用高通量植物表型設備，準確、經濟、無損傷的高光譜影像檢測小麥生長初期的冠腐病，選擇了4個不同抗性水平的澳大利亞商品小麥品種(Aurora、 Yitpi、