ポータブルマルチスペクトル植物表現型イメージングシステム

Videometer LiteはLEDストロボ光源システムを採用し、7つの波長測定を効果的に組み合わせ、ピクセルごとに異なる反射スペクトルに対応するスペクトル合一の融合スペクトル画像を生成した。この装置は可視光及びNIR近赤外帯域を含み、作物の表現型、植物病害などの精密、全面的な検査に用いられる。このポータブルVideometer Liteは、カートスタンドに搭載し、畑で使用したり、手に持って使用したりすることができる多機能イメージングプラットフォームです。

ポータブルマルチスペクトル植物表現型イメージングシステム主な機能

可視光イメージングとスペクトルイメージングの利点を組み合わせる

種子、病害表現型イメージング

温室や野外での使用に便利なポータブル設計

標準キャリブレーション機能、データ重複可能

経験豊富な専門家が応用経験に基づいて設計したソフトウェアは、操作が簡単で、農業応用における問題を解決する

組み込み色補正

7つのスペクトル帯域を標準装備し、アップグレード中

ポータブルマルチスペクトル植物表現型イメージングシステム製品説明

このシステムは細菌、真菌、卵などに対して高スループットイメージング測定を行い、食品穀物、作物、肉などに対して正確、全面的な品質検査を行うための毒性学またはその他の研究を行うこともできる。Videometerシステムが画像を生成するには、Matlabなどの他の分析システムを使用して分析することができます。Videometer Liteは、温室、野外、または他の場所に常に持ち込んで測定する必要があることを考慮して、携帯可能なスタイルに設計されています。

VideometerLab Liteの作業ソフトウェアは、Videometer社の強力な生物情報学とソフトウェアチームによって開発され、実際の応用における需要を十分に考慮し、操作が簡単で、機能が強い。Videometerはまだ新しいアルゴリズムを研究し、アップグレードし続けており、さまざまなニーズに適しています。

VideometerLab Lite携帯種子表現型マルチスペクトルイメージングシステムは、7種類の異なる波長（波長範囲405〜850 nm）のLED周波数フラッシュ下での種子のイメージングを測定することにより有用な情報を取得する。これらの画像は独自に分析して使用することも、重ね合わせて高解像度の色画像を合成することもできます。7バンドマルチスペクトルイメージングシステムを含む基礎統合モジュール。ソフトウェアは色のキャリブレーション、ラベルの識別、グレースケールマップの変換などを行うことができます。

フィールドマルチスペクトル表現型イメージングシステムの応用

表現型形質解析/マイニング、遺伝子型-表現型関連

農業育種

園芸学、農業情報学

果実品質分析

植物病理研究

バイオマス分析

種子発芽研究

抗逆研究

直接測定パラメータ

サイズ

形状

色

形態テクスチャ

スペクトル構造

表面化学に関連するスペクトル成分

計数

間接測定または計算

シード純度

発芽率

発芽率

種子活力

種子の健康度

種子成熟度

種子寿命等

主な特徴

統合された球は、均一な光と分散した光を提供します。

10〜15秒でスペクトルイメージングと定量分析を実現

7異なる波長/光源

3メガピクセル/波長、2100万ピクセル/フレーム解像度

標準デバイスには、使いやすいデバイス較正が含まれる

従来のRGB技術に比べて*カラー測定機能がある

アプリケーション要件に応じてダイナミックレンジを自動的に切り替えることができます

光源の寿命が長く、10万時間に達することができる

LED光源技術の安定性向上

研究用の強力な探索ソフトウェア

一般的なアプリケーションを使用しやすいフォーミュラ構築ツール（モデリング）

イメージング機能

高速、非破壊検査

処理を含めると1サンプルあたり10～20秒しかかかりません

他の破壊的なテクノロジーとの組み合わせ

高霊的活性測定

主な集中：繰り返し洗浄、トレーサビリティ、耐久性、伝達性

技術仕様

フルセット分析時間10-15秒/サンプル

電源：5 V DC 3 A

電源消費電力300 VA

周囲温度操作：5-40℃、貯蔵-5-50℃

周囲湿度20～90%RH相対湿度、非凝縮

ソフトウェア代替：画像処理キット（IPT）

スペクトルイメージングツールボックス（MSI）

スペックルツールボックス

設備寸法：270 mm（h）*240 mm（w）*200 mm（d）

重量：1.1 kg

導入事例

葉緑素/成熟度で種子を区別する

イギリスからの科学者の研究の重点は高級イメージング技術を評価し、根定植に対して真菌検査と正確な定量を行い、光合成パラメータを測定することによって地上部の健康への影響を評価することである。研究にはVideometerLabマルチスペクトルイメージングシステムを用いた。

図には「Take-all」が小麦の苗に感染していることが示されている。左側は元の画像で、赤い矢印で「take-all」の損失を示し、手で採点する。右図は同じ画像を「VideometerLab」で分析し、根組織を感病（青）と健康（オレンジ／黄色）に分類したものです。

Videometerマルチスペクトルイメージングシステムを用いたレスベラトマイシンイメージング

キヌア（Chenopodium quinoa）は作物で、栄養が豊富で、多くの国で広く栽培されている。真菌病例えば霜かび病は穀物の生産量を制限し、耐性品系を育成し、例えば霜かび病耐性品系はキヌア育種の中心目標である。

通常のRGBイメージングを用いて霜かび症に対するベラルーシの表現型反応（Peronospora variabilis）を測定するのは比較的に困難であり、その理由は異なるベラルーシ遺伝子型から葉に異なる緑色と赤色の斑点があることであり、図1と図2を参照。

画像分析規程を開発して、健康なキヌア葉組織と霜かび病に感染したキヌア葉組織を区別する。Videometerマルチスペクトルイメージングシステムを用いた重症度表現型と胞子形成の研究。

深刻度は、翼正面損傷の面積が翼全体の面積に占める割合である。遺伝子型によって異なるが、色はオレンジ、黄色、または赤色であってもよい。

胞子形成は損傷部上方の胞子量であり、パーセンテージで測定し、葉正面を測定することにより評価した。

図1羽根正面重症度症状

図2翼正面胞子形成

マルチスペクトル画像解析

研究者はVideometerLab 4マルチスペクトルイメージングシステムを用いてマルチスペクトルイメージングを行い、積分球はサンプルの均一な照明を確保した（図3）。各取得された画像レイヤは、365 nm（UVA）〜970 nm（NIR）をカバーする19の異なる画像帯域から構成される。画像の各画素の解像度は~ 41µmである。各画像レイヤの解像度は2192 X 2192画素である。

画像解析重要度モデル

G 9遺伝子型羽根の正面（図4）から黄化現象（A）がはっきりと見え、RGB画像（通常のカメラ、人間の目に見える光帯域。（B）と（C）はマルチスペクトルレイヤー中の2つの帯域、青色光490 nm（B）と黄色光570 nm（C）を示した。健康植物組織と黄化定義に初期マーキングを行い、変換によりモデル（D）を構築し、nCDA（正規化典型判別分析により19バンド情報（画像中の複数レイヤー）をレイヤー全体の代表画素範囲値に変換した。その後切断（EとF）し、すべての画像−すべての系統と遺伝子型に使用でき、有黄化組織（E黄）のパーセンテージ定量分析を取得することができ、この特定葉の割合は68.0%、あるいは赤色被覆胞子領域（F）を含み、割合は18、9%、黄化（黄）割合は68%、胞子と黄化領域の総合面積は75.8%を占める。

画像解析胞子形成

葉の正面（底部）では、RGB画像中のG 9遺伝子型が胞子形成画像（下底部AとBは拡大）にはっきりと見える。可視光帯域では単一帯域を検出することは難しいが、ここでは特に青色帯域（490 nm）（C）を示している。NIR（780 nm）帯域（下左部のDとE増幅）に入ると胞子がはっきり見えた。この情報（黒灰色胞子のみを識別）を使用すると、切断胞子画素（F）を区別し、この面積を定量化するのに役立ちます。この葉の胞子比率は12.5%（黄色表示）で、黄化部分面積は含まれません。

また、ここでの胞子標識は正面画像解析と比較してより保守的である。被覆された非黒灰領域の画素部分（画素は単一胞子より大きい）は、胞子比率が〜23%（ここでは示されていない）であると推定される。

図4（A）sRGBイメージ。（B）、490 nm（青色光）、（C）、570 nm（黄色）、（D）変換、（E）と（F）の2種類を定量的に分割した。

図5（A）sRGB画像、（B）490 nm（青色光）、（C）570 nm（黄色）、（D）変換、（E）定量分割。

結果

図6：133遺伝子型の平均重症度（%）分布

表1手作業およびマルチスペクトル表現型イメージングに基づくキヌアクリームかび症の相互作用