丹麥Videometer種質資源庫種子表型分析
新型種子表型與品質評估技術-多光譜成像技術已經得到廣泛應用。該技術采用光譜成像技術，同時結合了高級圖像分析技術用以凸顯種子性狀并區(qū)分種子樣品中的其它材料。系統可單獨對種子目標進行分析，提取一級參數如顏色、性狀以及紋理等，之后將這些參數用于獲取二級特征如種子分類或性狀定量測量。
該技術采用了震動單元以及傳輸帶將樣品送至VideometerLab多光譜成像系統，系統將樣品圖分割為獨立個體。該技術用數據庫來訓練和維護種子品種的表型差異。經過進一步研發(fā)，有可能從數據庫下載表型模型，也可將錯誤分類種子或系統未識別種子數據上載到數據庫，持續(xù)改進表型成像系統。該表型成像系統的應用案例之一是用來測量菠菜樣品的純度，測量規(guī)程與丹麥2個著名種子生產商一起開發(fā)。應用該系統對許多種子品系進行了分類并將未知材料劃分幾類。研究結果將用于生產線來調整清潔設備參數。目前研究進展主要聚焦于菠菜研究，特別介紹了該多光譜表型成像系統在檢測系統維護和更新領域應用。
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丹麥Videometer種質資源庫種子表型分析原理
多光譜成像技術是基于成像學和光譜學發(fā)展起來的一門新興技術，它作為一種分析工具，可應用于包括生物醫(yī)學在內的很多不同的研究領域。多種熒光同時標記時，經過單色光的激發(fā)，其多種熒光信號混雜在一起，通過液晶可調諧濾光片對所需波長光進行濾過和電荷藕合元件的采集，然后經信號解混系統將采集到的多種混雜的光解混，經過信號輸出和顯示，可直觀地觀察到不同顏色標記的生物樣品的不同的成分或定位。多光譜成像和普通成像技術的大不同之處，能獲得每張圖像每個像素點的高分辨率的光譜，而不是肉眼所見的紅、藍、綠三色圖像。
研究生物體內復雜的生物過程，直觀的方法就是成像技術，如免疫組化、熒光原位雜交技術、細胞成像技術以及活體動物體內成像技術等。由于自發(fā)熒光以及光譜重疊的干擾，這些成像方法都只能用一種染料標記特定分子進行成像，即便通過熒光共振能量轉移來研究分子問的相互作用，也只能同時有兩種染料標記，且無法消除光譜重疊的干擾。生物體內過程的復雜性決定了單色成像用于生物醫(yī)學研究的局限性，特別是人類基因組計劃完成后，研究進入后基因組時代，更加注重基因表達和蛋白質功能信號通路的研究，這些核酸和蛋白質復雜多樣在體內行使著多種多樣的功能。隨著成像學和光譜學的發(fā)展，使得圖像被解混成為可能，多種染料標記不同的生物分子，即使存在非常明顯的光譜重疊，通過光譜解混也能將每種光學信號彼此分離開。
多光譜成像系統的功能
多光譜成像系統、結合可見光成像和光譜成像優(yōu)點
對種子的表型成像
便攜設計，方便帶到溫室或野外使用
標準光照環(huán)境，數據可重復
經驗豐富的專家根據應用經驗設計的軟件，操作簡單，解決農業(yè)應用中遇到的問題
內置顏色校正和讀取電子標簽的程序
可選一系列的功能程序模塊，并不斷升級中
多光譜成像系統產品說明
該系統也可以對細菌、小型動物、蟲卵等進行高通量成像測量，進行毒理學或其它研究。Videometer系統目前正在開發(fā)提供API（Application Programming Interface,應用程序編程接口）接口。對于高級用戶而言，通過API接口可以允許用戶做自己*的特定分析?？紤]到VideometerLab 4 portable可能需要經常帶到溫室、野外或其它地方進行測量，因此它被設計成可快速打包的樣式。
Videometer Lab 4 portable的工作軟件由Videometer公司強大的生物信息學和軟件團隊開發(fā)，充分考慮在實際應用的需求，操作簡單，功能強大。Videometer還在不斷研究新算法，適合各種需求。
Videometer Lab 4 portable便攜式種子表型成像多光譜測量系統通過測量種子在19種不同波長的LED頻閃光下的成像來獲取有用的信息。這些圖像可以獨立分析使用，也可以疊加起來合成高分辨率的顏色圖像?；A模塊包括可見光成像、UV紫外成像以及NIR成像?？晒潭〝z像頭或移動攝像頭，可實現較高通量成像。VideometerLab 4 portable工作模塊包括：基礎整合模塊，含19個波段多光譜成像系統。內置在軟件中，是軟件的基本組成部分?？蛇M行顏色校準，標簽識別，灰度圖轉換等。選配模塊，功能強大，針對應用的每個算法是一個模塊，客戶可以根據需求選配，參數包括生物量測量、形態(tài)大小測量，種子萌發(fā)測量等等。
無損檢測技術無損檢測技術是近年快速發(fā)展的新興檢測技術，樣品檢測后仍然可以銷售和食用，不損害生產者的經濟利益，具有極大的商業(yè)化實用價值。在食品工業(yè)中，無損檢測是食品行業(yè)發(fā)展*的有效工具，在一定程度上反映了一個國家的食品工業(yè)發(fā)展水平，其對食品品質和安全的重要性已得到普遍*。無損檢測技術通常是指對檢測對象不進行物理的或化學的處理、不改變物質的組織、形狀、功能的分析和測量技術。它是在物理學、電子學、計算機科學、信息技術以及人工智能等學科的基礎上發(fā)展起來的一門新興的綜合性應用技術。 
作為光譜學和成像技術集成，光譜成像模塊是用以解決食品和農業(yè)領域評估的難題，提供了多種有效、實際的設計。因具有在寬范圍內獲取系列電磁波譜內的空間光譜數據獲取優(yōu)勢，該*多光譜成像技術結合不同變量分析場景廣泛應用于食品質量、安全控制目的以及面臨苛刻研究挑戰(zhàn)的種子科學技術領域。本文為系統基本配置提供了一種思路并綜述了在種子質量評估以及種子表型不同應用領域所有近期獲取、處理、生成多光譜圖像的方法。本綜述始于前期綜述結束之時，僅聚焦于不同批次種子品質評估的全操作多光譜成像系統。本綜述全面重點介紹了真正全操作型多光譜成像系統進行的切實可行研究，并未考慮僅用高光譜數據分析中的幾個主要提取波段（即未構建獨立多光譜成像系統）的研究。本文是*次嘗試對所有出版的在種子表型和品質監(jiān)控領域進行綜述的文章，提供了鑒別生理化學品質性狀、預測生理參數、檢測缺陷、蟲害以及種子健康檢測。
