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日立分析仪器(上海)有限公司

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Videometer Lab 4 多光谱食品可视化成像分析草莓测定

具体成交价以合同协议为准
  • 公司名称 北京博普特科技有限公司
  • 品牌 其他品牌
  • 型号 Videometer Lab 4
  • 产地 法国
  • 厂商性质 代理商
  • 更新时间 2022/11/8 15:12:50
  • 访问次数 1334

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北京博普特科技有限公司为总代理的品牌产品提供专业的技术支持和售后服务,产品遍布于植物、生态、食品、生物、土壤、环境、气象、遥感等领域,在植物表型组学和种子、种质资源领域,拥有全面的产品线和系统解决方案,涵盖田间表型成像系统、室内表型成像系统、种子表型成像系统、根系表型成像系统、显微表型成像系统等各个领域。公司主营产品有:WIWAM植物表型成像系统(RGB成像模块、多光谱激光雷达模块、叶绿素荧光成像模块、高光谱成像模块、近红外成像模块、计算机断层扫描模块、红外成像模块、3D激光雷达模块等);Videometer植物、种子多光谱表型成像系统、VideometerMR根系多光谱表型成像系统、VideometerLiq液体稳定多光谱成像系统、VideometerMic显微多光谱成像系统、Videometer Lite便携式多光谱成像系统、Videometer Lab500大成像面积多光谱成像系统、Videometer MiniLiq液体稳定多光谱成像系统、Videometer LabUV紫外光多光谱成像系统、VideometerLab XY高通量种子表型成像系统;Plant-Ditech公司的Plantarray高通量植物生理表型研究平台、植物逆境生物学生理研究平台、植物种质资源精准评价与鉴定平台以及SPAC分析系统;Fraunhofer研究院的便携式植物种子断层扫描系统、台式计算机断层扫描系统、全自动种子断层扫描系统、大型落地式根系表型成像系统;Hiphen 公司Airphen多光谱表型成像系统、Hiphen LITERAL手持植物表型冠层成像系统、Hiphen推车多光谱成像系统、Hiphen全自动全植株智能表型成像车;HAIP 公司的BlackBird科研级高光谱成像系统、Blackbullet科研级高光谱成像系统、Blackbox科研级高光谱成像系统、BlackIndustry 工业级高光谱成像系统、Black 便携式高光谱成像系统;SeQso高通量种子表型与播种一体化系统、CF叶绿素种子成熟度测量仪、自动种子分拣系统(X光、多光谱、高光谱、叶绿素荧光);STEPS公司的植物生理生态监测系统、在线光合生理监测系统、土壤养分测量系统、植物养分测量系统、土壤5合1多参数测量仪、土壤直测PH计、盐度/活度检测仪;Pessl公司的植物生态环境智能传感器平台、植物物候远程监测系统;Inno-concept公司的植物活力胁迫测量系统、植物抗逆研究测量系统、气相离子迁移谱仪;Aquation水陆两用叶绿素荧光检测系统、经典和手持叶绿素荧光仪、Aquation公司的水下光合呼吸测量系统;EMS公司的便携式物联网乙烯气体分析仪、温室气体物联网监测系统;Cleangrow多参数离子测定仪、植物工厂自动8离子测定仪;Schaller全谷物湿度仪;EGC植物生长培养箱和生长室等等。


专业植物表型平台,种子表型分析系统,根系表型研究平台,植物生理仪器,土壤生态仪器,光谱成像平台,食品科学仪器,遥感光谱

应用领域 食品,农业

Videometer多光谱成像系统的原理

多光谱成像技术是基于成像学和光谱学发展起来的一门新兴技术,它作为一种分析工具,可应用于包括生物医学在内的很多不同的研究领域。多种荧光同时标记时,经过单色光的激发,其多种荧光信号混杂在一起,通过液晶可调谐滤光片对所需波长光进行滤过和电荷藕合元件的采集,然后经信号解混系统将采集到的多种混杂的光解混,经过信号输出和显示,可直观地观察到不同颜色标记的生物样品的不同的成分或定位。多光谱成像和普通成像技术的最大不同之处,能获得每张图像每个像素点的高分辨率的光谱,而不是肉眼所见的红、蓝、绿三色图像。

研究生物体内复杂的生物过程,最直观的方法就是成像技术,如免疫组化、荧光原位杂交技术、细胞成像技术以及活体动物体内成像技术等。由于自发荧光以及光谱重叠的干扰,这些成像方法都只能用一种染料标记特定分子进行成像,即便通过荧光共振能量转移来研究分子问的相互作用,也只能同时有两种染料标记,且无法消除光谱重叠的干扰。生物体内过程的复杂性决定了单色成像用于生物医学研究的局限性,特别是人类基因组计划完成后,研究进入后基因组时代,更加注重基因表达和蛋白质功能信号通路的研究,这些核酸和蛋白质复杂多样在体内行使着多种多样的功能。随着成像学和光谱学的发展,使得图像被解混成为可能,多种染料标记不同的生物分子,即使存在非常明显的光谱重叠,通过光谱解混也能将每种光学信号彼此分离开。

多光谱食品可视化成像分析草莓测定

VideometerLab 4多光谱测量系统在波长405–970 nm范围内有9个波段,用来对草莓果实硬度、可溶性固形物(TSS) 含量以及成熟阶段进行评估。研究采用了7中分析方法,包括偏最小二乘法、支持向量机法(SVM)以及BP神经网络(BPNN)来构建模型用以预测完好草莓果实的硬度以及TSS。与 PLS和SVM方法相比,BPNN法显著提升了多光谱系统预测硬度以及总可溶性固形物含量的性能,相关系数(r) 分别为0.94和 0.83, SEP 为0.375和0.573, 偏差为 0.035 和0.056。户做自己的特定分析。考虑到VideometerLab 4 portable可能需要经常带到温室、野外或其它地方进行测量,因此它被设计成可快速打包的样式。多光谱食品可视化成像分析草莓测定

随后使用SVM和主成分分析-BP神经网络法来检测了多光谱成像技术区分水果成熟阶段的能力。使用SVM模型获取了精度高达100%的分类精度。另外,所有模型结构显示光谱VIS可见光部分光谱是测定硬度、估算TSS含量以及鉴别成熟阶段的主要因素。结果表明,多光成像技术配合恰当的分析模型,是前景的快速估算草莓品质特性以及鉴别其成熟阶段的技术。

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