种子检验

微生物检验仪HTY-101与FC501-系列内镜检测取样器配合使用。使用FC501-系列内镜检测取样器，完成现场取样后封闭杯体，然后转移至微生物实验室，使用HTY-101型微生物检验仪进行抽滤，使微生物截留在滤膜上，进行培养后计数。适用于医疗卫生行业的内镜微生物负载检测。性能特点1.内置微型高性能隔膜泵，无需抽滤瓶，大大减少对操作台空间的占用，使用更方便；2.带指示灯的按钮开关控制，操作简单直观；3.简洁的内部管路，没有微生物得以滋生的死角，便于清洁消毒； 4.不锈钢机壳经镜面抛光，表面光洁平整，便于清洁消毒；技术参数1.适用耗材：FC501系列内镜检测取样器2.电源：AC 220V/50Hz3.功率：25W4.泵流量： 1.2L/min5.噪音：≤60dB(负载状态)6.重量：2.5kg7.外形尺寸：40.5cm×23cm×12cm（长×宽×高）8.排液软管规格：内径Φ7mm～Φ11mm硅胶管应用领域微生物检验仪HTY-101用于医疗卫生行业的内镜检测取样

VideometerSeedLab种子检验检测与表型实验室SeedLab是一个人工智能驱动的系统，可以自动对目标种子和谷物进行完整的分析和分类。多光谱种子检验与表型实验室使用Videometer SeedLab可以提高您的种子分析能力能够借助强大的分拣机器对您的产品进行分析、分类和物理分拣。该系统易于使用且自动化：将种子倒入SeedLab的外部托盘中，选择基于机器学习的分类模型，然后按软件上的开始菜单键启动分析。然后，仪器将根据种子的物理和化学特征自动检查种子，并将它们放入单独的容器中。Videometer SeedLab采用先进的光谱成像技术和机器学习算法，引导机械臂自动吸出种子并进行分拣。分拣系统快速且易于使用，可大幅提高质量操作的效率。VideometerSeedLab种子检验检测与表型实验室SeedLab由Videometer Lab组成，带有自动进料器选项和拾取和放置机械臂，可根据种子的分类自动和物理地对种子进行分类.Videometer SeedLab使用先进的机器学习算法对Blob中的种子进行分类分拣机器吸盘检测每个种子的中心以将其拾取并将其放入容器中。它甚至可以拾取最小的种子，例如油菜种子Videometer SeedLab主要特点和优势振动装置将颗粒均匀地分布在传送带上，形成单层分割程序提取颗粒，分离接触颗粒并为样本中的所有颗粒创建Blob图像预测模型根据颜色、形状和纹理特征对颗粒进行分类特征集为预测模型定义的每个部分/类别定义了要计算和汇总的一阶特征测量期间显示颗粒图像和分析结果测量结束时自动创建汇总报告分拣机器根据分类结果自动对颗粒进行分类Videometer SeedLab技术参数主机技术参数摄像头：顶部，可固定或者移动，6或9.1百万像素，波长提供1.2-3.6亿像素/帧分辨率采用积分球设计，积分球提供均匀和弥散光线照明5-10秒钟内实现光谱成像和定量分析19-20种不同波长的光源与传统RGB技术相比具有彩色测量功能 光源寿命长、可达10万小时具有19个高功率LED灯源，波段范围从375nm-970nm，集成了RGB成像模块、紫外UV成像模块、叶绿素荧光成像 模块、NIR近红外成像模块备选350-1700nm，包含30-40个波段图像尺寸：2056 x 2056 像素或更高分辨率：~45 µ m /像素根据应用需求可自动切换动态范围NIST可追溯校准，使用2个反射校准以及几何定标靶。简单校准向导程序，只需3分钟 样品尺寸：（台式）高度最高可调定制；落地式可根据用户要求调节设计尺寸，需要对相机镜头进行设置快速无损检测，分析时间：每个样品5-10秒室温：操作: 5 - 40℃，储存；-5 – 50℃，环境湿度：20-90% RH相对湿度，非冷凝PC 要求：Intel i7或更高，16GB RAM，1THDD，USB2端口，USB3高速端口，千兆以太网软件：Microsoft Windows 7 Professional 64 bit, full windows update可选配颗粒样品自动进样模块、暗场/明场背光、滤波轮（用于荧光），可选配图像处理工具盒（IPT）、光谱成像 工具盒（MSI）、斑点工具盒样品尺寸:样品容量标准为1.5升，通过定制可以实现更大的样本量尺寸和重量:192cm(H)x90(D)x130(W)-430kg样品通量:样品速度示例 玉米粒：每分钟分析200粒，每分钟分拣30-60粒. 油菜：每分钟分析2500粒，每分钟分拣30-60粒. 样品分布：具有可调节振动曲线的振动器单元，适用于不同尺寸和类型的颗粒产品 软件 Videometer SeedLab选项由VideometerLab软件控制并附带，包括BlobAnalyzer工具产品特点积分球提供均匀和弥散光线照明5-10秒钟内实现光谱成像和定量分析19-20种不同波长/光源6或9.1百万像素/波长提供1.2-3.6亿像素/帧分辨率标准设备包括使用设备校准与传统RGB技术相比具有彩色测量功能 根据应用需求可自动切换动态范围光源寿命长、可达10万小时LED光源技术稳定性增强前光灯和背光灯组合、备选背光灯相对样品自动移动照明研究应用强大的软件分析多光谱荧光备选颗粒产品自动进料备选分拣机器备选应用和定制应用:粒状产品，包括种子和谷物在食品、饲料、农业、制药等领域的应用 定制: 可根据产品的尺寸、重量、形状和高度定制吸盘可定制分拣速度可根据产品需求定制交付箱（例如杯架、培养皿架、96孔微量滴定板）可定制的分类模型带有滤光片更换器的多光谱荧光选项附加前灯选项可根据产品需求定制照明根据您的产品和需求，使用不同的选项自定义交付箱

Videometer Lite采用了LED频闪光源系统，有效组合了7个波长测量，并生成图谱合一的融合光谱图像，每个像素对应一个不同反射光谱。该设备包括可见光以及NIR近红外波段，用于作物表型、植物病害等等进行精确、全面检测。该便携式Videometer Lite可搭载到推车支架上，在田间使用，也可手持使用，是一款多功能成像平台。Videometer田间植物表型/种子检验检测系统主要功能结合可见光成像和光谱成像优点对种子、病害表型成像便携设计，方便带到温室或野外使用标准校准功能，数据可重复经验丰富的专家根据应用经验设计的软件，操作简单，解决农业应用中遇到的问题内置颜色校正标配7个光谱波段，并不断升级中Videometer田间植物表型/种子检验检测系统产品说明该系统也可以对细菌、真菌、虫卵等进行高通量成像测量，进行毒理学或其它研究，用于食品谷物、作物、肉品等等进行精确、全面品质检测。Videometer系统生成图片可用其它分析系统进行分析，如Matlab等。考虑到Videometer Lite可能需要经常带到温室、野外或其它地方进行测量，因此它被设计成可便携携带的样式。VideometerLab Lite的工作软件由Videometer公司强大的生物信息学和软件团队开发，充分考虑在实际应用的需求，操作简单，功能强大。Videometer还在不断研究、升级新算法，适合各种需求。VideometerLab Lite便携式种子表型多光谱成像系统通过测量种子在7种不同波长（波长范围405-850nm）的LED频闪光下的成像来获取有用的信息。这些图像可以独立分析使用，也可以叠加起来合成高分辨率的颜色图像。基础整合模块，含7个波段多光谱成像系统。软件可进行颜色校准，标签识别，灰度图转换等。田间多光谱表型成像系统应用表型性状分析/挖掘，基因型-表型关联农业育种园艺学、农业信息学果实品质分析植物病理研究生物量分析种子萌发研究抗逆研究直接测量的参数尺寸形状颜色形态纹理光谱质构与表面化学相关的光谱成分计数间接测量或计算种子纯度发芽百分比发芽率种子活力种子健康度种子成熟度种子寿命等主要特点集成球体提供均匀和弥散光线照明10-15秒钟内实现光谱成像和定量分析7不同波长/光源3百万像素/波长，提供,2100万像素/帧分辨率标准设备包括易于使用设备校准与传统RGB技术相比具有先进的彩色测量功能根据应用需求可自动切换动态范围光源寿命长、可达10万小时LED光源技术稳定性增强研究用强大探索软件易用常规应用配方构建工具（建模）成像特点快速、无损检测包括处理在内每样品处理仅需10-20秒与其它破坏性技术组合高灵活性测量主要专注：可重复洗、可追溯性、耐用性、可传递性技术参数全套分析时间10-15秒/样品电源：5 V DC 3 A电源功耗300 VA环境温度操作: 5-40℃，储存-5-50℃环境湿度20-90 % RH相对湿度，非冷凝软件备选：图像处理工具包 (IPT)光谱成像工具盒 (MSI) 斑点工具盒设备尺寸： 270 mm(h) * 240 mm(w) * 200 mm(d)重量：1.1kg 案例应用由叶绿素/成熟度区分种子来自英国的科学家研究重点是对高级成像技术进行评估，以对根定植进行真菌检测和精确定量，通过测量光合参数评估对地上部健康的影响。研究中使用了VideometerLab 多光谱成像系统。图中显示“Take-all”感染小麦幼苗。左侧是原始图像，有红色箭头标示“take-all ”损失，用手工评分；右图是相同图像经‘VideometerLab’分析，将根组织分类为感病(蓝色)和健康(桔色/黄色)。利用Videometer多光谱成像系统对藜麦霜霉病成像藜麦(Chenopodium quinoa)是一种作物，营养丰富，在多个国家广有种植。真菌病如霜霉病限制了谷物产量，培育抗性品系，如抗霜霉病品系是藜麦育种的中心目标。利用常规RGB成像来测量藜麦对霜霉病的表型反应(Peronospora variabilis ) 测量比较困难，原因在于来自不同藜麦基因型在叶片上有不同绿色和红色斑点进行干扰，参见图1和图2。 开发图像分析规程来区分健康藜麦叶片组织以及感染霜霉病的藜麦叶片组织。研究利用Videometer多光谱成像系统对严重度程度表型和孢子形成进行研究。严重程度是叶片正面损伤的面积占整个叶片面积的百分比。依基因型不同，颜色可为桔色、黄色或红色。孢子形成是损伤部上方孢子量，以百分比测量，通过测量叶片正面进行评估。 图2 叶片正面孢子形成多光谱图像分析研究人员利用VideometerLab 4多光谱成像系统进行多光谱成像，积分球确保对样品的均一照明(图3)。每个获取的图像层由19个不同图像波段组成，波长涵盖365nm（UVA）到970nm（NIR）。图像的每个像素分辨率为~41 µ m。每个图像层的分辨率为2192X2192像素。图像分析严重度模型从G9基因型叶片正面(图4)清楚看到了黄化现象(A)，拍摄了RGB图像（常规相机，人眼可见光波段。(B)和(C)显示了多光谱图层中的2个波段，蓝光490nm(B)和黄光570nm(C)。对健康植物组织和黄化界定进行了初始标记，转换建立了模型(D)，通过nCDA（归一化典型判别分析将19个波段信息（图像中多个图层），转换为了整个图层的代表像素范围值。之后切割(E和F)，可用于所有图像-所有品系和基因型，获取有黄化组织（E黄色）百分比定量分析，该特定叶片比例为68.0%，或者包括红色覆盖孢子区(F)，比例为18,9%，黄化（黄色）比例68%，孢子和黄化区综合面积占比75.8%。 图像分析孢子形成在叶片正面（底部），RGB图像中的G9基因型清晰可见到孢子形成图像（下底部A和B放大）。尽管在可见光波段很难检测到单个波段，这里特别标出了蓝光波段（490nm）（C）。进入NIR（780nm）波段（下左部的D和E放大），清晰看见了孢子。使用该信息（仅标识黑灰色孢子）可帮助我们区分切割孢子像素（F），并将该面积定量，该叶片孢子比例为12.5% （黄色显示），不包括黄化部分面积。另外，此处的孢子标识与正面图像分析而言更加保守。 覆盖的非黑灰区的像素部分 (像素比单个孢子要大）估计，孢子比例为~23%（此处未予以显示)。图4(A) sRGB图像。(B)，490nm(蓝光)，(C)，570nm(黄色)，(D) 转换，(E)和(F)，2种类型定量分割。图5(A) sRGB 图像，(B)490nm(蓝光)，(C) 570nm(黄色)，(D)转换，(E)定量分割。结果图6:133个基因型的平均严重程度（%）分布表1手工以及基于多光谱表型成像的藜麦霜霉病互作