
一、 系統定位:從“宏觀產量"到“微觀枝梗"的全維度解析
托普云農水稻整穗考種測量系統(核心型號 TPDS-X-1 plus)并非簡單的數粒儀,而是一套集成背光成像、深度學習視覺與穗部結構解析算法的專用表型工具。它通過標準化拍攝流程,將復雜的水稻穗部形態轉化為23+項可量化的數字指標,覆蓋從基礎產量構成到穗型遺傳分析的深層需求。
核心工作流:
整穗無損上樣:將水稻整穗平鋪于LED背光板,利用均勻透射光消除陰影與雜質干擾。
一鍵成像解析:使用手機或相機拍攝,AI算法自動識別穗軸、一次/二次枝梗及籽粒輪廓。
多維數據輸出:軟件自動輸出穗長、粒數、枝梗長度分布、著粒密度及千粒重估算值,支持批量導出。
二、 解決四大水稻考種與育種痛點
痛點1:人工考種“耗時耗力",成為育種效率瓶頸
傳統困境:收獲季面對數千份育種材料,人工脫粒、數粒、測千粒重流程繁瑣。單份材料考種耗時可達10-30分鐘,且高強度重復勞動易導致視覺疲勞與計數錯誤。
系統方案:高通量無損解析。系統支持整穗直接拍照,無需脫粒即可自動統計總粒數。單穗分析時間縮短至秒級,千粒重可通過“粒數+總重"自動換算,效率較人工提升10倍以上,極大加速大規模群體篩選。
痛點2:穗部結構性狀“人工難測",遺傳研究數據缺失
傳統困境:一次枝梗數、二次枝梗長度、著粒密度等精細結構性狀,人工測量幾乎無法實現(需逐粒剝離統計),導致這些關鍵QTL(數量性狀位點)數據在遺傳育種中常年缺失。
系統方案:枝梗級結構解構。AI算法能自動區分一次與二次枝梗,精準測量各枝梗的長度及其著生粒數。系統可輸出枝梗著粒密度、穗頸節長度等23個參數,為“理想株型"育種(如大穗、密穗基因挖掘)提供全維度表型支撐。
痛點3:樣本“測后即毀",無法復檢與追溯
傳統困境:傳統考種需將穗子揉碎脫粒,測后樣本無法復原。若后續發現數據異常或需復核特定性狀,已無原始樣本可供追溯。
系統方案:非接觸式活體檔案。系統采用整穗成像分析,樣本測后保持完整,可長期保存或用于后續其他實驗(如種子發芽率測試)。數字圖像本身即為可追溯的“表型檔案",支持隨時回查與算法復算。
痛點4:數據“手記紙抄",易錯且難整合
傳統困境:人工考種數據多記錄于紙質表格,后期需手動錄入電腦,易出現轉錄錯誤,且難以與田間株高、抗病性等數據進行自動關聯分析。
系統方案:數字化流水線閉環。數據通過“知種APP"或專業軟件自動生成,直接導出Excel表格。系統支持樣本ID、品種名稱批量導入,數據格式標準化,可無縫對接田間表型系統(如TPS-BX-1)構建全生育期表型數據庫,便于GP(基因型-表型)關聯分析。
三、 關鍵性能與精度指標
1、多參數批量分析:一鍵化自動分析各枝梗穗粒數、一次枝梗長度和對應穗粒數、二次枝梗長度和對應穗粒數、枝梗著粒密度、穗著粒密度以及平均值等,共測量23個參數指標。
2、枝梗可整體或者分步分析:一次枝梗和二次枝梗可單獨分析,也可同時分析。
3、LED 背光光源裝置:能夠去除種子陰影和雜質,背光清晰
4、自動換成千粒重:可通過識別的種子粒數,輸入重量,可自動換算出千粒重。
5、數據采集方式:可多點快速取樣,數據可批量分析并獲取平均值。
6、比例尺自動矯正:任意手機可拍照,且拍攝成像視角可以被自動矯正,避免了拍照變形誤差。
7、智能修正:動觸摸屏幕進行修正,使結果更精準,可達*。
8、數據查看:數據查看多樣化,拍照分析后即可查看結果,也可在歷史記錄中查看數據報表。
9、數據導出和共享:支持數據修正、查詢、編輯和導出,數據可導出Excel格式,并可分享至微信、QQ或者釘釘,便于多應用方式查看數據。
10、動態加密:可通過驗證碼進行加密,一個賬號可在多個手機上使用,但不能同時使用。
四、 適用場景
高產基因挖掘:精準獲取大穗、多粒、高結實率等產量構成因子的表型數據。
穗型遺傳改良:分析枝梗構型與著粒密度的遺傳規律,選育抗倒伏、易脫粒品種。
種子質量檢測:對制種田收獲種子進行快速千粒重與粒型一致性檢測。
種質資源庫建檔:對庫源材料進行數字化保存,建立可查詢的“數字穗"資源庫。
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