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            歡迎瀏覽TPS-BX-1水稻表型檢測系統(tǒng)信息,浙江托普云農(nóng)將為您提供TPS-BX-1水稻表型檢測系統(tǒng)詳細產(chǎn)品介紹!
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            水稻表型檢測系統(tǒng)

            水稻表型檢測系統(tǒng)
            規(guī)格型號:
            TPS-BX-1
            產(chǎn)品品牌:
            托普云農(nóng)
            產(chǎn)品簡介:
            水稻表型檢測系統(tǒng)可測量水稻株高、夾角、莖粗、水稻畝穗數(shù)、理論產(chǎn)量、水稻穗粒數(shù)、一/二次枝梗數(shù)量和長度、各枝梗穗粒數(shù)、著粒密度、穗長、總粒數(shù)和千粒重等指標,
            產(chǎn)品價格:
            微信詢價:
            13388425012(南區(qū)) 19032001373(北區(qū))
            聯(lián)系電話:
            0571-86056609 86059660
            詳細介紹
            水稻表型檢測系統(tǒng) 詳細介紹
            詳細介紹
            查看水稻表型檢測系統(tǒng)同類別產(chǎn)品

            一、水稻表型檢測系統(tǒng)介紹:
            水稻表型測量儀可測量水稻株高、夾角、莖粗、水稻畝穗數(shù)、理論產(chǎn)量、水稻穗粒數(shù)、一/二次枝梗數(shù)量和長度、各枝梗穗粒數(shù)、著粒密度、穗長、總粒數(shù)和千粒重等指標,這些表型參數(shù)為水稻品種篩選、水稻產(chǎn)量預測、稻穗動態(tài)發(fā)育、基因定位、功能解析和水稻遺傳育種中發(fā)揮著至關重要的作用。
            水稻育種研究中,水稻表型參數(shù)至關重要,這些參數(shù)與水稻的產(chǎn)量和品質(zhì)密切相關,進而獲取這些參數(shù)也顯得尤為重要,因此我們推出了水稻表型檢測系統(tǒng)。

             

            二、水稻表型檢測系統(tǒng)功能特點:
            1、多種標定方式,結果更精準:水稻畝穗數(shù)測量具有十字標定物(0.25m2)和方形標定物(0.5m2)2種標定方式,以便計數(shù)結果的交叉驗證。
            2、適用范圍廣,滿足不同客戶需求:十字和方形標定物分別適合水稻種植較稀和較密時使用,針對多種水稻種植應用場景。
            3、AR輔助拍照,有效克服盲拍:水稻種植高度過高時,搭配使用AR眼鏡和藍牙自拍桿的組合方式進行輔助拍照,實時獲取手機畫面。
            4、水稻畝穗數(shù)高效率批量分析:可同時檢測和批量分析60張照片的畝穗數(shù)量(≤60張),并可獲取其平均值。
            5、水稻理論產(chǎn)量功能:通過自動檢測標定物范圍內(nèi)的稻穗數(shù)量,并折合成畝穗數(shù)量,還可通過計算公式獲得理論產(chǎn)量,穗粒數(shù)、千粒重、結實率用戶可手動進行輸入,系統(tǒng)自動計算結果。
            6、具有遮擋率、邊界面積和靈敏度補償功能:對水稻在揚花期、灌漿期、乳熟期的水稻進行測量,誤差<±5%,并可縮放圖像進行查看。 
            7、顏色對比標記功能:對稠密難辨別的稻穗數(shù),可用兩種顏色進行對比標記,便于區(qū)分。水稻小穗長度可用長方形的框代替,穗粒數(shù)可用紅色的圓點進行標記,便于觀察。
            8、整穗考種多參數(shù)批量分析:無需脫粒考種,一鍵化自動分析各枝梗穗粒數(shù)、一次枝梗長度和對應穗粒數(shù)、二次枝梗長度和對應穗粒數(shù)、枝梗著粒密度、穗著粒密度以及平均值等,共測量23個參數(shù)指標。
            9、整穗考種自動定位分支序列:按照分支序列來自動定位分析多達40個一次枝梗長度和對應穗粒數(shù)、著粒密度及各平均值,多達100個二次枝梗長度和對應穗粒數(shù)、著粒密度及各平均值,一次枝梗和二次枝梗數(shù)據(jù)可同時分析,總計算時長≤12秒。
            10、整穗考種多穗同時測量:一次可以測量5個稻穗長度和平均值。
            11、夾角莖粗一體式連接:壓板和轉(zhuǎn)軸柄一體式連接,方便固定作物莖部,減少風吹草動對作物角度拍攝的影響。
            12、拍照識別自動去雜質(zhì):成像清晰,數(shù)粒準確。
            13、數(shù)粒速度快:1000粒以下種子識別只需1秒。
            14、數(shù)粒范圍廣:種子范圍能測10粒以上,8000粒以下的種子。
            15、自動換成千粒重:可通過識別的種子粒數(shù),輸入重量,可自動換算出千粒重。
            16、自動高度識別:不限制用戶拍照的高度,自動識別結果中顯示識別的株高和穗長數(shù)據(jù),手動錄入作物其它數(shù)據(jù)(如品種、生育期等)完善作物信息。
            17、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。
            18、品種名稱可批量添加:可以直接在手機上添加作物和品種,可對品種單個名稱進行添加,也可批量添加。解決用戶材料多,單個輸入較為繁瑣的問題。
            19、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通:該軟件嵌入知種APP中,數(shù)據(jù)時采時分析,各模塊數(shù)據(jù)高效實時互聯(lián)互通。
            20、智能修正:觸摸屏幕可進行手動修正,使結果可達100%精準。
            21、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)報表。
            22、數(shù)據(jù)導出和共享:支持數(shù)據(jù)修正、查詢、編輯和導出,數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

            畝穗數(shù)測量

            畝穗數(shù)測量

             

            整穗測量

            整穗測量

             

            夾角測量

            夾角測量

             

            作物株高測量

            作物株高測量

             

            水稻數(shù)粒

            數(shù)粒

             

            三、水稻表型檢測系統(tǒng)技術參數(shù):
            1、各產(chǎn)品適用范圍:
            水稻畝穗數(shù)檢測:揚花期、灌漿期、乳熟期,不建議在蠟熟、完熟期進行測量
            稻穗形態(tài)檢測:考種及其他任何時期
            千粒重檢測:室內(nèi)考種時期
            株高檢測:各個生育時期
            夾角:抽穗期、開花期、灌漿期、乳熟期、蠟熟期進行測量
            2、測量范圍和誤差:
            水稻畝穗數(shù)測量誤差≤±5%
            水稻整穗考種測量誤差范圍:穗長:≤±2% 
            總穗粒數(shù):≤±2% 
            各枝梗長度:≤±3mm
            稻穗形態(tài)測量范圍5-30cm,誤差±2%
            作物夾角測量范圍0-180°,誤差±5%
            作物莖粗測量范圍0-5.2cm,誤差±1%
            千粒重測量誤差:誤差±2‰,修正后可達100%
            株高范測量圍:0.6-1.5m

             

            四、水稻表型檢測系統(tǒng)硬件配置:
            1、十字標定桿:四球式面積標定支撐組件*1,尺寸:765*765*(780-1630)mm
            2、方形標定物:方形面積標定塑料組件*2,尺寸:707 mm*707 mm
            3、水稻整穗考種背板裝置:黑色雙面細磨砂亞克力材料裝置*1
            4、稻穗背板裝置:黑色雙面細磨砂亞克力材料裝置*1
            5、水稻夾角手持裝置:便攜式手機固定裝置*1
            6、水稻株高標定桿:便攜式黑色移動標定桿*1
            7、背光板:超薄發(fā)光板*1
            8、AR眼鏡*1
            9、自拍桿*1
            10、數(shù)據(jù)采集器:安卓版彩色屏手機*1

             

            更新日期:2025-10-11

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