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多功能多光谱成像通用平台应用-VideometerLab

发表时间:2022-01-18 10:39:15点击:987

来源:北京博普特科技有限公司

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Videometer 总部位于丹麦,是一家专注于光谱成像、自动视觉测量和质量监控的高科技公司,为多个工业领域开发高性能视觉系统,产品应用于植物表型研究、种子表型研究、根系表型研究、生态学研究以及食品监测如肉类、海鲜、蔬菜、水果、酸奶的商检、科研等等领域。其多光谱成像技术代表了业界高水准。光谱成像设备可用于质构、颜色、形态、光泽、形状以及表面化学有效测量等。目前利用其设备进行研究的文章发表在Nature等各个领域先进期刊上,目前全科研人员已经利用Videometer设备发表了300多篇文章。

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在近视距高光谱(多光谱)成像领域,Videometer代表了高水平,公司成立20年以来,开发出了功能强大的多光谱(高光谱)与RGB图像融合系统,波段范围从365nm-1000nm。除了该系统,正在开发中的有30-40波段的高光谱以及3D成像系统。公司核心产品为目前公司主流多光谱表型成像产品有VideometerLab 4台式多光谱成像平台、VideometerLab 500大成像面积多光谱成像系统、VideometerMiniLab便携式多光谱成像系统、VideometerMic显微多光谱成像平台、VideometerMR根系多光谱成像系统、VideometerLiq固、液两用多光谱成像分析平台(多光谱液体稳定性分析仪)、VideometerMiniLiq固、液两用多光谱成像分析平台(多光谱液体稳定性分析仪)以及VideometerLine定制版自动解决方案等,在光学传感器集成、数据解读、机器视觉、自动化技术领域,Videometer也拥有高科技。

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VideometerLab 4多光谱成像系统

巴西种子成像领域研究:

巴西对具有经济重要性的作物的种子的需求日益增长,业界在不断改进质量评估参数,以期最大限度地提升农业部门国家、国际经济中的表现。因在相对较短的时间内获得大量客观信息,所需人为干扰较少,且具便携潜性,利用无损图像分析技术对种子质量进行评估是一项非常有意义的工作。通过FAPESP资助的“主题项目”-种子技术研究中的种子成像分析,目标是继续研究无损种子质量评估方法,研究中将使用最新的X射线,磁共振技术,多光谱分析和叶绿素荧光的成像技术。研究预期结果是通过使用先进技术-种子成像分析-来发现模式光学图像,这些技术可以表征胡萝卜、西红柿、物理坚果(麻疯树)和花生种子的质量模式,并以此为基础,加强和扩展创新方法,拓展国际合作。该模式可为其它国家种子研究提供参考。

Articles published in Agência FAPESP Newsletter about the research grant:

Una técnica basada en la inteligencia artificial permite automatizar el análisis de las semillas 

Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis  

SCIENTIFIC PUBLICATIONS (4)

(References retrieved automatically from Web of Science and SciELO through information on FAPESP grants and their corresponding numbers as mentioned in the publications by the authors)

MARTINS BIANCHINI, VITOR DE JESUS; MASCARIN, GABRIEL MOURA; APARECIDA SANTOS SILVA, LUCIA CRISTINA; ARTHUR, VALTER; CARSTENSEN, JENS MICHAEL; BOELT, BIRTE; DA SILVA, CLISSIA BARBOZA. Multispectral and X-ray images for characterization of Jatropha curcas L. seed quality. PLANT METHODS, v. 17, n. 1 JAN 26 2021. 

GALLETTI, PATRICIA A.; CARVALHO, MARCIA E. A.; HIRAI, WELINTON Y.; BRANCAGLIONI, VIVIAN A.; ARTHUR, VALTER; BARBOZA DA SILVA, CLISSIA. Integrating Optical Imaging Tools for Rapid and Non-invasive Characterization of Seed Quality: Tomato (Solanum lycopersicum L.) and Carrot (Daucus carota L.) as Study Cases. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 11, DEC 21 2020. 

FRANCA-SILVA, FABIANO; QUEIROZ REGO, CARLOS HENRIQUE; GUILHIEN GOMES-JUNIOR, FRANCISCO; DUARTE DE MORAES, MARIA HELOISA; DE MEDEIROS, ANDRE DANTAS; DA SILVA, CLISSIA BARBOZA. Detection ofDrechslera avenae(Eidam) Sharif [Helminthosporium avenae(Eidam)] in Black Oat Seeds (Avena strigosaSchreb) Using Multispectral Imaging. SENSORS, v. 20, n. 12 JUN 2020. 

MASTRANGELO, THIAGO; DA SILVA, FABIANO FRANCA; MASCARIN, GABRIEL MOURA; DA SILVA, CLISSIA BARBOZA. Multispectral imaging for quality control of laboratory-reared Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) pupae. Journal of Applied Entomology, NOV 2019.

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