水稻研究中，水稻表型參數(shù)至關重要，這些參數(shù)在水稻品種篩選、水稻產量預測、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。托普水稻表型檢測系統(tǒng)TPS-BX-1利用圖像識別和深度學習技術，實現(xiàn)目標和復雜背景的高精度分離，通過輪廓分析、形態(tài)學分析、模式分析學習等，提取相關有效特征，同時采用先進的深度神經網(wǎng)絡方法，在水稻大數(shù)據(jù)庫建立基礎上，建立高精度識別模型，配合專用的硬件設備，完成水稻表型性狀的測量。

包括水稻畝穗數(shù)量、理論產量、折合產量、一/二次枝梗、穗長、穗粒數(shù)、總粒數(shù)、千粒重、株高、劍葉夾角、莖粗等表型特征在內，托普水稻表型檢測系統(tǒng)涵蓋從宏觀到微觀的全方位表型信息，提供的水稻畝穗數(shù)檢測、水稻整穗考種、稻穗形態(tài)分析、作物夾角測量、作物株高測定、種子計數(shù)與分析等多個功能模塊實現(xiàn)多參數(shù)指標測量，數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的APP進行實時匯總、互聯(lián)互通和精密管理，便于用戶隨時查看、分析、分享水稻表型信息，為科研人員更深入地解析水稻特征、水稻高產培育提供完整的解決方案。

核心技術與創(chuàng)新點

1.軟硬件結合：以軟件為核心，配備自動化硬件設備，實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)采集與處理。

2.圖像識別和深度學習算法：運用先進的人工智能技術，提升數(shù)據(jù)解析與預測的準確性。

3.全生命周期數(shù)據(jù)：收集并分析水稻生長的每一個細節(jié)，提供詳盡的生命歷程報告。

4.數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通：產品高度集成，軟件嵌入知種APP中，自帶科研云平臺，支持手機端/電腦端/APP端實時采集分析。

5.高效率批量分析：可多點快速取樣，批量分析并獲取平均值，節(jié)省人工計算的時間和成本。

6.數(shù)據(jù)管理：實時同步數(shù)據(jù)，進行多形式數(shù)據(jù)監(jiān)管、實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)導出和下載、數(shù)據(jù)共享功能。

表型特征測量與功能模塊

【一：水稻畝穗數(shù)檢測】

技術要點：采用圖像處理與識別技術，深度學習目標檢測技術，高精度測量，有效區(qū)別水稻和其他植物，硬件配置十字標定桿/方形標定物，并搭配使用AR眼鏡和藍牙自拍桿的組合方式進行輔助拍照，迅速計算畝穗數(shù)、在線自動計算理論產量、實收產量并存儲數(shù)據(jù)，1~3秒可出結果。

  ● AR輔助拍照：儀器增加AR眼鏡來克服盲拍，可以清晰、準確識別水稻穗部圖像。

  ● 一套系統(tǒng)兩種測量方式：水稻較稀時采用十字標定物，水稻種植較密的場合采用方形標定物，以適應不同的測量需求，提高測量的準確性。

應用場景：水稻畝產穗數(shù)是衡量水稻產量高低的重要指標之一，無論是水稻抽穗期、揚花期、灌漿期、乳熟期、蠟熟期、完熟期等不同的水稻生長狀態(tài)，都可以自動識別。

【二：水稻整穗考種】

技術要點：采用圖像處理與識別技術，深度學習目標檢測技術，分支序列自動定位分析每一枝梗的數(shù)據(jù)，可大批量精確分析稻穗的一次/二次梗長度、數(shù)目、穗粒數(shù)、著粒密度等參數(shù)指標并計算平均值、總粒數(shù)和千粒重，1~3秒可出結果。

應用場景： 穗部結構性狀是水稻品質與產量的重要決定因素，用于遺傳特性分析，水稻品種鑒定，研究水稻的發(fā)育機制。

【三：稻穗形態(tài)分析】

技術要點：采用圖像處理與識別技術，深度學習目標檢測技術，精準獲取稻穗形態(tài)參數(shù)，硬件配置一套輕巧便攜的測量裝置，可自動計算出水稻的穗長，并自動生成兼具測量時間，圖片，穗長等信息的數(shù)據(jù)列表。1~3秒可出測量結果，一次可以測量5個稻穗長度。

應用場景：穗長是衡量水稻產量潛力的重要指標之一，直接關系單位面積內水稻的穗數(shù)和單位面積的籽粒產量。

【四：作物夾角測量】

技術要點：采用圖像處理與識別技術，深度學習目標檢測技術，精準獲取作物劍葉夾角、莖粗參數(shù)，硬件配置一套輕巧便攜的測量裝置，可在室內室外、離體與活體狀態(tài)下自動計算出水稻的劍葉夾角和莖粗數(shù)據(jù)，并自動生成兼具測量時間，圖片，作物夾角、作物莖粗等信息的數(shù)據(jù)列表。1~3秒可出測量結果。

   ● 壓板和轉軸柄一體式連接：方便固定作物莖部，減少風吹草動對作物角度拍攝的影響。

應用場景：劍葉夾角和莖粗可以反映水稻生長狀況和健康程度，通過定期檢測發(fā)現(xiàn)水稻生長發(fā)育可能存在的問題。

【五：作物株高測定】

技術要點：采用圖像處理與識別技術，深度學習目標檢測技術，精準獲取作作物株高參數(shù)，硬件配置了輕量化便攜式的測量主機/固定桿輔助設備/滑動桿的整套設備，拍照后自動計算出水稻的株高數(shù)據(jù)，聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下數(shù)據(jù)上傳科研云平臺，實現(xiàn)存儲、管理、查看、分析、分享和導出數(shù)據(jù)，支持按檢測日期，種類，測量人，區(qū)組名稱查詢數(shù)據(jù)。

應用場景：水稻株高是評價稻株優(yōu)勢的重要指標之一，可以評估稻株的生長速率。

【六：種子計數(shù)與分析】

技術要點：采用圖像處理與識別技術，深度學習目標檢測技術，自動去雜質，智能識別種子形狀、種子數(shù)量，硬件配置一套發(fā)光超薄背光板和選配裝置，拍照后自動計算種子數(shù)量，折算千粒重/百粒重數(shù)據(jù)并存儲數(shù)據(jù)報表。

 ● 輔助修正更精準：手動觸屏+、-進行相應的修正，使數(shù)粒準確性達到100%。

應用場景：千粒重/百粒重是非常重要的一個指標，可以體現(xiàn)種子大小與飽滿程度，優(yōu)化播種策略。

水稻研究離不開全面、準確、高效的表型鑒定，植物表型的核心是獲取高質量、可重復的性狀數(shù)據(jù)，進而量化分析基因型和環(huán)境互作效應及其對產量、品質、抗逆等相關的主要性狀的影響。

托普水稻表型檢測系統(tǒng)TPS-BX-1通過水稻畝穗數(shù)檢測、水稻整穗考種、稻穗形態(tài)分析、作物夾角測量、作物株高測定、種子計數(shù)與分析的功能模塊應用，均支持圖像識別、深度學習技術和數(shù)據(jù)的綜合管理，一站式、全生育期的多尺度、多維度、連續(xù)無損觀測，使得數(shù)據(jù)獲取、分析和分享都變得前所未有的便捷和高效，對于極大提高科研工作者工作效率和準確性具有重要意義。我們也相信，隨著生物技術和信息技術的發(fā)展，表型參數(shù)的分析方法遠不止如此，將更加多樣化、精確化，在水稻、玉米、小麥等作物育種和農業(yè)生產中的應用也將更加廣泛和深入。