叶片表型快速分析仪

万深PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪Instrument for Measuring plant phenotype — Model PhenoGA-F一、概述：基因型、表型和环境是遗传学研究的铁三角。表型（性状）是基因型和环境共同作用结果，而基因型与表型之间有着多重关系。研究者用测序和基因组重测序来评估等位基因差异定位数量性状等已变得很普遍，但其需大量性状数据来佐证。然而这类分析测量的结果受人员、工具和环境等的干扰很大，还会损伤到植物。故迫切需要高效、准确的万深PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪来做可视化的精确数据分析和表型测试，如测试对压力和环境因素的表型反应、生态毒理学测试或萌发测定、遗传育种研究、突变株筛选、植物形态建模、生长研究等。二、主要性能指标：1、万深PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪是顶视版本，在明亮的田间环境下，由顶视的超大变焦镜头自动对焦2410万像素的佳能EOS单反相机直联电脑获取植物顶视的RGB彩色图，并做自动分析。2、可获得植物在不同生长阶段的表型数据有：投影叶面积及其差异值、投影叶片长和卷曲度、叶片数、叶冠层的构型数据、精准的茎叶夹角，叶冠层随时间改变的相对生长速率、叶色平均值及其对表征的贡献评估等。可用其所配的自动测高仪来自动测量和记录作物的植株高。具有分析特性如下：1）常规分析：拍摄分析范围120cm*80cm，可变焦调小视野至30cm*20cm，适合对各类作物在60cm高度内时的表型分析。分析投影外接圆直径及面积，外周长，拟合椭圆主副轴及偏角，凸包内径、面积及周长，植株高（由便携式植株自动测高仪实现，测量误差≤±0.25cm）、宽，最小外接矩形长、宽，植株紧实度。2）顶视的表型分析：叶冠直径、叶冠层面积、叶冠层占空比、叶片分布紧密度等（冠层尺寸的测量误差≤±0.2cm），叶片数（自动计数+鼠标个别修正），叶片投影面积及其动态变化，叶片颜色，果实外观品质、花形和花色等，并可编辑。3）颜色分析：RGB、LAB颜色值，具有叶片颜色自动矫正分析特性（可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色）。可按指定颜色数进行聚类分割，并统计颜色分布及面积占比。4）生长分析：作物叶冠绝对生长、相对生长曲线，相对生长趋势。5）批量化精准测量茎叶夹角或分支角（真实夹角重复测量误差≤±1.0°）。6）其它：不同生长时期自动批量化处理分析，多植株网格分析，直线、角度等几何测量，各测量结果可编辑修正。3、可接入条码枪来自动刷入样品编号，具有按条码标识跟踪分析的特性，各项分析数据和标记图片可导出。自动分析（约1个样品 /分钟）+鼠标指示测量或修正。三、标配供货清单：1、折叠式可拖带的田间表型拍摄架（重12.8kg） 1套2、夹持式电脑放置平台（重2.2kg） 1套3、自动对焦2410万像素的佳能EOS单反相机 1套4、PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪软件U盘 1个5、PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪软件锁 1个6、叶色色彩矫正板+尺寸自动标定板 各1块7、标定板升降支撑架 1付8、手持式条形码阅读器 1付9、分枝角测量用掌式便携背光板 1付10、激光测距仪1台/测距仪夹1付/手机固定夹1付/碳纤维2米伸缩杆1付/横向标示杆及螺钉各1个/反射垫1张（送内六角扳手1个/便携黑筒1个/卷尺1把，需手机扫测高仪的二维码下载APP登入使用）11、强光遮挡用塑料布 1张12、品牌笔记本电脑（酷睿i5 九代以上CPU/8G内存/256G硬盘/14”彩显/无线网卡，Windows 完整专业版） 1台 选配：1、可选配真正3D成像的手持式扫描仪，以获得植物真3D模型。2、可选配侧视拍摄组件，以做骨架和株形分析：骨架长度，分叉数（分枝数、分节数），茎秆分节数，分节长、粗等。3、可选配红外热成像相机（分辨率 384*288像素，测温范围-20-150℃，测温精度为最大测温范围绝对值的±2%），以测定叶温和叶温分布。4、可选配近红外成像相机(NIR)，以定性分析植物叶片水分分布情况。5、可选配RootGA根系动态生长监测分析仪，以分析植株根系的胁迫响应等。创新点：PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪是在田间做顶视分析的版本，由顶视的超大变焦镜头自动对焦2410万像素的佳能EOS单反相机直联电脑来获取作物顶视的彩色图，进行自动分析。可获得植物在不同生长阶段的表型数据有：投影叶面积及其差异值、投影叶片长和卷曲度、叶片数、叶冠层的构型数据、精准的茎叶夹角，叶冠层随时间改变的相对生长速率、叶色平均值及其对表征的贡献评估等。可用其所配的自动测高仪来自动测量和记录作物的植株高。万深PhenoGA-F田间作物表型分析测量仪

土壤是重要的自然资源，地球上95%的食物来源于土壤，土壤保存了至少四分之一的全球生物多样性，不仅是粮食安全、水安全和更广泛的生态系统安全的基础，更是为人类提供多种服务、帮助抵御和适应气候变化的重要因素。由土壤组成造成的胁迫，例如盐、重金属和养分亏缺是作物减产的主要原因。作物土壤耐逆性是一种复杂性状，涉及植物形态、代谢和基因调控网络等多种遗传和非遗传因素的调控。传统的作物表型研究通常在田间进行，费事费力、劳动密集、低通量、且受研究人员无法控制的自然环境因素的影响。在此情形下，难以获得高精度的表型数据以满足表型组学的研究需求。在过去几十年，已经开发了几种HTP（高通量表型）平台在现场或可控条件下使用，但其运维成本极高。此外，作物表型相关研究通常只关注植物地上部分，而对根系形态数据的获取有限。然而，根系是植物吸收水分和养分的主要途径，也是碳水化合物的储存器官和土壤胁迫的直接感知器官。因此，根系表型是土壤胁迫条件下植物表型研究的重要组成部分。就通量、环境可控性和根系表型获取而言，现有的植物表型平台无法完全满足植物对土壤胁迫响应的表型组学研究的特定需求。基于此，在本文中，来自山东大学生命科学学院和潍坊农科院的一组研究团队描述了其最近开发的高通量植物栽培和表型系统—WinRoots平台。以大豆植物为研究对象，将其暴露在盐胁迫中，证明了土壤盐胁迫条件的一致性和可控性以及WinRoots系统的高通量。他们开发了优化的盐胁迫条件，以及适用于大豆耐盐性的高通量表型指数。此外，高通量多表型分析表明，子叶特征可作为大豆全苗耐盐性的非破坏性指标。在本研究中，Canon EOS 700D数码相机和Resonon Pika L高光谱成像仪分别用于获取RGB和高光谱图像。相机位于植物材料上方1.5 m的可滑动水平导轨上。每天收集大豆冠层和整株幼苗的图像。栽培第九天，获取离体叶片图像，每个品种重复3次。WinRoots系统：高通量根系和整株植物表型平台。系统使用示意图。【结果】盐胁迫相关性状之间的相关分析。（A）盐胁迫相关性状之间的相关矩阵。（B）预测值和观测值之间的回归曲线。大豆盐胁迫相关性状的合成聚类。（A）大豆盐胁迫相关性状的合成聚类剖面图。（B）聚类1和聚类2代表性栽培品种表型。（C）聚类1和聚类2指标比较。【结论】WinRoots系统为幼苗生长提供了均一可控的土壤胁迫条件，可用于土壤胁迫下高通量栽培和表型分析，有助于提供准确多样的土壤胁迫相关的表型数据。因此，WinRoots提供了一种分析诸如土壤胁迫之类的复杂性状的改进方法。HPPA(Hyperimager Plant Phenomics Analysis)高光谱植物表型成像系统由北京依锐思遥感技术有限公司与美国RESONON公司联合研制生产，整合了高光谱成像测量分析、RGB真彩色图像、无线自动化控制系统、线性均匀光源系统等多项先进技术；最优化方式实现大量植物样品的数据采集工作，可用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、遗传组学与表型组学、遗传育种、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。请点击以下链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650311205&idx=3&sn=ffe393bdf01d664cab05b92572691916&chksm=bee1a6da89962fccef8eae610681ac22d2239e59d016db96cd911d103186c3459c4061ca30bf&token=1489736406&lang=zh_CN#rd

冠层叶绿素含量（CCC）可以反映一个种群的总光合生产力，是判断植物个体生长和营养状况的重要依据。通过遥感准确监测冠层和叶片尺度的叶绿素含量是确定作物生长状态和预测产量的关键。玉米是一种高秆作物，叶面积大，冠层深。它具有不均匀的叶片叶绿素含量（LCC）垂直分布，这限制了遥感的叶绿素含量评估。因此，了解LCC和叶片反射光谱的垂直异质性对提高CCC监测的准确性至关重要。 基于此，在本研究中，来自中国农业科学院作物科学研究所和宁夏大学农学院的研究团队以玉米为研究对象，于2019年和2020年在位于中国东部河南省黄淮海玉米生态区的中国农业科学院新乡实验站通过5个氮处理梯度（0、100、200、300和400 kg/hm2（记为N0–N400））建立各种冠层结构，采集不同生长季节作物冠层叶片，并测量了其LCC和叶片光谱反射率（ASD FieldSpec 4光谱仪+植物探头+叶片夹，光谱范围为350-2500 nm）。主要目标为：（1）理解施氮量对玉米冠层叶绿素垂直分布的影响以及生长季节叶绿素分布的动态变化；（2）在不同时空条件下探索冠层叶片光谱反射率特征差异以及验证基于叶片光谱反射率的VI模型是否可以准确反演LCC；（3）确定敏感叶位（可用于表征LCC和CCC之间的关系）以及评估基于叶片光谱的VI模型的鲁棒性和准确性，以评估冠层叶绿素状态。2020年9月2日研究区俯视图 (a)。高光谱反射率测量系统（b）。台式叶绿素分光光度计 (c) 。2020年8月8日五次氮处理（N）下的冠层状况（d）。【结果】2020年生长季节玉米冠层LCC的垂直剖面。（a、c、e）不同位置叶片的光谱反射曲线。（b、d、f）不同叶片位置波段与LCC的相关系数曲线。6种LCC-VI模型的rRMSE（%）：（a）mRER、（b）VOG2、（c）CIred-edge、（d）NDRE、（e）MTCI 和（f） DD。rRMSE用于评估模型反演精度。rRMSE的值较低对应于预测值和观察值更接近。中期模型（a）、后期模型（b）和生殖模型（c）CCC预测值和2019年实测值对比。【结论】 5个施氮水平用于构建不同的玉米冠层结构，揭示玉米冠层叶片叶绿素含量（LCC）的垂直异质性以及叶片光谱反射率特征。基于冠层LCC的垂直分布，建立多元逐步回归（MSR）模型以准确监测冠层叶绿素含量（CCC）；LCC表现出不对称的垂直分布，呈现出底层较低，中层上升，上层下降的趋势。氮处理显著改变了LCC，且不同处理之间LCC的垂直剖面分布基本一致。分析了不同时空条件下叶片光谱反射率特征。绿色波段（531-567 nm）和红边波段（712-731 nm）是监测LCC的敏感波段。6个经典的VIs用于构建VI-叶绿素模型，其中修正的红边比值植被指数（mRER，R2=0.87）构建的模型最优。VI模型可以准确预测生长中期的LCC（rRMSE=10.9%），但是，上、下叶层VI和LCC的相关性在营养生长早期和成熟阶段发生变化（rRMSE=36%-87%）。通过结合反演精度和多元逐步回归，结果发现在CCC估算中，营养阶段叶位L6以及生殖阶段L11+L14（L12是穗叶）最敏感。这样，基于叶片光谱反射率构建了VI-LCC-CCC模型以估算冠层叶绿素状态。利用2019年和2020年田间试验数据评估了模型性能，结果表明该模型具有良好的鲁棒性和准确性（rRMSE=8.97%）。请点击下方链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650312959&idx=1&sn=579c2cd2862e8037f3fe0a32dda8e2ee&chksm=bee1bc00899635161ff79ab90bcff29bc9a96537973b3be2cb439a88caa8d8e36c29108f32eb&token=1852366781&lang=zh_CN#rd

高通量植物表型获取技术演示直播会——万深检测1857年，现代遗传学之父孟德尔进行的豌豆杂交实验，经过长达8年的超大强度体力劳动，手工获得包括2.8万株植物、4万朵鲜花及近40万颗种子的性状数据：种子形状、颜色，豌豆花颜色、位置，株高等。时间过去了一百多年̷�年起，万深公司运用顶尖的视觉检测技术，持续推出产品，针对植物种粒、叶片、根系、年轮、瓜果等，通过自动化检测获得植物表型高通量数据，如：数量、形状、颜色、长度、株高、面积、角度等，一再填补了行业空白。如今，万深检测技术已经进入农业、生命科学、环境监测、制药等领域。为上千家用户单位提供产品和服务。未来几十年中，由于人口暴增、气候变化、耕地限制、环境资源短缺等因素的影响，人类面临巨大的粮食挑战，需要从改良育种和栽培管理两方面考虑来提高作物生产力，高精准、高通量获得作物表型数据是这一工作基础，因此植物表型领域的研究正受到国际广泛关注。为了让广大农业科研人员深入了解万深的产品，我们在钉钉上举办两场产品推介会。一、第一场产品推介会：时间：2020年7月21日（周二）晚上19：30分-20：30。推介产品：1、植物根系分析仪、植物根系动态生长监测仪2、植物叶面积分析仪（含叶病斑、虫损面积、叶色分档分析等）3、植物冠层图像分析仪4、植物年轮分析仪5、植物瓜果剖切面分析仪6、植物表型分析测量仪7、植株自动测高仪8、原位活体植物分枝角自动测量仪二、第二场产品推介会：时间：2020年7月31日（周五）晚上19：30分-20：30。推介产品：1、种子自动考种分析及千粒重仪2、大米外观品质检测仪3、大米加工精度检测仪4、面粉粉色麸星检测仪5、农产品籽粒颜色分类检测仪6、水稻麦穗穗长-茎粗-茎叶角测量仪 三、会议形式：钉钉群在线直播。 四、钉钉直播培训群二维码参会人员须在会议当天晚上19：30点前通过钉钉扫描群二维码加群。

脑脊液为无色透明的液体，存在于各脑室、蛛网膜下腔和脊髓中央管内，由脑室中的脉络丛产生，平均每日产生量大约500mL，终被吸收在蛛网膜颗粒中。脑脊液充当大脑的缓冲，为颅骨内的大脑提供基本的机械和免疫保护。近几年来，随着对脑脊液的研究愈发深入，脑脊液中的某些物质与肿瘤的治疗预后间的关系也不断被发现。其中，脑脊液分泌的外泌体已成为研究的热点。单个外泌体表型分析是将免疫学与光学结合的一种新技术[1]。该技术先利用免疫识别将特定的外泌体进行捕获分离，然后再对目标外泌体的表面标志物及内容物（如携带的蛋白质、RNA、DNA及细胞因子）进行定量分析，从而更加全面地反映外泌体的特性。该技术在短短两年时间，备受广大科研工作者的关注。本文收集了单个外泌体表型分析技术在脑脊液领域的相关应用，以供参考。 Cancers：脑脊液中的外泌体浓度和miR-21表达的变化可作为软脑膜转移病的生物标记物 软脑膜转移病（LM）是通过脑脊液发展到整个神经系统的晚期癌症的临床表现。研究显示LM患者的总生存期约为6-8周，除脑脊液内化学疗法外，没有明确的LM治疗方法，但由于低反应率和神经毒性，脑脊液内化学疗法的效果值得商榷。同时由于癌细胞量非常少，暂时还没有比较常规的生物标志物来监测其进展或治疗效果。Kyue-Yim Lee等检测了472名患者和对照组的脑脊液外泌体浓度以及miRNA-21的表达，结果表明外泌体浓度升高的患者的生存期比其他患者长。此外，在预后良好组miRNA-21表达升高。因此，外泌体浓度变化结合microRNA-21表达可能会作为监测LM患者颅内化疗疗效的生物标志物。值得注意的是，研究人员使用单个外泌体表型分析技术检测了脑脊液外泌体增加组和外泌体减少组化疗前后外泌体浓度变化，结果表明在脑脊液外泌体降低组中，经过颅内化疗后的每种外泌体浓度（CD9 / CD63 / CD81）均显著降低，而脑脊液外泌体增加组的外泌体浓度没有显著改变(图C和D)。Exoview检测脑脊液外泌体增加组和减少组的化疗前后外泌体的荧光强度和数量Cancers：脑脊液分泌的外泌体非编码RNA是潜在治疗软脑膜转移病的靶标 软脑膜转移病（LM）是一种致命的癌症并发症，其中癌症通过脑脊液扩散到大脑和脊髓周围的脑膜，因此脑脊液被认为是诊断LM细胞的新的生物标记物。研究显示microRNA-21被证实能在细胞间转移后维持基因调控功能，是癌症中有效的预后标志物和关键治疗靶标。Kyue-Yim Lee等通过无偏向多腺苷酸化smRNA文库的构建和NGS分析得到了来自LM患者脑脊液外泌体的全面smRNA谱，并验证了smRNA亚群偏向性表达的重要性。此外，作者使用了一种新的基于多功能慢病毒的microRNA-21监测系统和基于生理细胞的方法验证了microRNA-21的功能在与LM患者的脑脊液外泌体相关的smRNA中是重要的。其中，研究人员使用单个外泌体表型分析技术检测了来自LM患者和健康志愿者（HC）脑脊液外泌体，结果显示CD9 / CD63 / CD81抗体捕获的外泌体的荧光成像以及每个抗体结合外泌体的数量相似（图B），判断出外泌体存在于LM患者和HC的脑脊液中。Exoview检测LM患者和HS的脑脊液外泌体的荧光强度、数量在以上的研究中，ExoView系统以高的灵敏度和特异性地检测了脑脊液外泌体的含量并对其表面蛋白marker进行了准确表征，为脑脊液外泌体的研究提供了新的思路。外泌体对疾病的诊断和治疗显示出了深厚的潜力，具有高的研究价值。在今后的研究中，ExoView的表征，将帮助科学家更深入地了解各种疾病，助力疾病诊断和治疗方法的开发。全自动外泌体荧光检测分析系统（ExoView R100）简介Nanoview所开发的全自动外泌体荧光检测分析系统（ExoView R100）采用单粒子干涉反射成像传感器（SP-IRIS）技术，是一款无需纯化的全自动的新型外泌体表征设备。该设备能够提供全方位的外泌体表征信息，包括颗粒大小、计数、表型与生物标志物共定位等，提供多层次和全面的外泌体测量解决方案。ExoView R100允许研究者直接分析特定群体的外泌体或外囊泡。通过ExoView芯片，客户能够直接多分析9个不同的样本，节省成本、时间，并减少纯化所带来的偏差。为了更好的服务您的科研工作，Quantum Design中国也建立了样机演示实验室，可以为您提供为专业的售前、销售、售后技术支持，欢迎老师您通过拨打电话010-85120280参观试用！参考文献：[1] Scherr, S. M., Daaboul, G. G., Trueb, J., Sevenler, D., Fawcett, H., Goldberg, B., ... & Ünlü, M. S. (2016). Real-time capture and visualization of individual viruses in complex media. ACS nano, 10(2), 2827-2833.[2] Lee, K. Y., Im J. H, Lin W.W...&Lee C.J.Nanoparticles in 472 Human Cerebrospinal Fluid: Changes in Extracellular Vesicle Concentration and miR-21 Expression as a Biomarker for Leptomeningeal Metastasis during pregnancy. Cancers, 2020, 12(10):2745.[3] Lee, K. Y., Seo, Y., Im, J. H., Rhim, J., Baek, W., Kim, S., ... & Kim, J. H. Molecular Signature of Extracellular Vesicular Small Non-Coding RNAs Derived from Cerebrospinal Fluid of Leptomeningeal Metastasis Patients: Functional Implication of miR-21 and Other Small RNAs in Cancer Malignancy. Cancers, 2021, 13(2), 209.

p　　航空发动机叶片几何形状复杂、尺寸跨度大、加工精度要求高等特点决定其成为了航空发动机中加工制造的难点，同时也对航空发动机叶片加工质量检测精度和检测效率提出了更高要求。航空发动机叶片检测技术已逐步从定性检测到定量检测，从接触式检测到非接触式检测，从传统手工检测到自动数字化检测，从二维比对检测到多自由度组合检测，从单一规格大批量检测到多规格小批量检测。航空发动机叶片质量检测方法众多，如标准样板法、自动绘图测量法、光学投影测量、电感测量法、坐标测量法、激光测量法、机器视觉测量法等，其中，三坐标检测凭借通用性强、重复性好、稳定性强、检测精度高等优势在航空叶片制造企业中被广泛应用，但此种方法要求测量时处于恒温环境下且采样效率较低。本文将介绍和评析航空叶片三坐标自动测量研究现状和发展趋势，并基于三坐标测量机(Coordinate Measuring Machine，CMM)提出一种改进型航空叶片自动测量与控制系统。/pp style="text-align: left "strong　　1 叶片三坐标自动测量研究现状/strong/pp　　(1)基于CAD数模的自动测量/pp　　基于CAD数模的三坐标测量是产品设计、加工、测量一体化进程中的重大突破。CMM的测量能力和可操作性在很大程度上取决于测量软件的功能，测量软件决定了CMM可采用的测量方式以及应用范围。目前很多叶片测量软件都具备基于CAD模型脱机编程功能，比如海克斯康PC-DMIS、蔡司Calypso等，并能读入多种文件格式，如IGES、DXF、STL及VDA等格式，也可以兼容UG、Pro/E或CATIA等CAD格式文件。/pp　　CMM可实现基于CAD数模的叶片自动测量，待测点的分布和采集、测量路径优化及测量程序生成是自动测量中的关键问题。杨雪荣等结合ARCO CAD测量软件，实现了对基于CAD数模零件进行自动测量 周保珍等基于UG CAD提出了沿待测点矢量方向测量的方法，并给出了自动生成DMIS测量程序的方法步骤 刘勇等在前人的成果上基于UG CAD数模给出了叶片自动测量路径规划系统的操作流程 S.G.Zhang等基于CAD数模特征，在CMM平台上设计了一套检测过程规划原型系统，能极大减少判断探针方向的时间 Hui-Chin Chang等基于汽轮机叶片CAD数据库，系统通过简单三角函数计算在短时间内能自动生成无碰撞检测路径，并输出DMIS格式文件。/pp　　在对三坐标测量系统进行研究总结后，测量程序生成方法主要有以下几种：/pp　　①脱机编程。此方法根据待测件的几何特征和公差要求，用DMIS语言手动编写测量程序，以指导CMM自动测量。但此方法对操作人员专业水平要求较高，编程所需时间长。/pp　　②自学习编程。此方法适合没有CAD数模和设计图纸的情形下，操作较为简单便捷，适合产品大批量测量。在手动测量一次后，三坐标测量软件系统会自动记录测头运动和操作并保存为测量程序，对相同批次的产品可实现自动重复测量。但此时测量软件需要与CMM联机才能完成程序的编制，CMM其他任务将会被占用。/pp　　③自动编程。此方法将CAD数模导入到CMM测量软件中，将工件坐标系(即测量坐标系)与理论坐标系进行对齐后，检测员基于CAD模型进行测量路径规划，测量软件系统按照GD& T设计要求，自动生成DMIS程序，动态虚拟模拟路径无误后自动保存。也可利用三维软件二次开发功能、C#编程语言或VB编程语言等工具，根据三维软件生成的测量前置文件(包含测量点信息和测头信息)开发格式转换程序，直接生成DMIS格式文件，大幅提高测量效率。/pp　　在无图纸的情况下实现叶片的批量测量，可基于光学扫描仪完成叶片初始点云数据的采集，然后利用Geomagic Design Direct设计软件进行逆向建模，获取初始CAD模型，并导入PC-DMIS测量软件中，以引导CMM进行测量路径自动规划。基于CAD数模的交互自动编程较手工编程而言，效率更快、更清晰直观、方便验证，而且也便于对测量点进行采集和编辑。目前，基于CAD数模自动测量已被国内外先进的CMM测量软件普遍采用。/pp　　(2)自动定位夹具/pp　　目前，由于航空叶片形状复杂且规格繁多，检测时并没有与之兼容的通用定位夹具。国内很多航空叶片制造企业基于三坐标检测普遍都采用简单支撑固定的方式，以降低制造成本，而且每次只能对单个叶片进行测量，每次都需要对待测叶片进行装夹和粗定位，导致叶片检测效率极低。/pp　　针对以上难点，不断开展叶片专用夹具研究，叶建友等提出了柔性相变材料夹具为叶片自动化测量提供保障。定位件和夹紧体位置灵活可调，一套柔性相变材料夹具能装夹一定尺寸范围内任意形状的零件。但该夹具存在准备周期长、刚性不足、手工操作繁琐等问题，同时，仍只能对单一叶片实现定位夹紧，在提升检测效率方面效果并不显著。容器里相变材料反复进行固液态两相变换，膨胀和收缩不可避免，势必影响到夹具的装夹精密度和稳定性。/pp　　陈林等设计了一套叶片测量气动专用夹具，利用榫根底面、侧面及内径相面进行6点定位并对底平面实现磁力夹紧，有利于实现叶片测量自动化。该套夹具具有刚性强、定位精准、操作简单等特点，但对于具有轴颈型榫根或枞树型榫根的叶片无法实现固定支撑，且仍只能对单一叶片进行测量。/pp　　通过研析现有文献和对叶片企业的实地调研，针对航空叶片夹具设计提出参考规则：①夹具在对工件进行装夹时，能保证工件位置的正确性 ②基于某一特征，夹具可对同一规格叶片进行多片装夹定位 ③夹紧操作不能损伤叶片 定位要可靠 夹具系统稳定性强，操作简便快速 ④使用三坐标测量机进行测量时，夹具必须保证探针对于待测叶片的空间可达性且不发生碰撞 ⑤夹具应避免使用吸铁等带有磁性的材料，避免工件或探针收到磁性作用而影响测量结果。/pp　　(3)自动测量系统/pp　　当前，国内很多叶片加工企业在检测环节没有实现模块化和系统化，特别是在信息共享和自动控制方面能力不足。具体表现在：①测量数据过度离散化，可追溯性较差 ②测量过程人机交互多，自动化程度低 ③工序质量控制能力弱，产品报废率高。/pp　　在工业4.0智能制造的大背景下，海克斯康集团推出了自动化、智能化的测量系统。整个自动化测量系统分为几个物理单元：三坐标测量机、自动控制系统及管理软件、料架系统、零件识别系统、机器人系统、机器人外围系统及安全防护系统。通过信息系统把各单元串联起来，形成有效的集成单元，对测量信息高效管理，并对工序过程进行有效的数据反馈，明显提升生产效率。/pp　　智能化作为自动化的高级应用，智能测量系统在工业4.0中扮演重要角色，雷尼绍公司推出搭载第二代REVO多传感器五轴测量系统的大型龙门式三坐标测量机有如下特点：①分辨率提高近20倍 ②可加载不同的测量模块 ③不仅可以测量大工件大尺寸，也可以测量大工件小尺寸 ④采用螺旋扫描，采集点的效率高。/pp　　(4)叶片三坐标自动测量发展趋势/pp　　三坐标测量技术的不断发展促进了测量行业的进步和变革，也对三坐标测量技术提出了更高要求。在航天航空领域，面向智能制造的高精度动态实时测量技术和飞机大尺寸数字化测量关键技术不断被讨论和研究，其中航空叶片三坐标测量技术的研究方向主要是：①自动化、智能化 ②实时监控、可视化 ③高速、高精度、高稳定性。/ppstrong　　2 叶片自动测量夹具设计/strong/pp　　(1)叶片检测现状/pp　　以叶片的叶型测量过程为例，无锡某航空叶片企业的检测过程需要的人机交互操作较多，如待检叶片信息的输入，待检叶片的装夹及粗定位、抽调对应的测量程序、PDF文件名及保存路径的输入等，该企业现有检测流程如图1所示。/pp style="text-align: center "　　img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/212bc28d-9c34-4158-a4cf-746818aaacd4.jpg" title="1.jpg" style="width: 420px height: 298px " width="420" vspace="0" hspace="0" height="298" border="0"//pp style="text-align: center "　　图1 现有叶型检测流程/pp　　在检测过程中，若没有及时的人机交互，CMM就会停机等待操作指令。由于该检测流程仅面向单个叶片，检测效率极其低下，根本无法满足正常的叶片检测需求。/pp　　针对上述实际问题有以下解决方案：①增加三坐标测量机以及检测人员数量 ②增强企业叶片数控加工系统的可靠性 ③引进全过程自动化在线控制检测系统 ④优化叶片现有三坐标测量机夹具。/pp　　方案①中通过增加检测设备和人力投入显然不符合企业低成本的要求，在设备维护和人员管理上也会耗费巨大 方案②虽然可以改善叶片加工稳定性和精度，减少了叶片检测的任务量，但对于中小型企业来说，短期内很难突破关键技术瓶颈，对企业资金能力、技术能力、检测环境等都提出了更高要求，实施难度大 方案③为目前先进的自动化检测技术，可以实现100%检测并实现零废品率，一定程度上可以降低生产成本，但中小型企业生产规模小，一次性投入太大 方案④是建立在现有设备和人力不变的情况下，通过优化叶片检测夹具来实现叶片测量效率的提升，显然这个方案更加适用于中小型企业。通过对该企业CMM检测过程的实地调研，来找到最合适的解决方案。具体改进后的叶片叶型检测流程见图2。/pp style="text-align: center "　　img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/c306372c-5a40-443d-bdcd-097232cca3b8.jpg" title="2.jpg" style="width: 500px height: 467px " width="500" vspace="0" hspace="0" height="467" border="0"//pp style="text-align: center "　　图2 改进后叶型检测流程/pp　　通过电子扫描槍对该待检测叶片工序流转卡进行扫描获取叶片ID号，系统自动在产品工艺数据库中根据叶片ID号检索相关加工工序信息。选择检测对应工序名后，系统自动从该数据库中检索对应工序的测量程序文件地址，从FTP服务器下载测量程序到Calypso测量软件指定文件夹，并保留待检测叶片相关信息至指定文本文件作为该叶片自动保存地址。运行Calypso软件并调取对应测量程序，叶型测量完成后调取Blade Pro分析软件的同时运行自动保存应用程序，该应用程序捕捉到系统保存窗体的弹出并获取文本文件中保存地址和名称，实现测量报告的自动命名和保存。生成的PDF文件自动上传到FTP服务器，作为该企业的工艺资料储备。生成的TXT文件经过自动转换后导入MySQL工艺数据库，可实现测量数据的精确查询和SPC分析。对于在可控范围内的测量数据，在逆向工程中进行特征数据提取实现叶片三维建模，以指导无图纸工件进行CMM测量路径规划，并生成测量程序完成自动化测量。/pp　　(2)自动测量夹具方案/pp　　由于该企业三坐标测量机叶片专用夹具一次只能对单一叶片进行装夹定位，针对燕尾型榫根叶片叶型测量，提出一种多片自动测量专用夹具，该装置主要由夹具体、气缸、气缸座、基座、定位销钉、夹紧块、带有9个楔形块结构的矩形轴组成，单元结构如图3所示。/pp style="text-align: center "　　img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/fc8a2889-a955-437c-b2af-0bea51b52c36.jpg" title="3.jpg" style="width: 300px height: 180px " width="300" vspace="0" hspace="0" height="180" border="0"//pp style="text-align: center "　　图3 夹具单元结构/pp　　该夹具能实现9片叶片联装联测，由原本单个支撑工位线性地扩展成9个联测装夹工位。该工装夹具利用蔡司Calypso和PDFFactory配合连续测量，并最多保存9份检测报告，缓解企业CMM检测能力不足和效率低下的问题。/pp　　采用两个定位销钉和一个紧固螺钉连接夹具体与基座 9个夹具体线性分布在基座上，保证间隔不干涉叶片装夹 矩形轴两端均采用滑动副，并带有9个楔形块，楔形块和夹紧块配合形成滑动副。/pp　　夹具装夹方式是：夹具体楔形面和燕尾型榫根楔形面配合，模拟叶片装配状态，限制了榫根5个自由度 用定位销钉对榫根侧面进行定位，限制了榫根1个自由度 通过启动气缸推动矩形轴移动，从而使楔形块推动夹紧销钉向上移动，实现对9片叶片同步进行装夹。单个榫根装夹图如图4所示。/pp style="text-align: center "　　img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/4b836cd9-4fe9-4d79-92e2-9ea4889a0a04.jpg" title="4.png" style="width: 300px height: 213px " width="300" vspace="0" hspace="0" height="213" border="0"//pp style="text-align: center "　　图4 单个榫根装夹/pp　　以榫根楔形面的中分面(即通过发动机轮毂盘轴线的径向面)工件测量坐标系的XOZ平面，以给定值来确定XOY平面和YOZ平面，以此建立工件测量坐标系(见图5)，且该坐标系与建立CAD数模的理论坐标系保持一致。/pp　　在对9片叶片进行检测路径规划时，只需要在DMIS文件中在第一片叶片工件坐标系基础上连续偏置一个固定值即可得到其他叶片的工件坐标系。/pp　　该夹具具有以下特点：①定位装置尺寸链短，对测量精度影响较小 ②多叶片可同步装夹和拆卸，实现批量测量 ③采用气动夹紧，实现自动夹紧测量。/pp　　/pp style="text-align:center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/bacf711e-9ee3-41e0-843f-949e80d69dc4.jpg" title="5.png" style="width: 310px height: 167px " width="310" vspace="0" hspace="0" height="167" border="0"//pp style="text-align: center "　　图5 建立叶片工件坐标系/ppstrong　　小结/strong/pp　　本文对航空叶片自动化测量技术研究现状和发展趋势展开论述，总结了基于CAD数模的检测路径规划方法和DMIS文件生成方法和自动测量夹具设计基本准则，结合相应实例对叶片自动检测系统未来趋势做了总结阐述，并针对某航空叶片企业实际情况给出了相应解决方案，提出了改进型叶型测量夹具，极大提高了检测效率。/ppbr//p

2018年4月12-13日和4月19-20日，由上海泽泉科技股份有限公司主办的2018泽泉植物生理生态及表型育种研讨会分别在北京和成都胜利召开。来自北京林业大学、中科院植物所、中国农业大学、北京市植物园、天津师范大学、山西农业大学、河北农业大学、衡水学院、山西农科院、毕节市中药研究所、成都大学、成都理工大学、成都中医药大学、贵州省烟草科学研究院、黑龙江大学、辽宁师范大学、绵阳师范学院、南充市农科院、青海大学、山西省农科院、石河子大学、四川农业大学、四川省农科院、四川省原子能研究院、四川师范大学、西南科技大学、西南民族大学、云南农业大学、云南省热带作物科学研究所、中科院成都生物所、中国热带农业科学院品资所、中科院成都山地所等50多家科研单位和科技公司的近200位专家学者参加了此次研讨会。本次会议旨在更好地服务全国科研用户，促进植物表型育种、生理生态领域的研究，整合有效资源，同时促进相关研究设施和平台的建设。 北京会场，4月12-13日成都会场，4月19-20日来自中科院植物所、中科院地理所、中科院遗传所、中医科学院中药研究所、四川农业大学、四川省农科院、九宇金泰的多位专家学者围绕植物生理生态、植物表型、种子质量分析、农业物联网等内容作了主题报告，与参会嘉宾进行了深入的沟通和交流。 中科院植物所吴芳芳老师《近地面遥感在农林生态中的应用》中科院地理所寇亮老师《氮沉降对根系动态过程的影响》中医科学院中药研究所孙伟老师《基于质谱成像的分子可视化技术及其在植物组织空间代谢组学研究中的应用》中科院遗传所胡伟娟老师《Imaging-based phenotyping to dissect complex traits in crops》北京九宇金泰周旭珍老师《智能化数字植物平台》四川农业大学吴楠老师《Biomonitoring heavy metal contaminations by chlorophyll fluorescence parameters in mosses》四川省农业科学院王建辉老师《留树保鲜柑橘品质分子调控研究》德国WALZ公司Oliver Meyerhoff博士《WALZ devices and technique overview 2018》作为本次研讨会主办方，泽泉科技也展示了不俗的实力。泽泉科技技术专家带来的 “光合荧光联用技术及其应用”，“植物表型分析最新技术与应用介绍”，“花粉活性与种子质量分析解决方案”，“植物培养解决方案”，“植物叶片和根系功能属性研究：方法追溯”、“调制叶绿素荧光和P700的原理及应用”等报告内容，不仅专业，而且贴近实际，完美的解决了与会老师遇到的各种科研问题。 泽泉科技技术专家讲座本次研讨会第二天，北京会场和成都会场都安排了全天的分组讨论，以加强知识消化与沟通交流。"调制叶绿素荧光及P700的原理及应用"，"光合仪测量光合作用，光响应曲线，CO2响应曲线"，"根系监测系统使用技巧及根系分析软件操作演示"等3个讨论组分次同时进行，与会嘉宾根据自己的需求自行选择轮流参加。每个讨论组主讲人专业、详细的讲解获得了老师的交口称赞，许多老师表示研讨会这种新颖的交流模式对加深技术原理及应用的理解非常管用。 分组讨论现场2018泽泉植物生理生态及表型育种研讨会受到全国科研单位老师同学的大力支持，获得圆满成功，上海泽泉科技股份有限公司在此表示衷心的感谢！通过研讨会，泽泉科技进一步加强了与广大专家学者的合作，我们将一如既往的为广大客户提供优质的产品和完善的服务。

太白山，是秦岭山脉最高峰，也是青藏高原以东第一高峰，如鹤立鸡群之势冠列秦岭群峰之首，以高、寒、险、奇、富饶、神秘的特点闻名于世、称雄华中。李白的“西上太白峰，夕阳穷登攀”，“西当太白有鸟道，可以横绝峨眉巅”，形象地将太白山的雄峻高耸烘托而出。如今，更是有不少中外游客慕名前来，一览拔仙绝顶和云海奇观，领略太白峰的险峻神秘。2020年，来自中国科学院地球环境研究所的研究团队分别于5月、7月和9月登上太白山，在奇观景象之中收集土壤和植物，开启了叶片水氢氧同位素的相关研究。叶片水氢氧同位素的控制因素氢氧稳定同位素（δ2H和δ18O）常被用作示踪剂来跟踪水从降水输入运移到土壤，最终通过土壤蒸发和叶片蒸腾释放的过程。叶片水蒸腾对于调节各种尺度的水平衡至关重要。陆地植物叶片水通过气孔蒸发分馏导致重同位素富集，这在很大程度上取决于等大气条件（温度和相对湿度等）以及生物生理过程。叶片水同位素信号整合到植物有机物中，例如纤维素和叶蜡，成为研究古气候重建的新方法。然而，尽管叶片水同位素在生态水文学和有机生物合成中很重要，但人们对叶片水同位素的控制因素以及源水和水文气候在确定叶片水同位素中的作用仍然缺乏了解且叶片内同位素分馏所涉及过程的复杂性使得准确预测和测量变得困难。基于此，在本研究中，来自中国科学院地球环境研究所的研究团队于2020年5、7和9月在太白山（33.96°N，107.77° E）收集了土壤和植物（枝条和叶片）样品，同时获取了温度、相对湿度和降水量等相关气象参数。利用LI-2100全自动真空冷凝抽提系统（北京理加联合科技有限公司）提取土壤和植物中的水分。利用Picarro L2130-i水同位素分析仪确定土壤水稳定同位素组成。并测定其他水体的稳定同位素组成。通过对土壤水、枝条水和叶片水的δ18O和δ2H测量值与叶片水的δ18O和δ2H C-G模型预测值进行综合分析，确定δ18OLeaf和δ2HLeaf值的控制因素，以增进我们对与叶片水相关的植物有机生物标志物中提取的δ18O和δ2H中所保存的环境信号的理解。【结果】叶片水δ18O和δ2H值与潜在源水δ18O和δ2H值（枝条水、土壤水和降水δ18O和δ2H）以及气象参数（例如、MAP、MMP、MAT、MMT、MARH、MMRH）相关性（r）热图。叶片水同位素测量值与C-G模型预测值比较。叶片水δ18O和δ2H值的结构方程模型（SEM）。【结论】沿黄土高原高程样带，对降水、土壤水、枝条水和叶片水进行重复采样，探索δ18OLeaf和δ2HLeaf值与气象参数和源水的控制关系。气象参数和源水对δ18OLeaf和δ2HLeaf值的影响不同，δ18OLeaf和δ2HLeaf双图生成同位素线。作者发现δ2HLeaf值与源水同位素的相关性比δ18OLeaf更密切，而高程样带沿线δ18OLeaf和δ2HLeaf值与气象参数具有相似的相关性。观测结果表明，源自δ18OLeaf和δ2HLeaf值的植物有机同位素（例如叶蜡和纤维素）可以提供中国黄土高原相对的气候信息。此外，双同位素分析表明δ18OLeaf和δ2HLeaf值由于相似的海拔和季节响应而密切相关。源水（即降水）主导δ18OLeaf和δ2HLeaf值，气象参数对δ18OLeaf和δ2HLeaf值的影响相当，且随黄土高原样带海拔和季节的变化而变化。未来，作者将研究交叉角与水文气候和生化因素的关系。

导读 高光谱成像传感器是近几年研究用于监测不同环境中农作物和植被的有效工具。植物的生理学，形态学或生物化学信息可以通过非接触的方式以及不同尺度下评估。例如，利用高光谱传感器用于植物表型分析或农业中的生理胁迫研究。截至目前，市面上有各种非成像和成像高光谱传感器可供选择，这些仪器进行测量的过程相当复杂。因此，现代化检测及研究中对易于用户操作的高光谱传感器的需求日益增加。芬兰新发布的一款新型小型手持式智能型高光谱相机——SPECIM IQ，就是基于用户的现代化便携操作而设计的。SPECIM IQ的机身小巧轻便，只有1.3kg，实现轻松手持操作；同时在相机中直接集成了操作控制系统，通过相机自带的触摸屏就可实时实现基本数据的采集和分析过程（如预处理和分类例程），实现智能化操作。便携手持、现场实时快速检测、全自动智能分析、高质量数据，相信 SPECIM IQ 如此多的现代化特征会让您的高光谱研究更加得心应手！以下我们将SPECIM IQ采集的高光谱数据与已经十分成熟高光谱成像仪技术SPECIM V10E 进行定性对比，发现SPECIM IQ便携手持的设计并未影响到相机的数据准确性，一致地获得了高质量高光谱数据。同时，手持智能型SPECIM IQ还可以实现对植物表型的鉴定以及病害研究检测等，在植物科学研究及其他领域具有无限可能。1、手持智能型高光谱相机SPECIM IQ与SPECIM V10E的定性对比 通过与性能的SPECIM V10E相机对比，我们评估了新型SPECIM IQ的成像质量。SPECIM V10E在推扫式高光谱相机领域是一款具有代表性且广受好评的产品，与SPECIM IQ具有相同的光谱范围（400-1000nm）。在实验过程中，通过采用4倍的光谱合并，达到与SPECIM IQ相似的光谱采集，共有211个波段，每行数据具有1600个像素。研究人员利用两款设备分别在室内（卤素灯光源）和室外（自然光光源）对具有不同颜色的样本：纸片和聚乙烯胶片，进行了高光谱数据采集和对比。 图1 智能型高光谱相机SPECIM IQ（207mm*91mm*74mm） 经过对比，得到如图2所示结果。对相同样本，两款设备采集的光谱形状高度重合：实验室的平均值是0.009，室外平均值为0.043。SPECIM IQ和SPECIM V10E的平均标准偏差分别为室内（0.017和0.021）和室外相同（0.029和0.029），但SPECIM IQ更为均，SPECIM V10E在光谱边界处具有更高的噪声水平（400 -450nm和400-450nm）900-1000nm，见图2）。研究表明，除了925-970nm范围内的大气水汽吸收带之外，周围光谱的原始信号较弱，导致反射信号的快速增加。 图2 平均光谱包含绿色纸片（A）和紫色聚乙烯片（B）的标准差，C表示室内测试的不同颜色的样本 图3 室外数据的光谱对比（A-D）：绿色纸片、暗黄色纸片、紫色聚乙烯胶片以及蓝色聚乙烯胶片 2、手持智能型高光谱相机SPECIM IQ对拟南芥的生理胁迫研究 通过植被指数可评估不同状态下植被的生理结构和功能特性，包括生物量、冠层结构、叶面积指数、叶绿素含量以及植物冠层的光利用效率等。研究人员利用SPECIM IQ对拟南芥的两个变种在胁迫状态下的生理状态分别进行了研究。由于缺乏PsbS蛋白质和紫黄质脱环氧化酶，拟南芥的变种样本对光能量利用能力减弱（非光化学淬灭），但在室温条件下可正常发育，在高光照条件下，突变体可能受光损伤，这些都是肉眼无法察觉的。利用SPECIM IQ对18个样本进行数据采集，并对所采集的数据进行植被指数计算，在此基础上，对样本的叶绿素含量和类胡萝卜素转化的敏感程度进行了评估（图4）。 图4 在非胁迫适应（NSA）和胁迫适应（SA）拟南芥野生型（Col-0）和PQ缺陷突变体（npq1和npq4）之间观察到的差异。 左侧面板显示选定感兴趣区域的假彩色图像（A） NDVI（C） REIP（E） 和由SPECIM IQ采集数据计算的PRI（G）。 右侧面板显示计算出的平均值和标准差（B） NDVI（D） REIP（F） 和PRI（H）从三个单的植物随机分布在成像框架，不同的字母表示基于LSD的显着差异（a = 0.05）。 研究表明，SPECIM IQ可用于拟南芥中叶绿素（NDVI）和叶黄素（PRI）的含量的检测，并能评估植株样本的状态。通过验证具有代表性的植被指数，可为其它植被指数的评估计算提供样例，并为在植被研究领域获得更多生理信息奠定了基础。 3、手持智能型高光谱相机SPECIM IQ对大麦白粉病的研究 高光谱成像作为非接触式的测量传感器，在植物疾病严重程度与宿主植物对特定植物病原体的易感性的评估方面有很大的应用。本研究利用SPECIM IQ评估了不同大麦品种在冠层尺度上的白粉病严重程度，并对品种Milford和Tocada进行了4个和7个不同的白粉病易感性等的比较。研究准确地检测了两个品种的白粉病症状，并通过高光谱成像结合数据分析方法评估品种的不同疾病严重程度。研究人员利用SPECIM IQ对在温室中培养的360个大麦植物样本（稳定的漫射光条件下培养）进行检测，并使用的白色参考板（见图5）和SPECIM IQ的内置功能对高光谱数据进行归一化。研究人员利用SPECIM IQ Studio的光谱角匹配方法（SAM）进行感染检测并与支持向量机分类（SVM）方法进行对比，检测到上部叶中具有类似病状的区域。 图5 使用光谱角匹配（SAM）和支持向量机（SVM）对白粉病进行分类，图像左侧包含白色参考面板研究表明，大麦白粉病的样本检测到的疾病症状分别为所有植物像素的25.8％和4.4％，而健康部分只有2.0％和2.2％。现有的错误分类主要是白色参考边界处（看起来像叶面上的白色菌丝体）混合像素的影响。为了消除这种系统偏差，通过减去错误分类像素量来确定疾病严重程度，预测分析的品种的2.2％至23.7％的强烈差异。因此，SPECIM IQ可用来测量评估复杂冠层的疾病严重性，控制光源照明条件保证高信号质量，此项研究也证明SPECIM IQ空间分辨率足以确定大麦叶片上的单一症状。4、总结 手持智能型SPECIM IQ相机在植物生理和病害检测中具有巨大潜力。通过SPECIM IQ与SPECIM V10E室内和室外环境中对不同材质色卡辐射测量评估，得到两者的光谱特性高度一致性。根据植被指数分析得到的结果表明手持智能型SPECIM IQ在植物研究和表型分型策略的背景下的应用潜力：对于白粉病的评估，表明SPECIM IQ具有足够的测量能力，并且与SVM相结合，在量化中对视觉评估的高度一致性。作为新智能型的高光谱相机设备，手持式SPECIM IQ除具有高精度的数据质量外，其设备本身具有高紧凑性、可移动性强和快速集成处理能力，为科技新领域的应用创造了有利条件。手持智能型SPECIM IQ的发布让高光谱传感器技术以实验室设备的质量水平传输到温室和现场，而无需任何载体平台或控制和存储设备，因此，该款设备的诞生无疑可以支持各个场景下的不同应用，并推动现代高光谱技术在更多领域的发展和影响。 相关产品及其链接1、手持智能型高光谱相机SPECIM IQ：http://www.instrument.com.cn/netshow/C282348.htm 2、芬兰SPECIM高光谱航空遥感成像系统：http://www.instrument.com.cn/netshow/C160539.htm 3、芬兰SPECIM 工业高光谱相机FX系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/C265811.htm

PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性叶片生化性状为理解植物光合功能、动态生长、养分循环和初级生产提供了有价值的信息。叶片叶绿素含量（Cab）、类胡萝卜素含量（Cxc）、含水量（Cw）和干物质含量（Cm）是四个重要的叶片生化性状，与植物光合作用、氮素、胁迫和衰老等健康和生长状态密切相关。能够对这些叶片生化性状进行高通量测量的方法对于表征植物生理状态和关键功能过程至关重要。PROSPECT模型是目前更常用的叶片辐射传输模型之一，可从叶片定向半球反射因子（DHRF）光谱来提取叶片生化性状，然而，在应用于叶片双向反射因子（BRF）光谱提取叶片生化性状方面尚待探索。叶片表面反射率和各向异性性状的存在可能是限制PROSPECT从叶片BRF光谱评估叶片生化性状的主要问题。基于此，在本研究中，研究者们提出了一个方法，整合了PROSPECT模型、光谱导数和相似性度量（SDM），称为PROSDM，去除了叶片BRF和DHRF光谱的差异，并从叶片BRF光谱提取了叶片生化性状。具体目标是：（1）通过PROSPECT反演调查叶片BRF和DHRF光谱差异随波长的变化以及对Cab、Cxc、Cw和Cm提取的影响，（2）开发PROSDM消除BRF和DHRF光谱差异，从叶片BRF光谱与PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比较来提取Cab、Cxc、Cw和Cm以及（3）评估PROSPECT、光谱子域、光谱噪音和模型参数范围对PROSDM性能的影响。为了获得各种叶片生化性状和反射率，作者收集了具有不同生长阶段、营养状况和种植区域的植物物种的10个数据集，包括1个测量数据集和9个公开获取数据集。从油菜（Brassica napus L.）、水稻（Oryza sativa L.）和柑橘（Citrus aurantium L.）随机采集2279个植物叶片，利用ASD FieldSpec 4测量叶片反射率，获得数据集#1。从EcoSIS光谱库中获得具有各种叶片光谱和生化性状的9个公开的数据集。其中，7个数据集的BRF光谱由ASD地物光谱仪（Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, CO, USA）搭配ASD叶片夹测量。 表1 数据集描述。Dataset#1是本研究中测得的，Dataset#2-#10是在线https://ecosis.org获取的。BRF和DHRF光谱的光谱区域是400-2500 nm。【结果】 平均BRF和DHRF光谱差异（a）以及这些差异对平均BRF光谱的贡献（b）。油菜（红线）在Dataset#1中获得，其他植物物种在Dataset#5中获得。 通过考虑非波长依赖性f（a，d）和波长依赖性f（b，c，e，f）两种情况，利用一阶（a-c）和二阶（d-f）导数的叶片BRF（绿线）和DHRF（橙线）光谱之间的差异。 利用PROSPECT反演（a–d），PROCOSINE反演（e–h），PROCWT-S4（ i–l）和基于全光谱域PROSPECT-PRO 的PROSDM（m–p）的所有数据集（Dataset#1-#10）中Cab (a，e，i，m) ，Cxc (b，f，j，n), Cw (c，g，k，o) 和Cm (d，h，l，p)测量值和估算值比较。 【结论】 本研究中，作者提出了PROSDM这种新方法用来从叶片BRF光谱来提取叶片生化性状。结果发现光谱导数可以消除BRF和DHRF光谱的非波长依赖性差异。当BRF和DHRF光谱的差异随波长变化时，光谱导数仅能去除部分差异，而曼哈顿距离（MD）补偿了光谱导数的限制，进一步减少了差异。结果，PROSDM从叶片BRF光谱准确提取了不同植物物种的Cab、Cxc、Cw和Cm。与标准的PROSPECT反演需要利用带有积分球的光谱仪测量叶片DHRF光谱不同，PROSDM扩展了PROSPECT到叶片BRF光谱的应用，以提取叶片生化性状。它可利用不同手持式光谱仪和叶片夹原位提取叶片生化性状。 在全光谱域，PROSDM-SED实现了Cab和Cxc的更优提取，RMSE分别为7.64 μg/cm2 and 2.77 μg/cm2，PROSDM-FMD产生了Cw（RMSE = 0.0041 g/cm2）和Cm（RMSE = 0.0024 g/cm2）的更好估计。与PROSPECT相比，PROSDM提取的Cab、Cxc、Cw和Cm RMSE分别降低了20.33%，29.34%，25.45%和44.19%。结果表明，PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的Cab、Cxc、Cw和Cm提取精度受到光谱饱和度、PROSPECT反演、光谱子域以及模型参数范围的影响很大。适当的光谱子域和模型参数范围可以改善不同反演方法的提取结果。这需要从实地测量和报告的研究中了解叶片生化和结构性状的先验信息。与这些反演方法相比，所提出的PROSDM在减轻Cab、Cxc、Cw和Cm提取的负面影响上具有很大潜力。对于不同的PROSPECT版本，建议利用PROSPECT-PRO从叶片BRF光谱提取叶片生化性状。 未来研究需要基于叶片BRDF模型测量叶片BRF光谱的光谱和方向变化，将BRDF模型与所提出的PROSDM耦合可以改善对BRF和DHRF光谱变化的表征。此外，由于植物物种BRF和DHRF光谱的差异变化，在不同的数据集中PROSDM不能获得一致性提取结果。预计更多的工作将集中在理解不同视角和照明角度下植物叶片光学特性的变化。期望PROSDM可以应用在不同的尺度上，提高其在遥感、生态和环境研究中的适用性。点击如下链接，下载原文：PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性

不同的细胞策略决定了10种拟南芥天然种质对轻度干旱的敏感性拟南芥种质的全球分布施加了不同类型的进化压力，这有助于这些种质对环境胁迫的各种反应。干旱胁迫反应已经得到很好的研究，特别是在哥伦比亚的一种常见拟南芥种质。然而，对干旱胁迫的反应是复杂的，我们对这些反应中哪些有助于植物对轻度干旱的耐受性的理解是非常有限。本文研究了自然种质在早期叶片发育过程中在生理和分子水平上对轻度干旱的反应机制。记录了自然种质之间轻度耐旱性的差异，并使用干旱敏感种质ICE163和耐旱种质Yeg-1的转录组测序来深入了解这种耐受性的潜在机制。这表明ICE163优先诱导茉莉酸和花青素相关途径，这有利于生物胁迫防御，而Yeg-1更明显地激活脱落酸信号，即经典的非生物胁迫反应。还研究了相关的生理特征，包括脯氨酸、花青素和ROS的含量、气孔关闭和细胞叶参数，并将其与转录反应相关联。结论是这些过程中的大多数构成了一般干旱响应机制，在耐旱和敏感的种质中受到类似的调控。然而，在轻度干旱下关闭气孔和维持细胞扩张的能力似乎是在轻度干旱下促进叶片更好生长的主要因素。图1.不同拟南芥种质在轻度干旱下表现出不同的叶片生长减少为了探索拟南芥的遗传多样性如何影响对轻度干旱胁迫的反应，我们在自动称重、成像和浇水机（WIWAM）上筛选了来自不同来源的15份自然材料（图1A）。当第三片真叶（L3）开始出现时，在层积（DAS）后6天开始对一半植株进行轻度干旱（MD）处理。另一半的植物保持在充分浇水（WW）的条件下作为对照。在22 DAS收获植株，并测量成熟L3的面积。在WW条件下，各材料的平均叶面积（LA）已经有所不同（图1），但除EY15-2外，所有材料在MD条件下的LA相对显著减少（图1B）。值得注意的是，LA的减少程度因加入量的不同而有很大差异，从14%到61%不等（图1B，补充表S2）。在WW条件下，对MD的敏感性并不取决于叶片的大小，因为WW条件下的LA与MD的相对减少之间没有相关性。我们鉴定了干旱敏感材料，如Oy-0、Ler-0、ICE97和ICE163，以及更具耐旱性的材料，包括C24、Yeg-1、An-1、Sha和EY15-2。图2.轻度干旱胁迫下脯氨酸、花青素和活性氧的积累通过在WW和MD条件下进行3,3-二氨基联苯胺(DAB) 染色来检查H2O2的丰度。除了EY15-2和ICE163（图2A），在MD下的大多数种质的子叶中，H2O2水平（可视化为深棕色沉淀物）增加。然而没有观察到耐受和敏感种质之间一致的显著差异。为了保持 ROS 的稳态，植物进化出复杂的酶促和非酶促抗氧化系统，已知脯氨酸积累在非生物胁迫中发挥积极作用。除了脯氨酸外，在本文的GO分析中，花青素相关基因的比例过高。因为脯氨酸和花青素都能够清除ROS，我们在保水后五天测量了它们在幼苗中的丰度。除了Sha外，大多数种质在MD处理后积累的脯氨酸水平相似（图2B）。另一方面，花青素测量显示，积累较少H2O2的生态型，ICE163和EY15-2，在MD期间花青素含量显着增加（图2C）。这些结果表明，在我们的MD条件下，花青素可有效抵消ROS，而脯氨酸在敏感和耐受性种质中充当一般干旱响应因子。在保水后五天测量了干旱对耐受性和敏感种质气孔关闭的影响。在WW条件下，Oy-0和ICE163（干旱敏感种质）已经显示出比ICE97和三个耐受种质更高的开放气孔比率（图3，A和B）。在MD下，所有种质的气孔开放显着减少（图3，A和B），但我们发现耐受性种质的开放气孔少于敏感种质（图3B）。在MD条件下，具有较低气孔密度（SD，每平方毫米气孔数）的植物表现出较低的蒸腾作用和较高的水分利用效率。因此，在22DAS时分析了所有敏感和耐受种质的SD。值得注意的是，敏感种质ICE163和ICE97在MD处理期间显示出SD显着增加（图3D），而在耐受种质中SD未改变。并计算了22 DAS时的气孔指数（SI，每表皮细胞总数的气孔数）。在所有种质中，Sha在WW和MD条件下的SI最高（分别为32%和29%），而Oy-0的SI最低（分别为23%和22%）（图 3C）。然而，我们在所有六个种质中都没有观察到MD处理对SI的任何显着影响（图3C），这表明气孔的发育在干旱期间没有改变。图3.轻度干旱处理后的气孔开度、指数和密度本文发现大多数种质在干旱期间平均路面细胞数量显着减少，除了EY15-2（图4A），其中L3的最终区域不受干旱的显着影响（图1B）。在所有生态型中，细胞数量减少到相似的程度（图4A）。另一方面，敏感种质中的MD处理显着减少了平均路面细胞面积，而在耐受种质中没有观察到减少（图 4B）。更具体地说，敏感种质在MD处理期间显示出较小细胞比例增加或大路面细胞比例降低，但在耐受种质中未观察到显着差异（图4C）。这些数据表明，细胞扩增的减少是这些生态型中对MD的耐受性和敏感性之间的主要区别因素。图4.轻度干旱对敏感和耐受种质的路面细胞数量和面积的影响不同

中国的风电市场，在“双碳”目标明确提出后，风电一直是我国环保事业中重要的一部分。风电领域中，风机的叶片是重要的组成部分，直接关系着风机的运转效率及状态。Evident NDT大系统部门，针对风电叶片行业开发了全自动叶片检测系统WBIS(Wind Blade Inspection System)。 该检测系统通过集成AGV（自动导航小车），机械手，电池组，水循环系统，控制系统，并结合Evident自主开发的Focus PX及软件组成高效的全自动化检测系统。，时长03:01检测区域：翼梁和腹板粘结的完整性检查左右滑动查更多全自动的NDT检测系统，扫描过程中无需操作员。得益于这些定位点，WBIS能够自动连续检测叶片两侧。检测动线左右滑动查更多探头在腹板区域移动，AGV和机械手将它们的轴组合起来，以创建X&Y光栅扫描。绿色箭头：AGV移动 红色箭头：机械手移动两个方向上的扫描分辨率由用户选择，以获得数据分辨率及检测效率。以下检测效率作为示例：腹板长度: 60 米长分辨率: 翼弦方向: 1mm, 翼展方向: 3mm, 0.1mm A扫 并沿弦线进行500mm的扫描。检测时间: 2m / min数据大小: 10,3 GB上传速率: 100 MB/s轻松高效的数据分析区别于现有NDT检测设备的数据分析模式，WBIS检测数据被划分为700 MB的文件，一旦可用，就可以进行动态实时传输。因此，数据分析可以更早地开始，并在收到前两个文件后立即开始，而非等到整个检测过程完成之后再分析。WBIS数据可以轻松上传到远程位置（或者云服务器上）进行远程集中分析。WBIS优势：全自动检测，检测过程无需人员操作，实现远端控制高检测效率，扫查分辨率可根据需求调整自带安全传感器及定位点，实现较高安全性独立系统，所需装置均安装于机上，无外界电缆，水管占地面积小，小于2平方米针对不同叶形，检测设置快速切换，无任何机械调整机械手传感器及水楔自由角度，实现叶片曲率变化的仿形检测水循环系统实现供水，回水动态循环，实现稳定耦合

点击此处可了解更多产品详情：便携式叶绿素测量仪　　在自然界中，植物是生命之源，通过光合作用将太阳能转化为化学能，为人类提供氧气和食物。在光合作用中，叶绿素是植物体内最重要的色素之一，它可以吸收太阳光能并转化为化学能，进而促进植物的生长和发育。因此，叶绿素含量的测量对于了解植物的生长状况和环境变化具有重要意义。　　　　为了方便快捷地测量叶绿素含量，人们发明了便携式叶绿素测量仪。该仪器采用光谱仪测量植物叶片的光谱反射率和透射率，并利用叶绿素在光谱中的特征吸收峰来计算叶绿素含量。通过该仪器，人们可以在短时间内获取大量植物叶片的叶绿素含量数据，从而对植物的生长状况进行评估和分析。　　　　便携式叶绿素测量仪具有多种优点。首先，它具有便携性，方便携带和操作，可以随时随地测量叶绿素含量。其次，它具有高精度和高可靠性，可以快速准确地测量叶绿素含量，并避免人为误差和环境因素的干扰。此外，该仪器还具有用户友好的操作界面和强大的数据处理能力，可以快速处理和分析测量数据，为科研和生产提供有力的支持。　　　　在应用方面，便携式叶绿素测量仪被广泛应用于农业、林业、生态学和环境科学等领域。在农业生产中，通过测量叶绿素含量可以评估作物的生长状况和营养状况，进而指导施肥和灌溉等管理措施。在林业研究中，叶绿素测量可以帮助人们了解森林生态系统的结构和功能，为森林保护和管理提供科学依据。在生态学领域，叶绿素含量可以反映植物对环境的适应能力和竞争能力，进而研究植物生态系统和全球气候变化等课题。　　　　总之，便携式叶绿素测量仪是一种非常有用的工具，可以帮助人们快速准确地获取植物叶片的叶绿素含量数据，从而对植物的生长状况和环境变化进行评估和分析。随着科学技术的不断发展，该仪器将会得到越来越广泛的应用和推广。莱恩德新品|便携式叶绿素测量仪：随时随地测量植物叶片的叶绿素

今后，广大农户可以直接在农作物施肥的过程中，准确、快速、实时地检测作物氮素状况和长势动态，及时地获取作物对肥料的需求，因需施肥，从而节约肥料成本，实现用肥精细化。　　最近，由浙江大学生物系统工程与食品科学院聂鹏程博士、何勇教授率领的团队，成功地开发出基于光谱技术的水稻叶片氮素测定仪。该仪器可以直接地测量出水稻叶片的氮含量，检测精度高，在农业精细化施肥的过程中，不仅有助于节约肥料成本，也可以降低因使用过量化肥而导致的土壤环境恶化和水资源污染，具有极高的应用价值。　　氮素是水稻必需的营养元素之一，但施氮过多，容易造成地下水污染，如何在保证作物高产优质的同时，又防止作物生产带来的环境污染，是各国政府、农学家和生产者所面临的共同难题。解决这一难题的关键是攻克对作物氮素含量的实时在线检测技术，实时获取作物生长过程中氮素含量，以实现按需精确施肥。国外虽然有成熟的技术，也推出了一些成果，但是国外仪器成本高，推广难，不适合田间或不能直接快速地测量出植物氮素含量。　　浙江大学水稻叶片氮素测定仪的研制成功，在很大程度上解决了这一难题。目前该仪器已成功进入市场，成为了一款可测量植物叶绿素含量、氮素含量的植物养分速测仪。

北京易科泰代理的PlantScreen植物表型分析平台在荷兰植物生态表型中心（NPEC）安装运行，这是该中心成立后安装运行的首套植物表型分析系统，整套系统由光适应室、叶绿素荧光成像单元、RGB 3D成像单元、3D激光扫描成像单元等组成，有轮子可以方便移动，被称为“可移动的高通量表型成像分析平台”。 美国橡树岭国家实验室（ORNL）生物能源创新中心设计安装大型PlantScreen植物表型分析平台，包括如下成像分析功能模块：1)RGB 3D成像分析单元，用于植物三维形态结构分析和颜色分析2)3D激光扫描成像分析单元，用于植物三维形体结构测量和3D建模3)脉冲调制（PAM）叶绿素荧光成像分析单元，用于植物生理性状及胁迫等成像分析4)高光谱成像分析单元，用于植物生化结构组成及代谢组学研究分析5)NIR近红外成像分析单元，用于植物水分分布成像分析6)高分辨率红外热成像分析单元，用于气孔导度动态分析该大型平台计划于2019年6月安装完毕并运行。 另一大型PlantScreen植物表型平台将于2019年上半年在匈牙利科学院生物科学研究中心（BRC）安装运行，该平台建设包括大型FytoScope植物生长室、紧凑型PlantScreen植物表型成像分析系统（安装在FytoScope内）、PlantScreen高通量根系表型成像分析系统（安装于FytoScope内）、大型模块式PlantScreen植物表型成像分析平台（安装在温室内）。该平台包括如下成像分析功能单元：1)根系与地上茎叶（root and shoot）表型分析单元，包括RGB 3D成像技术和3D激光扫描技术，对植物及其根系形态结构性状和生物量等进行高通量分析测量2)光合作用、胁迫耐受性、生理状态成像分析及GFP/YFP成像分析，采样脉冲调制（PAM）叶绿素荧光成像技术3)生化组成及代谢成像测量，采用VNIR高光谱成像分析技术4)气孔导度动态测量分析，采用高分辨率红外热成像技术 易科泰生态技术公司为您提供植物表型分析全面解决方案:?手持式或便携式叶绿素荧光测量与成像技术?手持式或便携式植物光谱与高光谱成像测量技术?手持式或便携式红外热成像技术 ?FluorCam叶绿素荧光成像全面解决方案?FluorCam多光谱荧光成像技术全面解决方案?FKM多光谱荧光动态显微成像技术方案——细胞亚细胞水平分析植物性状?Specim高光谱成像技术全面解决方案?PlantScreen高通量植物表型成像分析技术?叶绿素荧光成像、高光谱成像、红外热成像、多光谱成像、RGB成像综合集成技术方案

记者14日从中国科学技术大学获悉，该校科研团队在植物叶片代谢物质谱成像取得新进展，实现对多种植物叶片中代谢物的空间成像。　　这一成果由该校国家同步辐射实验室潘洋教授团队利用自行研发的质谱成像平台，实现对多种植物叶片中代谢物的“拍照”。　　研究成果近日发表于国际分析化学领域著名期刊 Analytical Chemistry杂志。　　在已知植物种群中，有约200,000个植物代谢物的化学结构被鉴定出来。植物代谢物的成分分析和空间成像对探讨植物代谢物的生物合成、运输、生理机制、自我调节机制及植物与生态的相互作用具有重要意义。　　质谱成像是近年来涌现出的分子成像技术，具有免荧光标记、不需要复杂样品前处理等优点。然而，由于植物角质层和表皮蜡的存在，常规软电离技术很难穿透角质层作用于叶肉组织，从而无法对植物叶片中的代谢物进行直接成像。　　课题组通过印迹方法，将叶片中的植物代谢物转移至多孔聚四氟乙烯材料上，并对印迹后的材料进行成像，可实现对叶片植物代谢物的间接成像。由于使用DESI/PI技术，相比于传统DESI方法，正离子模式下可新检出多达百种萜类、黄酮类、氨基酸和苷类等次生代谢产物 负离子模式下整体代谢物信号强度可增强一个数量级。　　课题组进一步利用该技术对茶叶进行研究，发现咖啡因在叶中脉富集、茶氨酸在叶柄富集并延伸至中脉和叶尾，为咖啡因主要在茶叶中脉合成和茶氨酸在茶叶根部合成并转运至叶片的生物合成位点及转运路径提供了强有力的证据。　　实验还检测到茶叶中儿茶素生物合成网络中重要的黄酮类代谢物并以质谱成像的形式展示出空间分布，表明印迹DESI/PI成像技术在探索植物代谢转化位点和途径方面有巨大的潜力。

TESCANUniTOM是一款配置灵活的多分辨率3DX射线CT显微镜，可以对大尺寸的风机叶片（长约40cm）整体3D成像，这是一种非破坏性的技术，可以在不破坏材料的前提下，快速方便地获取风机叶片材料的内部结构，从而进一步研究和分析结构缺陷对叶片材料结构完整性的影响。毫无疑问，风是一种潜能巨大的新能源，在数秒钟内就能发出一千万马力（750万千瓦）的功率。风很早就被人类利用，比如用风车来抽水、磨面等，而现在风能主要被用作风力发电，通过风力带动风机叶片旋转，再透过增速机将旋转的速度提升，来促使发电机发电。由于风力发电非常环保，无需使用任何燃料，也不会产生辐射或空气污染，因此得到广泛的应用。（图片来源于网络）但风机叶片作为风力发电机的核心部件之一，因积年累月的运转在自然环境中，长期受日照、风雪、雷电，沙尘，甚至大气污染等环境的侵蚀，叶片材料容易老化和损坏，这不但会导致昂贵的维修费用和停机成本，不良的叶片性能还会影响整个叶片的完整性，造成发电量的严重损失，甚至引发事故。风机叶片材料的损坏和老化（图片来源于网络）为了有效避免事故，减少风险，我们首先需要探究一个问题：风机材料的老化和损坏到底是如何影响叶片结构完整性的呢？我们知道风机叶片对材料的要求很高，不仅需要具有较轻的重量，还需要较高的强度、抗腐蚀、耐疲劳性能，因此复合材料在风机叶片的制造中被广泛应用，它占整个风机叶片的比重高达90%。但复合材料是由多种非均质材料组成的，在宏观和微观尺度上的结构都非常复杂，需要利用多尺度三维成像方法才来获得其完整的内部结构。那有没有一种方便快捷的多尺度成像方法能帮助我们快速获得叶片材料的完整内部结构呢？TESCANUniTOM是一款配置灵活的多分辨率3DX射线CT显微镜，可以对大尺寸的风机叶片（长约40cm）整体3D成像，这是一种非破坏性的技术，可以在不破坏材料的前提下，快速方便地获取风机叶片材料的内部结构，从而进一步研究和分析结构缺陷对叶片材料结构完整性的影响。（一）全局扫描，无损获取材料内部宏观结构首先，使用TESCANUniTOM对叶片材料样品进行了整体扫描成像，获得了复合材料的内部宏观结构。如下图中的横向切片所示，我们可以看到风机叶片是由多层玻璃纤维组成，在层之间的树脂中还存在许多孔隙，并且在复合材料的表面覆盖有涂层。对叶片材料整体成像，观测内部结构从风机叶片材料的概览图像和横截面中，可以观察到叶片材料中存在不同大小的孔隙，对这些孔隙进行进一步分析，发现检测到的大多数孔隙可能与存留在材料不同玻璃纤维层之间的气泡有关。孔隙度三维成像分析（蓝色代表较小的孔隙，红色代表最大的孔隙）孔隙度直方图统计分析（二）对概览图实时缩放分析，洞悉更多细节利用TESCANUniTOM系统，可以非常方便地在获得的概览图上选择感兴趣区域，进行实时缩放扫描，来对特征区域进行更加细节的观测。在对感兴趣区域的高分辨观察中，我们发现原本观测不到的存在于玻璃纤维层内和涂层内的孔变得清晰可见（不用对样品做任何处理，分辨度可增加5~10倍，达到12μm），并且借助于高分辨率的细节图像，也可以区分穿过涂层并在涂层下方的树脂内延伸的微小裂缝。局部扫描成像，洞悉更多结构细节然后，从较大叶片的垂直层中，选择一块具有代表性的区域，提取直径为5mm的样品。通过对样品的高分辨率扫描分析，可以得到材料内部不同层的详细信息，甚至可以区分出单根的玻璃纤维。此外，根据样品的横截面剖析，也可以观察到材料内部存在有不同类型的孔隙。对样品进行高分辨扫描，获取更多复杂信息材料内部不同层的特性分析分析表明，在这种叶片的复合材料中确实存在较大的孔隙，而这主要与材料内部玻璃纤维层中的起伏和这些层之间的空气泡有关。（三）涂层分析在叶片复合材料结构的顶部，通常会采用覆盖涂层的方式来增强材料的性能。但这种涂层非常的薄而且涂覆面积非常大，分析时既要求很高的分辨率，又需要分析很大的面积，采用传统的表征方法是不可行的。但TESCANUniTOM具有亚微米级的高分辨率（真实空间分辨率可以达到500nm），并能够分析大尺寸的样品（容纳样品直径可达40cm，高度可达50cm），非常适合叶片复合材料中覆盖涂层的分析。我们利用UniTOM系统对复合材料的内部结构进行局部扫描和放大分析，并借助软件将涂层与材料其他结构分离，对涂层的内部成像，可以发现在整个涂层中也存在大量的小气泡。对涂层结构成像分析，分类筛选出涂层中的小气泡可见，TESCANUniTOM是一款灵活的、模块化的多分辨率X射线CT显微镜，能够对完整的叶片材料样品整体成像来评估材料宏观尺度上的内部结构，还可以在获得的概览图像上选择感兴趣的区域，实时缩放进行更高分辨率的变焦扫描，最大化图像质量、分辨率和分析速度，是一种非常高效和实用的多尺度分析工具。风机叶片材料结构缺陷的多尺度高分辨研究

5月29-31日，第二十一届中国国际科学仪器及实验室装备展览会(CISILE 2024)在北京盛大开幕。展会同期，CISILE 2024“自主创新金奖”正式揭晓，托普云农自主研发制造的“高通量植物表型采集分析平台”凭借表型指标覆盖广、解析精度高、效率高等创新优势一举摘得此荣誉。CISILE“自主创新金奖”由中国仪器仪表行业协会于2006年设立，旨在鼓励弘扬自主创新精神，推动我国科学仪器及实验室装备制造领域高质量发展。托普云农“高通量植物表型采集分析平台”此次荣获CISILE 2024“自主创新金奖”，评选过程历时数月，由业内重点科研院所科研人员、企业研发人员和行业管理专家组成评审团队，经协会初审、专家会审、专家现场评审及名单公示等严谨流程，最终从数以千计的科学仪器设备中脱颖而出，可谓含金量十足。国产化替代，填补国内相关领域短板随着智慧农业快速发展，智能育种、种质资源高效鉴定已成为国内外众多农业高校、科研机构加速布局的前沿科研领域之一。而其中，对种质资源的表型特征进行高精准、高效率、高通量鉴定是提升科研效率的关键。过去，植物表型研究领域的关键装备、核心算法被欧美日澳等发达国家垄断，托普云农自主研发制造的“高通量植物表型采集分析平台”从各类传感器、成像单元等硬件到AI模型算法、操作系统等软件，均实现了100%国产化，并且在表型指标覆盖量、表型解析精度、解析效率等方面优势明显，有力填补了国内植物表型研究领域关键装备空白。经科技成果鉴定，该成果总体达到了国内领先水平，逐步向国际前沿技术水平迈进。高通量植物表型采集分析平台采用单箱体-多成像单元集成融合模式，通过自动化传送单元将植物传送到箱体内部，并依靠多维传感融合图像成像单元、边缘计算与解析单元、数据管理单元对植物形态、生理等表型指标进行高通量、高精度、无损化数据采集和多维度数据解析，广泛用于精准育种、抗逆种质筛选、植物生长与营养分析、病虫害抗性分析等场景。120+表型指标，覆盖植物全生育期高通量植物表型采集分析平台集成了可见光二维、可见光三维、高光谱等成像模块，整合多种传感器，能够获取植物全生育期高通量表型信息，覆盖不同生境下植物器官、单株、群体的形态、生理等120多种表型指标，超越国外主流同类型装备。基于托普云农专业的AI算法服务团队，高通量植物表型采集分析平台能够为用户提供指标参数定制化服务，可根据个性化分析需求构建相应的分析模型，满足更多科研场景应用。同时，平台设计具有良好的可扩展性，可以根据科研需求进行功能扩展和升级，如定制箱体尺寸、新增成像单元等。高精度三维重构，表型解析更精准在二维、高光谱成像基础上，高通量植物表型采集分析平台增设三维重构与分析单元，通过创新的图像采集方式结合全自研算法，实现对植物快速、准确的高精度三维重构，大大提升了植株株高、冠幅、生物量、卷叶程度等表型参数的解析精度。例如，反映植物长势的生物量指标，国外产品往往采用二维成像投影面积来表征，高通量植物表型采集分析平台则通过三维体积来表征，在精准度方面更上一层楼。采集分析同步完成，解析效率显著提升在生物育种、种质资源鉴定等场景中，研究人员经常需要快速鉴定大量不同品种植株的表型差异，这就对植物表型解析效率提出了较高要求。托普云农率先打造出集表型数据采集与解析于一体的植物表型智能解析平台TP-AIPheno，创新性地将数据采集与解析流程集成在同一软件中实现，显著提升了平台的表型解析效率。目前，高通量植物表型采集分析平台的可见光二维、高光谱模块的单株植物解析用时小于5秒，可见光三维重构模块的单株植物重构和解析共计用时小于7分钟，助力科研人员显著提升科研分析效率。兼顾便捷与安全，营造优质操作体验以往，我国科研人员使用国外的植物表型分析设备，不仅操作界面复杂，而且部分功能需要用户自主编程才能实现。而托普云农自主研发的高通量植物表型采集分析平台通过智能化、自动化设计，营造了一个高度便捷化的操作体验：植物传送、图像采集、数据分析全流程自动化，大大简化人工操作；用户界面简洁友好，快速呈现分析结果，支持一键导出和历史图像调阅，进一步降低使用门槛；平台配备必要的安全装置和数据保护措施，确保了操作安全性和数据安全性。当前，托普云农“高通量植物表型采集分析平台”已拥有9项国家专利，其中6项为发明专利。同时，基于托普云农自主研发及100%国产化优势，该平台较之同类型进口产品成本降低50%以上。科技创新是企业发展的不竭动力。作为国内先行的智慧农业综合服务商、全国专精特新重点“小巨人”企业，托普云农始终坚持“信息技术与农业专业深度融合，硬件与软件双向协同”的双轮驱动战略，积极引进行业尖端人才，推动农业智能装备国产化替代。当前，托普云农已自主研发气象环境、土壤、植物生理等多领域农业传感器30余种，创新升级技术，研发、迭代智能硬件装备200余种，赋能农业科研、种业、生产、管理、服务等全产业链应用场景。同时，托普云农成立智能实验室，开展智能识别、农业行业预测等一系列农业AI算法深度研究，推动科研成果向产业生产力落地转化。未来，托普云农会持续聚焦科技创新，围绕新一代农业传感器、AI模型算法、植物表型解析平台、小型智能农业机器人等关键技术领域展开科研攻关，不断打破国外产品技术垄断，为农业强国建设贡献托普力量。

上海国际人类表型组研究院与施普林格自然（Springer）合作新创的同行评审国际期刊Phenomics 《表型组学》近日开刊。中科院院士、上海国际人类表型组研究院院长金力发表了开刊词。首期其余3篇文章将陆续于本月上线并正式印刷出版。　　该期刊聚焦表型组学前沿研究，期望搭建全球表型组学领域专家交流的国际平台，推动该领域相关的理论创新和学科发展。　　据悉，来自全球14个国家的27位科学家共同组成国际编委团队，覆盖了表型组学、代谢组学、蛋白组学、精准医学、流行病学等多个相关研究领域。金力担任主编，美国系统生物学研究所Leroy Hood院士、澳大利亚莫道克大学Jeremy Nicholson院士、德国莱布尼兹环境医学研究所Jean Krutmann院士以及复旦大学唐惠儒教授共同担任副主编，复旦大学丁琛教授担任执行主编。　　附：《表型组学》期刊开刊词（中国科学院院士、复旦大学常务副校长、复旦大学上海医学院院长、上海国际人类表型组研究院院长金力教授撰写开刊词）　　1996年，史蒂芬加兰(Steven Garan)博士首次提出“表型组学”一词，用以描述表型测量。表型是是由基因、表观遗传学、共生微生物、饮食和环境暴露之间复杂的相互作用而产生的一系列可测量特征，包括个体和群体的物理、化学和生物特征。通过运用高通量方法，深度表型测量已在人类和模型生物的功能基因组学、药物科学、生物医学工程、系统发育和疾病基因组学研究中引起了广泛关注。　　随着表型组学研究在众多领域日益瞩目，越来越多高效一体化的综合表型测量设施和国际合作项目被投入进行系统的表型研究。这将有助于我们进一步揭示人类健康、生物技术、农业和生命科学其它领域的基本理论和功能基础。自2011年以来，与表型组学相关的文章出版数量在人类遗传学、流行病学、植物生物学等领域迅速增加。我们预测其论文数量将随着科学家不断地探索基因功能和环境反应而持续增长。然而，目前表型相关论文主要发表在相关广义的生物学相关期刊上，亟需Phenomics期刊出版平台专门服务于表型组这一科学社群。　　Phenomics期刊致力于发表表型组领域的高质量文章，传播表型组学领域的最新科学进展。表型组学具跨学科特质，贯穿生命科学的基础研究和应用研究。该期刊聚焦表型各个方面的研究，包括分子水平的蛋白质组和代谢组研究，细胞水平的细胞特征及器官水平上的各种器官研究，基因组结构和调控网络机制，以及表型关联与疾病风险和干预措施等，这为探究哺乳动物健康和疾病状况提供了重要前提。Phenomics期刊为双月刊，其论文类型包括论著、综述、评论、短篇论著、读者来信等。若您希望了解更多相关信息，可访问期刊网站https://www.springer.com/journal/43657。　　Phenomics期刊关注领域包括但不限于：高通量表型分析研究及技术创新 通过模型、算法数据等将基因和表型关联研究 表型关联探索及基因和环境互对表型影响的深度解析 表型在疾病风险、临床治疗、精准防控中的研究和应用 表型相关多组学研究及数据整合融合分析新技术 模式生物研究、跨学科多尺度研究等其他表型相关研究。Phenomics期刊已经建立了由领先科学家组成的国际编辑委员会，其专业研究涵盖期刊的各个关注领域，并努力做到公平公正地同行评审。附期刊网站地址：Phenomics

近日，中国中车旗下时代新材海上风电叶片检测中心完成验收，正式投入使用。该检测中心是目前全球唯一可开展160米叶片全尺寸结构试验的检测实验室，可支撑百米级叶片的研究和检测，验证大尺寸叶片的可靠性。该检测中心位于江苏省盐城市射阳港经济开发区，2022年7月启动建设，占地面积约6.7万㎡，规划建设4个试验承载平台，已建成2个平台，可测试叶片最大功率级别20MW、最大叶片静力极限弯矩载荷200000kNm、最大疲劳弯矩载荷100000kNm、最长叶片长度160m、最大叶根节圆直径7.2m。检测中心采用先进的设计与施工工艺，8m*8m整体面板的凹凸程度不高于0.5mm，平整度超LED显示屏。最大载荷是现有10MW机组载荷的5倍，与2万吨吊车起吊能力相当。静力试验单点加载载荷达50吨，基于神经网络控制技术实现了16点协同精准加载，加载精度误差≤0.5%。叶片疲劳试验依据目标载荷自动扫频启动，试验全程闭环控制，已实现无人值守。中车时代新材海上风电叶片检测中心拥有风电仿真计算平台、频率、静力、疲劳等各类检测系统，加速了中车

我想您可能会有兴趣?　　在本周内即将闭幕的哥本哈根全球气候会议上，我们的大客户，丹麦的LM Glasfiber(艾尔姆玻璃纤维制品有限公司)展示了世界上最大的风力发电机叶片。　　实验室工作人员正在使用英斯特朗万能材料试验机3384、8802和3台8801对叶片进行力学性能测试。　　通往COP15!　　“一、两周前，世界上最大的风电叶片从丹麦小城Lunderskov，经过跋山涉水到达了丹麦首都哥本哈根。这里，在有关全球气候变化讨论最至关重要的那几天，它将吸引几百万人的注意。在12月份，61.5米长的叶片将会恭候世界各国领导人的到到来。　　风电工作了!这是本次气候会议来自风电产业最有力的证据之一，世界上最长的叶片，来自LM Glasfiber的61.5米长叶片的连续生产，象征着风电产业的崛起。　　叶片充分而清楚地证明了风电产业的集约发展。25年前，最长的风力发电机叶片轮子直径是16米，只能发电50KW.今天，大规模生产的风电发电机叶片旋转直径是126m，扫过几乎两个足球场，额定输出5MW电量-足够为5000户欧洲家庭提供电力。　　星期五的早些时候，叶片还在LM Glasfiber的Lunderskov工厂内准备运送到哥本哈根。现在，它被安放在Bella Center的主入口处，作为与丹麦风电业协会(GWEC)协作的风电运动的一部分。　　叶片介绍　　LM 61.5P叶片的发展原型早在2004年就已产生，经过了几年的在材料、设计和生产过程方面广泛的研发。今天，18.8吨重的叶片，已经在LM Glasfiber的Lunderskov工厂大规模生产了，工厂靠近丹麦小城科灵。在叶片的研发过程中，它们必须接受测试。通过全年的测试试验，叶片必须经受住极端载荷和弯曲，以确定它们，在恶劣和有风的环境下，可以承受20年中等强度的磨损和撕裂。　　叶片主要是为海面项目研发的，并且被安装在德国、苏格兰和比利时的海边风场。在20年的使用寿命中，一台5MW额定发电量的风力发电机可以帮助减少18万吨CO2的排放。　　 61.5米长的叶片!　　 在实验室测试

在对风力涡轮机的转子叶片进行加速度测量的任务中，往往存在一个主要困难：必须记录发生的振动并将其传输到系统进行评估。然而，由于现有的高电压和电流，电换能器无法提供可靠的数据。我们将向您展示此问题的虹科加速度测量解决方案，然后向您介绍适用于转子叶片加速度测量的产品。Part.01 风力涡轮机转子叶片加速度测量的问题在发电方面，风力涡轮机想要在激烈的竞争中脱颖而出，最大的挑战是尽可能减少风力发电带来的能源损失。克服这个问题的主要作用是转子叶片的设计。因此，目标是确保形成尽可能少地产生涡流的设计（因为这些会产生制动效果）。转子叶片在涡旋形成过程中开始振动，而这种涡流的形成可以通过转子叶片上的加速度测量来检测。使用测量数据，可以减少进一步的损耗。Part.02 虹科Micronor加速度系统解决方案光纤测量系统是可靠且不受破坏性因素影响对转子叶片进行加速度测量的理想选择。使用这样的测量系统，测量头粘在转子叶片上，而光纤电缆沿着它延伸到轮毂。 然后，带有激光源的控制器和相关评估电子设备位于集线器上。 通过对转子叶片进行这些加速度测量，可以确定可用于优化叶片形状的数据。 此外，您可以根据不同的风况调整转子叶片的位置。测量的核心是具有反射表面的MEMS。 入射光束通过棱镜引导到反射表面上，使反射光束以尽可能大的强度耦合到返回光纤中。 如果发生外部加速度，镜子会改变其轴。 这会偏转反射光束。 因此，在评估电子设备中测量的光强度会降低。 光强度的降低与外部加速度成正比。Part.03 所用产品在MICRONOR，我们提供的系统可以可靠地对转子叶片进行加速度测量。随着我们的单轴或多轴光纤加速度计系统，您可以测量风力涡轮机等高压环境中的振动和运动。您可以在产品类别中找到各种控制器和传感器。我们的虹科MR660控制器有单轴、双轴或三轴的不同版本。它们在电子或机电传感器失效的地方工作。为此，我们提供合适的传感器：圆形 1 轴传感器 HK-MR661 和单轴方形传感器 HK-MR662，以及两轴 HK-MR663 和三轴 HK-MR664。

ASD | 利用高光谱反射率预测温带落叶阔叶树木的叶片性状：通用模型可适用于整个生长季节吗？追踪生长季和地理区域中叶片性状的变化是理解陆地生态系统功能的关键。野外光谱法是原位监测叶片功能性状的有力工具，在农业、林业和生态学中都有许多应用，例如，叶片光谱已用于表征许多叶片理化特性，预测倍体水平，估计叶龄，甚至可以预测入侵植物对凋落物分解的影响。但目前尚不清楚是否可以开发通用统计模型来根据光谱信息预测性状，或是否需要根据条件变化进行重新校准。特别是，生长季多个叶片性状同时变化，是否可以从高光谱数据成功预测这些时间变化是一个悬而未决的问题。基于此，为了填补研究空白，在本研究中，一组国际研究团队利用标准实验室方法（包括光捕获和生长：N（%），δ15N（‰），δ13C（‰），叶绿素，可溶性C（%）和叶片含水量（LWC）；防御和结构：每单位面积的叶片质量（LMA g m-2）、总C（%）、半纤维素（%）、纤维素（%）、木质素（%）、总酚类（mg g-1）和单宁（mg g-1）；岩石衍生营养素：P（%）、K（%）、Ca（%）、Mg（%）、Fe（μg g-1）、Mn（μg g-1）、Zn（μg g-1）和B（μg g-1））和叶片光谱（利用光谱范围为350-2500 nm的ASD FieldSpec 3进行测量，在350-1000 nm，采样间隔为1.4 nm，在1000-2500 nm，采样间隔为2 nm）追踪了整个生长季的变化，研究了温带落叶树木多种叶片性状和光谱特性之间的联系。旨在回答以下问题：（1）常见物种叶片的理化性状在生长季如何变化？（2）叶片反射率在生长季如何变化？（3）生长季叶片理化性状和光谱之间是否存在可预测的关系，从而使叶片光谱能够不受时间限制地远程追踪森林生态系统功能的变化？然后评估叶片光谱是否可以在季节效应的影响下稳定地捕获叶片性状，为通过机载和星载传感器的高光谱成像进行大尺度叶片性状调查奠定基础。【结果】理化性状和光谱在整个生长季变化很大，虽然6月和9月之间收获的成熟叶片变化较小。重要的是，叶片光谱可以准确预测大多数叶片性状的季节性变化，成熟叶片的预测精度通常较高。然而，对于一些性状，PLSR估算模型因物种而异，单一PLSR模型不能用于物种水平的准确预测。8个落叶树种叶片光谱及其变异性（平均反射率（a）和变异系数（b））的季节模式。2017 年 5 -10 月，不同季节对英国剑桥Madingley林地21种叶片性状全/特定光谱数据最佳PLSR性能的影响。2017 年 5-10 月，不同物种对英国剑桥Madingley林地21种叶片性状全/特定光谱数据最佳PLSR性能的影响。【结论】叶片光谱可成功预测整个生长季多种功能性叶片性状，为机载和星载成像光谱技术监测和绘制温带森林植物功能多样性奠定了一定基础。请点击下方链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650309890&idx=1&sn=9bddcb74cbb31a26c18ad6aee87f4344&chksm=bee1a9fd899620ebd02f200799a9370626a1d8b6fee07375ad2580b562fa8ad686a495393775&token=1524960455&lang=zh_CN#rd

仪器信息网讯 2016年10月10日下午，在2016慕尼黑上海分析生化展举办之际，由中国化学会和德国慕尼黑博览集团联合主办的第八届上海国际分析化学研讨会于上海新国际博览中心举行。研讨会吸引了国内外众多专家学者，伦敦帝国理工学院外科与肿瘤学系Robert Plumb教授于本次研讨会上做了题为《通过LC/MS引导的代谢表型分析了解人类健康和疾病》的报告分享。　　伦敦帝国理工学院外科与肿瘤学系Robert Plumb教授　　据介绍，代谢表型分析针对疾病的潜在生物化学原理以及患者个体的生物化学“表型”、饮食、健康状况、年龄和压力开辟了独特的视角，极具研究价值。为了提供此类信息，研究人员会通过各种化学计量学建模和分析方法处理生成分析数据，从而得到相关的生物化学信息。这些部署的化学计量学平台涵盖简单的多变量分析以及采用高度复杂模型的分析，医学工作者们可以随时利用该平台进行解析。　　Robert 在报告中对LC/MS和NMR分析平台的开发工作进行了描述，包括利用LC/MS方法对极性、非极性代谢物的“发现”筛查方法以及脂质分析进行开发和验证，以及如何使用质子NMR作为初始筛查手段去除污染样品。另外，Robert还举例分析了胆汁酸、氨基酸、类花生酸和血浆酸基肉酸等各类化合物的靶向定量LC/MS分析方法。　　伦敦帝国理工学院MRC-NIHR表型组学中心 (图片来源：英国帝国理工网站）　　伦敦帝国理工学院MRC-NIHR表型组学中心是此研究领域的首家研究机构，由英国奥运遗产转变而来，致力于提供“高通量、法医品质、代谢表型分析，为大规模流行病学研究以及与疾病了解和患者满意度相关的基础医学研究提供技术支持”。该中心配备有高场NMR仪器、精确质量LC/MS仪器、串联四极杆LC/MS系统以及专业培训设施。　　Robert Plumb教授是伦敦国王学院化学分析部和帝国理工学院外科手术和癌症部的客座教授。在 2014 年，他被汤森路透授予高频引用研究员。同时，Plumb教授是沃特世公司总部负责健康科学商务业务部门的代谢表型与分层医学总监。Plumb教授发表过100多篇在研究HPLC/MS 和核磁共振等主题上生物分析、 代谢组学和代谢产物鉴定的论文，并在世界各地的国际会议发表液相色谱与质谱法、毛细管规模LC、 纯规模 LC 和代谢组学的受邀文章。

万深LA-S系列手机拍照款叶面积仪一、用途：快速便捷地分析测量植物叶面积等二、技术指标：配带移动电源辅助背光源板，可野外背光照明4小时。可拍照与分析一键化操作，可分析多片叶的叶面积、周长、长宽比、长、宽、叶孔洞、形状系数等参数，并标记叶片边缘以便核对正确性。标配的极限测量面积380*265mm（特配的极限测量面积520*225mm），自动标定和自动图像校正。还可自动测定非相碰的稻谷、小麦、瓜子等普通种子的各粒粒长、粒宽、投影粒面积。可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量分析时间＜5秒，自动独立标记各叶片并可保存图，分析结果可输出。三、供货清单：移动电源辅助背光灯板（硬件质保1年）、手机APP软件下载使用二维码。在万深官网用手机浏览器扫二维码下载软件，可进入试用或使用订购界面。注：需自备能拍照的智能手机应用万深分析仪器 发表的中外学术论文已逾506篇创新点：将叶面积分析计算问题，用智能手机的拍照计算来实现，极大地提高了使用方便性。万深LA-S系列手机拍照款叶面积分析仪

点击了解更多产品详情→植物光合作用测定仪 植物光合作用测定仪是一种用于测量植物光合作用效率和光合速率的设备。它可以帮助我们了解植物的光合作用情况，评估植物的健康状况和生长状态。 植物通过光合作用将光能转化为化学能，产生氧气和养分。光合作用测定仪通过测量植物叶片的光合速率和光能利用效率，可以评估植物的光合作用强度和效果。 使用植物光合作用测定仪非常简单。首先，将测定仪的探头或传感器放置在植物叶片表面。然后，仪器会通过测量叶片表面的光反射和吸收情况，计算出植物的光合速率和光能利用效率，通过测量植物的光合速率和光能利用效率，可以评估植物的健康状况。如果植物的光合作用效率较高，说明植物能够有效利用光能进行光合作用，代表植物健康良好。相反，如果植物的光合速率较低或光能利用效率较低，可能意味着植物存在养分缺乏、叶片受伤或其他生理问题。 植物光合作用测定仪可以监测植物的生长状态。通过定期测量植物的光合速率和光能利用效率，可以了解植物的生长过程中光合 作用的变化和适应能力。根据测量结果，可以调整光照、水分和养分等环境因素，以促进植物的健康生长。 优植物光合作用测定仪可以帮助研究人员和植物园艺师优化光合作用条件。通过测量不同光照、温度和其他环境因素对植物光合速率和光能利用效率的影响，可以确定最佳的光合作用条件，提高植物的生长效率和产量。 植物光合作用测定仪对于植物检测具有重要的作用。它可以帮助我们了解植物的光合作用情况，评估植物的健康状况和生长状态，优化光合作用条件，为植物的种植和研究提供科学依据。

近日，中国科学技术大学国家同步辐射实验室的研究团利用之前自行研发的解吸电喷雾电离/二次光电离(DESI/PI)质谱成像平台结合多孔聚四氟乙烯印迹技术，实现对多种植物叶片中代谢物的空间成像。研究成果发表于国际分析化学领域著名期刊Analytical Chemistry。代谢活动是生命体的本质特征和物质基础。随着生物分析技术的发展，代谢组学逐渐成为生物学研究的重要领域，并在植物研究中受到广泛关注。目前已知的植物有30万-35万种，其产生的代谢产物预计有20万-100万种，其中鉴定出化学结构的植物代谢物约有20万个。植物代谢物的成分分析和空间成像对于研究植物代谢物的生物合成、运输、生理机制、自我调节机制及植物与生态的相互作用具有重要意义。质谱成像技术(MSI)是基于质谱发展起来的一种分子成像新技术。通过直接扫描生物样本，可以同时获得多种分子的空间分布特征，具有免荧光标记、不需要复杂样品前处理等优点。但常规的MALDI和DESI等软电离技术难以穿透植物叶片表层的角质层和表皮蜡作用于叶肉组织，因此无法对叶片中的代谢物进行直接成像。为解决这一问题，研究团队通过印迹方法，将叶片中的植物代谢物转移至多孔聚四氟乙烯材料上，并对印迹后的材料进行成像，以这种间接成像方式实现了叶片植物代谢物的质谱成像。研究团队在成像种使用的技术是2019年团队自行研发的解吸电喷雾电离/二次光电离(DESI/PI)质谱成像技术。该技术的关键是在DESI喷雾装置后引入一套光电离系统和高效离子传输管道，可通过开、关光电离源，实现对多种极性和非极性组分的高灵敏度空间成像。相比于传统DESI方法，正离子模式下可新检出多达百种萜类、黄酮类、氨基酸和苷类等次生代谢产物；负离子模式下整体代谢物信号强度可增强一个数量级。研究团队以茶叶为实验对象对该印迹DESI/PI成像技术进行了验证，在咖啡因、茶氨酸和儿茶素等茶叶代谢物研究中取得了重要成果，表明印迹DESI/PI成像技术在探索植物代谢转化位点和途径方面有巨大的潜力。作为一门新兴的学科，植物代谢组学还处于发展的初级阶段，印迹DESI/PI成像技术为植物代谢组学研究提供了一种新的方法，推动了植物代谢组学的发展。

“万物生长靠太阳”。作物产量的高低归根结底取决于叶片对太阳辐射，特别是光合有效辐射的利用。全面监测和评估高等植物对光的吸收、利用、反射和传播，既能从整体上了解植物对光合有效辐射的吸收情况和光合作用的，又能具体分析叶绿体对光能的转化途径及电子传递状况，并且能够衡量作物冠层的结构变化。 由北京易科泰生态技术有限公司提供的全方位植物叶片光学监测和评估系统目前在黑龙江农垦科学院正式安装并组织了培训学习。该系统由开放式叶绿素荧光成像系统FC800-O、手持式叶绿素荧光仪FP100、全自动便携式光合仪LCPro-SD、植物冠层分析系统SunScan、AM350便携式叶面积仪组成，能够对黑龙江农垦科学院的主要研究作物水稻、玉米、大豆的形态及光合生理特性做全方位、多角度的监测和评估。 设备的安装、演示、培训和上手操作在6月末连阴雨天气下的哈尔滨进行。北京易科泰生态技术有限公司的技术工程师为参加培训的师生进行了详细的讲解和演示。理论铺垫和口头讲解仪器的使用&应用开放式叶绿素荧光成像系统FC800-O演示Rfd叶绿素荧光衰减率成像 PAR吸收率成像手持式叶绿素荧光仪FP100讲解FluorPen应用案例：番茄的臭氧处理在不同时期的OJIP快速荧光动力学曲线变化（Thwe and Kasemsap, 2014）全自动便携式光合仪LCPro-SD操作演示应用案例：调亏灌溉对柑橘叶片光合速率、气孔导度及叶绿素荧光强度的影响（Zarco-Tejada et al., 2016；LCPro-SD &FP100测定）ET：100%满足水分需求；RDI 1 ：调亏灌溉，水分供给降低到37%；RDI 2：调亏灌溉，水分供给降低到50%。箭头指向水分胁迫开始施加的日期。AM350便携式叶面积仪操作演示植物冠层分析系统SunScan演示讲解Soilbox-343土壤碳通量观测系统讲解

上次在文章中写到，GE的Haliade-X巨人风机一个叶片就有107米。（风机的叶片那么长，工程师都是怎么制造出来的？）有人好奇，这么长的叶片是怎么运输到现场的？那GE都是如何让这样的大包裹送到现场的？本期我们来为大家揭秘！运输风机叶片GE位于西班牙的LM风电工厂制造出了在当地最长的风机叶片，这些叶片将运输到港口装载在船上运到德国，最终安装在德国北部的默克尔风电场捕获风的力量。制造这个叶片并不容易，但运输一个比电杆还要长近7倍的东西也是个艰难的任务。LM工厂的主管和他的团队花费了13个月的时间，与州政府、地方政府及港务局合作，研究如何把这个庞然大物从工厂运输到46公里外的港口。2017年10月，巨型叶片终于出发了。经过的个别路段拆除了路灯、路标，在环形的道路上也铺设了道路，终于抵达了港口。原以为车技好就够了，看来还是得有些“硬手段”啊。那这样大费周折有必要吗？当然有！叶片越长，风机发电量就越大。LM工厂制造的叶片比上世纪80年代制造的普通叶片要大4倍，而发电量则提升了100倍。让风场以更少的风机产生更多的电自然是大势所趋。现在。风能占欧洲能源的11%以上，预计到了2030年，占比可能达到25%。运输风机机舱说完叶片，接着来说风机的机舱。叶片大，那么机舱也小不了。由GE可再生能源制造的6兆瓦风机的机舱重400吨，每一个都和一辆校车差不多大小，里面装载着风机的发电部件。2016年，5个机舱被装运到法国圣纳泽尔港口特制的“勇气号”上，他们将随着“勇气号”穿越五千多公里寒冷的北大西洋水域，抵达目的地——洛克岛风电场。“勇气号”可不是一般的渡轮，它长约132米，宽约39米，是一艘专门的风机安装船，一到目的地，它就可以像变形金刚一样从船变成海上施工平台，将机舱悬挂并固定在风机的塔架上。2017年5月，布洛克岛风电场开始正式并网发电，发电量约为12.5万兆瓦时，足以为布洛克岛提供90%的能源。在大风机的助力下，布洛克岛的一家柴油电厂也顺利关闭。运输心脏今年4月份，马里兰大学和GE航空集团旗下的AiRXOS公司成功将一个人类肾脏从巴尔的摩圣艾格尼丝医院运送到4.3公里外的马里兰大学医学中心。整个飞行从当天凌晨0点30分开始，历时大约10分钟。44岁的Trina Glispy在凌晨五点接受了肾脏移植。过去的八年中，她始终依靠肾透析维持生命。这是人类历史上首次用无人机运输用于移植的人体器官。美国每年大约有3.5万例器官移植。除了找到配型成功的器官外，及时将器官从捐助者送达接受者也是一个关键环节。运输上一旦延误，很可能对患者造成生命威胁。这些器官要么没有到达目的地，要么延误太久，以至于无法移植。无人机所处的120米以下空域还没有被充分利用，其承运能力还处在未饱和的状态。这为农村和城市地区的器官和药物输送等应用场景创造了机会。AiRXOS也在与美国国家航空航天局（NASA）和联邦航空局开展合作，通过制定标准、测试技术、构建无人交通管理系统和执行飞行操作等方式，定义未来的无人机行业。

2018年12月12日，作物表型组学研究技术报告会在中国农业科学院成功召开。此次报告会由中国农科院生物技术研究所、欧洲PSI植物表型研究中心和北京易科泰生态技术有限公司Ecolab实验室联合举办，来自中国农科院生物所、作科所、区划所、植保所，及中国林科院、北京林业大学等院所高校的专家老师参加了报告会并进行了交流讨论和仪器技术演示实验。 作物表型组学研究技术报告会在中国农业科学院生物技术研究所顺利召开 报告会特别邀请PSI植物表型研究中心主任、捷克科学院生物技术研究项目负责人Martin Trtilek博士系统介绍了国际最先进的作物表型研究技术及国际一流表型研究机构最新安装（或将要安装）运行的作物表型平台： 美国橡树岭国家实验室（ORNL）生物能源创新中心大型PlantScreen植物表型分析平台，该平台包括如下成像分析功能模块：1) RGB 3D成像分析单元，用于植物三维形态结构分析和颜色分析2) 3D激光扫描成像分析单元，用于植物三维形体结构测量和3D建模3) 脉冲调制（PAM）叶绿素荧光成像分析单元，用于植物生理性状及胁迫等成像分析4) 高光谱成像分析单元，用于植物生化结构组成及代谢组学研究分析5) NIR近红外成像分析单元，用于植物水分分布成像分析6) 高分辨率红外热成像分析单元，用于气孔导度动态分析 匈牙利科学院生物科学研究中心（BRC）将要安装运行的大型PlantScreen表型分析平台，该平台建设包括大型FytoScope植物生长室、紧凑型PlantScreen植物表型成像分析系统（安装在FytoScope内）、PlantScreen高通量根系表型成像分析系统（安装于FytoScope内）、大型模块式PlantScreen植物表型成像分析平台（安装在温室内）。该平台包括如下成像分析功能单元：1) 根系与地上茎叶（root and shoot）表型分析单元，包括RGB 3D成像技术和3D激光扫描技术，对植物及其根系形态结构性状和生物量等进行高通量分析测量2) 光合作用、胁迫耐受性、生理状态成像分析及GFP/YFP成像分析，采样脉冲调制（PAM）叶绿素荧光成像技术3) 生化组成及代谢成像测量，采用VNIR高光谱成像分析技术4) 气孔导度动态测量分析，采用高分辨率红外热成像技术 荷兰植物生态表型中心（NPEC）PlantScreen移动式表型分析平台，这是该中心成立后安装运行的首套植物表型分析系统，整套系统由光适应室、叶绿素荧光成像单元、RGB 3D成像单元、3D激光扫描成像单元等组成，有轮子可以方便移动，被称为“可移动的高通量表型成像分析平台”。详情链接：https://www.wur.nl/en/newsarticle/New-automated-plant-phenotyping-device-at-WUR.htm 德国植物遗传与作物研究所IPK安装运行的大型PlantScreen表型分析平台，由Shoot phenotyping（即地上植株表型分析）和Root phenotyping（根系表型分析）两个功能单元组成。 北京易科泰生态技术有限公司高级工程师李川也带来精彩报告——《叶绿素荧光成像技术及其在作物表型组学研究中的应用》。FluorCam叶绿素荧光成像技术广泛用于植物/藻类的生理、表型、育种、生态等各种研究。报告讲解了叶绿素荧光成像技术的原理、发展过程以及在表型组学研究中的重要性，同时从作物抗逆研究、病害早期检测与表型研究、转基因作物与遗传育种、建立作物快速定量评估标准与体系等4个方面介绍了FluorCam叶绿素荧光成像技术在作物表型组学研究中的文献和应用。 会后由易科泰公司带领各位专家老师参观了中科院植物所PlantScreen高通量表型系统，并做了运行演示，得到各位老师的高度关注。 PlantScreen高通量植物表型成像系统 易科泰生态技术公司为您提供植物表型组学研究全面解决方案:? 手持式（FluorPen）或便携式叶绿素荧光测量与成像技术? 手持式或便携式植物光谱与高光谱成像测量技术? 手持式或便携式红外热成像技术 ? FluorCam叶绿素荧光成像全面解决方案? FluorCam多光谱荧光成像技术全面解决方案? FKM多光谱荧光动态显微成像技术方案——细胞亚细胞水平分析植物性状? 高光谱成像技术全面解决方案? PlantScreen高通量植物表型成像分析技术? 叶绿素荧光成像、高光谱成像、红外热成像、多光谱成像、RGB成像综合集成技术方案