温室传送型高通量植物表型平台：面向盆栽群体的流水线式多维表型装备

一、产品概述

托普云农TP-GTL系列温室传送型高通量植物表型平台，是面向大中型温室、人工气候室等受控环境打造的一体化盆栽表型采集系统。平台采用单箱体集成多成像单元设计，以“传送带送样—暗室成像—旋转定位—AI解析—数据归档"的流水线模式运行，对盆栽作物进行非接触、无损化、时序化多维表型获取。

系统按感知配置划分为TP-GTL-VL2（二维可见光）、TP-GTL-VL3（二维+三维重建）、TP-GTL-HIPS（高光谱）及TP-GTL-W（全配型）等型号，覆盖形态结构、颜色纹理、三维构型、光谱生理与病害表型等指标体系。其定位不是单一拍照装置，而是把传统“直尺+目测+破坏性取样"的离散流程，重构为可复现、可溯源、可批量计算的表型数据基座。

二、工作原理

TP-GTL系列基于“自动化载体+多模态光学传感+边缘智能解析"的技术链路：

自动传送与寻址：盆栽按标准托盘由传送带送入光屏蔽暗室，RFID或二维码识别盆钵编号，触发对应采集任务，实现样品UID与数据自动绑定。

旋转顶升采集：暗室内顶升机构完成360°环视与垂直分段升降，消除冠层遮挡与视角盲区，保证不同高度、不同方位图像的空间一致性。

多模态成像：

可见光二维：工业CMOS在均匀漫射光源下获取顶视/侧视图像，提取株高、冠幅、叶面积与颜色纹理；

三维重建：通过双目立体/结构光/SfM-MVS生成点云模型，计算体积、表面积与叶面积指数（LAI）；

高光谱单元：400–1000 nm推扫成像，经白板定标提取反射曲线，反演NDVI、NDRE、PRI等植被指数及叶绿素、氮素、水分分布。

算法解译与归档：基于实例分割与深度学习模型区分茎、叶、花、果，输出结构化表型表，并按时间戳与处理组归档至本地数据库。

三、核心检测指标与功能

核心检测指标

形态指标：株高、茎粗、冠长、冠宽、冠幅、冠高比、紧实度、卷叶程度、偏心率、圆度、分形维数

颜色纹理：R/G/B分量、色相、饱和度、RHS比色、绿度/黄化度、纹理能量与均匀性

三维结构：植株体积、表面积、投影占位、叶倾角分布、LAI、冠层覆盖率、生物量估算

光谱生理：NDVI、SR、GVI、PRI等植被指数，叶绿素相对含量、氮素水平、水分状况

病害与胁迫：病斑面积比例、侵染覆盖率、早衰/持绿程度、隐性光谱异常区

系统功能

流水线自动送样：连续多盆批量扫描，减少人工搬运与测量偏差

多传感器协同：按型号选配2D/3D/高光谱，单次通过完成多维度采集

器官级AI分割：自动识别叶、茎、花、果与病斑区域

时序动态追踪：同株全生育期回访，输出生长曲线与处理间差异

数据闭环管理：统一软件控制采集、解析、存储与导出，支持CSV、点云及图像溯源

功能特点

1、智能流水线设计

传送带式结构：将盆栽植株自动送入成像暗室进行图像采集与分析，实现“植物-传感器-解析"的一体化高效作业。

2、自动化识别与采集

自动化识别与采集：植株到达成像位置后，系统通过RFID标签自动识别植物信息并触发采集，采集数据与植物编码自动关联，确保数据可追溯。

旋转顶升功能：暗室内部配置旋转顶升模块，实现盆栽360度旋转和上下升降功能，采集植株。

3、高通量解析

内置多种AI表型算法：系统内置多种作物及成像算法模型，可自动进行图像预处理与分割计算，自动解析多项作物表型参数和生理参数。

个性化表型性状解析：可实现针对不同植物的个性化表型指标，例如白菜可实现腰粗、束腰性、叶片颜色、叶柄颜色等指标，禾本科作物可实现叶顶点数、茎叶夹角等指标，支持指标定制化开发。

4、一体化软件控制与数据管理

全流程软件集成：用户通过统一软件平台即可进行设备管理、相机参数设置、表型任务采集、图像分析及结果查看，操作简洁高效。

软件数据管理：数据在本地自动化存储，可在软件中对历史数据进行查询、分析结果查看和图表结果导出；

植物二维码管理：支持根据作物类型、品种信息生成并打印样品二维码，自动生成植物材料编号。

5、系统安全保障

多重安全防护：具有限位装置、急停按钮、故障警报等安全保护装置，保障意外状态下设备运行安全与稳定性。

数据安全保障：采用安全传输模式，本地自动存储，存储空间支持无限扩容，确保数据可靠性与隐私性。

6、系统定制化扩展

称重模块（选配）：可集成高精度称重模块，在传送过程中自动测定植株重量，记录并分析生物量变化趋势。

高度定制化：可根据用户实验需求与不同作物类型，定制开发植物算法与解析指标，具备良好的扩展性与适应性。

四、适用应用场景

遗传育种与早代筛选：大群体株型、叶色、LAI与长势自动打分，支撑GWAS与QTL定位

抗逆生理研究：干旱、盐碱、高温、涝渍下冠层收缩、黄化、水分光谱响应动态监测

植物病理与植保评价：接种后病斑扩展量化、药剂处理效果分级

养分与栽培管理：氮素光谱反演、施肥处理响应、基质与光环境优化

种质资源评价：经济作物与粮食作物全生育期数字档案建立

智慧农业科研底座：为生长模型、表型组学数据库与“基因型—环境—表型"互作分析提供标准输入

五、科研价值与系统意义

温室表型研究的核心矛盾在于：群体规模大、观测频次高，而人工测量通量低、重复性差、易损伤活体。TP-GTL系列的价值在于：

以传送自动化替代人工流转，把单株观测压缩到分钟级，保障大群体高频回访；

以多模态融合打通“形态—结构—光谱"信息层，超越单一二维图像的颜色与面积统计；

以UID溯源+时间轴把离散照片转为可计算的时间序列，支撑因果推断与重复实验；

以标准化输出降低操作依赖，使不同品种、处理、周期数据具备跨批次可比性。

该系统不与田间原位监测互为替代，而是承担温室受控条件下的高精度表型前端，补足数字育种与智慧农业中“可量化、可复用、可建模"的地下—地上联动数据链。

总结

托普云农TP-GTL系列温室传送型高通量植物表型平台，以传送流水线、暗室多视角成像与AI表型解算为核心，构建了从样品寻址、多维采集到性状归档的闭环能力。系统在农学与智慧农业场景中兼顾通量、精度与无损性，适用于育种筛选、逆境生物学、植物保护与设施栽培研究，为盆栽群体表型定量化与科研数据资产化提供稳定支撑。

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