欧亚国际

Videometer公司推出的Videometer SeedLab种子检验与表型实验室是业界革新性设备。该多光谱成像系统是增强种子分析和分类功能的强化版数字种子表型实验系统，可通过提供种子和谷物分析的综合解决方案来帮助研究活动。此外，种子检验与表型实验室将可对种子和谷物进行分析，作为多功能通用成像平台来支持相关领域活动，该革新性的Videometer种子表型实验系统有可能彻底改变颠覆种子行业。该系统是一个交钥匙一站式解决方案，可完全实现自动化种子分析。Videometer SeedLab由光谱成像、先进的多元统计和机器学习、人工智能算法驱动，这些算法能够自动检查、分析、分类和排序不同的种子。

Videometer多光谱种子检验与表型实验室 Seed Lab

http://www.010wangxiao.com/Academic/detail/id/65.html

Videometer多光谱种子检验与表型实验室

http://www.010wangxiao.com/Goods/zwbx/zzbxcx/sl.html

Videometer SeedLab集成了不同的元件，可完全实现自动化种子检测。分析从一个漏斗开始，用于导入产品，然后在VideometerLab光谱成像仪下方的传送带上运输。然后对产品进行检查并进行“数字”分类。分级后，一个提取和放置自动机器臂膀根据种子的分类将其物理分类到不同的运输容器中。

通过作物管理和成像减少小麦制品中丙烯酰胺的膳食暴露

摘要 

小麦基食品的营养安全受到加工污染物丙烯酰胺的影响。通过作物管理战略，可以减少小麦籽粒中的关键丙烯酰胺前体，即游离（可溶性、非蛋白质）天冬酰胺，但战略尚无完全制定。我们用12个软（饼干）小麦品种和不同的氮、硫、钾和磷肥料组合进行了两次田间试验。结果表明，氮硫比为10:1 kg/ha足以防止游离天冬酰胺的大量增加，而当施用硫时，单独抑制钾或磷不会导致游离天冬酰亚胺的增加。田间植物的多光谱测量能够以71%的准确率预测谷物的游离天冬酰胺含量，而种子的多光谱、荧光和形态测量的组合能够以86%的准确率区分高游离天冬酰胺素谷物和低游离天冬酰胺素谷物。饼干中的丙烯酰胺含量与游离天冬酰胺含量和颜色测量结果密切相关，表明减少游离天冬酰亚胺的农艺策略是有效的，基于产品颜色的质量控制检查可以消除高丙烯酰胺饼干产品。 

关键词：丙烯酰胺、天冬酰胺、饼干、食品安全、多光谱成像、氮、磷、钾、硫、小麦

Reducing Dietary Acrylamide Exposure from Wheat Products through Crop Management and Imaging

Abstract

The nutritional safety of wheat-based food products is compromised by the presence of the processing contaminant acrylamide. Reduction of the key acrylamide precursor, free (soluble, non-protein) asparagine, in wheat grain can be achieved through crop management strategies, but such strategies have not been fully developed. We ran two field trials with 12 soft (biscuit) wheat varieties and different nitrogen, sulfur, potassium, and phosphorus fertilizer combinations. Our results indicated that a nitrogen-to-sulfur ratio of 10:1 kg/ha was sufficient to prevent large increases in free asparagine, whereas withholding potassium or phosphorus alone did not cause increases in free asparagine when sulfur was applied. Multispectral measurements of plants in the field were able to predict the free asparagine content of grain with an accuracy of 71%, while a combination of multispectral, fluorescence, and morphological measurements of seeds could distinguish high free asparagine grain from low free asparagine grain with an accuracy of 86%. The acrylamide content of biscuits correlated strongly with free asparagine content and with color measurements, indicating that agronomic strategies to decrease free asparagine would be effective and that quality control checks based on product color could eliminate high acrylamide biscuit products.

KEYWORDS:acrylamide, asparagine, biscuits, food safety, multispectral imaging, nitrogen, phosphorus, potassium, sulfur, wheat

相关阅读

Videometer种子表型组学:种子活力研究-荧光成像

植物病害表型组学：多光谱病害指纹图谱

Videometer种子表型组学：多光谱成像作为菠菜种子健康检测的潜在工具

Videometer种子表型组学：多光谱图像分析在种子种质库管理中的应用

Videometer种子表型组学：利用可见光、近红外多光谱和化学计量学对不同番茄种子品种的分类

Videometer种子表型组学：使用多光谱成像和化学计量学方法在线鉴别水稻种子

Videometer种子表型组学：使用多光谱成像预测蓖麻种子的活力

Videometer种子表型组学：甜菜种子加工损伤的多光谱图像分类

种子表型组学：基于多光谱成像的葵花籽品质特征识别

种子表型组学：利用多光谱成像和化学计量学方法对大豆种子进行无损鉴别

种子表型组学：Videometer多光谱成像种子质量评估的新工具

种子表型组学：聚合物包衣对水稻种子萌发的影响

种子表型组学：基于可见-近红外多光谱图像数据的偏最小二乘判别分析检测菠菜种子的发芽能力和胚芽长度

种子表型组学：使用灰度共生矩阵和机器学习技术识别单倍体玉米种子

种子表型组学：不同成熟度甜菜种子发芽抑制因子去除的优化

种子表型组学：通过射线照相和多光谱图像分析测定小麦种子中的侵染

种子表型组学：用于表征麻疯树种子质量的多光谱和X射线图像

种子表型组学：盐胁迫下九个高羊茅品种的种子萌发和幼苗生长参数

种子表型组学：多光谱成像结合机器学习判别辣椒种子品种

种子表型组学：叶绿素荧光作为花生种子品质评价的新标志物

种子表型组学：基于多光谱和共振成像技术的麻疯树种子健康分析新方法

种子表型组学：多光谱成像结合多变量分析的单株紫花苜蓿种子品种鉴别

基于机器学习和多光谱成像分类的茄子种子分类方法研究

种子表型组学：通过多光谱成像分析对自然老化的紫花苜蓿种子进行无损鉴定

种子表型组学：自动荧光光谱成像作为一种快速、无损和可靠地评估大豆种子质量的创新方法

种子表型组学：一种利用新兴光学技术和人工智能的方法作为新标记评估花生种子质量

种子表型组学：用多光谱成像检测黑燕麦种子中的德雷克斯孢菌

种子表型组学：多光谱成像结合机器学习方法快速无损检测玉米中玉米赤霉烯酮

种子表型组学：多光谱成像如何无损检测苜蓿种子活力表型？

种子表型组学：基于多光谱成像技术快速无损检测紫花苜蓿人工老化种子

种子表型组学-多光谱种子表型成像系统：基于多光谱成像和叠加集成学习的三种苜蓿单种子鉴定

种子表型组学：通过多光谱成像预测水稻酚类和矿物质含量的数学模型

种子表型组学：多光谱系统综述-新技术：高活力大豆种子的活力评估和生产策略

种子表型组学：X射线、多光谱和叶绿素荧光图像：评估水稻种子生理潜力的创新方法