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      FluorTron®多功能高光譜成像分析系統
      更新時間:2026-04-28
      訪問次數:3182
      生物熒光現象蘊含豐富的生命信息,如葉綠素熒光可以反映植物的光合作用生理狀態、植物次級代謝產物熒光可以反映生物活性成分含量分布及其環境響應等等,但由于極其微弱,往往很難被發現和定性定量研究。易科泰生態技術公司長期致力于農業-生態-健康領域*進儀器技術引進推廣、研發集成及應用創新服務,基于近二十年葉綠素熒光測量與成像技術、紫外光激發多光譜熒光成像技術服務與實驗研究,及近幾年來高光譜成像技術創新應用研究
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      生物熒光現象蘊含豐富的生命信息,如葉綠素熒光可以反映植物的光合作用生理狀態、植物次級代謝產物熒光可以反映生物活性成分含量分布及其環境響應等等,但由于極其微弱,往往很難被發現和定性定量研究。易科泰生態技術公司長期致力于農業-生態-健康領域*進儀器技術引進推廣、研發集成及應用創新服務,基于近二十年葉綠素熒光測量與成像技術、紫外光激發多光譜熒光成像技術服務與實驗研究,及近幾年來高光譜成像技術創新應用研究實驗(SpectrAPP®項目),推出FluorTron®多功能高光譜成像分析系統,為生物樣品實驗室高光譜成像分析、熒光成像分析及光譜分析提供非接觸、非損傷、高通量、數字化、可視化研究檢測解決方案。 

      主要功能特點:

      1.多激發光葉綠素熒光高光譜成像分析,葉綠素熒光成像分析與熒光光譜分析,全面解析植物(包括藻類)光合生理生化信息

      2.UV-MCF紫外光激發生物熒光高光譜成像分析,同步成像分析葉綠素熒光、藍綠熒光空間異質性分布及生物熒光光譜特征其中藍綠熒光通常有藍色和綠色兩個峰值,由表皮葉肉細胞壁和葉脈發出(指示次級代謝產物等);葉綠素熒光有F690紅色F740遠紅兩個顯著的峰值,反映植物光合生理狀態UV-MCF可以用來靈敏、特異性地評估植物生理狀態包括受脅迫狀態如干旱、病蟲害、環境污染、氮脅迫等

      3.(反射光)高光譜成像分析

      4.可選配GFP、熒光素酶等生物活體熒光成像用于轉基因標記等

      5.可選配成像室溫控系統及溫控載物臺

      6.FluorVision專業熒光成像分析軟件

      應用領域:

      1.植物表型成像分析,特別適合葉片、種苗、根系等表型成像分析

      2.種質資源研究檢測鑒定,包括種子活力、萌發檢測、種子分撿模型構建、種質資源數字化等,可同時采集構建種子反射光光譜指紋和熒光光譜指紋

      3.作物遺傳育種,如作物脅迫檢測與生理生態研究分析、抗性篩選、高光效優良品種篩選等

      4.智慧農業、光生物學研究,采后生物學研究

      5.食品、中藥材品質檢測鑒定,珍貴中藥材光譜指紋(包括反射光光譜指紋和熒光光譜指紋),劣質摻假檢測等

      6.環境科學研究,如污染生態學、環境毒理學研究檢測分析等

      產品特點:

      1.集多激發光葉綠素熒光成像、UV-MCF生物熒光成像技術,圖譜合一解碼生物熒光現象

      2.可同時進行(反射光)高光譜成像在空間維度(形影圖像)和光譜維度上對物體表面反射光信息和生物熒光信息成像,全面可視化分析其理化性質、生化組分、生理狀態(如作物光合效率、病蟲害脅迫、抗性等),變不可見為可見

      3.基于高光譜成像技術的紫外光激發生物熒光光譜成像分析,可同時獲得藍色、綠色、紅色及遠紅波段的熒光成像,不僅可對生物熒光如次級代謝產物(如多酚、黃酮類、阿魏酸等)熒光和葉綠素熒光在二維尺度上進行成像分析,還可以獲得熒光光譜特征(光譜指紋)并在高光譜維度上(多達幾百個)進行熒光光譜分析

       

      4.可對綠色熒光蛋白(GFP)、紅色熒光蛋白(RFP、熒光素酶等進行成像檢測(選配)

      5.可進行多激發光(藍色、綠色及紅色激發光)植物熒光光譜成像分析,并進一步成像分析花青素指數、葉綠素指數黃酮指數等及氮素指數,分析反映植物光合作用、生理生化狀況及脅迫等現象

      6.高光譜反射光譜成像分析,標配 400-1000nm,選配900-1700nm,可成像分析植物生理生化指標、光利用效率、健康指數、覆蓋度、脅迫、水分等近百種參數

      7.SpectrAPP高光譜成像分析軟件及FluorVision高光譜熒光成像分析軟件,可進行光譜融合、ROI選區分析、光譜分析、頻率直方圖、自動識別不同波段峰值并分析其比值等

       

       

      8.物聯網+5G通信技術,星型組網,具備*的擴展功能,可實現遠程控制

      9.嵌入式操作系統,觸摸屏+電腦端軟件雙重控制,無線操控,支持自定義程序,自動運行

      10.基于機器視覺技術、深度學習算法及人工智能馴化模型,實現在線分析、實時輸出結果

       

       

      分析參數:

      1.藍綠熒光Fb(或F440)和Fg(或F520

      2.葉綠素熒光Fr(或F690)和Ffr(或F740

      3.熒光比值,如Fb/FgFb/FrFb/FfrFr/Ffr等,及F730-740/F680-690(反應葉綠素含量及植物長期脅迫等)、F735/F700(可精確反映葉綠素含量)

      4.通過PLSR等算法建立基于生物熒光光譜的檢測模型,用于早期診斷植物生物脅迫(如病蟲害)與非生物脅迫(如干旱脅迫等)、抗性篩選

      5.花青素指數(log(Ffr_R/Ffr_G))、黃酮指數(log(Ffr_R/Ffr_UV)及氮素平衡指數NBI

      6.高光譜成像分析,可自動分析計算NDVINDVI705紅邊歸一化植被指數(對衰老敏感)、VOG1紅邊指數(對葉綠素濃度、物候變化等敏感)、PRI光化學植被指數、PSRI 植被衰減指數(用于指示冠層脅迫、植物衰老、果實成熟等)、SIPI結構不敏感色素指數(反映冠層脅迫程度、生理脅迫檢測等)、CRI1 類胡蘿卜素反射指數、ARI1/ ARI2 花青素反射指數、CI 葉綠素指數(紅邊指數)、WBIR水波段指數(反映水分含量分布)、HI健康指數等植物色素指數和脅迫敏感指數、NPQI歸一化脫鎂指數(用于早期脅迫檢測)、PSSRaR800/R680)指數等

      應用案例:

      1)植物對敵草隆的熒光響應

       

       

      2)中藥材檢測鑒定

       

      3)人參熱脅迫早期診斷

       

       

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