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一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 針對(duì)我國工農(nóng)業(yè)有機(jī)廢棄物高存量、低利用率對(duì)環(huán)境造成的巨大壓力以及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)快速發(fā)展對(duì)基質(zhì)產(chǎn)品的大量需求，研發(fā)有機(jī)廢棄物基質(zhì)化利用的快速發(fā)酵技術(shù)、工藝流程及其配套裝置，顯著提高發(fā)酵效率和質(zhì)量，解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)瓶頸；開發(fā)園藝植物、水稻系列化營養(yǎng)基質(zhì)產(chǎn)品，研制成套智能化生產(chǎn)裝備，構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量保障體系，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化、產(chǎn)業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)；建立園藝植物和水稻工廠化育苗（秧）技術(shù)體系，構(gòu)建多元結(jié)合的推廣模式，促進(jìn)營養(yǎng)基質(zhì)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

光不僅是植物進(jìn)行光合作用的能量來源，也是調(diào)控植物生長發(fā)育的一種重要環(huán)境信號(hào)分子。植物幼苗的光形態(tài)建成是光信號(hào)調(diào)控植物生長發(fā)育的重要過程，該過程受不同光受體、E3泛素化連接酶復(fù)合體和轉(zhuǎn)錄因子等組成的分子網(wǎng)絡(luò)體系調(diào)控。在植物光信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑中，鋅指蛋白BBX(B-box)家族成員發(fā)揮了重要作用，多個(gè)BBX蛋白參與COP1-HY5介導(dǎo)的信號(hào)通路，共同調(diào)控植物光形態(tài)建成。 光信號(hào)可啟動(dòng)植物體內(nèi)將

通過遺傳分析方法發(fā)現(xiàn)，在光照條件下，bbx30和bbx31突變體下胚軸長度與野生型相比明顯變短，而BBX30和BBX31的過表達(dá)材料下胚軸長度與野生型相比顯著伸長，這一現(xiàn)象表明了BBX30和BBX31是植物光形態(tài)建成的負(fù)調(diào)控因子。該項(xiàng)研究證明BBX30和BBX31是一個(gè)位于HY5信號(hào)通路下游的關(guān)鍵因子，參與調(diào)控植物光形態(tài)建成。

LED全光譜植物補(bǔ)光技術(shù)；LED植物補(bǔ)光智能控制系統(tǒng)；室外大功率LED植物補(bǔ)光技術(shù)

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

實(shí)驗(yàn)清單： 觀察植物根的特征 ? ? 觀察植物莖的特征 觀察植物葉的特征 ? ? 觀察植物花的特征 觀察植物果實(shí)與種子的特征 植物植株的認(rèn)識(shí) 植物資源箱 型號(hào)：QSZ13012 ?

產(chǎn)品詳細(xì)介紹一、概述：基因型、表型和環(huán)境是遺傳學(xué)研究的鐵三角。表型（性狀）是基因型和環(huán)境共同作用結(jié)果，而基因型與表型之間有著多重關(guān)系。研究者用測序和基因組重測序來評(píng)估等位基因差異定位數(shù)量性狀等已變得很普遍，但其需大量性狀數(shù)據(jù)來佐證。然而這類分析測量的結(jié)果受人員、工具和環(huán)境等的干擾很大，還會(huì)損傷到植物。故迫切需要高效、準(zhǔn)確的萬深PhenoGA植物表型分析測量儀來做可視化的精確數(shù)據(jù)分析和表型測試，如測試對(duì)壓力和環(huán)境因素的表型反應(yīng)、生態(tài)毒理學(xué)測試或萌發(fā)測定、遺傳育種研究、突變株篩選、植物形態(tài)建模、生長研究等。二、主要性能指標(biāo)：1、萬深PhenoGA植物表型分析測量儀是頂視+側(cè)視版本，由頂視+側(cè)視的超大變焦鏡頭自動(dòng)對(duì)焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機(jī)直聯(lián)電腦獲取植物頂視和側(cè)視的RGB彩色圖，并做自動(dòng)分析；由頂部的主動(dòng)紅外雙目3D相機(jī)（點(diǎn)云密度512*424像素）來獲取植物冠層的3D景深偽彩色圖和可轉(zhuǎn)換視角的3D重建偽彩色圖。2、可獲得植物在不同生長階段的表型數(shù)據(jù)主要有：植株高（測量誤差≤±1.5mm）、投影葉面積及其差異值、投影葉片長和卷曲度、葉片數(shù)量（自動(dòng)計(jì)數(shù)+鼠標(biāo)個(gè)別修正）、葉冠層的3D構(gòu)型數(shù)據(jù)（葉冠直徑、葉冠層面積、葉冠層占空比、葉片分布和密度、葉冠層對(duì)稱性等，冠層尺寸的測量誤差≤±2mm）、植物株形、精準(zhǔn)的莖葉夾角（真實(shí)夾角重復(fù)測量誤差≤±1.0°）、節(jié)間長度及其空間體積估算值、植株高和葉冠層隨時(shí)間改變的相對(duì)生長速率、葉色平均值（具有葉片顏色自動(dòng)矯正特性，可按英國皇家園林協(xié)會(huì)RHS比色卡2015版來自動(dòng)比色）及其對(duì)表征的貢獻(xiàn)評(píng)估等。具有分析特性表述如下：1）常規(guī)分析：投影葉面積及其動(dòng)態(tài)變化，外周長，外接圓直徑及面積，擬合橢圓主副軸及偏角，凸包內(nèi)徑、面積及周長，植株高、寬，最小外接矩形長、寬，植株緊實(shí)度。2）顏色分析：RGB、LAB顏色值，具有葉片顏色自動(dòng)矯正特性，可按英國皇家園林協(xié)會(huì)RHS比色卡2015版來自動(dòng)比色。3）骨架分析：骨架長度，端點(diǎn)數(shù)（葉片數(shù)），分叉數(shù)（分枝數(shù)、分節(jié)數(shù)），莖葉夾角等。4）玉米株形分析：葉片數(shù)，葉片長、寬，葉片彎曲度，葉片投影面積，莖稈分節(jié)數(shù)，分節(jié)長、粗，葉片顏色等。5）生長分析：植株絕對(duì)生長、相對(duì)生長曲線，相對(duì)生長趨勢。6）根系分析：根長，根粗，根尖數(shù)等（根粗>1mm）。7）考種分析：種粒數(shù)，種粒面積，種粒長、寬（種粒直徑>5mm，不粘連）。8）其它：不同生長時(shí)期自動(dòng)批量化處理分析，多植株網(wǎng)格分析，直線、角度等幾何測量，各測量結(jié)果可編輯修正。3、可接入條碼槍來自動(dòng)刷入樣品編號(hào)，具有按條碼標(biāo)識(shí)跟蹤分析的特性。圖像分析方式和耗時(shí)：自動(dòng)分析（約1個(gè)樣品 /分鐘）+鼠標(biāo)指示測量或修正。標(biāo)配成像分析的植株高可達(dá)100cm（莖稈基部距頂部3D相機(jī)約135cm，植株距側(cè)面拍攝儀約100cm）、葉冠幅可達(dá)100cm*80cm（拍攝箱外尺寸160cm高*120cm長*80cm寬）。各項(xiàng)分析數(shù)據(jù)和標(biāo)記圖片可導(dǎo)出。三、標(biāo)配供貨清單：1、超大變焦鏡頭自動(dòng)對(duì)焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機(jī)  2套2、主動(dòng)紅外雙目3D相機(jī)及適配器  1套3、單反相機(jī)拍攝支架 1套4、含光源的拍攝箱（標(biāo)配尺寸160cm高*120cm長*80cm寬）  1套5、萬深PhenoGA植物表型分析測量儀軟件及軟件鎖  1套6、葉色色彩矯正板和尺寸自動(dòng)標(biāo)定板1付7、手持式條形碼閱讀器 1付8、超薄背光燈板  1付注：可定制到250cm高*120cm長*120cm寬的拍攝箱或定制便攜式的野外田間頂視版的分析檢測儀。若加配萬深SC-G自動(dòng)考種儀、RootGA根系動(dòng)態(tài)生長監(jiān)測分析儀等，還可分析種子形態(tài)、果實(shí)外觀品質(zhì)、花形和花色、植株根系的脅迫響應(yīng)等。推薦選配電腦：酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 256G硬盤 / 23”彩顯/無線網(wǎng)卡，2個(gè)USB3.0和3個(gè)USB2.0口，Windows 完整專業(yè)版或旗艦版

XM-649植物性神經(jīng)立體模型（附總論） ? 功能特點(diǎn)： ■ XM-649植物性神經(jīng)立體模型主要示交感與副交感兩大內(nèi)容。 ■ 副交感：示腦（第3、7、9、10對(duì)腦神經(jīng)）、骶部（第S2-4）副交感中樞所在部位以及由腦、骶部中樞發(fā)生的節(jié)前纖維通過相應(yīng)之神經(jīng)至與腦神經(jīng)相關(guān)的四大副交感神經(jīng)節(jié)器官旁節(jié)、器官壁內(nèi)的神經(jīng)節(jié)內(nèi)換元情況。 ■ 交感神經(jīng)：示交感神經(jīng)的低級(jí)中樞脊髓TH1-12、L1-3節(jié)段的灰質(zhì)側(cè)角所在部位及周圍部神經(jīng)節(jié)（椎旁節(jié)和椎前節(jié)），由節(jié)發(fā)出的分支及神經(jīng)叢等。 ■ 還可分段顯示頸、胸、腰、骶（盆）部交感神經(jīng)節(jié)后纖維的分支、分支叢的組成及具體分布情況。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材質(zhì)：鐵絲+塑料

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經(jīng)傳統(tǒng)BEMD算法進(jìn)行自適應(yīng)分解得到各階IMF后，對(duì)各個(gè)IMF的概率密度函數(shù)與待去噪圖像概率密度函數(shù)之間的相似性進(jìn)行測量，其次，根據(jù)相似性測量值區(qū)分出噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)與信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對(duì)噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)進(jìn)行降噪處理得到實(shí)際的圖像噪聲，接著，重構(gòu)出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對(duì)其累加求平均、實(shí)現(xiàn)將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對(duì)該平均圖像進(jìn)行去噪處理。通過本發(fā)明方法對(duì)圖像進(jìn)行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。