See3DSpec基于先进的近红外光谱技术、机器视觉成像技术、自动化技术和大数据处理分析技术，对单粒种子进行全自动高通量精细表型测量，同步获取单粒种子形态结构和品质表型参数，广泛应用于作物育种、种质资源评价、种子生理学、种子病理学、种子品质检测等研究领域。 系统采用全包围光源结构近红外光谱获取装置，解决种子颗粒小，曲面不规则，对近红外光源照射敏感等关键问题，结合机器学习统计方法，实现种子水分、蛋白质、淀粉、脂肪、油分等内部品质表型的精细化分析；采用机器视觉获取图像序列，结合图形学几何计算方法，重构种子3D形态，实现种子长、宽、厚、体积、表面积、最大投影面积、腹沟等外部3D形态表型的精细化测定。

功能特性

填补国内单粒种子表型精细化、一体化测量的装备空白

自动化、单粒化取种、收种、运送与停靠、数据获取为一体

基于NIR光谱分析和3D重建技术，能够同时进行种子的三维特征提取和品质分析

结合机器学习实现种子水分、蛋白质、淀粉、脂肪、油分等内部品质表型的精细化测定 

全包围光源结构近红外光谱获取

实现种子长、宽、厚、体积、表面积、最大投影面积、腹沟等外部3D形态表型的精细化测定

内嵌智能识别模型，实现单粒种子活力、不完善粒、染病程度等的定性测量和自动化分选分级等功能 

应用案例