水稻研究中，水稻表型参数至关重要，这些参数在水稻品种筛选、水稻产量预测、稻穗动态发育、基因定位、功能解析和水稻遗传育种中发挥着至关重要的作用。托普水稻表型检测系统TPS-BX-1利用图像识别和深度学习技术，实现目标和复杂背景的高精度分离，通过轮廓分析、形态学分析、模式分析学习等，提取相关有效特征，同时采用先进的深度神经网络方法，在水稻大数据库建立基础上，建立高精度识别模型，配合专用的硬件设备，完成水稻表型性状的测量。

包括水稻亩穗数量、理论产量、折合产量、一/二次枝梗、穗长、穗粒数、总粒数、千粒重、株高、剑叶夹角、茎粗等表型特征在内，托普水稻表型检测系统涵盖从宏观到微观的全方位表型信息，提供的水稻亩穗数检测、水稻整穗考种、稻穗形态分析、作物夹角测量、作物株高测定、种子计数与分析等多个功能模块实现多参数指标测量，数据通过统一的APP进行实时汇总、互联互通和精密管理，便于用户随时查看、分析、分享水稻表型信息，为科研人员更深入地解析水稻特征、水稻高产培育提供完整的解决方案。

核心技术与创新点

1.软硬件结合：以软件为核心，配备自动化硬件设备，实现高效数据采集与处理。

2.图像识别和深度学习算法：运用先进的人工智能技术，提升数据解析与预测的准确性。

3.全生命周期数据：收集并分析水稻生长的每一个细节，提供详尽的生命历程报告。

4.数据的互联互通：产品高度集成，软件嵌入知种APP中，自带科研云平台，支持手机端/电脑端/APP端实时采集分析。

5.高效率批量分析：可多点快速取样，批量分析并获取平均值，节省人工计算的时间和成本。

6.数据管理：实时同步数据，进行多形式数据监管、实时数据、历史数据查看、数据导出和下载、数据共享功能。

表型特征测量与功能模块

【一：水稻亩穗数检测】

技术要点：采用图像处理与识别技术，深度学习目标检测技术，高精度测量，有效区别水稻和其他植物，硬件配置十字标定杆/方形标定物，并搭配使用AR眼镜和蓝牙自拍杆的组合方式进行辅助拍照，迅速计算亩穗数、在线自动计算理论产量、实收产量并存储数据，1~3秒可出结果。

  ● AR辅助拍照：仪器增加AR眼镜来克服盲拍，可以清晰、准确识别水稻穗部图像。

  ● 一套系统两种测量方式：水稻较稀时采用十字标定物，水稻种植较密的场合采用方形标定物，以适应不同的测量需求，提高测量的准确性。

应用场景：水稻亩产穗数是衡量水稻产量高低的重要指标之一，无论是水稻抽穗期、扬花期、灌浆期、乳熟期、蜡熟期、完熟期等不同的水稻生长状态，都可以自动识别。

【二：水稻整穗考种】

技术要点：采用图像处理与识别技术，深度学习目标检测技术，分支序列自动定位分析每一枝梗的数据，可大批量精确分析稻穗的一次/二次梗长度、数目、穗粒数、着粒密度等参数指标并计算平均值、总粒数和千粒重，1~3秒可出结果。

应用场景： 穗部结构性状是水稻品质与产量的重要决定因素，用于遗传特性分析，水稻品种鉴定，研究水稻的发育机制。

【三：稻穗形态分析】

技术要点：采用图像处理与识别技术，深度学习目标检测技术，精准获取稻穗形态参数，硬件配置一套轻巧便携的测量装置，可自动计算出水稻的穗长，并自动生成兼具测量时间，图片，穗长等信息的数据列表。1~3秒可出测量结果，一次可以测量5个稻穗长度。

应用场景：穗长是衡量水稻产量潜力的重要指标之一，直接关系单位面积内水稻的穗数和单位面积的籽粒产量。

【四：作物夹角测量】

技术要点：采用图像处理与识别技术，深度学习目标检测技术，精准获取作物剑叶夹角、茎粗参数，硬件配置一套轻巧便携的测量装置，可在室内室外、离体与活体状态下自动计算出水稻的剑叶夹角和茎粗数据，并自动生成兼具测量时间，图片，作物夹角、作物茎粗等信息的数据列表。1~3秒可出测量结果。

   ● 压板和转轴柄一体式连接：方便固定作物茎部，减少风吹草动对作物角度拍摄的影响。

应用场景：剑叶夹角和茎粗可以反映水稻生长状况和健康程度，通过定期检测发现水稻生长发育可能存在的问题。

【五：作物株高测定】

技术要点：采用图像处理与识别技术，深度学习目标检测技术，精准获取作作物株高参数，硬件配置了轻量化便携式的测量主机/固定杆辅助设备/滑动杆的整套设备，拍照后自动计算出水稻的株高数据，联网状态下数据上传科研云平台，实现存储、管理、查看、分析、分享和导出数据，支持按检测日期，种类，测量人，区组名称查询数据。

应用场景：水稻株高是评价稻株优势的重要指标之一，可以评估稻株的生长速率。

【六：种子计数与分析】

技术要点：采用图像处理与识别技术，深度学习目标检测技术，自动去杂质，智能识别种子形状、种子数量，硬件配置一套发光超薄背光板和选配装置，拍照后自动计算种子数量，折算千粒重/百粒重数据并存储数据报表。

 ● 辅助修正更精准：手动触屏+、-进行相应的修正，使数粒准确性达到100%。

应用场景：千粒重/百粒重是非常重要的一个指标，可以体现种子大小与饱满程度，优化播种策略。

水稻研究离不开全面、准确、高效的表型鉴定，植物表型的核心是获取高质量、可重复的性状数据，进而量化分析基因型和环境互作效应及其对产量、品质、抗逆等相关的主要性状的影响。

托普水稻表型检测系统TPS-BX-1通过水稻亩穗数检测、水稻整穗考种、稻穗形态分析、作物夹角测量、作物株高测定、种子计数与分析的功能模块应用，均支持图像识别、深度学习技术和数据的综合管理，一站式、全生育期的多尺度、多维度、连续无损观测，使得数据获取、分析和分享都变得前所未有的便捷和高效，对于极大提高科研工作者工作效率和准确性具有重要意义。我们也相信，随着生物技术和信息技术的发展，表型参数的分析方法远不止如此，将更加多样化、精确化，在水稻、玉米、小麦等作物育种和农业生产中的应用也将更加广泛和深入。