溫室型高通量植物表型成像系統——PhenoAIxpert HT 是一套可以全自動、高通量對大量植株（從幼苗到成熟植株均可）進行成像的系統，可以選擇配置可見光（VIS）成像、近紅外（NIR）成像、紅外（IR）成像、PSII 熒光成像、自發熒光成像、根系可見光成像、激光3D 掃描和高光譜成像等成像模塊，對植株進行表型分析。 |  |  |
植物表型成像模塊
l 可見光（VIS）成像模塊配有獨立的成像暗室，成像暗室內分別設有頂部可見光成像單元和側面可見光成像單元。花盆底座有旋轉裝置，可以 360 度旋轉，旋轉角度可通過軟件設置，獲取多個面的可見光表型參數。
l 葉綠素熒光成像模塊配有獨立的成像暗室，成像暗室內分別設有頂部或側面葉綠素熒光成像單元。葉綠素熒光成像模塊配備暗適應 / 光適應通道，用于測量葉綠素熒光時對植物的暗適應和光誘導處理。葉綠素熒光成像模塊配備多種濾光鏡，實現多光譜熒光的測量功能。花盆底座有旋轉裝置，可以 360 度旋轉，旋轉角度可通過軟件設置，獲取多個面的葉綠素熒光表型參數。
l 紅外（IR）成像模塊為單獨頂部或單獨側面成像單元，如有必要，可配置頂部加側面雙成像單元，一般設在靠近栽培區的位置，且不配備成像暗室。當植物從栽培區域傳送到成像區域時，第一時間可以獲取葉片溫度等參數，極大地降低了由于在成像區域傳送時所造成的葉片溫度的變化所引起的誤差。如系統未配備栽培區傳送系統，紅外成像模塊將被安裝在成像暗室中。
l 近紅外（NIR）成像模塊配備獨立暗室，具有頂部和側面兩個成像單元，成像單元配備自帶降溫系統，確保設備處于合適的操作環境中。通過近紅外成像模塊可獲取植物水分分布數據，與紅外成像模塊數據對應可反映植物干旱情況，特別適合于植物干旱脅迫研究。
l 激光 3D 成像模塊是通過對植物進行 3D 掃描，獲取植物點云信息，重建植物 3D 構型。LemnaTec 可將激光 3D 成像單元安裝在自動機械臂上，從而能夠圍繞植物進行 3D 掃描，獲取更精確的點云信息，使重建的 3D 構型更加精確。
l 高光譜成像模塊提供 400-1700nm 的光譜成像，可以獲取植物內在物質的信息。高光譜成像模塊被安裝在自動機械臂上，可圍繞植物進行精確的高光譜成像，同時配備穩定的鹵素光源，使高光譜成像數據更加精確。
l 自發熒光成像模塊可測量植物的自發熒光，用于植物衰老等研究。
l 根系可見光成像系統可以通過特殊角度的根盒，土壤原位培養植物，通過可見光成像系統拍攝根系圖像并進行分析。這也是德國 LemnaTec 專門為IPK 設計的根系測量系統。
自動傳送系統
自動傳送系統可將盆栽從栽培區傳送至各個成像模塊，成像完成后運送回栽培區。基于測量樣品（包括花盆、培養基質和植物）的重量不同，可配置帶式傳送系統和鏈式傳送系統。傳送系統通量根據需求和溫室大小而定，傳送系統承重 8-30kg 可選。當樣品由傳送系統在栽培區傳和成像區進行傳送時，兩個區域之間的氣動推拉門會自動打開，等樣品通過后自動關閉，確保兩個區域的溫度變化很小，互不干擾。自動傳送系統為模塊化設計，如有需求，后期可增加傳送通量。
所有傳送車上都有電子標簽，當傳送車通過加載區域（Loading area）時，系統會自動讀取電子標簽，所有成像數據根據電子標簽歸檔并存入本地數據庫。
自動澆水和稱重裝置
在溫室型高通量植物表型系統中，一般配備自動澆水和稱重裝置。通過軟件設置，可定時定量地對樣品進行澆水和稱重，且澆水量可精確控制。對于一些脅迫實驗，例如干旱脅迫實驗，精確地控制澆水量和精確地稱重尤為重要。
服務器存儲
由于植物表型數據量非常大，本系統配備服務器存儲數據。所有測量的表型數據均儲存在本地服務器上，數據安全，儲存環境穩定。用戶分析數據時，系統自動從服務器調用源數據，分析結果同樣儲存在本地服務器，安全穩定。
軟件分析
LemnaTec 提供一套完備的軟件組用于控制硬件系統、獲取圖像數據、儲存數據和分析數據，不同的功能由軟件組中不同的軟件來
實現。LemnaControl 用于控制整個硬件系統，例如樣品傳送、成像單元設置、成像暗房光源設置、獲取圖片、自動澆水稱重等；
LemnaBase 提供數據庫基礎設施，用于存儲和訪問圖像；LemnaGrid 是綜合性的圖像分析工具箱；它可以建立不同算法的連接，
形成圖像處理直觀圖形化；LemnaMiner 進行基本數據分析，并具有所有標準格式的全面導出功能。
遠程管理
通過專用遠程服務器管理軟件，可以在異地對本系統的運轉狀況進行監測、改變測量程序或分析測量數據。
主要功能
l 可全自動、高通量對植物樣品進行可見光（VIS）成像、近紅外（NIR）成像、紅外（IR）成像、PSII 熒光成像、自發熒光成像、根系可見光成像、激光 3D 掃描和高光譜成像等
l 可見光成像可以測量植物的結構、寬度、密度、對稱性、葉長、葉寬、葉面積、葉角度、葉顏色、葉病斑分析等多個參數
l 葉綠素熒光成像可以分析植物的生理狀態，例如 Fo、Fm、Fi、Fm’、Fi’、Fs’、Fo、Fm、Fv/ Fm、?Ro=(Fm-Fi)/Fm、 ?PSII=?、Pt=Fq’ /Fm’ =(Fm’ -Fs’ )/Fm’、 ETR 、 NPQ 等參數，此外葉綠素熒光成像單元標配搭載濾光輪，可實現多光譜熒光成像，獲取RAnth、RChl.、 RNIR、 RRed、 RGreen、 RBlue 等數據
l 紅外成像可以測量植物葉片表面溫度，進行植物干旱脅迫研究、蒸騰研究等
l 近紅外成像可測量植物水分分布，用于研究植物水分分布，適合干旱脅迫研究等
l 高光譜成像可以比較植物體內特殊物質的變化，例如葉黃素、葉綠素等色素的反射峰值、葉片組織構造如海綿組織的反射率、葉片的含水量、葉片生化組分、主要植被指數（NDVI、RVI、GVI 等）
l 3D 激光成像可獲取植物 3D 點云數據，用于對植物體的三維重構，以更精確地研究植物株型變化
l 自發熒光成像模塊可測量植物自發熒光，用于衰老實驗的測量
l 根系可見光成像可研究根系的不同參數
代表文獻
l Lobiuc, A.; Vasilache, V.; Oroian, M.; Stoleru, T.; Burducea, M.; Pintilie, O.; Zamfirache, M.-M. (2017) Blue and Red LED Illumination Improves Growth and Bioactive Compounds Contents in Acyanic and Cyanic Ocimum basilicum L. Microgreens. Molecules
l Brugière, Norbert; Zhang, Wenjing; Xu, Qingzhang; Scolaro, Eric J.; Lu, Cheng; Kahsay, Robel Y.; Kise, Rie; Trecker, Libby; Williams, Robert W.; Hakimi, Salim; Niu, Xiping; Lafitte, Renee; Habben, Jeffrey E. (2017) Overexpression of RING Domain E3 Ligase ZmXerico1 Confers Drought Tolerance through Regulation of ABA Homeostasis. Plant Physiology
l D. Marko; N. Briglia; S. Summerer; A. Petrozza; F. Cellini; R. Iannacone (2017) High-Throughput Phenotyping in Plant Stress Response: Methods and Potential Applications to Polyamine Field. Polyamines
l Velumani, K.; Oude Elberink, S.; Yang, M. Y.; BARET, F. (2017) Wheat Ear Detection in Plots by Segmenting Mobile Laser Scanner Data. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.
l Maria I. Stavropoulou, Apostolis Angelis, Nektarios Aligiannis, Eleftherios Kalpoutzakis, Sofia Mitakou, Stephen O. Duke, Nikolas Fokialakis (2017) Phytotoxic triterpene saponins from Bellis longifolia, an endemic plant of Crete. Phytochemistry
l Srinivasan Vijayarangan, Paloma Sodhi, Prathamesh Kini, James Bourne, Simon Du, Hanqi Sun, Barnabas Poczos, Dimitrios Apostolopoulos, and David Wettergreen (2017) High-throughput Robotic Phenotyping of Energy Sorghum Crops. Field and Service Robotics.
l Coneva, Viktoriya; Frank, Margaret H.; Balaguer, Maria A. de Luis; Li, Mao; Sozzani, Rosangela; Chitwood, Daniel H. (2017) Genetic Architecture and Molecular Networks Underlying Leaf Thickness in Desert-Adapted Tomato Solanum pennellii. Plant Physiology
