驗(yàn)收案例：我司幫助山西農(nóng)業(yè)大學(xué)建設(shè)植物根系表型平臺(tái)、溫室盆栽高通量植物表型成像系統(tǒng)、田間作物高通量表型檢測(cè)系統(tǒng)、智能化作物信息采集平臺(tái)、作物籽粒（果實(shí)）品質(zhì)分析平臺(tái)、

無(wú)人機(jī)植物表型信息獲取軟硬件一體化平臺(tái)和示范基地，對(duì)旱稻與小雜糧產(chǎn)業(yè)化推廣開(kāi)展表型應(yīng)用的研究具有重大突破。

植物表型熱成像的圖像識(shí)別。（a） 深度學(xué)習(xí)法流程圖。（b）基于CNN的圖像特征學(xué)習(xí)（以VGG模型為例。

（c）植物中植物病害的識(shí)別、分類、量化和預(yù)測(cè)（ICQP）。

熱成像在檢測(cè)生物脅迫（真菌、細(xì)菌、病毒和蟲(chóng)害）中的應(yīng)用。（a）真菌。使用遠(yuǎn)程熱成像比較猝死綜合癥感染植物與健康植物。（

b）細(xì)菌。預(yù)測(cè)植物病害 Xf 細(xì)菌在植物葉片中的空間分布。（c）病毒。確定甘薯羽毛斑駁病毒（SPFMV）和甘薯氯酸特技病毒（SPCSV）是否單獨(dú)或兩者導(dǎo)致甘薯減產(chǎn)。

（d）蟲(chóng)害。蘋(píng)果綠蚜蟲(chóng)侵?jǐn)_早期對(duì)蘋(píng)果葉溫度分布的影響。