○ 采用了图像识别技术，批量识别植物根系图像，快速分析植物根系根瘤性状、根瘤个数、根瘤直径、根瘤R/G/B、根系长度、直径、表面积、体积、植物根尖数等参数

○ 主要用于测量作物在胁迫状态下的温度，通过对植物冠层自身辐射的红外能量的测量，应用于测量农作物及植物生理的冠层温度热点
○ 自带背景光在黑暗的环境中可以看清读数

○ 由便携的手持硬件装置、手机和APP软件组成
○ 能够在一般场景下快速获取四个表征叶片大小的参数 (叶面积、叶长、叶宽、周长)和三个表征叶片形状的参数(长宽比、形状因子、形状系数)。广泛应用在农、林、牧、草等领域
○ 可不联网进行测量使用，适用于更多户外场景

○ 可以测量大豆夹角，茎粗，总粒数和千粒重等指标，是一款利用图象来分析大豆表型相关性状的检测系统
○ 具有成像清晰，数粒准确的特点，广泛适用于各农科院，高校，育种公司，种子站的大豆研究

○ 可以精确、快速、无损伤地测量叶片的叶面积及相关参数，可也对采摘的植物叶片及其他片状物体进行面积测量
○ 适用于农学、草业、林业、种业等相关专业及领域的农业研究

○ 采用单箱体集成多成像单元的一体化设计，专为大中型温室等室内环境打造
○ 该平台集植物表型图像采集与参数分析于一体，可对盆栽作物进行高通量、高精度、无损化的数据采集和多维度表型数据分析
○ 适用于温室控制环境下的植株长势监测、逆境响应研究、病害等级分析等多种实验场景

○ 基于机器视觉技术，利用手机摄像头获取麦穗的图像，利用图像处理算法现场分析，获取麦穗形态参数，它具有AI智能识别利用透视变化矫正图像、光照补偿算法、距离变化等技术，自动计算出小麦的穗长
○ 一次测定，可同时获得麦穗穗长、小穗数等多项指标，测量的数据可通过无线网络传输至服务器

○ 基于机器视觉技术，利用手机摄像头获取稻穗的图像，利用图像处理算法现场分析，获取稻穗形态参数，AI智能识别利用透视变化矫正图像、光照补偿算法、距离变化等技术，自动计算出水稻的穗长