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随着气候变化人类需要生产较多粮食满足人类日益增长的需求，虽然目前我国粮食产量持续稳健增长，但由于耕地的持续减少和人口增长，预计到2020年，我国仍将面临约2000亿斤的粮食缺口。分子设计育种创新体系通过分子模块的解析、耦合，有目标地进行全基因组水平多模块优化组装，为当前育种产量和品质双提升提供了较新的解决方案。“表型为王，基因为后”是表型相关领域常见表述。对于育种而言，表型分析是理解基因功能及环境效应的关键环节。在育种的整个进程中，表型研究不仅可对育种前期的室内种质资源筛选进行指导，而且能在后期推广种植中对品种的田间表现进行评估。因此，高通量表型成像系统能够加速整个育种进程，并为有效农业资源调控和管理提供重要的数据支撑。

植物表型成像平台通过搭载不同类型的传感器，能够在短时间内获取多源遥感数据，为通量化地实现表型测量提供了可能。依据所处的工作环境，表型平台可分为室内固定平台和室外移动平台；根据测量部位，又根系表型成像系统以及种子表型成像系统。其中室内固定平台具有环境可控、精度高、重复性强、不受外界干扰等优点。当前，室内固定平台根据工作时目标作物和传感器的运动状态，可分为“plant-to-sensor”（作物移动型）和“sensor-to-plant”（传感器移动型）工作方式。

“plant-to-sensor”指的是传感器保持位置固定，目标作物通过传送带等运输平台进入到工作区，传感器对不同批次进入的目标作物进行数据采集和分析。当前，国外研发的此类平台比较成熟，主要出现在法国、德国、比利时、荷兰、澳大利亚等国家。其中，比利时CropDesign公司设计出上先进套表型平台——TraitMill，SMO公司商业化名称称为WIWAM植物表型成像系统；法国农业科学研究院建立了适用于小型植物的Phenoscope①和PHENOPSIS②表型平台；类似的整合基因性状和表型性状的研究平台还有大利亚的PlantScan表型平台。相比之下，国内表型平台起步晚，发展相对滞后。综上，“plant-to-sensor”类型的平台整体上比较成熟，这主要得益于此类平台单次作业的样本量少，环境均一，难度较低。然而，“plant-to-sensor”方式整体效率较低，且容易对成熟期和易断折倒伏的作物带来影响，造成监测中的误差以及作物本身的损毁。较为重要的原因是，很多重要的农艺性状只有当作物种植在真实环境下的群体中才会表现出来。因此，实现作物固定大田种植模式下的数据获取显得尤为必要。

“sensor-to-plant”室内表型平台通过移动传感器到目标作物区域，进行图像采集等信息获取。这种扫描作业方式保持了作物位置的固定，对作物的真实生长干扰少，传感器移动的灵活性大，工作效率高，成为当前表型平台研发的主要方向。但是，传感器在移动过程中实时采集群体数据并实现高通量的表型参数提取，这无论是对于硬件集成还是软件开发都是巨大的挑战。目前，法国农业科学院开发的Airphen多光谱表型成像系统代表了业界较高水准，广泛搭载于各种平台上，如无人机、手持系统、表型成像车等。

北京欧亚国际科技有限公司提供较全面的植物表型成像系统和解决方案，涵盖了市面上所有的相机成像系统与模块，以及2种主流的传感器移动方式。