Camera’s helpen plantveredelaars

7 juli 2017 

Het automatisch meten van de groei van planten - plant phenotyping - vereist de integratie van kennis over computervision, patroonherkenning, automatisering, machinebouw en robotica, gecombineerd met biologische inzichten vanuit de plantenfysiologie. Onderzoeker Rick van de Zedde van Wageningen University & Research bespreekt de uitdagingen.

Plantenveredeling heeft in het verleden voor grote vooruitgang gezorgd in de verbetering van opbrengsten van voedselgewassen. Die groei vlakt echter af, waardoor nieuwe benaderingen nodig zijn. De kosten en de beschikbaarheid van dna-profileringstechnologieën (sequencers) zijn niet meer beperkend in de zoektocht naar de juiste genetische eigenschappen van een nieuw efficiënter plantenras; het bepalen van het fenotype is de bottleneck. Want om in het veredelingsproces nieuwe rassen te valideren, moeten planten worden opgekweekt waarbij in verschillende situaties moet worden getest om de juiste rassen bij de juiste regio’s te vinden. Dit proces vereist een objectieve en betrouwbare benadering op grote schaal, bij voorkeur geautomatiseerd door middel van robots.

Plant phenotyping is een nieuw onderzoeksgebied dat veel belangstelling heeft gewonnen zowel in de academische wereld als bij veredelaars. Het is een breed terrein en heeft ondertussen geleid tot een beter begrip van het functioneren van de plant in relatie tot zijn genetische eigenschappen. Anderzijds is de ontwikkeling van methodes en apparaten die op een niet-destructieve manier kwantificeren hoe de planten groeien bezig aan een snelle opmars. Deze metingen worden gedaan in meerdere ontwikkelingsfases van de plant en richten zich onder meer op de volledige plantarchitectuur, bloem- of fruitontwikkeling, groeistadium en verouderingsanalyse, en allerlei fysiologische eigenschappen zoals verdampings- en fotosynthese-efficiëntie.

 

Binnen het Phenomicsnl-initiatief werken onderzoekers en industriële partners aan robots en methodieken om op grote schaal volledig automatisch planten door te meten in klimaatkamers, kassencomplexen en op proefvelden.

Met een snel groeiende wereldbevolking moeten we meer voedsel leveren. Op een akker gebruikt een aardappelplant 0,5 procent van de zonne-energie die erop valt. Stel dat we deze fotosynthese efficiënter kunnen maken. Onderzoekers verwachten dat we dit kunnen opvoeren tot vijf à tien procent. Maar fotosynthese is een samenvatting van vele chemische reacties en het mechanisme is zo ingewikkeld dat dit pas enkele jaren geleden werd opgehelderd. Bovendien is nog altijd onbekend hoeveel genen de fotosynthese aansturen.

Binnen Wageningen University & Research werken meer dan tweehonderd Wageningse onderzoekers aan plant phenotyping om het gedrag en de kwaliteit van plantengroei beter te begrijpen en te voorspellen. Samenwerking met industriële partners binnen het Phenomicsnl-initiatief (www.phenomics.nl) vormt de basis om robots en methodieken te ontwikkelen die op grote schaal volledig automatisch planten doormeten in klimaatkamers, kassencomplexen en op proefvelden. Computervisiontechnieken die hierbij worden gebruikt, omvatten onder meer 2d- en 3d-vormanalyse, hyperspectrale beeldverwerking, röntgentomografie voor wortelanalyse, chlorofylfluorescentieapparatuur voor fotosynthese-efficiëntie van planten en andere innovatieve sensoren. Er wordt gewerkt aan visiongestuurde robotica om allerlei handwerk te automatiseren. Denk hierbij aan stekmateriaal planten en vruchten oogsten; van langlopend academisch onderzoek tot aan concrete industriële toepassingen.

Door op grote schaal automatisch data te verzamelen in een hightechomgeving kunnen nieuwe inzichten worden verkregen. Al deze experimenten genereren enorme hoeveelheden gegevens die moeten worden opgeslagen en geanalyseerd. Experts op het gebied van (bio)informatica, wiskunde en kunstmatige intelligentie (ai) zijn essentieel om nuttige conclusies te trekken uit de berg van gegevens om die genetische factoren te vinden die plantengroei en opbrengst onder verschillende omstandigheden kunnen verklaren.

Marvin

Bij veel plant phenotyping-technologieën worden planten naar een meetkamer gebracht, bijvoorbeeld door middel van transportbanden of robots. Een dergelijk systeem is geschikt om seriematig een reeks planten door te meten en biedt de mogelijkheid om met een hoge capaciteit duizenden planten per uur te analyseren met een scala aan sensoren.

Het gebruik van een gecontroleerde meetkamer waarin planten individueel worden bekeken zonder omgevingslicht en andere storende achtergronden biedt voordelen. Wur heeft hiervoor de Marvin-technologie ontwikkeld. Deze technologie wordt toegepast in een multicameraopstelling in een meetkamer waar planten individueel worden geanalyseerd en waarin binnen vijftig milliseconden een 3d-beeld wordt opgebouwd. Deze 3d-reconstructietechniek is dermate snel dat het mogelijk wordt om met hoge snelheid te sorteren en om planten waarvoor een gedetailleerd geometrisch 3d-model nodig is gerobotiseerd te verwerken.

Marvin maakt eerste een 3d plantmodel (links). Daaruit volgt een skeletmodel (midden) en een gesegmenteerd skelet waarin de bij elkaar horende punten met dezelfde kleur worden weergegeven (rechts).

Vervolgens heeft deze techniek tal van toepassingen mogelijk gemaakt ten behoeve van robotisering. Ook kunnen we nu kwalitatieve data van planten automatisch verzamelen in het kader van plantfenotypering, want uit de Marvin-3d-modellen kunnen we kenmerken berekenen zoals het totale plantvolume en plantoppervlak. En ook geavanceerdere plantkenmerken, bijvoorbeeld om de opbouw van een plant te bepalen op het niveau van stelen en bladeren, en hoe deze met elkaar zijn verbonden. Per steel en blad kunnen we vervolgens diverse kenmerken berekenen zoals lengte, dikte, rechtheid, oppervlak en vorm. Tevens kunnen opbouw en vorm van de gehele plant worden beoordeeld door een skeletmodel op te bouwen. Door de stelen van de plant te representeren door lijnen met een dikte van één punt ontstaat een eenvoudige configuratie waarmee het mogelijk wordt om te analyseren hoe de diverse plantonderdelen aan elkaar vast zitten zonder dat we het volledige model met alle datapunten hoeven door te rekenen. Door vervolgens te bepalen hoe segmenten verbonden zijn in knooppunten wordt de architectuur opgebouwd.

Westlandse Plantenkwekerij past de Marvin-technologie toe in zijn sorteermachine voor kiemplanten.

Deze technologie wordt onder meer toegepast om jonge planten en zaailingen te sorteren op basis van hun 3d-vorm. Plantenkwekers, zoals bij de Westlandse Plantenkwekerij (WPK), besparen met de Marvin-technologie veel tijd en geld. Zo is WPK tijdens piekperiodes niet meer aangewezen op tijdelijke, vaak ongetrainde arbeidskrachten. Nauwkeurig gesorteerde partijen zijn qua teelt veel beter te managen. Dat voorkomt kwaliteitsverlies en het brengt schaalvergroting binnen handbereik. Daarnaast wordt Marvin gebruikt om fenotyperingsdata van zaailingen automatisch te verzamelen om juist die exemplaren te selecteren die precies aan de eisen van een plantenveredelaar voldoen. De metingen geven ook een beeld van de kiemkracht en de stabiliteit van nieuwe rassen.

Sensor naar plant

Wur heeft in samenwerking met machinebouwer Iso Group een steksteekrobot ontwikkeld voor potrozen die gebruikmaakt van de Marvin-technologie. Vanuit het 3d-model wordt berekend waar de robot het best een stek kan knippen en hoe hij naar deze positie in de plant moet gaan. De robot knipt de stek uit een rank en plaatst deze in een pot in de potgrond. Het steken van stekken gebeurt nu voornamelijk met de hand, en dat is een tijdrovende, saaie en repeterende handeling.

Met Marvin is ook een toepassing ontwikkeld voor plantenveredelaars. In het veredelingsproces is het namelijk van belang om het dna-profiel te bepalen van nieuwe rassen om plantspecifieke eigenschappen te koppelen aan de genetica. Denk hierbij aan nieuwe rassen die ziekteresistent zijn en beter om kunnen gaan met grillige weersomstandigheden. Kiemplanten samplen gebeurde tot nu toe handmatig door een stukje blad af te knippen en in losse houders te verzamelen. Een taak die opperste concentratie vereist, omdat de dna-analyse met honderd procent zekerheid aan het juiste plantje moet worden gekoppeld. Mensen maken veel sneller fouten dan robots. De Plantsampler-robot van Wur knipt een stukje blad uit een kiemplant, waarna hij dit bladmateriaal in een microplate plaatst. Een volgende robot verwerkt de bladsamples in deze microplates automatisch en de dna-profielen worden bepaald.

De Plantsampler analyseert volautomatisch het dna-profiel van een kiemplant.

Deze aanpak is echter niet geschikt voor (grote) planten die niet verplaatsbaar zijn of voor gewassen die onder hun teeltomstandigheden moeten worden opgenomen, bijvoorbeeld tomaten in een kas of maisplanten op de akker. Daarom ontwikkelen we ook systemen die het camerasysteem naar de planten brengen om de groei te kunnen observeren onder praktijkomstandigheden. Want een van de uitdagende aspecten van plant phenotyping is het vertalen van experimentele resultaten vanuit gecontroleerde omstandigheden in klimaatkamers naar daadwerkelijke full-scale veldexperimenten waarin de planten in hun natuurlijke habitat worden opgekweekt.

De Phenobot is een geautomatiseerd platform dat planten in een kas gedetailleerd kan analyseren.

Zo ontwikkelt Wur de Phenobot, een geautomatiseerd platform dat op de verwarmingsbuizen in een kas rijdt en de plant gedetailleerd analyseert. De Phenobot gebruikt een geavanceerde 3d-camera op basis van light field-technologie. Deze camera produceert pixelgeregistreerde kleur- en diepte-informatie, waardoor het mogelijk is de opbouw van de plant en de kwaliteit en het formaat van de vruchten exact te bepalen, onafhankelijk van de afstand tot de camera.

Rick van de Zedde is senior onderzoeker en businessdeveloper Phenomics en automatisering bij Wageningen University & Research.

Wilt u het volledige artikel lezen?

AGENDA

Events

Dutch RF Conference

29 november

Nijmegen

High-Tech Systems 2018

22 maart

Eindhoven or Nijmegen

Trainingen

Basics & design principles for ultra-clean vacuum

5 december - 8 december

Eindhoven

Design for additive manufacturing

13 december - 15 december

Eindhoven

Topbanen
Sioux CCM

Manager Mechanics

Sioux CCM

Nuenen

Actemium

Software Engineer Services (PLC/SCADA)

Actemium

Veghel en Roermond

Océ Technologies

Supervisor Machines

Océ Technologies

Venlo

Techwatch

Techwatch | bv | Novio Tech Campus | Transistorweg 7-H | 6534 AT Nijmegen
T. +31 (0)24 - 350 3532 | info@techwatch.nl

Copyright ©  2017 Mechatronica&Machinebouw - All Rights Reserved

×