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Videometer Lite便攜式多光譜成像系統通過測量種子在10種不同波長（波長范圍405-850nm）的LED頻閃光下的成像來獲取有用的信息。這些圖像可以獨立分析使用，也可以疊加起來合成高分辨率的顏色圖像。基礎整合模塊，含10 個波段多光譜成像系統。軟件可進行顏色校準，標簽識別，灰度圖轉換等。

該系統也可以對細菌、真菌、蟲卵等進行高通量成像測量，進行毒理學或其它研究，用于食品谷物、作物、肉品等等進行精確、全面品質檢測。Videometer系統生成圖片可用其它分析系統進行分析，如Matlab等。考慮到Videometer Lite可能需要經常帶到溫室、野外或其它地方進行測量，因此它被設計成可便攜攜帶的樣式。

Videometer Lite的工作軟件由Videometer公司強大的生物信息學和軟件團隊開發，充分考慮在實際應用的需求， 操作簡單，功能強大。Videometer還在不斷研究、升級新算法，適合各種需求。

案例應用

利用Videometer多光譜成像系統對藜麥霜霉病成像

藜麥(Chenopodium quinoa)是一種作物，營養豐富，在多個國家廣有種植。真菌病如霜霉病限制了谷物產量，培育抗性品系，如抗霜霉病品系是藜麥育種的中心目標。

利用常規RGB成像來測量藜麥對霜霉病的表型反應(Peronospora variabilis ) 測量比較困難，原因在于來自不同藜麥基因型在葉片上有不同綠色和紅色斑點進行干擾，參見圖1和圖2。 

開發圖像分析規程來區分健康藜麥葉片組織以及感染霜霉病的藜麥葉片組織。研究利用Videometer多光譜成像系統對嚴重度程度表型和孢子形成進行研究。

嚴重程度是葉片正面損傷的面積占整個葉片面積的百分比。依基因型不同，顏色可為桔色、黃色或紅色。

孢子形成是損傷部上方孢子量，以百分比測量，通過測量葉片正面進行評估。 

圖1 葉片正面嚴重度癥狀

圖2 葉片正面孢子形成

多光譜圖像分析

研究人員利用VideometerLab 4多光譜成像系統進行多光譜成像，積分球確保對樣品的均一照明(圖3)。每個獲取的圖像層由19個不同圖像波段組成，波長涵蓋365nm（UVA）到970nm（NIR）。圖像的每個像素分辨率為~41 μm。每個圖像層的分辨率為2192X2192像素。

圖像分析嚴重度模型

從G9基因型葉片正面(圖4)清楚看到了黃化現象(A)，拍攝了RGB圖像（常規相機，人眼可見光波段。(B)和(C)顯示了多光譜圖層中的2個波段，藍光490nm(B)和黃光570nm(C)。對健康植物組織和黃化界定進行了初始標記，轉換建立了模型(D)，通過nCDA（歸一化典型判別分析將19個波段信息（圖像中多個圖層），轉換為了整個圖層的代表像素范圍值。之后切割(E和F)，可用于所有圖像-所有品系和基因型，獲取有黃化組織（E黃色）百分比定量分析，該特定葉片比例為68.0%，或者包括紅色覆蓋孢子區(F)，比例為18,9%，黃化（黃色）比例68%，孢子和黃化區綜合面積占比75.8%。 

圖像分析孢子形成

在葉片正面（底部），RGB圖像中的G9基因型清晰可見到孢子形成圖像（下底部A和B放大）。盡管在可見光波段很難檢測到單個波段，這里特別標出了藍光波段（490nm）（C）。進入NIR（780nm）波段（下左部的D和E放大），清晰看見了孢子。使用該信息（僅標識黑灰色孢子）可幫助我們區分切割孢子像素（F），并將該面積定量，該葉片孢子比例為12.5% （黃色顯示），不包括黃化部分面積。

另外，此處的孢子標識與正面圖像分析而言更加保守。 覆蓋的非黑灰區的像素部分 (像素比單個孢子要大）估計，孢子比例為~23%（此處未予以顯示)。

圖4(A) sRGB圖像。(B)，490nm(藍光)，(C)，570nm(黃色)，(D) 轉換，(E)和(F)，2種類型定量分割。

圖5(A) sRGB 圖像，(B)490nm(藍光)，(C) 570nm(黃色)，(D)轉換，(E)定量分割。

結果

圖6:133個基因型的平均嚴重程度（%）分布

表1手工以及基于多光譜表型成像的藜麥霜霉病互作