Чип тюнинг от паулюса отзывы: Чип-тюнинг Ford, Nissan, Infiniti, Hyundai, KIA, Chery, Geely, Renault, ВАЗ, Chevrolet, Daewoo, Mitsubishi, TagAZ, SsangYong, Hammer, Opel, GMC, УАЗ, WV, Skoda, Toyota в Самаре от Паулюса!

Содержание

Прошивки от adakt, ледокола, паулюса, iron, мотор мастер клуб.

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Ледокола (Ledokol).

Все прошивки от ледокола, вы можете просмотреть в списке ниже, но скачать прошивки от Ledokol вы не сможете, так как они платные. Отзывы о прошивках ледокола можно прочитать на официальном сайте, или поискать в интернете, чип тюнинг ваз от ледокола, чип тюнинг приоры от ледокола, прошивки от ледокола скачать, купить прошивки от ледокола, прошивки ледокол скачать, прошивки +от ледокола торрент, прошивка ледокол на приору, прошивки +от ледокола скачать бесплатно, ledokol прошивки, прошивка ледокол отзывы, Достаточно так же знать что прошивки от ледокола и чип тюнинг от ледокола, всегда был достаточно экономичный, динамика тоже хорошая, так что прирост мощности и крутящего момента, вам будет обеспечен.
Для блоков 55 pin (Я5, VS, Bosch 1.5.4)
Для блоков Январь 7.2
Для блоков Январь 7.2+
Для блоков М73
Для блоков М74(К)
Для блоков М74. 5 ВАЗ 21127 мотор
Для блоков М75
Для блоков M86 (Lada Vesta, X-Ray, Largus)
Для блоков Bosch M7.8 (Chery, Geely, Vortex, ZAZ Forza, Elara а21, Emgrand)
Для блоков Bosch ME7.8.8 (Brilliance, Changan, Chery, Great, Tiggo)
Для блоков Bosch 7.9.7(+)
Для блоков Bosch ME17.9.7 ВАЗ
Для блоков EMS3132 (LADA Largus, Лада Ларгус)
Для автомобилей Mitsubishi
Для блоков Sirius D3x/D4x (Chevrolet Lacetti)
Для блоков Bosch M(G)7.9.8 (Hyndai, Kia)
Для блоков Bosch kefiko M7.9.7 (Hyundai, Kia)
Для блоков Kefiko 797, ME797, MT20U, MT20U2, MT22U (Geely, Hafei, Haima, Chery, Vortex, Brilliance, BYD и др.)
Для автомобилей Renault (Logan, Sandero)
Для блоков Delphi MT80, MT60 (Cruze, Aveo, Emgrand, Gentra)
Для блоков IEFI-6, МR-140 (Chevrolet, Daewoo)
Для автомобилей Ford focus 2
Для блоков Simtec 7.6 (Сhevrolet Cruze, Orlando)
Для блоков Bosch ME(G)17.9.11(12) (Kia Hyundai)
Для блоков Bosch МR-140, Delco, Sirius (Daewoo, Chevrolet)
Для блоков Siemens Sim 22 и Siemens Sim 210 (Ford Fusion, Ford Fiesta)
Для блоков Bosch ME7. 6, Simtec 7.5 (Opel)
Для блоков с эбу Siemens Vagon VAx (Lifan Breeze)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Челяба (Chelyaba).

Автор прошивок из челябинска, челяба прошивки, он же константин челяба прошивка. Много людей ищут прошивка от челябы отзывы и они только положительные. Многим нравятся прошивки константина челябы. LADA веста прошивка челяба лучший выбор для данного автомобиля. Прошивка челяба воронеже можно найти специалистов и в этом городе. Купить прошивки от челябы можно на нашем сайте. У нас на сайте такие же, как челяба прошивки официальный сайт. прошивка соляриса от челябы, прошивки chelyaba, vesta прошивка chelyaba. Калибровщик прошивок chelyaba под именем константина..
Для блоков Bosch ME17.9.7 (ВАЗ)
Для блоков M86 (Lada Vesta, X-Ray, Largus)
Для блоков EMS3120 (Logan 2, Sandero, Largus, Almera)
Для блоков EMS3132 (Logan, Sandero, Largus, Almera)
Для блоков Valeo V42 (Duster, Terrano)
Для блоков Bosch ME(G)17.9. 11(12) (Kia, Hyundai)
Для блоков Simk41-43, Sim2k-47 (Kia, Hyundai)
Для блоков Sim2k 141-341 (Kia, Hyundai)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от RSW.

Прошивки от RSW для чиптюнинга, чип тюнинг от RSW отзывы после прошивки, вы можете прочесть на оф сайте. Качественно откалиброваны прошивки RSW изменят вам автомобиль до неузнаваемости.
Для блоков Valeo (Renault Duster 1,6L и 2,0L)
Для блоков EMS3130 (Renault Duster 1,6L)
Для блоков EMS3125 (Renault Duster 1,6L и 2,0L)
Для блоков Valeo (Renault Megane, Renault Fluence)
Для блоков EMS3120 (Renault Megane, Renault Fluence, Renault Logan 2, Renault Sandero 2)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от SVVMOTORSPORT.

Прошивки от svvmotorsport для чиптюнинга, прокачай свой автомобиль по полной и прочти от svvmotorsport отзывы после прошивки, вы сможете прочитать на официальном сайте или форуме. Достаточно в поиске вбить svvmotorsport и вы получите достойную информацию по своему вопросу. Svvmotorsport очень активно развивающийся бренд в области чип тюнинга, многие уже оценили качественный чип тюнинг от svvmotorsport и остались довольны.
Для блоков EMS3132 (Largus, Almera) от SVVMotorSport + MotorMaster
Для блоков EMS3132 (Renault) от SVVMotorSport + MotorMaster
Для блоков Delphi MR140 (Nexia, Lanos)
Для блоков DELCO IEFI-6 (Daewoo Nexia)
Для блоков Sirius D3x D4x (Chevrolet Lacetti)
Для блоков Sirius D42 (Daewoo Nexia 1.6L 16V)
Для блоков Delphi MT80 (Chevrolet Cruze, Aveo)
Для блоков Siemens Simtec 7.6 (Chevrolet Orlando, Cruze)
Для блоков с Delphi MT60 (Daewoo Gentra 1,5L)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ADAKT.

Заслуживают внимания прошивки adakt, так как чип тюнинг adakt может улучшить динамику и плавность автомобиля в лучшую сторону. Прошивки adakt сделают автомобиль лучше эластичнее и приятным в управляемости. Adakt прошивка отзывы вы можете легко найти в интернете самостоятельно, не составит труда прошивки adakt скачать, после оплаты нужного вам комплекта. В данный момент скачать бесплатно прошивки adakt не представляется возможности, так как все они предоставляются только на платной основе.
Для блоков 55 pin (Я5, VS, Bosch 1.5.4) (ГБО)
Для блоков Январь 7.2 (ГБО)
Для блоков Январь 7.2+ (ГБО)
Для блоков М74(К)
Для блоков М73
Для блоков Bosch 7.9.7(+)
Для блоков Bosch ME17.9.7 ВАЗ УАЗ
Для блоков Микас 7.1, Микас 7.2
Для блоков Микас 10.3 (М113) Заз Sens (Славута, Таврия)
Для блоков Микас 11
Для блоков Delphi MR-140, HV-240 (Chevrolet Lacetti, Evanda, Aveo, Daewoo Nexia, Lanos)
Для блоков Bosch M(G)7.9.8 (Hyndai, Kia)
Для блоков SIMK 41, 42, 43, 47 (Hyndai, Kia)
Для блоков SIM2K-140, SIM2K-141, SIM2K-341 (Hyndai, Kia)
Для блоков Delphi MT38 (Hyndai, Kia)
Для блоков Bosch kefiko M7.9.7 (Hyundai, KIA, CHERY, GEELY, HAFEI)
Для блоков Simens SID, EDC15, EDC16 (Дизельные Ford)
Для блоков Bosch EDC16 и Bosch DDE4.0 (Дизельные BMW)
Для блоков Siemens, Bosch (Бензиновые BMW)
Для блоков Delphi MT80 (Aveo, Cruze)
Для блоков Siemens Simtec 76. 1 (Cruze, Orlando)
Для блоков Edc16, Edc17, Sid204 (Land Rover)
Для блоков ME7.5 VAG 1.8T (Audi, Seat, Skoda, Volkswagen)
Для блоков Gm Delco Iefi-6, Itms-6F (Nexia, Lanos)
Для блоков Sirius D3x/D4x (Chevrolet, Daewoo)
Для блоков Delphi MT-20U, MT-20U2, МТ-22U
Для блоков Kefico, Melco (Hyundai, Kia)
Для блоков Bosch, Delphi, Siemens (Opel Бензин)
Для блоков Bosch EDC15, Bosch EDC16, Magneti Marelli (Opel дизель)
Для блоков Delphi Ddcr (Hyundai Terracan, Kia Carnival)
Для блоков Edc15, Edc16 (Kia, Hyundai – Дизель)
Для блоков Simos, Magnetti Marelli 7GV (VolksWagen, Skoda) (Vasiliy Armeev)
Для блоков Magnetti Marelli 7GV (VolksWagen Polo, VolksWagen Jetta)
Для блоков Denso, Melco автомобилей Mazda
Для блоков Melco (Mitsubishi Lancer X, Outlander Xl, ASX, Pajero) (Vasiliy Armeev)
Для атомобилей Mitsubishi Lancer 8, 9, Carisma, Galant, Pajero, Montero (Vasiliy Armeev)
Для блоков MED17 (Audi, Skoda, Volkswagen)
Для блоков Bosch ME9. 1 (Chevrolet Captiva 3.2)
Для блоков Bosch ME7.9.9 (Antara, Captiva)
Для блоков EDC15, EDC16 (Citroen, Peugeot, Renault)
Для блоков EDC16 (Mercededs Viano, Vito, ML, Sprinter, GL и др.)
Для автомобилей Nissan и Infiniti (Vasiliy Armeev)
Для блоков Hitachi и Bosch ME7.9.5 (Nissan и Infiniti)
Для блоков Denso процессоры SH7055/7058 (Subaru)
Для блоков Denso процессоры 7F00XX (Toyota и Lexus) (Vasiliy Armeev)
Для блоков Denso (NEC 76F00xx) (Toyota и Lexus)
Для блоков Bosch MED9.1, Bosch MED9.5.10 (Audi, VW, Seat, Scoda.)
Для блоков ACDelco 3, ACDelco 5 (Opel)
Для блоков Bosch EDC16C39 (Дизельные Chevrolet Captiva, Opel Antara 2.0L)
Для блоков Marelli MuliJet (Дизельные Opel Astra H, Corsa D, Combo, Meriva 1.3 CDTI)
Для блоков Bosch M1.5.4, EDC16 (Great Wall Hover, Safe, Deer) (Vasiliy Armeev)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Паулюса (Paulus).

Вашему вниманию представлены прошивка paulus, которые можно скачать прошивки paulus для обзора. Прошивка от паулюса являются хорошей заменой стандартным, много людей ищут прошивка от паулюса скачать, но это коммерческие продукты и предоставляются только платно. прошивка от паулюса отзывы можно почитать набрав в поиске прошивка паулюс официальный сайт, а так же прошивка от паулюса в Москве, прошивки от паулюса скачать бесплатно так же искать бесполезно. У нас вы можете купить прошивки от паулюса, прошивка от паулюса логан, прошивки январь 7.2 от паулюса, прошивки на калину от паулюса, прошивки паулюса м74, прошивка на приору от паулюса, прошивки паулюса торрент, прошивка рено логан от паулюса, прошивка от паулюса цена, прошивка форд от паулюса, прошивка на лачетти от паулюса, прошивка от паулюса в Тольятти, прошивка от паулюса в Екатеринбурге, прошивка паулюса отзывы на акцент, и многое много другое.
Для блоков 55 pin (Я5, VS, Bosch 1.5.4)
Для блоков Январь 7.2(+)
Для блоков М73
Для блоков М74(К)
Для блоков М74.5 + GBO ВАЗ 21127 мотор
Для блоков М75 + GBO
Для блоков M86 (Lada Vesta)
Для блоков M86 (Lada Xray 1. 6L)
Для блоков M86 (Lada Largus)
Для блоков Bosch 7.9.7(+)
Для блоков Bosch ME17.9.7 ВАЗ
Для блоков Bosch М(Е)17.9.7 УАЗ
Для блоков Bosch М(Е)17.9.71 УАЗ
Для блоков Bosch М(Е)17.9.71 (Niva Chevrolet)
Для блоков EMS3132 (LADA Largus, Лада Ларгус)
Для блоков EMS3132 (Renault Logan, Renault Sandero)
Для блоков EMS3120 (Renault Logan 2, Renault Sandero 2)
Для блоков EMS3120 (Lada Largus, Nissan Almera)
Для блоков kefiko 7.9.7 (корейский автопром)
Для блоков Siemens SIM2K-140, 141, 341 (Kia, Hyundai)
Для блоков Siemens SIM2K-240, 241, 242, 245 (Kia, Hyundai)
Для блоков Siemens SIM2K D160 (Chevrolet Epica)
Для автомобилей BYD, Chery, Geely, Vortex, Wingle5, Zaz Forza с блоками М7.8
Для блоков EMS3132 (Nissan Almera)
Для блоков Bosch M(G)7.9.8 (Kia Hyundai)
Для блоков Bosch ME(G)17.9.11(12) (Kia Hyundai)
Для автомобилей Ford Focus 3
Для автомобилей Kia Optima CVVL и K5 turbo
Для автомобилей SsangYong New Actyon 2. 0L
Для блоков EDC15, EDC16 (Kia Hyundai)
Для блоков EMS3125 (Renault Duster 1,6L и 2,0L)
Для блоков Sirius D3x/D4x (Chevrolet, Daewoo)
Для блоков Valeo (Renault Duster, Renault Megane, Renault Fluence)
Для блоков FoMoCo PCM (Ford Kuga 2 – 2.5L)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Мотор мастер клуб.

Для блоков 55 pin (Я5, VS, Bosch 1.5.4)
Для блоков Январь 7.2
Для блоков Январь 7.2+
Для блоков М73
Для блоков М74(К)
Для блоков М74.5
Для блоков Bosch 7.9.7(+)
Для блоков Bosch ME17.9.7 ВАЗ
Для блоков Bosch ME17.9.7 УАЗ
Для блоков EMS3132 (LADA Largus и Nissan Almera)
Для блоков EMS3132 (Renault)
Для блоков Bosch M(G)7.9.8 (Kia Hyundai)
Для блоков Bosch ME(G)17.9.11(12) (Kia Hyundai)
Для блоков Valeo 42 (Renault Duster 1,6L 2.0L)
Для блоков Simtec 7.6 (Cruze, Orlando, Lacetti)

Прошивка для удаления обучения иммобилайзера ВАЗ с эбу Bosch ME17.9.7

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Ирона (Iron).

Для блоков Микас 11 (Уаз Буханка)
Для блоков Микас 11CR (Волга, Соболь, Газель)
Для блоков Микас 10.3 (113-114)
Для блоков Микас 11 ЕТ (электронный дроссель)
Для блоков Микас 11 Евро2 (Газель,Соболь, УАЗ Патриот)
Для блоков Bosch М(Е)17.9.7 УАЗ (E-GAS)
Для блоков Микас 12.4 (Газель Е4)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Чиптюнер (CHIPTUNER).

Заслуживают внимания прошивки chiptuner, так как чип тюнинг adakt может улучшить динамику и плавность автомобиля в лучшую сторону. Прошивки Чиптюнер сделают автомобиль лучше эластичнее и приятным в управляемости. Чиптюнер прошивка отзывы вы можете легко найти в интернете самостоятельно, не составит труда прошивки adakt скачать, после оплаты нужного вам комплекта. В данный момент скачать бесплатно прошивки adakt не представляется возможности, так как все они предоставляются только на платной основе.
Для блоков Январь 5.1, Январь 7.2, Bosch M7.9.7(+), M73, M74 (ВАЗ)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ESSO.

Для блоков Cummins CM2220 (Газель)
Для чип тюнинга Mazda 3, Mazda 6

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ГАЙ (GAI).

Для блоков Микас 12.3 (Газель)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ЧипСофт (ChipSoft).

Для блоков Микас 11.4 (Daewoo Sens, Chance 1.3L)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Р-Лаб (R-lab).

Для блоков Bosch EDC15, EDC16, EDC17, Delphi (Mercedes-Benz)
Для блоков Bosch, EDC16, EDC17, ME7xx, ME9.xx, MED9.5.10 и д.р. (Volkswagen, Audi)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Других авторов.

Для автомобилей (Ford Focus, Mazda) от Motorsoft
Для блоков Denso (Mitsubishi Pajero L200 Дизель) от Weber
Прошивки для ВАЗ с эбу M74 TuneUp RCO от SMS-Soft
Большая база прошивок для дизельных автомобилей
Для блоков Denso SH7058, SH7059 и Bosch EDC16 (Дизельные Nissan Pathfinder)
Для блоков Cummins CM22XX, CM2220A, CM2150E (Газель, Валдай, Камаз)

Информация как скачать? тот или иной продукт будет полезна всем!

Скачать прошивки от adakt, ледокола, паулюса, iron, мотор мастер клуб бесплатно можно только в ознакомительных целях, так как коммерческие продукты распространяются только платно, по читать отзывы о прошивках вы можете по выше представленным ссылкам, если таковые оставляли клиенты после покупку, после покупки ты так же не забывай писать чип-тюнинг отзывы, что бы другие могли найти нужную информацию.

Отзывы о чип тюнинге дизельных и бензиновых авто Салавате

Максим Первушин, Skoda Rapid 1.6 MT 2018 г.в.г. Салават

Всем доброго времени суток! Хотел бы оставить отзыв о перепрошивке своего авто. с Русланом я уже был знаком, до этого прошивал у него свой старенький Рено Логан в связи с тем что пришлось удалить катализатор, в первый раз мне все понравилось, поэтому поменяв автомобиль я долго не думал) Шкода почему то совсем не ехала какая то вялая реакция на педаль газа, при обгонах чувствовалась нехватка мощности. Руслан сказал что это для них обычное дело, залили прошивку от адакт и очудо мой авто поехал гораздо веселее! Не ракета конечно но и не сравнить с тем что было! Однозначно доволен!

Евгений Мартынов, Lada Vesta SW, 1.6, 2019 г.в.г. Салават

Всем вестоводам привет!) Все конечно же знают какие проблемы у наших машин- это огромный провал при переключении с первой на вторую! Это прям бесило, поэтому почитав форумы было принято решение прошить свою весточку! приехал к мастеру Руслану и он мне все объяснил простым, понятным языком.

Я прекрасно понимаю что мощности гоночного болида простой прошивкой не получить, новсе же хотелось какой то прибавки а самое главное чтобы было комфортно при переключениях и немного тяги на низах! Как мне объяснил Руслан на весты лучше всего идут прошивки от MMK или от паулюса, мне залили ммк -прирост ощутим!!!Я доволен и даже от радости рассказал своему другу у которого веста на роботе, там есть также и прошивка этого робота, но это уже как говорится совсем другая история…Спасибо мастеру!!!

Ринат Хамидуллин, Renault Sandero Stepway, 1.6, 2017 г.в.г. Ишимбай

Долго не решался сделать чип-тюнинг своего автомобиля, но провалы в переключениях автомата и задержка в реакции на педаль газа окончательно достали)) и было принято решение поехать в г. Салават, так как в Ишимбае я не нашел нормальных мастеров. Приехал к Руслану он мне все объяснил сказал что надо считать родную прошивку и подобрать по ней подходящую. Было принято решение залить прошивку от Paulus и сразу под нормы евро-2 вдруг я решу удалить в дальнейшем катализатор.

Так же им был дан совет сменить свечи. Вот ребята пока не прошился не верил что может быть так приятно управлять автомобилем) Все четко! ни провалов ни раздумий коробки. Я доволен! Однозначно рекомендую!

Ильдар Набиуллин, Chevrolet Cruze 1.6г. Стерлитамак

Здравствуйте! Хочу оставить отзыв о данном сервисе. Приехал специально из г. Стерлитамак чипануть свой Chevrolet Cruze 1.6 на автомате. причина была проста- у данного автора была самая низкая цена на прошивку круза, в стерлике цена в 5к показалась мне неадекватно завышена. Руслан, так зовут мастера, объяснил что блоки на этих машинах не такие простые с точки зрения чипа и поэтому не все берутся их шить в связи со сложностью восстановления в случае ошибки при подборе и записи прошивки. но в моем случае все прошло успешно чему я безусловно рад! Прошивал летом в жару и соответственно все знают что включая кондиционер машину сразу не узнать, как будто прицеп появился)) Этот эффект значительно уменьшился, стало легче выходить на обгон, я доволен! спасибо и процветания вашему делу

Дмитрий Евдокимов, Lada Largus Cross 1. 6, 2018 г.в.г. Ишимбай

Приветствую любителей чип-тюнинга!)) Долго писать не люблю да и не за чем. Позвонил, записался на прошивку, приехал. Жалобы были на вялую динамику, провалы при переключении скоростей, как выяснилось это у них у всех так)) Залили прошивку от Паулюса, мастер сказал поменять свечи на денсо или нжк, только в хорошем магазине и не паленые) машина поехала гораздо интереснее, однозначно доволен и расход мне кажется чуток упал. Мастеру респект и побольше клиентов!!!

Андрей Вязовцев, Kia Rio 1.6 2014 г.в.г. Салават

Добрый день! Купил недавно данное и авто и первым делом решил удалить катализатор, все знают что на этих авто катализатор находится слишком близо к мотору и при разрушении частички керамики могут попасть в цилиндры, что приведет к задирам и соответственно к ремонту мотора! Поэтому долго не думая я удалил катализатор и чтобы в дальнейшем ошибки не вылазили мне предложили в том сервисе где я вырезал катализатор, поставить обманку, что и было сделано. через пару месяцев каково было мое удивление когда я увидел джеки чан на панели приборов и прочитав ошибку удивился, ошибка была по катализатору! опять же почитав форумы понял что надо прошивать под евро-2 , что и было сделано у мастера Руслана. Прошил и удивился что машина поехала бодрее! – приятный бонус так сказать)) Рекомендую!

Оставить отзыв

Ваше имя

Отзыв

Официальный представитель Paulus Chip в Томске — автосервис, 8 отзывов — Томск, переулок 3-й Казанский, 7

Узнайте стоимость работ в профильных автосервисах поблизости

Марка вашего автоВАЗВелтаГАЗЕРАЗЗАЗЗИЛИЖКАМАЗЛУАЗМосквичСеАЗТагАЗУАЗACAcuraAdmiralAlfa RomeoAlpinaAroAsiaAston MartinAudiBentleyBMWBrillianceBugattiBuickBYDCadillacCaterhamChanaChangfengCheryChevroletChryslerCitroenDaciaDadiDaewooDAFDaihatsuDaimlerDerwaysDe TomasoDodgeDoninvestDonkervoortEagleFAWFerrariFiatFordFotonFSOFSRGeelyGeoGinettaGMCGonowGreat WallHafei MotorHaimaHoldenHondaHuanghaiHummerHyundaiInfinitiIntrallIran KhodroIsuzuJaguarJeepJinbeiJMCKiaKoenigseggLamborghiniLanciaLand RoverLandwindLexusLifanLincolnLotusMahindraMarcosMarutiMaseratiMaybachMazdaMcLarenMercedes-BenzMercuryMetrocabMGMicrocarMiniMitsubishiMitsuokaMorganNissanOldsmobileOpelPaganiPanozPeugeotPlymouthPontiacPorscheProtonPUCHRenaultRoeweRolls-RoyceRoverSaabSaleenSamsungSaturnScionSEATShuanghuanSkodaSmartSpykerSsangYongSubaruSuzukiTalbotTataTatraTianmaTianyeTofasToyotaTrabantTVRVenturiVolkswagenVolvoVortexWartburgWiesmannXin KaiYzkZX

Модель

Год выпуска2022202120202019201820172016201520142013201220112010200920082007200620052004200320022001200019991998

Специализация автосервисаавтовинилавтоэлектрикантикораэрографиябронирование пленкой автомобилябронирование стеколбронирование фардетейлингдиагностика АКППдиагностика автомобилязамена глушителязамена двигателязамена жидкости ГУРзамена катализаторазамена лобового стеклазамена маслазамена масла в АКППзамена масла в вариаторезамена охлаждающей жидкостизамена ремня ГРМзамена ремня генераторазамена рулевой рейкизамена рулевой тягизамена сцеплениязамена тормозной жидкостизамена тормозных дисковкапитальный ремонт двигателякузовной ремонтлокальная покраскамойкаобвесофициальный сервисперетяжка салонаподбор краски для автомобиляпокраска автомобиляпокраска дисковпокраска кожи автомобиляполировка автомобиляполировка лобового стеклаполировка фарразвал-схождениерегулировка рулевой рейкирегулировка сцепленияремонт АКППремонт ГУРремонт МКППремонт ТНВДремонт автомагнитолремонт автомобильных кондиционеровремонт автосигнализацийремонт бамперовремонт вариатораремонт генераторовремонт глушителейремонт двигателяремонт дизельных двигателейремонт инжектораремонт карбюратораремонт катализаторовремонт кожаного салонаремонт пластика салонаремонт радиатора автомобиляремонт рулевой рейкиремонт сколов лобовых стеколремонт стартеровремонт сцепленияремонт топливной системыремонт тормозной системыремонт трещин лобовых стеколремонт турбинремонт фарремонт форсунокремонт ходовойтехосмотртонировка автомобилятюнинг автотюнинг выхлопной системытюнинг двигателятюнинг салонаудаление вмятин без покраскиудаление катализатораустановка ГБОустановка вебастоустановка ксенонаустановка магнитолыустановка сигнализацииустановка сигнализации с автозапускомхимчистка салоначип тюнингчистка дроссельной заслонкичистка форсунокшиномонтажшумоизоляция автомобиляэвакуаторэкспресс-замена масла Нет подходящих автосервисов для отправки запроса поблизости, попробуйте выбрать другую специализацию

org/PostalAddress” title=”адрес”> Томск, переулок 3-й Казанский, 7

8 (962) 788-42-40
8 (952) 889-05-10

будни: с 10 до 18
сб: с 10 до 15

Cкажите, что нашли информацию на АвтоТочках при звонке или визите — это повысит ваши шансы на хорошее обслуживание.

После посещения автосервиса «Официальный представитель Paulus Chip в Томске» напишите отзыв — так вы поможете другим автовладельцам выбрать качественное место.

Узнайте стоимость работ в профильных автосервисах поблизости

Модель

Год выпуска2022202120202019201820172016201520142013201220112010200920082007200620052004200320022001200019991998

Способы оплаты

MasterCard
Visa
Безналичный расчет
Наличными
Электронные деньги

Фотографии

Добавить отзыв

Официальный представитель Paulus Chip в Томске — отзывы

Написать отзыв

Мастер своего дела, сделал как надо я осталсч доволен

Официальная прошивка есть у них.

Все сделали быстро и хорошо.. большое спасибо..

Быстро, оперативно! Этого хватит я думаю!

Мне понравилось. Прошили автомобиль примерно в пределах одного часа может чуть больше. Всем рекомендую.

Грамотный специалист, не первый раз обращался к нему

Отличные ребята, знают своё дело, быстро и аккуратно справляются со своей работой.

Каталась по сервисам, не могли понять причину постоянного стука..отдавала кучу денег, в итоге все равно стук не уходил…разводили руками и отправляли…..в этом сервисе нашли причину, устранили, достаточно быстро все сделали и недорого, полгода езжу, пока все хорошо, ничего не стучит))))

Добавление нового отзыва

Вы:

Новый пользователь

Пользователь АвтоТочек

Ваш e-mail:

Имя пользователя:

Вы принимаете условия пользовательского соглашения.

Ваша оценка:

обслуживали автомобиль:

Выберите маркуВАЗВелтаГАЗЕРАЗЗАЗЗИЛИЖКАМАЗЛУАЗМосквичСеАЗТагАЗУАЗACAcuraAdmiralAlfa RomeoAlpinaAroAsiaAston MartinAudiBentleyBMWBrillianceBugattiBuickBYDCadillacCaterhamChanaChangfengCheryChevroletChryslerCitroenDaciaDadiDaewooDAFDaihatsuDaimlerDerwaysDe TomasoDodgeDoninvestDonkervoortEagleFAWFerrariFiatFordFotonFSOFSRGeelyGeoGinettaGMCGonowGreat WallHafei MotorHaimaHoldenHondaHuanghaiHummerHyundaiInfinitiIntrallIran KhodroIsuzuJaguarJeepJinbeiJMCKiaKoenigseggLamborghiniLanciaLand RoverLandwindLexusLifanLincolnLotusMahindraMarcosMarutiMaseratiMaybachMazdaMcLarenMercedes-BenzMercuryMetrocabMGMicrocarMiniMitsubishiMitsuokaMorganNissanOldsmobileOpelPaganiPanozPeugeotPlymouthPontiacPorscheProtonPUCHRenaultRoeweRolls-RoyceRoverSaabSaleenSamsungSaturnScionSEATShuanghuanSkodaSmartSpykerSsangYongSubaruSuzukiTalbotTataTatraTianmaTianyeTofasToyotaTrabantTVRVenturiVolkswagenVolvoVortexWartburgWiesmannXin KaiYzkZX

Выберите модель

Ваш отзыв:

Напишите, как можно подробнее, что именно вам понравилось, или чем конкретно вы недовольны.

Схема проезда: автосервис «Официальный представитель Paulus Chip в Томске», расположенный по адресу «Томск, переулок 3-й Казанский, 7»

Для полноценной работы с АвтоТочками ваш браузер должен поддерживать JavaScript. Включите его в настройках.

Найти другие автосервисы на карте

Также по адресу «Томск, переулок 3-й Казанский, 7»

Шиномонтаж «Центр автосервиса»
Томск, Казанский 3-й пер, 7
Автосервис «Центр автосервиса»
Томск, Казанский 3-й пер, 7

Ближайшие автосервисы

Автосервис «Стандарт-Авто»
Томск, Ключевской проезд, 27А
Автосервис «70_Регион»
Томск, улица Жуковского, 31
Автосервис «Ship»
Томск, улица Яковлева, 51
Автосервис «12 Вольт»
Томск, проспект Фрунзе, 109а
Автосервис «Modern Автомузыка»
Томск, Киевская улица, 15

Другие точки в пределах 5 минут езды

Магазин автозапчастей «Юлсан»
Томск, Тверская улица, 29
Магазин автозапчастей «Автодеталь-экспресс»
Томск, Сибирская улица, 79а
Магазин автозапчастей «Автозапчасть70»
Томск, Ачинская улица, 9
Автомойка «Фрегат»
Томск, Сибирская улица, 79
Магазин автозапчастей «Оригинальные запчасти»
Томск, Комсомольский проспект, 39/4

Полезно? Расскажите друзьям!

Описание прошивок от паулюса – Автомобильный портал AutoMotoGid

Добрался я наконец до рассказа о тесте прошивок.

Сравнивал прошивки:
1. Сток
2. ADACT
3. Paulus
Напомню, что у меня автомобиль Hyundai i30 GLSMT, двигатель G4FC, 1591 см3.
В своей записи попытаюсь рассказать разницу между прошивками, чтобы каждый смог сделать для себя вывод.
На каждой прошивке я прокатался минимум 5 дней, делал замеры расхода бензина, замер динамики, искал минусы и плюсы. Тест с Racelogicом немного осложнял тот факт, что на кануне я заменил сцепление и было ощущение, что едешь на новой, чужой машине. В итоге оно нам немного порушило планы…
Отдельное спасибо Диме chipmsk из Chip-Msk, который любезно ставил мне различные прошивки и помог сделать замеры с помощью Racelogic.
Замеры на разгон 0-100 производились с пассажирами и барахлом в багажнике, поэтому цифры будут не лучшие. Я стремился делать реальный замер, который будет приближен к реальной жизни. (Мы редко ездим с пустым багажником, да и машина не “эгоист”)
И так поехали…

1. Сток
Ощущения, расход.
Стоковая прошивка, которая наверняка всем известна, поэтому рассказывать о ней много не буду.
Динамика удовлетворительная, хватает для тихой, неторопливой езды. Если необходимо кого то обгонять обязательно требовалось включать пониженную и крутить движок от 4000об и выше.
Средний расход по городу у меня составлял 8,9-9,4л на 100км по бортовому компьютеру. (Сравнивать буду только город, т.к. из города во время теста особо не выезжал)

Замер 0-100
Разгон до 100 оставляет желать лучшего и составил 14,1

2. ADACT
Установив прошивку от ADACT вы получите:
— увеличение оборотов на холостых (уменьшение вибрации в салоне)
— быстрый отклик на педаль газа
— двигатель хорошо тянет на низких оборотах
(по сравнению с прошивкой от Paulus и стоком, на 2 передаче при минимальных оборотах и постепенном нажатии газа не идет вибрация-захлебывания двигателя)
— увеличение общей динамики, прирост л.с. и крутящего момента 7-10% (по ощущениям и обещаниям авторов прошивок)
— отсутствует провал тяги при включенном кондиционере

Ощущения, расход.
Прошивка от ADACT ощутимо отличается от стоковой, педаль газа стало приятно нажимать, подхват идет сразу даже при низких оборотах. Придает уверенность на дороге.
Расход по бортовому компьютеру не значительно вырос 9,1-9,6л на 100км.

Замер 0-100
Разгон с ADACTом бодрее, результат 12,9 сек.

3. PAULUS
Всем известная и всеми любимая прошивка от Паши (Паулюс).
— увеличение холостых оборотов (вибрация полностью уходит, на ADACT она все таки остается, но при этом стал резонировать глушитель))) ).
— быстрый отклик на педаль газа
— тяга на низких оборотах улучшилась за счет изменения смеси и дозирования впрыска.
— увеличение общей динамики, прирост л.с. и крутящего момента 7-10% (по ощущениям и обещаниям авторов прошивок)
— отсутствует провал тяги при включенном кондиционере

Ощущения, расход.
Прошивка от Паши так же превосходит стоковую)))
После этой прошивке вы никогда не вернетесь на сток. Машина ведет себя на дороге совсем иначе. Любое нажатие на педаль газа, моментально отражается на ускорении. Комфорт и уверенность на дороге. Отсутствие вибрации на холостых оборотах несказанно радует. На совсем низких оборотах до 1000 (пример 2 передача) машина имеет легкую вибрацию — захлёб при нажатии газа, далее идет уверенное ускорение.
Расход по городу с прошивкой от Paulusа ниже расхода ADACT и стока. Замер по бортовому компьютеру 8,2-8,7л. на 100 км.

Замер 0-100
На тесте прошивки Paulusа перегрели сцепление, при переключении передачи сцепление не схватывало и обороты вместо падения наоборот увеличивались. Сцепление новое и насиловать его совсем не хотелось, решили отложить замеры на вечер.
Разгон на прошивке Paulusa составил 11,4 сек (но при меньшем количестве человек)

Личное заключение.
Прошивки для Hyundai i30 ( и на все Gamma двигатели) не бесполезны и способны оживить двигатель.
Разнообразие прошивок не велико, основными авторами являются ADACT и Paulus.
ADACT лучше тянет на самых низких оборотах, поэтому эта прошивка скорее подходит для городской езды, для пробок, но и на трассе она поможет быстрее ускорить автомобиль.
Прошивка Paulusа более сбалансирована, увеличивает комфорт в салоне. Расход уменьшился. По тестам показал лучшую динамику от 0-100км/ч. Самая известная и хваленая.
Прошивку делать стоит и ресурс двигателя она не уменьшает, а дает только наслаждение от вождения. Остается только один вопрос нужна она вам или нет. Стоимость прошивок варируется от 3 000 до 10 000 руб по России. Ищите официальных представителей.

Выражаю огромную благодарность за помощь большому профессионалу и просто хорошему человеку Дмитрию из компании Chip-msk. Если решитесь на прошивку можете всегда связаться с ним и обсудить любые вопросы CHIP-MSK.

При замерах использовался АИ-95 (Газпром), резина Hankook Оptimo. Крутил передачи каждую до 5500об/мин. При повышении оборотов цифры изменятся в лучшую сторону, но насиловать двигатель не хотелось, гнались не за скоростью, а за сравнением результатов.

Желаю всем легкого выбора, надеюсь моя статья будет для Вас полезна.

Ссылка на первые впечатления от чип-тюнинга. Чип-тюнинг.

ща такое расскажу!))))
В общем, давно изучаю тему чип-тюнинга, очень хотел попробовать, еще со времен четырки. Умные бездельники говорят, что если о чем то долго думаешь, это обязательно к тебе придет — я начинаю в это верить))) не один месяц мусолили с корешом тему поездки в Омск для прошивки, но волею одного случая в результате случайного знакомства и разговора с одним человеком узнал, что 16 июля приезжает в Астану с Омска его брат, по совместительству официальный представитель Паулюса и он может прошить машину…
Записался сразу в очередь первым)))
Итог — установлена последняя прошивка от Паулюса под Евро-2 (127/126 двигатели не шьются под евро0, а я очень хотел, кто говорит что у него евро 0 на этих движках от Паулюса — не верьте, там просто отключают где то 2й лямбда и ставят так настройку, чтобы чек не горел, но эбу при этом работает неправильно).
До вс представитель здесь, оставляю контакт человека, через которого можно записаться (он вроде как раз в месяц здесь бывает — 87019851475 Женя).
Прошивка занимает минут 15.
Ну а самый смак будет поведан дальше)))

ТЕСТ И ОЩУЩЕНИЯ!

Если коротко — ни жалею ни разу!
Теперь подробно. Вчера прошился, сегодня поехал в трассу в Атбасар по работе (520 км приблизительно в обе стороны). Полотно сносное, выехал в 7 утра пока не жарко, туда — без кондера, залит полный бак.
По данным с ммс (стоит ню меню): за за первые 100 км съело 6,41 бензина, за 244 км (пройдены за 2ч22мин) 17,2л. Средний расход 7л.
Темп езды: в начале много деревень мелких, где скорость 60км/ч, потом степь. Скорость не щадящая — в среднем по трассе держал 130-140км/ч. 2 раза разогнался до 172км/ч (на сток прошиве не шла выше 160, тупо стрелки застывали и все).
Ощущения — да у меня самолет!))) на самом деле был дикий позитив, даже Гайцов до самого Атбасара не было.
Путь обратно: не торопясь (по трассе 6 засад Гайцов было уже). С кондером не торопясь,110-130. За 200км 17л, средний расход 8,54л. Но и здесь не обошлось без парочки “ввалива”)))) пристроился шевролет круз сзади с явным намерением на обгон, захотелось затролить))) в общем Круз не то, что не обогнал, но я еще верно так от него уходил, долго он за мной гнался))) позитив))) потом вспомнил что есть функция замера 0-100км/ч на меню…опробовал, крутил до 5500, показало 13,2с… Неплохо для таза с 17 колесами))) в общем очень позитивная поездка))

Мои субъективные ощущения:
1. Двигатель заводится и работает приятнее как то, стабильнее.
2. Провалов почти нет! Поверьте, на 17 колесах был такой прикол, что если рано переключиться на повыше передачу, был жуткий провал в 2-3 сек, пока машина не словит, теперь этого нет!
3. Переключения что вверх что вниз стали каким то приятными (не сам процесс переключения, а как машина едет и чувствует себя на включенной передаче — тянет во всех диапазонах без провалов).
4. Кондер теперь почти не влияет на набор скорости.
5. Педалька газа…мммм…как она отзывается на все манипуляции, не передать!

В общем, вспомнил все навскидку, фото данных с ммс не выкладываю — лень перекидывать эти фотки, да и списал все с них.

Пожелания: ребята, если есть возможность — шейте Паулюсом! Машина болидом не становится, но едет однозначно приятнее (это в первую очередь) и чуть быстрее.

Скачать прошивки тюнингованные ваз от Paulusa.

Описание: В архиве содержаться следующие прошивки с описание:

Прошивки для ЭБУ Январь-7. 2 (fast-версии)
Специальные версии ПО для ЭБУ Январь-7.2 с возможностью работы до 10200 об/мин.
Данные прошивки могут использоваться как основа для чип-тюнинга нестандартных “заряженных” моторов.
a203ek34_fast
i203ek34_fast
i203el35_fast
i204dm52_fast
i204dm53_fast
i205dm52_fast
i205dm53_fast
Вот динамичная самая лучшая прошивка на 1,5 с РСО
I203newDrive
new paul TX53
прошивка для Я7.2 без датчика кислорода
i203tx52
прошивка с датчиком кислорода (ДК) немного кретична к бензину АИ92 ( что не сильно паленый был) на 95 полный улет,
лучше по динамике только пожалуй 4L paul L52 которой нет 🙂
4ОL new paul НL52
эта прошива на случай если умрет ДК, регулировка СО с диагностического оборудования, т.е с газоанализатором и спец программой.
Впринципе ставил без регулировки, работает отлично. Сейчас стоит на моей машине, пока не жалуюсь.
Ультра new paul TX52
Версия с ДК. Динамичная, эластичная, устранены проблемы с ХХ и регулирования по ДК, оптимизированы топливоподача и зажигание,
отключена диагностика пропусков воспламенения.
I203EZ36
Для замены прошивок I203EK34/A203EK34, I203EL35/A203EL35.
Версия без ДК. Динамичная. Регулировка СО с диагностического оборудования (нормы Россия-83).
Отключена диагностика пропусков воспламенения
I203ER99 2111 8V 1,5L
Версия без ДК. Динамичная. Регулировка СО с диагностического оборудования(нормы Россия-83).
отключена диагностика пропусков воспламенения.
I203EX36_RCO
Для тюнинга автомобилей с прошивками
I203EK34/A203EK34, I203EL35/A203EL35.
ВАЗ 21124 1,6 л. 8V
Январь 7.2 21114-1411020-31/32
Верия с регулировкой СО (c диагностического оборудования), протокол Россия-83
В архиве 2 прошивки:
версия с префиксом “i” с отключенной драйверной диагностикой
и диагносткой пропусков воспламенения.
Внимание! Будьте осторожны. Использовать прошивку “i” можно только при
полностью исправной системе зажигания или на автомобилях с убранным катколлектором.
Прошивка уже защищена от копирования и при попытке чтения стирается.
I204DX55.bin
I204DX55i.bin
I204EL50_1600
I204RB40_1600_GBO.rar
ВАЗ 21124 1,6 л. 16V
Январь 7.2 21124-1411020-31/32
Верия с поддержкой ДК.
В архиве 2 прошивки
версия с префиксом “i” с отключенной драйверной диагностикой
и диагносткой пропусков воспламенения.
Внимание! Будьте осторожны. Использовать прошивку “i” можно только при
полностью исправной системе зажигания или на автомобилях с убранным катколлектором.
I205DZ53.bin
I205DZ53i.bin
ВАЗ 21214 1,7 л. 8V
Январь 7.2 21124-1411020-81/82
В архиве 2 прошивки
версия с префиксом “i” с отключенной драйверной диагностикой
и диагносткой пропусков воспламенения.
Внимание! Будьте осторожны. Использовать прошивку “i” можно только при
полностью исправной системе зажигания или на автомобилях с убранным катколлектором.
I214EX91i.bin
I214EX91.bin
Все прошивки которые написаны ниже все от Паулюса
Final_I201HL66.zip
I201TH66_R83(RCO)_2. zip
I204EL50-1600.bin
Версия с ДК. Динамичная, без проблем с ХХ и регулирования по ДК, оптимизированы топливоподача и зажигание.
Калибровка ©SPY
Для установки на двигатели 1,6 л. на замену прошивок I204DM52/A204DM52, I204DM53/A204DM53
Великолепная динамика в сочетании с прекрасной экономичностью
I203tX52 1,5 л. 8-кл. Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
I204tX53 1,6 л. 8-кл. Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
I205tX54 1,6 л. 16-кл. Январь 7.2 21124-1411020-31(32)
Прошивки укомплектованы более динамичными версиями ULTER
I206tX55
1,7 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
I206DP55
1,7 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
Прошивочки отличаются ровной тягой, чётким прогревочным режимом и ХХ. Экономичнее по сравнению с 797 примерно на 2 л.
Исправлен глючок с провальчиком на резком дросселе.
Супер-паршивки для классических двигателей. Исправлены все косяки. Значительно снижен расход и увеличина динамика.
I226tX52
1,6 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
I226ML57
1,6 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
FINAL 92 new paul TX54.bin
FINAL 92 new paul HL54.bin
FINAL 95 new paul TX54.bin
FINAL 95 new paul HL54.bin
new paul TX52.bin
new paul TX53.bin
new paul HL52.bin
new paul HL53.bin
ultra new paul НL53.bin
Ультра I201HL66.bin
Ультра new paul TX52.bin
I226FF10_классика____.bin
I226FM10_классика____.bin
Версия с ДК. Динамичная, без проблем с ХХ и регулирования по ДК, оптимизированы топливоподача и зажигание.
Калибровка ©SPY
Для установки на двигатели 1,6 л. на замену прошивок I204DM52/A204DM52, I204DM53/A204DM53

Прошивки контроллеров ВАЗ

Наконец-то закончена работа “работа над прошивками”. Мы намеренно не стали прорабатывать устаревшее ПО и начали сразу с систем “Январь 7. 2″. В результате кропотливой работы с ПО контроллера и долгой калибровки на стендах и реальных условий движения было создано супердинамичное ПО под нормы токсичности “Россия-83” на весь ряд выпускаемых двигателей. Все прошивки без ДК, с регулировкой СО с диагностического оборудования.
Великолепная динамика в сочетании с прекрасной экономичностью. Нет отступления от заводского расхода. Работает даже несколько экономичнее на малых и средних нагрузках. Самоадаптирующаяся под любой стиль движения, добавлены алгоритмы антипробуксовки. Великолепный зимний пуск. Выдерживает тест на запуск с первого раза до –41,2 С на масле 0W30.
I203tX52 1,5 л. 8-кл. Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
I204tX53 1,6 л. 8-кл. Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
I205tX54 1,6 л. 16-кл. Январь 7.2 21124-1411020-31(32)
Наш калибратор Маршал Жуков не ест, не спит, калибрует прошивки для всемирного бесплатного тюнинга. На этот раз ему в потные ручонки попала Нива – Шивроле. Известно, что комплектуемые на заводе блоками Bosh, те практически, не едут. Поэтому было решено написать альтернативное ПО для блоков Январь 7.2. Выполнять задачу поручили Великому Маршалу, с которой он справился в рекордно-короткие сроки. Прошивки укомплектованы более динамичными версиями ULTER
I206tX55
1,7 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
I206DP55
1,7 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
Прошивочки отличаются ровной тягой, чётким прогревочным режимом и ХХ. Экономичнее по сравнению с 797 примерно на 2 л. Исправлен глючок с провальчиком на резком дросселе.
Супер-прошивки для классических двигателей. Исправлены все косяки. Значительно снижен расход и увеличина динамика.
I226tX52
1,6 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)
I226ML57
1,6 л. 8-кл.
Январь 7.2 2111 – 1411020-81(82)
Январь 7.2 21114-1411020-31(32)

Прошивка паулюс или ледокол

Многие владельцы автомобилей хотели бы иметь более мощный автомобиль, но при этом, чтобы не увеличивался расход топлива. Этого можно добиться, используя прошивку авто. Как правило, для этого автомобиль загоняется на стенд для проведения маппинга, который состоит в поиске данных в заводской программе, которые управляют работой мотора, после чего вносят в них коррективы.

От того, сколько и каких параметров надо будет отрегулировать, зависит длительность и сложность такой работы. За нас эту работу уже выполнили профессионалы, а мы только устанавливаем разработанные ими прошивки на автомобиль.

В двигателях более простых моделей этим параметром будет, например, угол опережения зажигания и период подачи топлива. Более сложные двигатели предполагают еще и учет таких показателей, как угол изменения фаз распределения газа, высоту подъема клапанов, длину впускного коллектора. Прошивка автомобилей в таком случае проводится так, чтобы все величины поддавались изменениям согласованно, потому как сложно вклиниваться в работу стольких систем.

Более того, даже лучший чип-тюнинг предполагает возможное возникновение трудностей, поскольку блок управления самим двигателем может быть связан с прочими блоками управления, например, коробкой передач. Тогда при коррективах в одном из блоков неизбежна корректировка во всех остальных, связанных с ним. На BMW 7 их может быть около 80! В таком случае за прошивку даже не берутся.

Чип-тюнинг: плюсы и минусы

Как и любой другой процесс, прошивку авто можно рассматривать как явление негативное, так и положительно сказывающееся на работе автомобиля. Каковы же плюсы чип-тюнинга?

Возможность повышения показателей мощности двигателя;
Сокращение потребления топлива;
Количество вредных выбросов в атмосферу с увеличением мощности не возрастает. Программы, используемые нашим автосервисом, позволяют сохранять объемы выбросов в пределах норм при одновременном повышении мощности двигателя и уменьшении потребляемого топлива.

Однако, наряду с преимуществами, что дает чип тюнинг, есть и некоторые недостатки. Прежде всего, автозавод, узнав, что была сделана прошивка, может снять авто с гарантии, хотя сами авторизированные точки продажи зачастую предлагают услуги по чип-тюнингу. Хотя прошивка авто, сделанная у профессионалов не будет выдавать никаких ошибок и обнаружить ее программно нет никакой возможности.

Кроме того, улучшение мощности на некоторых двигателях может быть незначительным и неощутимым – всего на 5-7%. Поэтому, мы даем пробный период на обкатку прошивки и если вам не понравится мы можем установить оригинальную прошивку.

Что касается расхода топлива, то хотя зачатую и можно наблюдать сокращение или как минимум не увеличение его потребления, однако нередко автовладельцы, получив доступ к новым мощностям, начинают эксплуатировать авто больше и активнее, от чего расход становится тоже больше. Кроме того, чип-тюнинг – это удовольствие недешевое. Так что есть у прошивки автомобиля плюсы и минусы, которые стоит учесть.

Прошивки авто от разных производителей — Паулюс, Адакт, Ледокол и другие

Есть разные варианты прошивок. Мы работаем со следующими создателями прошивок: Ayashiko , Василий Армеев, RSWchip, Кстовчанин, SVV, ESSO, EDS, Chelyaba, Vovan123, Федоренко и другие. У них есть что-то общее, что-то отличается. Сейчас мы рассмотрим некоторые из них.

Прошивка от Паулюса в Тамбове

Одним из наиболее популярных является прошивка от Паулюса. Это хорошая замена стандартной прошивки, но являясь коммерческим продуктом, чип-тюнинг от Паулюса можно получить только платно. Потому искать ссылки на бесплатную закачку бесполезно. Все что вы скачаете в интернете будет подделкой. Не рекомендую ставить прошивки от непонятных тюнеров. Восстановить работоспособность вашего авто будет стоить гораздо дороже.

Что дает прошивка Паулюса? Прежде всего, качественное повышение мощности и возможность сделать это максимально эффективно. К тому же, вы можете попробовать сделать прошивку дома, хотя мы рекомендуем все же обратиться за помощью к специалистам. Если интересует, как используется прошивка от Паулюса, отзывы можно найти в интернете и сравнить с другими вариантами.

Прошивки Ледокол в Тамбове

Что можно предложить как альтернативу? Использование прошивки Ледокол. Так же, как и paulus, ledokol – это коммерческая, а значит, платная версия. Подходит для прошивки блоков Bosch, Sirius, Delphi и других. Преимущественно используется для марок автомобилей среднего класса типа Рено, Шевроле, Лада, Чери, а также некоторых моделей Митсубиси, Хюндай и Киа.

Прошивки АДАКТ в Тамбове

Следует также упомянуть о прошивках Адакт. Благодаря чип-тюнингу этого типа улучшается динамика автомобиля и его плавность. Он становится более приятно управляемым. Как и предыдущие описанные версии, Adact прошивки платные.

Всем доброго времени суток!
Поговорил тут с людьми про чиповку своего железного коня.
Ну и как бывает решил опробовать данное дитяще на себе
Так, что выбрать, какую прошивку”ЛЕДОКОЛА” или ” ПАУЛЮСА” ?
Всех кто прошивался на объём 1,8л, механика 5 ступ.
Прошу отписаться всех по данным прошивкам если кто то пробовал или знает точно какую ставить.
Какие плюсы и минусы почувствовали на себе
Кто что думает про это чудо прошу не молчать и высказывать своё мнение
Всех хочу послушать
Мнения разные “фломастеры” одинаковы

Цена вопроса: 4 000 ₽ Пробег: 8000 км

Geely Emgrand EC7 FE-1 2013, двигатель бензиновый 1.

8 л., 126 л. с., передний привод, механическая коробка передач — тюнинг

Машины в продаже

Geely Emgrand EC7, 2013

Смотрите также

Комментарии 25

У меня залит Паулюс очень доволен что перешился.

да бред эта прошивка, чиповать у нас нормально не умеют, всем известно что по прошествии нескольких лет могут начатсья проблемы!+ это все самовнушение, она у тебя поехала побыстрее на низах, зато на верхах тянуть станет меньше… самообман, впаливание денег на ветер

если честно уже пропал запал по прошивки
появился опыт вождения данного авто, а это переключение на пониженную это даже немного драйва в крови
к слову 1.8 на моей Лайме и мкп это огонь если крутить даже не в красной зоне
короче нужно брать оборотами а не прошивкой уже уйму япона и корея авто натянуто хоть на трассе хоть в городе

+ это все самовнушение, она у тебя поехала побыстрее на низах, зато на верхах тянуть станет меньше… самообман, впаливание денег на ветер
согласен но не полностью разница есть но она измеряется на стендах а с нашей тянучкой это мало заметно

не знаю как у вас, на церато форумах сто раз видел что разнице в итоге никакой не оказалось, есть конечно положительные моменты в прошиве…

Я сделал месяц назад прошивку от Паулюса на 1. 8МТ.

Могу сказать, что:
1) Изменений по динамике не заметил. К тому же сейчас ещё достаточно скользко и нет возможности проверить этот параметр.
2) Расход, субъективно снизился. Смогу точнее сказать после некольких заправок.
3) Однозначно пропало плавание оборотов в районе 1500 об/мин. Раньше было, что на холостом ходу пытаться педалью газа выставить 1500 об/мин, то обороты начинали плавать от 1000 до 1800 оборотов.

Очень не хватает объективного сравнение прошивок разных авторов на одном автомобиле. А то реально выбирать непонятно как. Если бы кто-то взялся и откатал прошивки (Паулюс, Ледокол, Адакт и т.п.) на одной машине, то было бы наглядно и объективно. Интересны параметры: разгон до 100 км/ч, разгон с 40 до 60 (на 3 и 4 передаче), разгон с 40 до 80 (на 3 и 4 передаче), средний расход и субъективные замечания испытателя.

1.8 механика прошивка ледокол. По началу мне не понравилось так как мотор стал более грубовато работать, при заводке обороты больше 2000 поднялись. По прошествии времени привык к новшествам )) динамика стала лучше расход остался прежним город 10 л на сотню. Стоимость 2 рубля

это видимо 1 версия прошивки ледокола, на 3 версии мотор прям шепчет)

Прошивался у тебя летом, не знаю какая версия была. Как поменять можно на обновленную версию)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Ледокола (Ledokol).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Челяба (Chelyaba).

Автор прошивок из челябинска, челяба прошивки, он же константин челяба прошивка. Много людей ищут прошивка от челябы отзывы и они только положительные. Многим нравятся прошивки константина челябы. LADA веста прошивка челяба лучший выбор для данного автомобиля. Прошивка челяба воронеже можно найти специалистов и в этом городе. Купить прошивки от челябы можно на нашем сайте. У нас на сайте такие же, как челяба прошивки официальный сайт. прошивка соляриса от челябы, прошивки chelyaba, vesta прошивка chelyaba. Калибровщик прошивок chelyaba под именем константина. .
Для блоков Bosch ME17.9.7 (ВАЗ)
Для блоков M86 (Lada Vesta, X-Ray, Largus)
Для блоков EMS3120 (Logan 2, Sandero, Largus, Almera)
Для блоков EMS3132 (Logan, Sandero, Largus, Almera)
Для блоков Valeo V42 (Duster, Terrano)
Для блоков Bosch ME(G)17.9.11(12) (Kia, Hyundai)
Для блоков Simk41-43, Sim2k-47 (Kia, Hyundai)
Для блоков Sim2k 141-341 (Kia, Hyundai)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от RSW.

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от SVVMOTORSPORT.

Прошивки от svvmotorsport для чиптюнинга, прокачай свой автомобиль по полной и прочти от svvmotorsport отзывы после прошивки, вы сможете прочитать на официальном сайте или форуме. Достаточно в поиске вбить svvmotorsport и вы получите достойную информацию по своему вопросу. Svvmotorsport очень активно развивающийся бренд в области чип тюнинга, многие уже оценили качественный чип тюнинг от svvmotorsport и остались довольны.
Для блоков EMS3132 (Largus, Almera) от SVVMotorSport + MotorMaster
Для блоков EMS3132 (Renault) от SVVMotorSport + MotorMaster
Для блоков Delphi MR140 (Nexia, Lanos)
Для блоков DELCO IEFI-6 (Daewoo Nexia)
Для блоков Sirius D3x D4x (Chevrolet Lacetti)
Для блоков Sirius D42 (Daewoo Nexia 1. 6L 16V)
Для блоков Delphi MT80 (Chevrolet Cruze, Aveo)
Для блоков Siemens Simtec 7.6 (Chevrolet Orlando, Cruze)
Для блоков с Delphi MT60 (Daewoo Gentra 1,5L)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от АДАКТ (Adact).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Паулюса (Paulus).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Мотор мастер клуб.

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Ирона (Iron).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Чиптюнер (CHIPTUNER).

Заслуживают внимания прошивки chiptuner, так как чип тюнинг адакт может улучшить динамику и плавность автомобиля в лучшую сторону. Прошивки Чиптюнер сделают автомобиль лучше эластичнее и приятным в управляемости. Чиптюнер прошивка отзывы вы можете легко найти в интернете самостоятельно, не составит труда прошивки адакт скачать, после оплаты нужного вам комплекта. В данный момент скачать бесплатно прошивки адакт не представляется возможности, так как все они предоставляются только на платной основе.
Для блоков Январь 5.1, Январь 7.2, Bosch M7.9.7(+), M73, M74 (ВАЗ)

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ESSO.

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ГАЙ (GAI).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от ЧипСофт (ChipSoft).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Р-Лаб (R-lab).

Коммерческие прошивки для чип-тюнинга от Других авторов.

Информация как скачать? тот или иной продукт будет полезна всем!

Скачать прошивки от адакт, ледокола, паулюса, iron, мотор мастер клуб бесплатно можно только в ознакомительных целях, так как коммерческие продукты распространяются только платно, по читать отзывы о прошивках вы можете по выше представленным ссылкам, если таковые оставляли клиенты после покупку, после покупки ты так же не забывай писать чип-тюнинг отзывы, что бы другие могли найти нужную информацию.

Отзывы о MasterCar

Breadcrumbs MasterCar

MasterCar
Отзывы

К нам обратился Николай водитель Ford Focus 2. Автомобиль в нашей стране достаточно распространенный и пожелания у клиентов одни и те же. Наш клиент не стал исключением и в основном владелец Ford Focus 2 хотел прибавить мощности автомобилю. Николай жаловался на плохую реакцию педали газа и задумчивость машины “с низов”. Нашими специалистами была проведена предварительная диагностика всех систем автомобиля на исправность. После этого с авто Ford Focus 2 была считана родная прошивка и отправлена на перекалибровку Павлу Иванову более известному под ником Paulus. Прошивки от данного автора заслужили признание автолюбителей по всей России. Полученная авторская прошивка была запрограммирована обратно в блок управления двигателем автомобиля Ford. Клиенту выдана вся техническая документация на работы и гарантийный договор на работы сроком на 2 года.

После тестового заезда клиент отметил отличную динамику, автомобиль разгоняется уверенно и без провалов, реакция на педаль газа понятная – без задержек, в целом вождение автомобиля стало более комфортным.

Записаться на бесплатный тест драйв можно по телефону 8 900 111 84 11. Звоните с удовольствием ответим на Ваши вопросы.

Новоиспеченный владелец Renaut Fluence обратился к нам в день покупки данного автомобиля с жалобой на горящий check engine. Нашими мастерами была произведена компьютерная диагностика в результате чего было выявлено, что пришел в негодность нижний датчик кислорода. В электронном блоке управления автомобиля Renaut Fluence, хранилась ошибка по обрыву подогревателя датчика кислорода №2, а так же по недостаточной эфективности работы каталитического нейтрализатора. Владелец Renaut Fluence отказался от замены неисправных элементов и попросил исправить данную проблему путем перепрошивки блока управления двигателем. Далее с его автомобиля Renaut Fluence была считана родная прошивка и отправлена на перекалибровку под нормы токсичности евро2. После перекалибровки в эбу двигателя была записана авторская прошивка от Paulus, с нормами токсичности Евро-2 (прошивка из серии сбалансированный-динамик). После этого проблема покинула автомобиль и клиент уехал на 2-х недельный тест с улыбкой на лице! Чек больше не будет докучать владельцу, а благодаря правильной настройки прошивки автомобиль приятно стал откликаться на педаль газа и ускоряться с низов. На все работы нашими специалистами выдается договор и дается гарантия 2 года. Записаться на бесплатный тест драйв можно по телефону 8 900 111 84 11. Звоните с удовольствием ответим на Ваши вопросы.

К нам обратился клиент с жалобой, что после удаления неисправного катализатора появилась ошибка в эбу двигателя по низкой эффективности каталитического нейтрализатора. После диагностики автомобиля нами была произведена перепрошивка эбу двигателя Mitsubishi Lancer под нормы токсичности евро-2, с использование авторской прошивки от Paulus. Клиент остался доволен улучшением динамики автомобиля. Также его перестала беспокоить горящая ошибка эбу по низкой эфективности катализатора.

Владельца автомобиля Hyundai Tucson с двигателем 2 литра 2007 года выпуска не устраивала динамика автомобиля и реакция на педаль газа. Нашими матерами была проведена первичная диагностика автомобиля, после чего была считана родная прошивка, которая в последствии подверглась перекалибровке и была залита обратно в эбу автомобиля. После двухнедельной эксплуатации автомобиля владелец отметил возросшую динамику автомоибля, езда по трассе стала более комфортна в плане обгонов и перестроений, а так же расход в трассовом режиме упал почти на литр. Теперь автомобиль практически молниеносно стал откликаться на педаль, пропала задумчивость так свойственнная Е ГАЗу. При прошивке автомобиля Hyundai Tucson была использована авторская прошивка от Paulus. Гарантия на наши работы по перепрошивки составляет 2 года. Выполняя чип тюнинг Вашего автомобиля у нас Вы получаете весь необходимый пакет документов и реальные гарантии на выполненные работы.

Владелец автомобиля Lifan обратился к нам с проблемой горящей ошибки подушки безопасности на панели, а также не работающим сигналом. С данной проблемой клиент столкнулся после процедуры сход-развала где ему повредили подрулевой шлейф. После проведенных нашими мастерами работ, сигнал снова пришел в работоспособное состояние и погасла лампа неисправности подушек безопасности. Съездив на процедуру сход развала по акции поверив низкой цене на один из сервисов в г. Твери, клиент потратил деньги на новый подрулевой шлейф который испортили сотрудники с другого СТО которые зачем то решили снять руль на автомобиле и выполнили это без должной подготовки. На все наши работы Вы можете получить полную документацию, а так же выполняя работы у нас Вы получаете полноценную гарантию на выполненные заказ наряды. Записаться к нам на прием Вы всегда можете по телефону 8-900-111-84-11. Звоните с удовольствием Вам поможем!
.

После приобретения автомобиля Renault Duster клиент долгое время был недоволен тем что, на приборной панели Renault Duster отображался только пробег. Нашими специалистами была произведена активация штатного бортового компьютера в приборной панели автомобиля Renault Duster. В результате проведенной операции, на панели приборов автомобиля появились новые параметры и значения, а именно: температура за бортом, мгновенный расход, средний расход и т.д. Клиент остался очень доволен проделанной работой. Если Вы владелете новым автомобилем Renault Duster и хотите активировать себе полный функционал бортового ПК Вы можете обратиться к нашим специалистам, мы Вам обязательно поможем.

Подробнее: Активация бортового компьютера Renault Duster 2017 года

Владелец обратился к нам со следующей проблемой: автомобиль стал плохо запускаться, постоянно горел чек. Периодически автомобиль вообще отказывался заводиться. В один из таких дней когда автомобиль вновь отказался заводиться, клиент притащил его на наше СТО на буксире.
Нашими мастерами была произведена комплексная диагностика автомобиля при помощи диагностического оборудования с применением осциллографа, было выявлено, что причина плохой работы двигателя ЭБУ автомобиля который выполнен на керамической подложке и с течением времени из-за разности температур в моторном отсеке, данная подложка деформируется, что приводит к сбоям в работе. Далее клиентом был приобретен на разборке эбу с другого автомобиля. Наши мастера благополучно привязали новый эбу OPEL Vectra b который владелец купил на разборке. Двигатель OPEL Vectra bбыл запущен и проблема благополучно покинула данный авто. Клиент остался доволен оперативностью и ценой проделанной работы.

Записаться на диагностику Вашего автомобиля Вы всегда можете по телефону 8 900 111 84 11. С радостью ответим на Ваши вопросы!

К нам обратился владелец автомобиля Great Wall Hover. После покупки данного автомобиля его категорически не устраивала динамика в трассовом режиме, а также периодически возникала ошибка по низкой эффективности основного нейтрализатора. Клиент попросил проверить автомобиль на исправность и если в автомобиле все в порядке произвести перепрошивку его автомобиля Great Wall Hover под нормы токсичности стандарта ЕВРО2. Нашими мастерами была проведена компьютерная диагностика и проверка катализатора по противодавлению в выхлопной системе.

Подробнее: Чип-тюнинг Great Wall Hover

К нам обратился владелец автомобиля Citroen Berlingo c проблемой вялой динамики его автомобиля, а также в связи с большим пробегом на одометре у владельца автомобиля стал выходить из строя каталитический нейтрализатор, в результате чего на панели загорелась лампа check engine. При проведении компьютерной диагностики был считан код неисправности блока управления.
В данных случаях обычно требуется замена каталитического нейтрализатора, либо перепрошивка авто под стандарты евро 2. В связи с высокой стоимостью замены каталитического нейтрализатора клиент выбрал вариант перепрошивки ЭБУ автомобиля под нормы токсичности евро 2. Нашими специалистами была проведена предварительная компьютерная диагностика, после чего произведено считывание родной прошивки с блока управления двигателем. Затем прошивка была перекалибрована и оптимизированы режимы работы двигателя в различных мощностных режимах. После этого модифицированная прошивка была успешно перенесена в блок управления двигателя. После небольшого теста клиент отметил возросшую приемистость двигателя с низов, а также горящая лампа check engine больше не беспокоит владельца.

Сегодня у нас на чип-тюнинге автомобиль Chevrolet Нива 2016 г. Владелец автомобиля Станислав обменял свою старенькую ниву 2002 г.в. на модель 2016 г. После покупки авто он провел тюнинг подвески, а также аудиосистемы автомобиля и проложил новую шумоизоляцию по всему авто. В результате вес увеличился и, как отметил Станислав, если раньше автомобиль хоть как-то разгонялся, то после новшеств разгоняться стал медленно из-за увеличившегося веса и без того вялая реакция на нажатие педали газа стала раздражать еще больше, не говоря уже об обгонах на трассе, которые теперь стали даваться еще хуже. Нашими специалистами была проведена предварительная диагностика электронных компонентов авто, после чего автомобиль с блоком управления Bosch 17.9.71 был перепрошит, а именно была считана заводская прошивка автомобиля и отправлена на перекалибровку Павлу Иванову более известному как Паулюс. Прошивки от данного автора лучше всего зарекомендовали себя на данных автомобилях и поэтому для перепрошивки был выбран именно он. После перекалибровки и программирования модифицированной прошивки обратно в ЭБУ Bosch 17.9.71 мы отправили Станислава для проведения тестового заезда, через пару часов Станислав связался с нами по телефону и в ходе разговора отметил, что автомобиль очень преобразился, стал отлично реагировать на педаль газа, а также улучшилась тяга с «низов», езда в городском стала гораздо комфортнее, автомобиль приобрел так не хватавшую ему динамику.

Многие владельцы автомобиля Chevrolet Lanos жалуются на проблему связанную с «подтраиванием» авто на холостом ходу, пропаданием динамики при езде с включенным кондиционером и другими дополнительными нагрузками, а также неоправданно высоким расходом топлива. К сожалению при выпуске Chevrolet Lanos, в связи с необходимостью укладываться в нормы токсичности, автопроизводителям пришлось существенно придушить ездовые характеристики данного автомобиля.

Подробнее: Чип-тюнинг Chevrolet Lanos

Прошивка Renault Duster
Прошивка ВАЗ 2114
Чип-тюнинг Hyundai ix35 в Твери
Toyota Land Cruiser Prado настройка объема предварительного впрыска топлива

Записаться на ремонт автомобиля

Технические рабочие процессы для оценки и обработки гиперспектральных изображений растений в теплицах и лабораториях | ГигаНаука

Журнальная статья

Стефан Паулюс,

Стефан Паулюс

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

Анн-Катрин Малейн

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

Google ученый

GigaScience , Том 9, Выпуск 8, август 2020 г. , giaa090, https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa090

Опубликовано:

20 августа 2020 г.

История статьи

9 0002 PDF

Разделенный вид

Аннотировать

Цитировать

Cite

Stefan Paulus, Anne-Katrin Mahlein, Технические рабочие процессы для оценки и обработки гиперспектральных изображений растений в теплицах и лабораториях, GigaScience , том 9, выпуск 8, август 2020 г. , giaa090, https://doi. org/10.1093/gigascience/giaa090

Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)

Закрыть

Разрешения

Фильтр поиска панели навигации GigaScienceЭтот выпускБиологические наукиАнализ данных и информацииКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации GigaScienceЭтот выпускБиологические наукиАнализ данных и информацииКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска на микросайте

Advanced Search

Abstract

Исходная информация

Использование гиперспектральных камер хорошо зарекомендовало себя в области фенотипирования растений, особенно в рамках высокопроизводительных процедур в теплицах. Тем не менее используемые рабочие процессы различаются в зависимости от применяемой камеры, отображаемых растений, опыта пользователей и настройки измерения.

Результаты

В этом обзоре описывается общий рабочий процесс для оценки и обработки гиперспектральных данных о растениях в теплицах и лабораториях. С целью подробного описания возможных источников ошибок предоставляется всесторонний обзор литературы о возможностях преодоления этих ошибок и влияний. Показана и подробно описана обработка гиперспектральных данных растений, начиная с аппаратной калибровки сенсора, этапы программной обработки для преодоления неточностей сенсора и подготовка к машинному обучению. Кроме того, признаки растений, извлеченные из спектральных гиперкубов, классифицируются для стандартизации терминов, используемых при описании гиперспектральных признаков при фенотипировании растений. Представлена перспектива научных данных, охватывающая информацию о растительном покрове, отдельных органах, развитии растений, а также комбинированные признаки, поступающие от спектральных и трехмерных измерительных устройств.

Выводы

В этой публикации представлен структурированный обзор применения гиперспектральной визуализации в биологических исследованиях в теплицах и лабораториях. Рабочие процессы были классифицированы для определения шкалы уровней характеристик в соответствии с их метрологическим уровнем и сложностью обработки. Показан общий рабочий процесс, в котором излагаются процедуры и требования для получения полностью откалиброванных данных высочайшего качества. Это необходимо для дифференциации мельчайших изменений гиперспектральной отражательной способности растений, для отслеживания гиперспектрального развития как ответа на биотические или абиотические стрессы.

История вопроса

В последние годы гиперспектральное зондирование растений стало ценным инструментом для фенотипирования растений [1] [2]. Принцип гиперспектральной визуализации (HSI) основан на том факте, что все материалы отражают электромагнитную энергию в характерной форме и с определенной длиной волны из-за различий в их химическом составе, внутренней физической структуре и поверхностных свойствах. Этот сигнал характеризуется измерением сотен узких полос в пределах электромагнитного спектра [3]. Спектроскопия определяется как метод получения и объяснения гиперспектральных характеристик объекта в отношении интенсивности света, излучаемого, отраженного или прошедшего от молекул на разных длинах волн, для получения точного отпечатка пальца объекта. HSI объединяет спектральную и пространственную информацию аналогично цифровой камере [4]. HSI расширяет измеряемый спектральный диапазон от видимого (камера RGB) до ближнего инфракрасного (NIR) диапазона и производит выборку спектра в большом количестве узких полос (более 20 полос). Если отбираются только несколько (<20) спектральных полос, в литературе это определяется как мультиспектральный. По сравнению со спектроскопией, которая измеряет ту же спектральную область, HSI может измерять спектральную и пространственную информацию в изображении, что позволяет проводить более подробный анализ объекта.

В последние годы гиперспектральные камеры стали доступнее. В отличие от RGB-камер, отображающих видимый спектр (⁠|$400\!-\!700\, \mathrm{nm}$|⁠), эта область расширяется за счет ультрафиолета (UV, |$200\!-\!400\, \mathrm{nm}$|⁠) [5]), NIR (⁠|$700\!-\!1000\, \mathrm{nm}$|⁠) [6] или даже коротковолновый инфракрасный спектр ( ⁠|1000$\!-\!2500\, \mathrm{nm}$|⁠) [7]. Это представляет большой интерес для науки о растениях, поскольку многие признаки растений и биофизиологические процессы можно проследить за пределами видимого диапазона спектра [8]. HSI растений использовался для измерения характеристик растительных тканей [9].], а также для выявления абиотических стрессов [10] или болезней растений [11].

Как правило, лабораторные рабочие процессы различаются использованием камер, настройками измерений и обработкой данных, такой как калибровка, сглаживание и сегментация. Существует несколько шагов аппаратной калибровки, которые необходимо понять и выполнить, начиная с сопоставления положения пикселя камеры с правильной длиной волны, коррекции искажения камеры и объектива и до коррекции настройки 3D при измерении верхних и нижних листьев растения. . Таким образом, введение стандартизированного рабочего процесса обработки гиперспектральных изображений необходимо для возможности сравнения результатов различных лабораторий в отношении их гиперспектрального анализа.

Чтобы представить HSI как современный инструмент для фенотипирования растений, мы представляем обзор литературы, показывающий различные биологические цели, для которых гиперспектральные датчики используются в лаборатории и в теплицах. Обзор включает обнаружение стресса, классификацию заболеваний и связь с молекулярным анализом (количественный анализ локуса признака [QTL]). Все найденные прецеденты сгруппированы по введенному описанию уровня признака.

В следующем разделе представлены методы преодоления различных искажений измеряемого спектра, возникающих из-за экспериментальной установки, датчика, роли освещения и проблем при измерении сложных растений с оптическими свойствами, характерными для растений. Описан полный рабочий процесс от настройки датчика, коррекции, калибровки и сегментации до извлечения гиперспектральных признаков растений и более глубокого анализа с использованием процедур машинного обучения (ML) для извлечения биологической информации.

В прикладной части описываются различные аспекты признаков растений на основе HSI. Наконец, представлена модель описания уровня с точки зрения специалиста по данным. Он описывает увеличение сложности в сборе данных и обработке данных при переходе от усредненного спектра растительного покрова к спектру, специфичному для органа, к спектральному развитию во времени к мультисенсорным моделям растений. Последнее необходимо для геометрической коррекции спектральных данных.

HSI: Инструмент для скрининга растений

Всеобъемлющий обзор литературы показывает примеры применения гиперспектральной микроскопии для обнаружения биотических стрессов, таких как болезни или вирусы, и абиотических стрессов, таких как воздействие тяжелых металлов или холода, и выделения признаков растений, таких как биохимические признаки или листья. содержание воды в тепличных и лабораторных масштабах. В таблице 1 представлены различные варианты использования из науки о растениях, где камеры HSI использовались для различения различных ситуаций.

Таблица 1:

Обзор репрезентативной выборки вариантов использования HSI в растениеводстве в тепличном и лабораторном масштабе

01757 9 Классификация0174 [28] 9075

Цель .	Группа .	Завод .	Метод .	Уровень черты .	Цель .	Артикул .
Обнаружение примесей в семенах	Traits	Wheat, spelt, barley	SVM	TL 1	Classification	[17]
Insect damage detection	Biotic stress	Soybean	SVDD	TL 1	Classification	[18]
Обнаружение холодового стресса	Абиотический стресс	Кукуруза	CNN	TL 1	Регрессия	5 [	]
Heavy metal stress detection	Abiotic stress	Rice	SVM	TL 1	Classification	[12]
Germination detection	Traits	Trees	LDA	TL 1	Классификация	[20]
Обнаружение вирусов	Биотический стресс	Помидоры, табак	SVM	TL 1	Classification	[21]
Weed resistance analysis	Traits	Amaranth	FLDA	TL 1	Classification	[22]
pH-value determination	Traits	Rice и водяной гиацинт	PLS и NN	TL 1	Регрессия	[23]
Концентрация азота	Признаки	Oilseed rape	SAE and FNN	TL 1	Regression	[24]
Leaf water content	Traits	Maize	PLSR	TL 1	Regression	[14]
Обнаружение заболеваний	Биотический стресс	Сахарная свекла	ANN, DT, SVM	TL 2	Классификация	[25]		[25]
Biotic stress	Sugar beet	SAM	TL 2 and 3	Classification	[26]
Disease development	Biotic stress	Wheat	DT	TL 2 and 3	Classification	[27]
Биомасса и биотопливный потенциал	Признаки	Кукуруза	SDA	TL 3
Water stress detection	Abiotic stress	Tomato	DT	TL 3	Classification	[13]
Salt stress detection	Abiotic stress	Wheat	SiVm	TL 3	Классификация	[29]
Биохимический анализ признаков	Признаки	Кукуруза, соя	PL0175	TL 3	Regression	[15]
Detection of plant communication	Traits	Maize	LDA	TL 3	Classification	[30]
Disease forecast	Biotic стресс	Ячмень	ГАН	TL 3	Классификация	[31]
Раннее выявление болезней	Биотический стресс	Sugar beet	SVM, PLS, DT	TL 3	Classification	[32]
Disease differentiation	Biotic stress	Cucumber	SDA	TL 4	Classification	[33 ]
Выявление болезней	Биотический стресс	Сахарная свекла	SVM	TL 4	Классификация	[34]0525

1 9074 Регрессия0174 [24] AM0175 5

Назначение .	Группа .	Завод .	Метод .	Уровень черты .	Цель .	Артикул . Обнаружение примесей в семенах0174 Classification	[17]
Insect damage detection	Biotic stress	Soybean	SVDD	TL 1	Classification	[18]
Cold stress detection	Abiotic stress	Maize	CNN	TL 1	Регрессия	[19]
Обнаружение стресса тяжелыми металлами	Абиотический стресс	Rice	SVM	TL 1	Classification	[12]
Germination detection	Traits	Trees	LDA	TL 1	Classification	[20]
Virus detection	Биотический стресс	Томаты, табак	SVM	TL 1	Классификация	[21]
Анализ устойчивости к сорнякам0175	Traits	Amaranth	FLDA	TL 1	Classification	[22]
pH-value determination	Traits	Rice and water hyacinth	PLS and NN	TL 1	Regression	[23]
Концентрация азота	Признаки	Масличный рапс	SAE и FNN	TL 1
Leaf water content	Traits	Maize	PLSR	TL 1	Regression	[14]
Disease detection	Biotic stress	Sugar beet	ANN, DT, SVM	TL 2	Классификация	[25]
Устойчивость к болезням и анализ QTL	Биотический стресс	Сахарная свекла	TL 2 and 3	Classification	[26]
Disease development	Biotic stress	Wheat	DT	TL 2 and 3	Classification	[27]
Biomass and биотопливный потенциал	Признаки	Кукуруза	SDA	TL 3	Классификация	[28]
Обнаружение водного стресса50174 Abiotic stress	Tomato	DT	TL 3	Classification	[13]
Salt stress detection	Abiotic stress	Wheat	SiVm	TL 3	Classification	[29]
Биохимический анализ признаков	Признаки	Кукуруза, соя	PLSR	TL 3	Регрессия	[15] 15 150170
Detection of plant communication	Traits	Maize	LDA	TL 3	Classification	[30]
Disease forecast	Biotic stress	Barley	GAN	TL 3	Классификация	[31]
Раннее выявление болезней	Биотический стресс	Сахарная свекла	SVM, PLS, DT	TL 3	Classification	[32]
Disease differentiation	Biotic stress	Cucumber	SDA	TL 4	Classification	[33]
Disease detection	Biotic stress	Sugar beet	SVM	TL 4	Классификация	[34]

HSI широко используется для обнаружения биотических и абиотических стрессов, а также для описания признаков. Признаки классифицируются по описанию сложности, начиная с уровня признака (TL) 1 (TL1, целое растение) до TL2, признаки, специфичные для органа; TL 3, временной ряд; и TL4, мультисенсорные признаки. ИНС: искусственная нейронная сеть; CNN: сверточная нейронная сеть; DT: дерево решений; FLDA: линейный дискриминантный анализ Фишера; FNN: полносвязная нейронная сеть; GAN: генеративно-состязательная сеть; NN: нейронная сеть; PLS: частичный метод наименьших квадратов; PLSR: частичная регрессия методом наименьших квадратов; SAE: многоуровневый автоматический кодировщик; SDA: пошаговый дискриминантный анализ; SiVm: SiVm: максимизация объема симплекса; SVDD: поддержка дескриптора векторных данных; SVM: машины опорных векторов.

Открыть в новой вкладке

Таблица 1:

Обзор репрезентативной выборки вариантов использования HSI в науке о растениях в теплицах и лабораториях

0170 Биохимический анализ0175

Назначение .	Группа .	Завод .	Метод .	Уровень черты .	Цель .	Артикул .
Detection of impurities in seeds	Traits	Wheat, spelt, barley	SVM	TL 1	Classification	[17]
Insect damage detection	Biotic stress	Soybean	SVDD	TL 1	Классификация	[18]
Обнаружение холодового стресса	Абиотический стресс	Кукуруза	CNN	TL 1	Regression	[19]
Heavy metal stress detection	Abiotic stress	Rice	SVM	TL 1	Classification	[12]
Germination обнаружение	Признаки	Деревья	LDA	TL 1	Классификация	[20]
Обнаружение вирусов	Биотический стресс4	0175	Tomato, tobacco	SVM	TL 1	Classification	[21]
Weed resistance analysis	Traits	Amaranth	FLDA	TL 1	Classification	[22]
Определение значения pH	Признаки	Рис и водяной гиацинт	PLS и NN	TL 1	Регрессия	[23]
Nitrogen concentration	Traits	Oilseed rape	SAE and FNN	TL 1	Regression	[24]
Leaf water content	Traits	Maize	PLSR	TL 1	Регрессия	[14]
Выявление болезней	Биотический стресс	Сахарная свекла	ANN, DT, SVM	TL 1 75 2 4 Classification	[25]
Disease resistance and QTL analysis	Biotic stress	Sugar beet	SAM	TL 2 and 3	Classification	[26]
Disease development	Biotic стресс	Пшеница	DT	TL 2 и 3	Классификация	[27]
Биомасса и биотопливный потенциал	5	0175	Maize	SDA	TL 3	Classification	[28]
Water stress detection	Abiotic stress	Tomato	DT	TL 3	Classification	[13]
Обнаружение солевого стресса	Абиотический стресс	Пшеница	SiVm	TL 3	Классификация	[29]
5	Traits	Maize, soybean	PLSR	TL 3	Regression	[15]
Detection of plant communication	Traits	Maize	LDA	TL 3	Classification	[ 30]
Прогноз заболевания	Биотический стресс	Ячмень	ГАН	TL 3	Классификация	9 [317]0170
Disease early detection	Biotic stress	Sugar beet	SVM, PLS, DT	TL 3	Classification	[32]
Disease differentiation	Biotic stress	Cucumber	SDA	TL 4	Классификация	[33]
Выявление болезней	Биотический стресс	Сахарная свекла	SVM	TL 4	Классификация	[34]

5 9017 90174 Heavy metal stress detection Обнаружение вирусов0175 Анализ устойчивости к болезням и QTL 9 QTL7 9 Классификация0174 [28] 9075

Назначение .	Группа .	Завод .	Метод .	Уровень черты .	Цель .	Артикул .
Обнаружение примесей в семенах	Признаки	Wheat, spelt, barley	SVM	TL 1	Classification	[17]
Insect damage detection	Biotic stress	Soybean	SVDD	TL 1	Classification	[18]
Обнаружение холодового стресса	Абиотический стресс	Кукуруза	CNN	TL 1	Регрессия	[19] 5	Abiotic stress	Rice	SVM	TL 1	Classification	[12]
Germination detection	Traits	Trees	LDA	TL 1	Classification	[21]
Weed resistance analysis	Traits	Amaranth	FLDA	TL 1	Classification	[22]
pH-value determination	Traits	Rice and water hyacinth	PLS и NN	TL 1	Регрессия	[23]
Концентрация азота	Признаки	Рапс 4 SAE and FNN	TL 1	Regression	[24]
Leaf water content	Traits	Maize	PLSR	TL 1	Regression	[14]
Disease detection	Биотический стресс	Сахарная свекла	ANN, DT, SVM	TL 2	Классификация	[25]
Biotic stress	Sugar beet	SAM	TL 2 and 3	Classification	[26]
Disease development	Biotic stress	Wheat	DT	TL 2 and 3	Classification	[27]
Биомасса и биотопливный потенциал	Признаки	Кукуруза	SDA	TL 3
Water stress detection	Abiotic stress	Tomato	DT	TL 3	Classification	[13]
Salt stress detection	Abiotic stress	Wheat	SiVm	TL 3	Классификация	[29]
Биохимический анализ признаков	Признаки	Кукуруза, соя	PL0175	TL 3	Regression	[15]
Detection of plant communication	Traits	Maize	LDA	TL 3	Classification	[30]
Disease forecast	Biotic стресс	Ячмень	ГАН	TL 3	Классификация	[31]
Раннее выявление болезней	Биотический стресс	Sugar beet	SVM, PLS, DT	TL 3	Classification	[32]
Disease differentiation	Biotic stress	Cucumber	SDA	TL 4	Classification	[33 ]
Выявление болезней	Биотический стресс	Сахарная свекла	SVM	TL 4	Классификация	[34]0525

Открыть в новой вкладке

В таблице 1 гиперспектральные данные сгруппированы по TL, который классифицирует признаки по сложности, начиная от простого анализа изображений (TL 1) до идентификации органов (TL 2), временных рядов (TL 3) и, наконец, мультисенсорного анализа. сбор данных (TL 4). Показано, что HSI используется для задач классификации и регрессии во всех 4 TL. Более подробное введение в эти уровни фенотипических признаков можно найти ниже в тексте.

Можно выделить три основные группы, включая (i) обнаружение и количественную оценку биотических стрессов, таких как болезни [11], (ii) обнаружение и количественную оценку абиотических стрессов, таких как воздействие тяжелых металлов [12] или водный стресс [13], и (iii) извлечение признаков растений для описания содержания воды [14] или биохимических признаков [15].

Таким образом, HSI широко используется для различных аспектов скрининга растений и может быть представлен как передовой инструмент для фенотипирования растений.

Сбор и обработка данных

Гиперспектральные системы и полученные данные будут различаться в зависимости от многих факторов, включая характеристики камеры, экспериментальную установку, калибровку, характеристики окружающей среды и обработку данных. Это приводит к несоответствиям в отношении качества данных и достоверности результатов. Это усложняет сравнение данных с разных датчиков. Для получения достоверных данных о физической отражательной способности требуется несколько шагов, начиная с калибровки датчика по длине волны и заканчивая функцией прибора, радиометрической калибровкой и спектральным и пиксельным бинированием.

Целью калибровки является стандартизация оси спектра, определение того, правильно ли работает датчик, обеспечение точности извлеченных данных (датчик + обработка), подтверждение достоверности и количественная оценка погрешностей прибора, точности и воспроизводимость при различных условиях эксплуатации [4].

Можно определить четыре категории факторов, влияющих на измеренный спектр растений (см. рис. 1): (i) экспериментальная установка, включая оптическую конфигурацию; (ii) характеристики датчика, включая смещение датчика, шум, поведение чувствительности и эффекты искажения [16]; (iii) эффекты освещения от источника света при использовании активного освещения или окружающего света при использовании окружающего света; и (iv) объект и его свойства. Свойства растительного объекта означают спектральную изменчивость из-за различий в генотипах, органах растений и материалах на изображении, таких как данные горшков и фона; влияние склонения, обусловленное архитектурой растений; поглощение, передача и обратное рассеяние из-за свойств растительных тканей; и временные колебания из-за роста.

Рисунок 1:

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Влияние на измеренный спектр растения . Четыре основных источника влияния: экспериментальная установка — способ установки камеры, расстояние до завода и т. д.; световой спектр и фокус; объект интереса с его поглощающими и пропускающими свойствами при изображении растений; и датчик, в частности привязка темного и белого, его шум и чувствительность, искажение, дискретизация и бинирование.

Характеристики камеры

HSI может выполняться с использованием 3 различных типов датчиков: веерный/линейный сканер, установка датчика на основе фильтра и установка веерной щетки (см. рис. 2). Камеры с веерным движением сканируют область под датчиком линиями и завершают полное сканирование либо перемещением датчика [15], либо использованием зеркала, панорамируемого над интересующим объектом. Система на основе фильтров измеряет всю интересующую область с использованием различных фильтров либо путем разделения сканирующего луча с помощью призмы, либо с использованием комбинированного шаблона фильтра. Датчики-метелки измеряют полный спектральный диапазон пиксель за пикселем, подобно спектрометру, который перемещается по интересующей области. Все 3 настройки приводят к трехмерному гиперкубу, показывающему 2 пространственные оси и 1 спектральную ось.

Рисунок 2:

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Обзор распространенных методов HSI: Обычно используются 3 различные настройки HSI. Камеры с толкателем (желтые) – это линейные сканеры, которые перемещаются по объекту или, в качестве альтернативы, используют зеркало; системы на основе фильтров (зеленые) сканируют отдельные длины волн в соответствии с фильтрами один за другим; и камеры-метелки (синие) сканируют полный спектр попиксельно. Все настройки приводят к трехмерному гиперкубу (фиолетовый), показывающему 2 пространственные оси и 1 спектральную ось.

Датчики щетки-венчика имеют больше движущихся частей и, следовательно, могут изнашиваться. Камеры с веерным сканированием имеют меньше движущихся частей, но нуждаются в высококачественной калибровке, поскольку разные области чипа могут показывать разную чувствительность, что может привести к появлению полос в кубе данных. Системы на основе фильтров обычно ограничены количеством фильтров и обеспечивают меньшее спектральное разрешение. В настоящее время большинство современных центров фенотипирования растений используют линейные сканеры с веерным сканированием.

Установка для измерения

При выборе правильной камеры для сенсорной установки необходимо учитывать точку интереса, вид сбоку или вид сверху, в зависимости от того, достаточно ли одного изображения сверху или необходимо несколько изображений, полученных путем вращения растения. Другие факторы, которые следует учитывать, включают интересующую спектральную область в зависимости от чипа камеры (кремний за |380$\!-\!1000\, \mathrm{nm}$|⁠, арсенид индия-галлия за |1000$\!- \!2,500\, \mathrm{нм}$|⁠), фокусное расстояние, минимальное рабочее расстояние, максимальное разрешение в зависимости от высоты сенсора и высоты растения, сфокусированное отношение сигнал/шум, динамический диапазон, спектральный и пространственный разрешение, размер пикселя, частота кадров, объективы и рабочая температура [35]. Как правило, поле зрения должно охватывать все растение от маленьких сеянцев до более крупных растений в эксперименте с временными рядами. Это сопровождается периодической адаптацией фокальной плоскости, поскольку высота растения меняется в зависимости от развития растения. Здесь необходимо учитывать желаемое разрешение, поскольку соотношение между пикселями растений и пикселями фона постоянно меняется. Для эталонных панелей доступны следующие варианты: постоянное эталонное измерение после каждого растения, если используется блочная конструкция, привязка в пределах измеряемого объема на той же высоте, что и большинство пикселей растения, или периодическая привязка по оси сканирования при использовании набора измерений. -вверх на более длинном этапе линии. Дополнительную информацию о эталонных панелях можно найти в разделе «Предварительная обработка данных — получение коэффициента отражения».

Освещение для измерения

Освещение необходимо для HSI, но не каждый источник света можно использовать. Использование пассивного света, такого как солнечный свет, который доступен на открытом воздухе и в теплицах, является предпочтительным. Некоторые типы тепличных стекол могут изменять спектр солнечного света, если используется покрытие или специальное стекло. Активные источники света требуют более тщательного рассмотрения. Вольфрамовые галогенные лампы имеют широкополосный излучатель (⁠|400$\!-\!2600\, \mathrm{нм}$|⁠), они экономически доступны и технически просты в установке. Напротив, газоразрядные трубки (люминесцентные или непокрытые) непригодны для использования, поскольку они излучают высокие узкие линии в спектре. Тем не менее, газовый разряд дейтерия можно использовать для измерения УФ-излучения, а дуговые источники, такие как ксеноновые лампы, можно использовать для фотокамер. Светодиодные лампы могут использоваться в зависимости от реализованной технологии и варианта использования в соответствии со сценарием измерения и излучаемым диапазоном волн [36].

Для получения надлежащего куба данных необходимы различные процедуры калибровки, обеспечивающие высокую точность значений отражательной способности. На рис. 3 показан обобщенный конвейер обработки гиперспектральных кубов для визуализации растений в теплицах и лабораториях, как это обычно делается для фенотипирования растений.

Рисунок 3:

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Обобщение гиперспектрального рабочего процесса . Рабочий процесс по извлечению информации из данных датчиков и переносу ее в биологический контекст для получения знаний начинается со сбора данных, калибровки оборудования, надлежащего шага нормализации, предварительной обработки данных и маскирования, чтобы сосредоточиться на интересующем объекте — растении. и для устранения фона (например, горшок для растений и стабилизирующие палочки). В зависимости от настройки эксперимента данные и тип анализа необходимо разделить на проверочные (val), обучающие и тестовые наборы данных, чтобы обучить модель, а затем оценить ее на тестовых данных. Затем следует интерпретация результатов и идентификация болезней, стрессов или других свойств растений. Вертикальные пунктирные линии в общих чертах описывают переход между процессом визуализации, обработкой данных, генерацией информации и интерпретацией знаний.

Калибровка длины волны — от пикселя до длины волны

При использовании датчика с веерным сканированием 1 измерение детектора представляет пространственную информацию о линиях цели. Другое измерение представляет собой полный спектр одной строки пикселей. Калибровка по длине волны описывает сравнение измеренных спектральных значений с известными значениями [37] и, следовательно, отображение дисперсной геометрической оси на длину волны в нанометрах.

Калибровка необходима после изготовления и после любых физических изменений оптического пути [38]. Калибровка длины волны осуществляется путем воздействия на оптическую систему калибровочного источника или источников света. Три аспекта имеют решающее значение для получения правильной калибровки длины волны, включая (i) выбор калибровочного света, (ii) определение центра характеристических пиков и (iii) полиномиальную подгонку к данным [39].]. Калибровочный источник(и) света должен охватывать калибруемый диапазон длин волн. Источники света для калибровки длины волны излучают линии излучения атомов известных длин волн. Проведена полиномиальная подгонка геометрического положения линий излучения атомов на чипе и известной длины волны. Этот шаг обычно выполняется производителем и позволяет отображать спектральную ось в единицах длины волны (нанометрах).

Функция прибора/функция точечного расширения — преодоление спектрального искажения

Измерения любого оптического устройства можно описать как свертку исходных данных с соответствующей передаточной функцией датчика и оптической настройки. Эта свертка характеризуется как (спектральное и пространственное) размытие или размытие данных [40]. Для описания этой свертки используются термины «функция прибора» и «функция разброса точек». Термин «функция рассеяния точки» обычно относится к пространственной свертке. Термин «функция прибора» относится к свертке в спектральной области. Оба термина определяют максимально возможное спектральное и пространственное разрешение. Эффекты, возникающие в результате использования функции распределения точек, описаны в следующих параграфах. В отличие от пространственных искажений (спектральная) функция прибора обычно не корректируется.

Пространственная калибровка — преодоление пространственных искажений

Подобно камерам 2D-RGB, которые имеют бочкообразные и подушкообразные искажения [41], изображения сканера гиперспектральных линий, как правило, демонстрируют аналогичные эффекты, называемые эффектами улыбки и трапецеидальных искажений. Улыбка – это искажение кривизны горизонтальных линий спектра [16] или смещение длины волны в спектральной области [42]. Трапецеидальное искажение — это искажение прямоугольника фокальной плоскости в трапецию [16] или рассогласование между полосами [42]. Эти эффекты можно скорректировать с помощью геометрических контрольных точек [16]. Пространственная калибровка гиперспектрального куба описывает характер процесса пространственного картирования. Результатом этого процесса является исправленное изображение. Не все производители предоставляют эту калибровку по умолчанию.

Радиометрическая калибровка – от отсчетов до физической единицы

Из-за различий в квантовой эффективности детектора и разной эффективности решетки и других оптических компонентов (например, линз) измерения с использованием разных оптических систем одного и того же объекта при одних и тех же условия освещения могут не совпадать [38]. На уровень данных влияют характеристики датчиков, атмосферные условия и свойства поверхности растений. На самом базовом уровне камеры возвращают свои значения измерений в виде цифровых чисел. Чтобы скорректировать такую связанную с прибором изменчивость в этих возвращенных цифровых числах, необходима радиометрическая калибровка измерительного устройства или привязка по белому. Радиометрическая калибровка преобразует эти цифровые числа в значения яркости. Яркость представляет собой физическое измерение потока спектральной мощности, излучаемого, принимаемого, передаваемого или отражаемого объектом на единицу телесного угла и площади проекции. Он использует интегрирующую сферу для измерения калибровочных коэффициентов для каждого диапазона длин волн (пикселя) [43].

Цифровой выход камеры сопоставляется с физической величиной (яркостью) с использованием сертифицированного стандарта передачи спектра (интегрирующая сфера плюс калиброванный излучатель). Таким образом, радиометрическая калибровка учитывает спектральные изменения системы внешней линзы, внутренней оптики, сенсора и рассеивающих элементов (решетки и фильтра). Значения яркости обычно используются в сценариях измерений на больших высотах/дальних расстояниях (измерения с самолета или спутника). Радиометрическая калибровка не учитывает потенциальный активный источник света освещения или атмосферное поглощение между исследуемым объектом и системой камер, а также свойства поверхности образца. Он корректирует спектральную эффективность камеры и оптики.

Данные излучения можно преобразовать в данные отражательной способности, если источник излучения известен или измерен [44]. Во многих приложениях абсолютная радиометрическая калибровка и соответствующие данные об освещенности не требуются. Часто предпочтительнее использовать данные об отражательной способности, а не данные об освещенности. В отличие от данных яркости, которые включают абсолютную калибровку, данные отражательной способности не требуют абсолютной калибровки. Относительная спектральная калибровка для коррекции спектрально меняющейся эффективности системы с использованием простого эталонного белого и вычитания темного смещения достаточна для измерений коэффициента отражения. Данные отражательной способности корректируются с учетом эффектов камеры, атмосферных условий и эффектов освещения, поэтому остаются только свойства поверхности измеряемого объекта.

Спектральный и пространственный биннинг — снижение уровня шума

Для достижения высокой точности поиска в собранных данных требуется высокое отношение сигнал/шум (SNR). SNR — это отношение измеренной яркости к шуму, создаваемому детектором и электроникой прибора [4]. Это соотношение может быть увеличено за счет объединения информации о спектральном изображении вдоль спектральной оси (спектральное бинирование) или путем интегрирования соседних пикселей (пространственное бинирование) [35]. Было показано, что бинирование вдоль спектральной оси с использованием всего нескольких соседей уменьшает (спектральный) размер изображения в пользу улучшенного SNR [45]. Тем не менее, самое низкое отношение сигнал-шум обычно находится в начале и в конце измеряемого диапазона датчика. Распространенным шагом для работы с этой областью является простое вырезание нескольких первых и последних спектральных полос датчика [36].

Обычно длины волн, расположенные рядом друг с другом, сильно коррелируют [46]. Таким образом, можно утверждать, что ограниченное спектральное бинирование не повлияет на информативность остального спектра.

Биннинг может выполняться непосредственно во внутреннем аппаратном обеспечении камеры (аппаратный биннинг) или с помощью программного обеспечения при загрузке куба данных (программный биннинг). Как правило, аппаратное бинирование приводит к меньшему количеству шума, чем программное бинирование, потому что сигнал датчика непосредственно объединяется в камере перед аналого-цифровым преобразованием. При аппаратном биннинге этот шаг необходимо выполнить перед любой калибровкой. В программном биннинге это первый этап предварительной обработки сразу после этапов аппаратной калибровки.

Предварительная обработка данных

Предварительная обработка может быть запущена после аппаратной калибровки и проверки измерений. Необходим стандартизированный процесс для сравнения измерений, сделанных в разные моменты времени и с помощью разных измерительных установок. Этапы предварительной обработки включают в себя извлечение коэффициента отражения, спектральное сглаживание и 3D-коррекцию, маскирование интересующего объекта, разделение данных, уменьшение размеров и выбор признаков для машинного обучения.

Извлечение коэффициента отражения — преодоление влияния источника света

Чтобы обеспечить сопоставимые измерения для временных рядов в одной и той же измерительной установке, между различными установками датчиков или при различных условиях освещения, необходимо нормализовать куб данных в соответствии с максимальной и минимальной интенсивностью отражения. Поэтому темное изображение снимается при съемке гиперкуба с крышкой камеры или закрытым затвором. Этот темный куб данных описывает самый низкий возможный сигнал датчика. Сразу после этого получают белый эталонный спектр, используя спектрально известную эталонную мишень. Чаще всего в качестве эталона выступают материалы с высокой отражающей способностью, такие как сульфат бария (доступный от таких поставщиков, как SphereOptics или Labsphere). В качестве альтернативы в качестве стандартной процедуры установлено использование материалов с известной спектральной отражательной способностью во всем спектральном диапазоне. Здесь черные, темные и светло-серые объекты можно измерить с помощью точечного спектрометра, чтобы получить известное значение коэффициента отражения. При совместном использовании наборов данных эталонные спектральные характеристики должны предоставляться в виде метаданных для обеспечения возможности повторного использования и совместимости. Для выполнения шага нормализации необходимы сканирование объекта, сканирование темнового тока и сканирование эталонной панели. Шаг нормализации можно описать уравнением 1:9.{D}_{R}$|⁠. Важной особенностью уравнения 1 является уменьшение неравномерности, вызванной чипом изображения, освещением или условиями измерения (например, коробкой).

Для измерений в теплице с переменными условиями окружающей среды, такими как изменение условий освещения, или при измерении временных рядов или измерений, охватывающих большую площадь, рекомендуется использовать несколько эталонов или периодическую повторную калибровку настройки датчика.

Спектральное сглаживание — работа с пиками и спектральными выбросами

Исходя из предположения, что спектр объекта является гладким и что пики, охватывающие только 1 или 2 полосы в спектре, являются результатом выбросов и шума, использование алгоритмов мягкого сглаживания допустимо. Алгоритм сглаживания Савицкого-Голея [47] является наиболее распространенным для гиперспектральных данных. Боненкамп и др. [48] показали применимость использования 15 центрированных точек и полинома третьей степени для камеры Specim FX10, обеспечивающей 220 полос в пределах |$400\!-\!1000\, \mathrm{nm}$|⁠. Кроме того, мультипликативная коррекция сигнала [49] и стандартная нормальная переменная [50] являются хорошо зарекомендовавшими себя процедурами коррекции сигнала.

Трехмерная коррекция — корректировка влияния расстояния между датчиком и объектом

Измеренная отражательная способность детектора зависит от интенсивности отраженного света и расстояния между датчиком и точкой отражения на объекте/растении. Для измерения растения с верхними и нижними листьями расстояние до датчика для каждого листа разное. Это приводит к различиям в измеренной интенсивности. В некоторых публикациях показана нормировка пространственного расстояния [22, 51]. Необходимым условием для этого является интеграция измерительного устройства 3D в измерительную установку (например, лазерный сканер, ультразвук). В зависимости от расстояния скорректированный куб содержит одинаковые значения коэффициента отражения для схожих поверхностей, хотя расстояние до камеры отличается благодаря нормализации расстояния по пикселям.

Маскирование сегментации

Сегментация изображения используется для разделения изображения на значимые части, которые имеют сходные характеристики и свойства [52]. Для требований фенотипирования растений это обычно означает отделение от пикселей растений и фона. В основном это основано на простых вегетативных индексах или пороговых значениях с использованием определенной длины волны [53]. Дальнейшая сегментация, такая как идентификация отдельных листьев или обнаружение симптомов болезни, сосредоточена на более поздних этапах рабочего процесса, поскольку для решения этой проблемы используются методы машинного обучения.

После маскирования переход между передним планом и фоном очень резкий. Пиксели на этом переходе включают части обоих классов и изображаются как «смешанные пиксели». Чтобы преодолеть влияние этих пикселей на результат анализа, эти пиксели должны быть удалены. В литературе показано, что использование эрозии в качестве метода обработки бинарных изображений является эффективным. Фильтрующий элемент размером 3 × 3 пикселя используется для уменьшения области переднего плана [54]. Неблагоприятным эффектом, связанным с сокращением данных переднего плана, является возможность потери важной информации, которая может быть использована для повышения качества данных.

Подготовка к ML

До этого момента куб данных состоял из сотен спектральных каналов. Чтобы определить конкретную длину волны, которая оказывает наибольшее влияние на интересующий вопрос, необходимо машинное обучение. Это также важно для последующего перехода к мультиспектральным камерам с меньшим количеством спектральных диапазонов, но с возможностью измерения с высокой пропускной способностью в полевом масштабе.

Чтобы подготовить данные для использования в обычной процедуре машинного обучения с использованием методов контролируемой классификации, набор данных разбивается на 3 подгруппы, включая одинаковое распределение групп в 3 наборах. Это означает, что соотношение между включенными группами аналогично. Набор 1 называется обучающим набором и используется для расчета модели метода ML, такого как машины опорных векторов (SVM) или деревья решений (DT). Набор 2 называется проверочным набором данных и используется для настройки гиперпараметров модели. Третий набор называется тестовым набором и используется для оценки производительности разработанной модели и для расчета точности модели. Размер групп различается в зависимости от количества доступных образцов. Рекомендуется повторная перекрестная проверка с использованием различных разделов набора данных (тест и обучение). Методы уменьшения размерности могут уменьшить спектральную избыточность и уменьшить объем данных в наборе данных. Распространенными методами являются анализ основных компонентов [55], выбор признаков с использованием рекурсивного исключения признаков [56], ReliefF [57] или выбор признаков на основе корреляции [58].

Анализ и интерпретация данных

Гиперспектральные признаки

Гиперспектральные признаки можно разделить на разные группы в зависимости от направленности данных. Если данные поступают от одного растения (TL 1), куб данных можно использовать для получения информации о растении с очень низким разрешением, например о растительном покрове [59]. Если куб данных сегментирован на области, включая отдельные листья, симптомы болезни или пространственно ограниченные области (ROI, TL 2), эти области можно сравнивать. Обычно это делается путем классификации на уровне пикселей (одного спектра) [60]. Измерения временных рядов необходимы для точного выявления симптомов развивающегося заболевания. Это приводит к развитию гиперспектральной динамики во времени (TL 3) [27, 48]. На кубы гиперспектральных данных влияет расстояние и наклон измеряемого объекта, поэтому гиперспектральная информация должна быть скорректирована с учетом этих факторов. Это можно сделать путем моделирования схемы измерения и возникающих ошибок. Это требует использования сопутствующего датчика для измерения геометрии объекта, такого как 3D-лазерный сканер [61, 62], и объединения данных для полной трехмерной гиперспектральной модели данных, которая позволяет обнаруживать болезни растений в скорректированном спектре [34]. Обзор этих признаков, предварительных условий и приложений показан на рис. 4. 9.0003

Рисунок 4:

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Визуализация общего признака . Признаки растений — это параметры, описывающие гиперспектральные свойства растительной ткани. Тем не менее, эти признаки можно сгруппировать в соответствии с усилиями, необходимыми для их извлечения. Признаки первого уровня (TL 1) описывают спектр всего полога. Используя классификацию, основанную на алгоритме ML, можно идентифицировать спектры отдельных органов (TL 2). Выполняя измерения во времени, можно визуализировать развитие этих спектров (TL 3), а с помощью дополнительных датчиков можно уменьшить геометрические эффекты на основе конкретного датчика посредством объединения данных датчиков (TL 4).

Машинное обучение

Для анализа данных и машинного обучения задачи можно разделить на методы с учителем и методы без учителя. Для контролируемых методов требуется известное целевое значение и, следовательно, помеченные данные для обучения модели. В рамках контролируемых методов обучения методы могут быть сгруппированы по их цели. Если выход представляет собой метку принадлежности к группе и, таким образом, является категориальным, метод называется классификацией. Известными процедурами для контролируемой классификации являются архитектуры SVM, DT и нейронной сети (NN). Аналогичный подход с использованием размеченных данных — это регрессия, при которой на выходе прогнозируется не группа, а числовое значение. Известными методами для этого сценария являются регрессия опорных векторов (SVR), DT и NN.

Особым случаем машинного обучения является глубокое обучение (ГО). DL позволяет вычислительным моделям, состоящим из нескольких уровней обработки, изучать представления данных с несколькими уровнями абстракции. В нем также описывается алгоритм, допускающий необработанные данные в качестве входных данных и автоматически обнаруживающий представление, состоящее из нескольких нелинейных модулей, для обнаружения или классификации [63]. В отличие от подходов SVM или DT, DL основано на архитектуре NN и зависит от огромных помеченных наборов данных для обучения. Подходы DL широко использовались на изображениях RGB для требований фенотипирования растений в качестве классификации кончиков корней, побегов и листьев [64,65] и могут быть охарактеризованы как современные. В последние годы более широко используются гиперспектральные приложения. Различные типы подходов DL использовались для обнаружения болезней растений [66] или стресса [67].

Обычно результаты классификации представляются матрицей путаницы, которая указывает для конкретной обученной модели результирующую классификацию набора тестовых данных относительно истинно положительных, ложноположительных, ложноотрицательных и истинно отрицательных результатов. Это сравнивает предсказанные значения с истинными значениями.

Неконтролируемые подходы не требуют помеченных данных и пытаются обнаружить закономерности в данных. Подходы к кластеризации, такие как k , означают перенос ручной работы с создания модели на интерпретацию кластеров, поскольку задачей ученого становится дать семантическую интерпретацию кластеризованным наборам данных. Кластеризация наборов гиперспектральных данных была успешно продемонстрирована для обнаружения воздействия засухи на кукурузу [68].

Проблемы и ограничения

Компания HSI сталкивается со многими проблемами, связанными с настройкой датчиков, освещением, обработкой данных и специфическими для предприятия характеристиками. Это начинается с измерительной установки, где датчик, освещение и расстояние до объекта должны быть адаптированы к размеру растения, чтобы оптимизировать результаты отражения. Включение обоих экстремумов в одну измерительную установку может вызвать проблемы с освещением, разрешением изображения и интенсивностью чипа.

При распространении HSI на УФ-диапазон от 200 до 400 нм растения могут быть повреждены вредными свойствами освещения в этой области спектра [5]. Рекомендуется дальнейшая оценка воздействия света на испытуемых, поскольку свойства растений, такие как архитектура, состав тканей и восковой слой, различаются у разных видов.

Геометрия поверхности существенно влияет на измеряемый спектр. Беманн и др. [7] обнаружили корреляцию между нормализованным разностным индексом вегетации и наклоном поверхности. Таким образом, этот эффект должен быть, по крайней мере, принят во внимание или, в идеале, скорректирован. Это подчеркивает необходимость включения в настройки изображений различных датчиков геометрии и отражательной способности.

Предлагаемый рабочий процесс нельзя перенести в полевые условия, что требует другой экспериментальной установки для обеспечения высококачественных гиперспектральных измерений [69].].

Высокопроизводительные установки визуализации [14] сочетают гиперспектральные камеры с высокочастотной визуализацией, что приводит к получению сложных наборов данных независимо от масштаба [70]. Это подчеркивает потребность в надежных, стабильных и эффективных алгоритмах и высокопроизводительных вычислительных машинах для обработки кубов данных. Анализ и интерпретация изображений являются ключевым узким местом фенотипирования растений [71].

Заключение

HSI – хорошо зарекомендовавший себя инструмент для фенотипирования растений в теплицах. Однако каждая лаборатория использует специализированный рабочий процесс для оценки, обработки и обработки данных, что делает данные по отдельности достоверными, но их трудно сравнивать.

В этом исследовании представлен обобщенный рабочий процесс для обработки данных HSI для теплиц и лабораторий. Он включает в себя калибровку, восстановление коэффициента отражения, сглаживание данных, маскирование и подготовку к использованию в программе машинного обучения.

Этот рабочий процесс включает этапы аппаратной калибровки, а также программную обработку. Кроме того, вводится общее определение гиперспектральных признаков, чтобы установить систему уровней, начиная с признаков всего растения и заканчивая признаками отдельных органов, признаками, описывающими временное развитие, и признаками, основанными на измерениях различных датчиков. Обзор литературы по использованию HSI и ML демонстрирует различные области применения для измерения растений в сельском хозяйстве вместе с методом ML и используемым растительным материалом. В этом обзоре предлагается стандартизированный протокол обработки необработанных данных и то, как признаки растений могут быть классифицированы из-за их сложности в отношении усилий по обработке данных и производных признаков.

Сокращения

ИНС: искусственная нейронная сеть; CNN: сверточная нейронная сеть; постоянный ток: темновой ток; DT: дерево решений; FLDA: линейный дискриминантный анализ Фишера; FNN: полносвязная нейронная сеть; GAN: генеративно-состязательная сеть; HSI: гиперспектральная визуализация; машинное обучение: машинное обучение; NIR: ближний инфракрасный; NN: нейронная сеть; PLSR: частичная регрессия методом наименьших квадратов; QTL: локус количественного признака; RGB: красный, зеленый, синий, датчик цифровой камеры; SAE: многоуровневый автоматический кодировщик; SAM: картограф спектральных углов; SDA: пошаговый дискриминантный анализ; SNR: отношение сигнал/шум; SiVm: максимизация объема симплекса; SVDD: поддержка дескриптора векторных данных; SVM: машины опорных векторов; TL: уровень черты; VNIR: визуальный + инфракрасный спектр; WR: белая ссылка.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Мы благодарим Оливера Лищенко из Ocean Optics B.V. за его полезные комментарии и предложения относительно калибровки гиперспектрального датчика. Кроме того, мы благодарим Патрика Шрамовски за корректуру части машинного обучения и Абеля Баррето и Аниту Куппер за корректуру и помощь с цифрами.

Каталожные номера

Mahlein

Kuska

Thomas

0003

и др.

Количественное и качественное фенотипирование устойчивости сельскохозяйственных культур к болезням с помощью гиперспектральных сенсоров: необходима бесшовная взаимосвязь фитопатологии, сенсоров и машинного обучения!

Карр Опин Плант Биол

2019

;

156

–

Фиорани

Рашер

Янке

и др.

Визуализация динамики растений в гетерогенных средах

Курр Опин Биотехнолог

2012

;

(

227

–

Элмасри

Камруззаман

Sun

и др.

Принципы и применение гиперспектральной визуализации для оценки качества агропродовольственных товаров: обзор

Crit Rev Food Sci Nutr

2012

;

(

999

–

1023

Элмасри

Вс

ДВ

Основы технологии гиперспектральной визуализации

. В:

Гиперспектральная визуализация для анализа и контроля качества пищевых продуктов

Эльзевир

;

2010

–

Brugger

Behmann

Paulus

S. et al.

Расширение возможностей гиперспектральной визуализации для фенотипирования растений до УФ-диапазона

Дистанционный датчик

2019

;

(

1401

Behmann

Acebron

Emin

Specim IQ: оценка новой миниатюрной портативной гиперспектральной камеры и ее применение для фенотипирования растений и выявления болезней

Датчики

2018

;

(

441

Behmann

Mahlein

Paulus

S. et al.

Создание и применение гиперспектральных 3D-моделей растений: методы и задачи

Приложение Mach Vis

2015

;

(

611

–

Крофт

Чен

Содержание пигмента в листьях

. В:

Комплексное дистанционное зондирование

Эльзевир

;

2018

117

–

Corti

Gallina

Cavalli

3

Гиперспектральная визуализация листьев шпината в условиях комбинированного водного и азотного стресса для оценки содержания биомассы, воды и азота

Биосист Eng

2017

;

158

–

10.

Behmann

Steinrücken

Plümer 9 00004 9 00023 9

Выявление ранней реакции растений на стресс в гиперспектральных изображениях

ISPRS J Photogramm Remote Sens

2014

;

–

111

11.

Mahlein

Kuska

Behmann

, и др.

Гиперспектральные датчики и технологии визуализации в фитопатологии: современное состояние

Annu Rev Phytopathol

2018

;

(

535

–

12.

Чжан

Fei

Ран

Диагностика перекрестного загрязнения листа риса тяжелыми металлами на основе гиперспектрального изображения: эксперимент в теплице

. В:

Международная конференция IEEE по передовому производству (ICAM) 2018

IEEE

;

2018

159

–

13.

Elvanidi

Katsoulas

Ferentinos

, et al.

Гиперспектральное машинное зрение как инструмент для оценки степени водного стресса при выращивании беспочвенных томатов

Биосист Eng

2018

;

165

–

14.

Bai

Stoerger

3, 90etal.

Временная динамика роста растений кукурузы, водопотребления и содержания воды в листьях с использованием автоматизированной высокопроизводительной RGB- и гиперспектральной визуализации

Компьютер Электрон Агрик

2016

;

127

625

–

15.

Pandey

Stoerger

Val.

Высокопроизводительный анализ in vivo химических свойств листьев растений с использованием гиперспектральной визуализации

Передний завод Sci

2017

;

1348

16.

Лоуренс

КС

Park

Windham

и др.

Калибровка системы гиперспектральной визуализации с веерным сканированием для сельскохозяйственной инспекции

Транс ASAE

2003

;

(

513

–

17.

Пьерна

JAF

Vermeulen

Amand

и др.

NIR-гиперспектральная спектроскопия и хемометрия для обнаружения нежелательных веществ в пищевых продуктах и кормах

Хемометр Intell Lab Syst

2012

;

117

233

–

18.

Хуан

Ван

Чжан

и др.

Обнаружение поврежденных насекомыми овощных соевых бобов с использованием гиперспектрального изображения пропускания

J Food Eng

2013

;

116

(

–

19.

Ян

Вт

Ян

Hao

и др.

Диагностика холодовых повреждений растений на основе гиперспектральной визуализации и сверточной нейронной сети

Доступ IEEE

2019

;

118239

–

20.

Нансен

Чжао

Dakin

и др.

Использование гиперспектральной визуализации для определения всхожести семян местных австралийских растений

J Photochem Photobiol B

2015

;

145

–

21.

Могадам

Уорд

Гоан

E0004 и др.

Обнаружение болезней растений с помощью гиперспектральной визуализации

. In:

2017 Международная конференция по вычислениям цифровых изображений: методы и приложения (DICTA)

IEEE

;

2017

, doi:

10.1109/dicta.2017.8227476

22.

Редди

КН

Хуан

Ли

МА0003

и др.

Амарант пальмовый, устойчивый к глифосату и чувствительный к глифосату ( amaranthus palmeri S. Wats.): гиперспектральные отражательные свойства растений и потенциал для классификации

Борьба с вредителями Sci

2014

;

(

1910

–

23.

Чжан

Liu

и др.

Определение и визуализация значений pH при анаэробном сбраживании смесей водного гиацинта и рисовой соломы с использованием гиперспектральной визуализации с вейвлет-преобразованием, подавлением шума и выбором переменных

Датчики

2016

;

(

244

24.

Лу

Лю

4 .

Регрессионная модель на основе глубокого обучения и гиперспектральная визуализация для быстрого определения концентрации азота в листьях масличного рапса ( Brassica napus L.)

Хемометр Intell Lab Syst

2018

;

172

188

–

25.

Rumpf

Mahlein

Steiner

9000al 3

9000

Раннее обнаружение и классификация болезней растений с помощью машин опорных векторов на основе гиперспектральной отражательной способности

Компьютер Электрон Агрик

2010

;

(

–

26.

Leucker

Mahlein

Steiner

9000al 3

9000

Улучшение фенотипирования поражений при взаимодействии Cercospora beticola и сахарной свеклы с помощью гиперспектральной визуализации

Фитопатология

2016

;

106

(

177

–

27.

Behmann

Боненкамп

Паулюс

9000al 3 ,

Паулюс

Пространственная привязка гиперспектральных изображений для отслеживания симптомов болезней растений

J Imaging

2018

;

(

143

28.

Нансен

Сидумо

Капареда

Анализ вариограмм гиперспектральных данных для характеристики влияния биотического и абиотического стресса на растения кукурузы и для оценки биотопливного потенциала

Appl Spectrosc

2010

;

(

627

–

29.

Могими

Ян

Миллер

МЭ

Гиперспектральная визуализация для выявления солеустойчивых линий пшеницы

. В:

Thomasson

McKee

Moorhead

Автономные системы воздушного и наземного зондирования для оптимизации сельского хозяйства и фенотипирования II

SPIE

;

2017

1182

30.

Do Prado Ribeiro

KLOCK

ALS

FILHO

JAW

, et al.

Гиперспектральная визуализация для описания связи между растениями в ответ на травоядных насекомых

Растительные методы

2018

;

31.

Forster

Behley

Behmann

Гиперспектральное прогнозирование болезней растений с использованием генеративно-состязательных сетей

. In:

IGARSS 2019-2019 Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию

IEEE

;

2019

1793

–

32.

Баррето

Паулюс

Варрельманн

М.

Гиперспектральная визуализация симптомов, вызванных Rhizoctonia solani в сахарной свекле: сравнение входных данных и различных алгоритмов машинного обучения

J Раст. защита

2020

;

127

441

–

33.

Berdugo

Zito

Paulus

S .

Объединение данных датчиков для обнаружения и дифференциации болезней растений на огурцах

Растение Патол

2014

;

(

1344

–

34.

Roscher

Behmann

Mahlein

3 .et

Выявление симптомов заболеваний на гиперспектральных 3D-моделях растений

ISPRS J Photogramm Remote Sens

2016

;

III-7

–

35.

Рехман

СУ

Кумар

Банерджи

3

Улучшение SNR для гиперспектральных приложений с использованием объединения кадров и пикселей

. В:

Xiong

Kuriakose

Кимура

, ред.

Миссии по наблюдению за Землей и датчики: разработка, реализация и характеристика IV

SPIE

;

2016

134

–

36.

Mahlein

Hammersley

Oerke

, et al.

Дополнительный массив синих светодиодов для улучшения качества сигнала при гиперспектральной визуализации растений

Датчики

2015

;

(

12834

–

37.

Гайгалас

АК

Ван

Он

Процедуры калибровки длины волны и коррекции спектральной характеристики спектрометров с ПЗС-матрицей

J Res Natl Inst Stand Technol

2009

;

114

(

215

38.

Яо

Льюис

Методы предварительной спектральной обработки и калибровки

. В:

Гиперспектральная визуализация для анализа и контроля качества пищевых продуктов

Эльзевир

;

2010

–

39.

Вс

Хуанг

Ся

G .

Метод точной калибровки длины волны для компактного ПЗС-спектрометра

J Opt Soc Am A

2017

;

(

498

40.

Кумар

ВН

Рао

ДН

Определение приборной функции решетчатого спектрометра с помощью интерферометрии белого света

Опция приложения

1997

;

(

4535

41.

Венг

Коэн

Herniou

3

Калибровка камеры с моделями искажений и оценкой точности

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel

1992

;

(

965

–

42.

Yokoya

Miyamura

Iwasaki

Preprocessing of Hyperspectral Imagery с Warcy of Smale of Shiperties и Key Stoomse and gystemperies. В:

Ларар

Чанг

Suzuki

Многоспектральные, гиперспектральные и ультраспектральные технологии дистанционного зондирования, методы и приложения III

SPIE

;

2010

–

43.

Хрушка

Митчелл

Дж

Андерсон

М .

Радиометрический и геометрический анализ гиперспектральных изображений, полученных с беспилотного летательного аппарата

Дистанционный датчик

2012

;

(

2736

–

44.

Дурелл

Информационный документ: Калибровка отражательной способности спутниковых и бортовых сенсорных систем в верхних слоях атмосферы с использованием вспомогательной калибровочной сети FLARE

Норт-Саттон, Нью-Гэмпшир, США

Labsphere, Inc

;

2016

45.

Польдер

Ван дер Хейден

Калибровка и характеристика систем спектральной визуализации

. В:

Тонг

Zhu

, ред.

Получение и обработка мультиспектральных и гиперспектральных изображений

SPIE

;

2001

–

46.

Mahlein

Rumpf

Welke

9000

Разработка спектральных показателей для обнаружения и идентификации болезней растений

Дистанционный датчик окружающей среды

2013

;

128

–

47.

Савицкий

Голей

MJE

Сглаживание и дифференцирование данных с помощью упрощенных процедур наименьших квадратов

Анальная химия

1964

;

(

1627

–

48.

Bohnenkamp

Kuska

Mahlein

, et al. .

Завод Патол

2019

;

(

1188

–

49.

Bodner

Nakhforoosh

Arnold

, et al.

Гиперспектральная визуализация: новый подход к фенотипированию корней растений

Растительные методы

2018

;

50.

Асаари

МСМ

Мишра

Мертенс

, и др.

Анализ гиперспектральных изображений с близкого расстояния для раннего обнаружения стрессовых реакций у отдельных растений на высокопроизводительной платформе для фенотипирования

ISPRS J Photogramm Remote Sens

2018

;

138

121

–

51.

Хуанг

Ли

МА

Нандула

ВК

Гиперспектральная визуализация для дифференциации устойчивого к глифосату и чувствительного к глифосату райграса итальянского

Am J Plant Sci

2018

;

(

1467

–

52.

Каур

Различные методы сегментации изображений: обзор

Int J Comput Sci Mob Comput

2014

;

(

809

–

53.

Hillnhütter

Mahlein

Sikora

и др. .

Прецис Агрик

2011

;

(

–

54.

Могими

Ян

Миллер

3 , et al.

Новый подход к оценке устойчивости пшеницы к солевому стрессу с использованием гиперспектральной визуализации

Передний завод Sci

2018

;

1182

55.

Уильямс

ПДж

Кучерявский

Классификация зерен кукурузы с использованием гиперспектральной визуализации NIR

Food Chemi

2016

;

209

131

–

56.

Guyon

Weston

Barnhill

S .

Селекция генов для классификации рака с использованием машин опорных векторов

Машинное обучение

2002

;

(

1/3

389

–

422

57.

Робник-Шиконя

Кононенко

Теоретический и эмпирический анализ ReliefF и RReliefF

Машинное обучение

2003

;

(

1/2

–

58.

Могими

Ян

Марчетто

3 PM

Отбор ансамблевых признаков для фенотипирования растений: путь от гиперспектральной к мультиспектральной визуализации

Доступ IEEE

2018

;

56870

–

59.

Цао

Луо

Чжоу

Y .

Обнаружение мучнистой росы на двух сортах озимой пшеницы с использованием гиперспектральной отражательной способности полога

Защита урожая

2013

;

124

–

60.

Bergsträsser

Fanourakis

Schmittgen

, et al.

HyperART: неинвазивная количественная оценка признаков листа с использованием гиперспектральной визуализации поглощения-отражения-пропускания

Растительные методы

2015

;

(

61.

Behmann

Mahlein

Паулюс

Set

Калибровка гиперспектральных камер ближнего действия с веерным сканированием для фенотипирования растений

IISPRS J Photogramm Remote Sens

2015

;

106

172

–

62.

Паулюс

Измерение культур в 3D: использование геометрии для фенотипирования растений

Растительные методы

2019

;

103

63.

Лекун

Bengio

Hinton

3

Глубокое обучение

Природа

2015

;

521

(

7553

436

–

64.

Фунт

Аткинсон

Таунсенд

Глубокое машинное обучение обеспечивает современную производительность в фенотипировании растений на основе изображений

Гигасайнс

2017

;

(

), doi:

10.1093/gigascience/gix083

65.

Мочида

Кода

Иноуэ

3

К .

Фенотипирование на основе компьютерного зрения для повышения продуктивности растений: перспектива машинного обучения

Гигасайнс

2018

;

(

), doi:

10.1093/gigascience/giy153

66.

Golhani

Balasundram

Vadamalai

, et al.

Обзор нейронных сетей для обнаружения болезней растений с использованием гиперспектральных данных

Инф Процесс Агрик

2018

;

(

354

–

67.

Singh

Ganapathysubramanian

Sarkar

, et al.

Глубокое обучение для фенотипирования стресса растений: тенденции и перспективы на будущее

Trends Plant Sci

2018

;

(

883

–

68.

Асаари

МСМ

Мертенс

Дхондт

9000

Выявление реакции растений на засуху с помощью гиперспектральной визуализации с близкого расстояния на высокопроизводительной платформе для фенотипирования

. В:

2018 9-й семинар по обработке гиперспектральных изображений и сигналов: развитие дистанционного зондирования (WHISPERS) IEEE

IEEE

;

2018

121

–

69.

Боненкамп

Беманн

Махлейн 03

9003 900

Обнаружение желтой ржавчины в полевых условиях на пшенице на наземном пологе и в масштабе БПЛА

Дистанционный датчик

2019

;

(

2495

70.

Virlet

Sabermanesh

Sadeghi-Tehran

, et al.

Field Scanalyzer: автоматизированная роботизированная платформа для полевого фенотипирования для детального мониторинга посевов

Функц Растение Биол

2017

;

(

143

71.

Campbell

ACOSTA-GAMBOA

NEPAL

, et al.

Создание растений завтрашнего дня: как высокопроизводительное фенотипирование способствует получению лучших культур

Phytochem Rev

2018

;

(

1329

–

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное повторное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что оригинальная работа правильно цитируется.

Раздел выпуска:

Обзор

Скачать все слайды

Дополнительные данные

giaa090_GIGA-D-20-00091_Original_Submission – файл в формате pdf0003

giaa090_Response_to_Reviewer_Comments_Original_Submission — файл в формате pdf

giaa090_Response_to_Reviewer_Comments_Revision_1 — файл в формате pdf Дополнительная информация о метриках

Оповещения по электронной почте

Оповещение об активности статьи

Предварительные уведомления о статьях

Оповещение о новой проблеме

Оповещение о текущей проблеме

Получайте эксклюзивные предложения и обновления от Oxford Academic

Ссылки на статьи по телефону

Последний
Самые читаемые
Самые цитируемые

d-StructMAN: Контейнерная структурная аннотация в масштабе от генетических вариантов до целых протеомов

Идентификация потенциальных половых геномных областей в геномах самцов и самок азиатской арованы

Преимущество первопроходца: заполнение белых пятен на карте геномного разнообразия в Европе

Сравнительный анализ материнского белка двуродительских и однородительских эмбрионов мышей

Статистическая количественная оценка смешанной систематической ошибки в моделях машинного обучения

Руководство по улучшению игры 2016 г.

Боб Гомавиц на 29 июля 2016 г. Утюги для улучшения игр, клюшки для гольфа, оборудование для гольфа, руководства, обзоры

Автор: Боб Гомавиц

Будучи абсолютным фанатом оборудования, GolfDiscount.com обратился ко мне с просьбой написать обзор и поделиться с вами своими выводами. Будучи выбранным для написания ряда обзоров продуктов Taylormade для GolfWRX.com, я почувствовал, что это будет отличная возможность применить свои знания.

Подобно утюгам для игроков, существует две категории утюгов для улучшения игры: улучшение игры и улучшение суперигры. Оба айрона будут иметь больший размер головки клюшки, более широкую подошву и глубокую полость. Производители продолжают распределять вес вниз и назад, чтобы помочь игрокам увеличить угол запуска и по периметру для большего снисхождения. Некоторые утюги Game Improvement не будут сильно отличаться по внешнему виду от утюгов Players Cavity Back, в то время как утюги Super Game Improvement будут иметь заметно более широкую подошву и могут представлять собой комбинированный набор, заменяющий длинные утюги гибридами.

В этом году я включил целевой диапазон гандикапов, к которому лучше всего подходит каждый клуб. Эта линейка является эталоном того, для кого производители разработали клюшку и для кого продают ее. Это только для того, чтобы дать игрокам представление о том, какие предложения дадут им наилучшие шансы хорошо играть в зависимости от их уровня навыков. Эти диапазоны не должны препятствовать вам попробовать любой из следующих клубов. Я призываю вас сделать свои собственные суждения путем собственных испытаний, ваши руки и глаза в конечном итоге узнают лучше.

Тестирование проводилось на поле для гольфа Newcastle, а также на поле для гольфа Maplewood, которое является моей домашней трассой.

Наслаждайтесь руководством, и я с нетерпением жду ваших мыслей, комментариев и/или вопросов, и спасибо, что нашли время, чтобы прочитать мои обзоры.

Обязательно ознакомьтесь с Руководством по улучшению игр 2015 года, если вы не видите то, что ищете.

Утюги для улучшения игр

Cobra King F6

TecFlo Technology
Прогрессивный дизайн головы клуба
Целевой гандикап: + до 24

Прочтите обзор

NIKE VAPOR FAILS

1515162 FACROL FACELIRSIBLE

151515151515151515151515151515151515151515 гг.

36
Прочитать обзор

Titleist 716 AP1

Вольфрамовое утяжеление
Очиститель пуха0053
Целевой гандикап: + до 36

Прочтите обзор

WILSON C200

FLX FACE TECHNALATION
- FLX FACE TECHNALA The Review
  Утюги Super Game Improvement
  
  JGR Hybrid Forged
  - Самый низкий и глубокий CG
  - Широкий фланец
  - Target Handicap: + to 36
  Read The Review
  
  Cobra MAX
  - TecFlo Technology
  - Speed Channel Face
  - Target Handicap: 20 to 36
  Прочитать обзор
  
  Mizuno JPX EZ Forged
  - Grain Flow Forged Boron
  - Подошва Triple Cut

Прошивки от adakt, ледокола, паулюса, iron, мотор мастер клуб.

Отзывы о чип тюнинге дизельных и бензиновых авто Салавате

Оставить отзыв

Официальный представитель Paulus Chip в Томске — автосервис, 8 отзывов — Томск, переулок 3-й Казанский, 7

Узнайте стоимость работ в профильных автосервисах поблизости

<img loading='lazy' src='/800/600/http/dima-sychev.ru/wp-content/uploads/0/f/3/0f345d832480d8417e7ed55dc01bbe6f.jpeg' /> org/PostalAddress” title=”адрес”> Томск, переулок 3-й Казанский, 7

Узнайте стоимость работ в профильных автосервисах поблизости

Официальный представитель Paulus Chip в Томске — отзывы

Описание прошивок от паулюса – Автомобильный портал AutoMotoGid

Прошивка паулюс или ледокол

Чип-тюнинг: плюсы и минусы

Прошивки авто от разных производителей — Паулюс, Адакт, Ледокол и другие

Прошивка от Паулюса в Тамбове

Прошивки Ледокол в Тамбове

Прошивки АДАКТ в Тамбове

Geely Emgrand EC7 FE-1 2013, двигатель бензиновый 1.

Машины в продаже

Geely Emgrand EC7, 2013

Geely Emgrand EC7, 2013

Geely Emgrand EC7, 2013

Geely Emgrand EC7, 2013

Смотрите также

Комментарии 25

Отзывы о MasterCar

Breadcrumbs MasterCar

Записаться на ремонт автомобиля

Технические рабочие процессы для оценки и обработки гиперспектральных изображений растений в теплицах и лабораториях | ГигаНаука

Cite

Abstract

История вопроса

HSI: Инструмент для скрининга растений

Сбор и обработка данных

Характеристики камеры

Установка для измерения

Освещение для измерения

Калибровка длины волны — от пикселя до длины волны

Функция прибора/функция точечного расширения — преодоление спектрального искажения

Пространственная калибровка — преодоление пространственных искажений

Радиометрическая калибровка – от отсчетов до физической единицы

Спектральный и пространственный биннинг — снижение уровня шума

Предварительная обработка данных

Извлечение коэффициента отражения — преодоление влияния источника света

Спектральное сглаживание — работа с пиками и спектральными выбросами

Трехмерная коррекция — корректировка влияния расстояния между датчиком и объектом

Маскирование сегментации

Подготовка к ML

Анализ и интерпретация данных

Гиперспектральные признаки

Машинное обучение

Проблемы и ограничения

Заключение

Сокращения

БЛАГОДАРНОСТЬ

Каталожные номера

3

4 .

3 .et

3

3

3 , et al.

3

3

Дополнительные данные

Оповещения по электронной почте

Ссылки на статьи по телефону

Последний

Самые читаемые

Самые цитируемые

Руководство по улучшению игры 2016 г.

Утюги для улучшения игр

Cobra King F6

NIKE VAPOR FAILS

Titleist 716 AP1

WILSON C200

Утюги Super Game Improvement

JGR Hybrid Forged

Cobra MAX

Mizuno JPX EZ Forged

Mizuno JPX EZ

Ping серии G

org/PostalAddress” title=”адрес”> Томск, переулок 3-й Казанский, 7

Taylormade M2

Taylormade M2