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Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

University of Saskatchewan

$199,778.00

Optimizing computer vision systems for resolving complexity in pea 3D root architectural traits

EF 2020-21 · 2021-03-11

Résumé
The improvement and optimization of crop roots are a significant opportunity for ensuring crops are adapted, resilient and productive within Canada’s diverse hydro-climatic conditions. High-throughput phenotyping methodologies have been developed for crop roots but many challenges remain to optimize the imaging systems for automation efficiency, precision, and ease-of-use. Three dimensional (3D) imaging of plants is superior to two dimensional (2D) approaches and is being applied in numerous phenotyping applications globally to advance genetic gain. The Project focuses on the development of an enhanced 3D root phenotyping platform with step-change improvements to both imaging and trait analysis pipeline including data capture, segmentation, skeletonization, 3D reconstruction and trait extraction and analysis using AI and deep-learning methods as critical advancements. The ultimate output will be a high-throughput platform that facilitates superior 3D root phenotyping capturing low- and high-level vision details to quantitatively extract and model the complexity of crop root system architecture and development.
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Emplacement
Saskatoon|Saskatoon, Saskatchewan, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
119279313
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions

Modifications

Chaque version de l'entente telle que publiée, de la plus ancienne à la plus récente, avec son total à cette version. Le montant ci-dessus est le plus récent.

ModificationDateExercice financierTotal
02021-03-102020-21$199,778.00
12021-03-112020-21$199,778.00

Tel que publié

Additional Information
This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreement has been modified by 365 days.
Additional Information (French)
Cet accord a été modifié 1 fois. La date de fin du présent accord a été changé de 365 jours.
Agreement End Date
2024-05-31
Agreement Number
969441
Agreement Start Date
2021-03-11
Agreement Title
Optimizing computer vision systems for resolving complexity in pea 3D root architectural traits
Agreement Title (French)
Optimisation des systèmes de vision artificielle pour reproduire la complexité tridimensionnelle de l’architecture des racines du pois
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$199,778.00
Amendment Date
2022-07-25
Amendment Number
1
Description
The improvement and optimization of crop roots are a significant opportunity for ensuring crops are adapted, resilient and productive within Canada’s diverse hydro-climatic conditions. High-throughput phenotyping methodologies have been developed for crop roots but many challenges remain to optimize the imaging systems for automation efficiency, precision, and ease-of-use. Three dimensional (3D) imaging of plants is superior to two dimensional (2D) approaches and is being applied in numerous phenotyping applications globally to advance genetic gain. The Project focuses on the development of an enhanced 3D root phenotyping platform with step-change improvements to both imaging and trait analysis pipeline including data capture, segmentation, skeletonization, 3D reconstruction and trait extraction and analysis using AI and deep-learning methods as critical advancements. The ultimate output will be a high-throughput platform that facilitates superior 3D root phenotyping capturing low- and high-level vision details to quantitatively extract and model the complexity of crop root system architecture and development.
Description (French)
L’amélioration et l’optimisation du système racinaire des cultures constituent une importante façon de s’assurer que les cultures sont adaptées, résilientes et productives dans les diverses conditions hydroclimatiques du Canada. Des techniques de phénotypage à débit élevé ont été mises au point pour les racines des plantes cultivées, mais de nombreuses difficultés doivent encore être surmontées avant que l’on puisse automatiser les systèmes d’imagerie (efficacité, précision, convivialité). La représentation d’une plante en relief (3D) surpasse les méthodes bidimensionnelles (2D) et beaucoup d’applications de phénotypage dans le monde y recourent pour faire progresser l’amélioration génétique. Le projet prévoit la création d’une plateforme évoluée de phénotypage 3D des racines dont on perfectionnera graduellement l’imagerie et la filière d’analyse des caractères, notamment par la saisie, la segmentation et la squelettisation des données, par la reconstruction 3D ainsi que par l’extraction et l’analyse des caractères grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique. Le but ultime consiste à obtenir une plateforme à débit élevé qui permettra un meilleur phénotypage 3D des racines, et aussi plus facile, capable de faire ressortir visuellement les traits grossiers et précis du système racinaire en vue d’illustrer la complexité de son architecture et de son développement.
Expected Results
In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.
Expected Results (French)
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Federal Riding
Saskatoon–University
Federal Riding (French)
Saskatoon–University
Federal Riding Number
47011
NAICS Code
541710
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Program Name (French)
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Program Purpose
Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.
Program Purpose (French)
Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
Recipient Business Number
119279313
Recipient City
Saskatoon|Saskatoon
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
University of Saskatchewan
Recipient Postal Code
S7N 4L8
Recipient Province or Territory
SK
Recipient Type
S
Reference Number
172-2020-2021-Q4-969441