基于机器视觉的玉米三维表型参数提取算法

作者：李哲; 宋青峰; 朱新广; 胡勇; 巩彩兰; 卜弘毅

来源：上海农业学报, 2022, 38(06): 1-8.

DOI：10.15955/j.issn1000-3924.2022.06.01

• 机器视觉
• 玉米植株
• 多视角图像
• 表型参数

针对目前玉米植株表型参数提取存在精度低、测量时间长和需要人工辅助等问题,提出了基于机器视觉的三维表型参数提取方法。采用瞬时成像设备,获取玉米植株64个角度无背景的图像;基于机器视觉获取三维点云,采用基于拉普拉斯的骨架提取算法提取玉米骨架,对叶片骨架和茎秆骨架优化后,提取叶长、叶最大宽度、叶基部高度、叶夹角、株高和植株最小包围盒体积。比较两个玉米自交系参数提取结果,取误差上限,骨架优化前后叶长、叶最大宽度和叶基部高度平均绝对百分比误差分别下降5.89%、0.04%和0.86%;与人工测量值相比,测得的叶长、叶最大宽度和叶基部高度的平均绝对百分比误差分别为6.66%、6.45%和5.43%。本研究提供了一种高精度、高通量、自动化的玉米生长动态定量化测量方法。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院大学; 中国科学院上海技术物理研究所