基于机器视觉的玉米三维表型参数提取算法

李哲; 宋青峰; 朱新广; 胡勇; 巩彩兰; 卜弘毅

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基于机器视觉的玉米三维表型参数提取算法

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摘要

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。

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来源
《上海农业学报》 |2022年第6期|1-8|共8页
作者
李哲; 宋青峰; 朱新广; 胡勇; 巩彩兰; 卜弘毅;
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作者单位

中国科学院红外探测与成像技术重点实验室中国科学院上海技术物理研究所;

中国科学院大学;

中国科学院分子植物科学卓越创新中心;

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正文语种 chi
中图分类玉米（玉蜀黍）;
关键词
机器视觉; 玉米植株; 多视角图像; 表型参数;

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