基于三維點云的番茄植株莖葉分割與表型特征提取

彭 程，李 帥，苗艷龍，張振乾，張 漫，李 寒※

（1.中國農業大學智慧農業系統集成研究教育部重點實驗室，北京 100083； 2.中國農業大學農業農村部農業信息獲取技術重點實驗室，北京 100083）

0 引 言

目前，作物表型檢測技術遠遠落后于基因型技術，已經成為育種技術發展上的瓶頸。傳統的表型性狀一般采用手工測量，效率低下、主觀性強，并且往往對作物有破壞性。因此開發自動化、高效率、無創傷的表型性狀測量方法，提高番茄表型測量效率，對促進番茄育種科學發展至關重要。

作物表型參數可分為內在生理參數與外在形態參數，其中形態參數的獲取一般通過三維重建實現。近年來基于三維點云的植物三維重建與表型參數測量方法廣泛應用于作物表型研究。Hosoi等使用便攜式高分辨率激光雷達從番茄冠層周圍3個位置采集點云數據并行配準，準確測量了番茄葉面積，平均誤差為4.6%。從單個視角采集的作物圖像或點云由于植株自身遮擋，難以得到完整的點云數據，通過在植株周邊多角度安裝傳感器或使植株進行旋轉可以采集到不同視角的植株數據，對不同視角獲取的點云進行配準可得到完整的作物點云信息。婁路等將植物放置于轉盤上勻速轉動，相機采用自動快門連續拍攝模式，從而得到360°全方位視角的植物圖像序列。上述研究雖然能夠獲取高精度作物點云信息，但依賴大量手動操作，為了提升作物表型測量的效率與自動化程度，近年來誕生了將表型采集傳感器搭載在機器人上實現高效自動化表型測量的研究。……