高通量机器人表型分析

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本文介绍了一种用于能源高粱作物的高通量机器人表型系统，融合计算机视觉与机器学习技术，实现田间环境下植物三维重建与表型参数自动提取。系统具备非侵入式扫描、冠层内部成像与多传感器协同能力，支持大规模、高精度、全生命周期的植物数据采集。通过运动恢复结构（SfM）与语义分割算法，可重建植株三维点云并提取植株体单元。针对田间复杂光照与遮挡问题，系统集成LED补光、环境光感知与曝光控制策略。研究还采用合成数据增强神经网络模型，提升叶面积、茎粗等表型预测精度。该平台已在德州多地部署，每小时可扫描72株植物，显著优于人工方法。成果有望推广至多种生物质作物与智慧农业应用场景，推动育种效率提升。