基于RGBD相机的黑皮鸡枞菌子实体形态视觉测量

摘要：

子实体的形态是黑皮鸡枞菌育种和栽培过程中关注的重点,传统手工测量方法耗时、费力.为了实现在生长过程中对黑皮鸡枞菌子实体进行快速、准确地监测,提出了一种基于SR300深度相机的自动化在线测量方法.首先,在实验室和栽培工厂采集样本、构建数据集并基于YOLO V4建立黑皮鸡枞子实体识别模型;其次,根据K-means算法对识别所得的包围框分布情况聚类,并以此进行分割,得到最优处理区域后上采样构建不同尺度的子实体图像;最后,融合Grabcut算法提取的不同尺度目标轮廓边界得到测量点信息,并结合深度值矫正待测点的位置,计算真实值.经过现场试验,结果表明该方法能够得到子实体的形态特征,菌盖测量平均绝对误差为0.357 mm,标准差为0.273 mm;菌柄宽度测量平均绝对误差为0.304 mm,标准差为0.209 mm.该方法能够满足工厂中对黑皮鸡枞菌子实体形态自动化监测的需求.

关键词：图像识别、计算机视觉、黑皮鸡枞菌、植物表型、RGBD、测量

所属期刊栏目：38

分类号：S24;TP391(农业电气化与自动化)

资助基金：国家重点研发计划;大学生创新创业计划项目;江西省研究生创新专项资金项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：140-148