%0 Journal Article
%T 基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术
%A 桂力
%A 赵丽科
%A 郑顺义
%A 马浩
%A 黄霞
%J 农业机械学报
%D 2018
%X 在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时，需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法，能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数，实现谷粒形状的定量和定性描述。首先，通过对谷粒点云数据进行聚类分析，完成谷粒点云的分类；其次，实现谷粒的三维重建，对谷粒离散点云进行柱面构网，获取谷粒点云的三维模型数据；最后，根据不同表型参数的特点，实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验，成功实现了谷粒表型参数的自动提取，测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值，长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%，体积和表面积的相对误差为零，3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比，精度相当，且具有批量、自动、人工干预少（仅数据采集阶段需要人工操作）以及效率高的特点
%K 谷粒 表型信息 点云 自动化 批处理
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20180429&flag=1