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三维植物根系骨架检测与提取

JiakaiLin,JinchangZhang,GeJin,WenzhanSong,TianmingLiu,GuoyuLu

Abstract—植物根系通常表现出高度复杂且密集的结构，下，利用机器人进行自动化育种成为了一个新的研究

包含许多纤细的侧根和分支，这极大地妨碍了对整个根系进行方向。机器人可以自动捕捉根系的图像并进行三维重

精确捕捉和建模。此外，根部往往缺乏足够的纹理和颜色信息，

建，帮助研究人员精准分析根结构和健康状况。这种

使得使用视觉方法识别和追踪根部特征变得困难。之前关于根

的研究大多局限于二维研究；然而，在植物学中探索根的三维基于三维根系重建的育种机器人可以通过识别具有优

结构至关重要。由于根在真实三维空间中生长，因此三维表型良根结构和强营养吸收能力的植物来自动选择高质量

信息对于研究遗传特性及其对根系发育的影响更为关键。我们种子。这提高了育种效率并减少了人工干预。它不仅减

引入了一种3D根骨架提取方法，该方法能够从少量图像中有

少了传统育种过程中对手动观察的依赖，还为育种领

效导出植物根部的三维结构。该方法包括侧根的检测和匹配、

本三角测量以提取侧根的骨骼结构以及侧根与主根的整合。我们域的自动化和智能化发展提供了强有力的技术支持。

开发了一个高度复杂的根数据集，并在上面测试了我们的方法。本文提出了一种利用少量多角度图像重建植物根

译提取的3D根骨架与实际情况显示出显著相似性，验证了模型部三维骨架的方法。根的三维结构对于理解植物表型

中的有效性。这种方法可以在自动化育种机器人中发挥重要作用。以及水分和养分吸收至关重要。准确的重建可以帮助

通过精确的三维根系结构分析，育种机器人可以更好地识别植

1物表型特征，尤其是根部结构和生长模式，帮助实践者选择具育种者优化根结构，提高作物产量和适应性。我们的

v

4有优越根系的种子。这种自动化的方法不仅提高了育种效率，方法包括两个部分：侧根骨架提取和3D空间连接。首

9还减少了人工干预，使育种过程更加智能化和高效化，从而推

0进现代农业的发展。先，我们对侧根进行建模，并将它们的起点连接到主

8根上，构建整个根系的拓扑结构。使用从不同角度拍

0

8.I.介绍摄的图像通过三角测量确定侧根的空间坐标。在三角

0测量之前，我们使用根检测网络标记根的起始和终止

5根是植物与物理和生物环境相互作用的主要渠

2道，在养分从土壤中吸收方面发挥着关键作用，这对植点，并识别两个图像中对应的侧根坐标。特征提取模

:

v块选择匹配关键点最多的边界框作为同一侧根对应的

i物的生存和生长至关重要[13][25]。通过3D重建技术，

x框。为了最小化由于检测网络不准确引起的三角测量

r研究人员可以获得根系[20][19]的精确模型，为农业学

a误差，我们使用不同角度的图像进行两次三角测量，

家和生物学家提供测量如根长、体积生物量及整体作

并基于重投影误差优化结果，匹配相应的坐标并消除

物发育等特征的宝贵数据[3][4]。然而，根系结构复杂，

错误配对。骨架通过捆绑调整（BA）网络进一步优化，

有许多形状和颜色相似的细小分支，使得3D重建和特