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2015年 12月 农 业 机 械 学 报 第 46卷 增刊 doi :10．6041/j．issn．1000-1298．2015．S0．009

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究 *宗 泽 1, 2郭彩玲 1张 雪 1马 丽 1刘 刚 1弋景刚 2

(1．中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 , 北京 100083; 2．河北农业大学机电工程学院 , 保定 071000

摘要 :提出了一种基于骨架提取的改进算法 , 可实现在大田环境下 , 使用 PMD 深度相机快速 、 无损测量玉米株型参 数 。 首先利用深度图像 ＲGB伪彩色和深度距离信息 , 提取深度图像的骨架 , 排除复杂背景干扰 , 得到单株玉米的 二值骨架图像 ; 然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点 ; 最后建立骨架图像中特征点与深度 图像的对应关系 , 利用空间几何数学方法 , 结合特征点计算出玉米的 3种株型参数 , 即株高 、 茎粗 、 叶倾角 。 农田实 验对比分析表明 , 所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为 0. 986, 最大相对误差小于 2cm , 农田 作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性 。

关键词 :玉米 抗倒伏性 TOF 相机 深度图像 株型参数

中图分类号 :TP391文献标识码 :A 文章编号 :1000-1298(2015 S0-0050-07 Maize Plant Type Parameters Extraction Based on Depth Camera Zong Ze 1, 2Guo Cailing 1Zhang Xue 1Ma Li 1Liu Gang 1Yi Jinggang 2

(1．Key Laboratory of Modern Precision Agriculture System Integration Ｒesearch, Ministry of Education , China Agricultural University , Beijing 100083, China

2．Mechanical and Electrical Engineering College , Agricultural University of Hebei , Baoding 071000, China

Abstract :During the whole crop growing period and high-precision breeding process , measuring crop plant type parameters to achieve its phenotypic analysis is one of the important link．In view of the problem that the maize plant type parameters are obtained mainly by artificial field measurement in China at present , and it is high labor intensity and time-consuming．Thus a rapid and nondestructive measurement method of maize plant type parameters was proposed based on the photonics mixer device (PMD camera with improved skeleton extraction algorithm．Firstly , the ＲGBpseudo color depth and distance information of depth image were used , and the depth of the image skeleton extraction was obtained by the improved skeleton extraction algorithm without complex background interference．Secondly , the binary skeleton image per corn plant was got by taking advantage of the improved corner detection classification algorithm for extracting skeleton image feature points．Finally , the feature points in the skeleton image were corresponded with depth images．Three kinds of corn plant type parameters : plant height , stem diameter and leaf angle were calculated by using mathematics method combined with space geometry feature point．Field test of the method in the practical application environment showed that the plant height could be measured at the seedling stage of maize plant , the correlation coefficient (r of maize plant type parameters between the measured results by using the proposed method and the results measured artificially was 0. 986, and the maximum relative error was less than 2cm．Farmland crops breeding resistance analysis also showed that maize plant type parameters and lodging resistance had

收稿日期 :2015-10-28修回日期 :2015-11-16 *北京市科技计划资助项目 (D151100004215002

作者简介 :宗泽 , 硕士生 , 主要从事自动化与信息化技术研究 , E-mail :doctorzong@163．com

通讯作者 :刘刚 , 教授 , 博士生导师 , 主要从事电子信息技术在农业中的应用研究 , E-mail :pac@cau．edu．cn

significant correlation．The results provide technical support for the inversion of phenotypic analysis of crop breeding．

Key words :Maize Lodging resistance Time of flight camera Depth image Plant type parameters

引言

玉米株型参数对作物的表型分析 [1]和抗逆性 预判 [2]具有极其重要的作用 , 因此 , 株型参数的测 量是作物精确化育种研究过程中的重要环节 [3]之 一 。 而目前我国田间玉米株型参数的测量主要以人 工测量为主 , 劳动强度高 , 费时费力 。

快速 、 高通量 、 无损测量作物性状的方法一直是 作物 精 确 化 育 种 领 域 所 研 究 的 热 点 [4]。 尹 英 杰 等 [5－6]使用单目视觉系统获取图像 , 提取玉米图像 的骨架 , 计算得到叶倾角 、 叶向值等叶片形态特征 , 但是不能得到被测物体的三维坐标 , 无法保证每幅 图像都是植株形态的正投影 , 给后续测量与分析带 来了不可避免的误差 ; 马彦平等 [7－8]基于双目立体 视觉重建 3D 株型 , 应用空间解析几何原理对株型 参数进行测量 , 以数字图像处理技术对双目图像处 理 , 经过摄像机的标定 , 测量玉米的株高信息 , 不足 之处在 于 该 方 法 离 不 开 辅 助 设 施 的 标 定 。 Stefan Paulus [9]提出了基于 3D 激光扫描 [10]的高精度植物 株型参数测量方法 , 但是点云计算量大 , 耗费时间 长 。

本文以苗期的 4个品种玉米为研究对象 , 以玉 米作 物 的 株 高 、 茎 粗 、 叶 倾 角 3个 参 数 为 测 定 指 标 [11－13], 基 于 飞 行 时 间 (Time of flight , TOF 技 术 [14]研究玉米株型参数无损测量方法 。 在自然条 件下获取玉米植株的深度信息 , 将植株三维空间信 息的测量转换为二维图像处理 , 基于改进的骨架提 取和角点检测算法 , 以实现在大田环境下玉米株型 参数的快速 、 无损测量 。

1实验材料与方法