CN107392956B - 作物根系表型检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种作物根系表型检测方法和装置。所述方法包括，处理装置接收待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列，根据二维作物根系图像序列，计算得到特征点，寻找与同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取映射点深度值，若映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留特征点，并最终计算三维作物根系表面模型，根据三维作物根系表面模型，计算所述作物根系对应的根系信息。本发明提供的一种作物根系表型检测方法和装置通过多角度二维作物根系图像序列和三维作物根系图像解析三维作物根系表面模型，使待测作物根系信息更精确。

Description

作物根系表型检测方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及计算机图像图形处理技术领域，特别涉及一种作物根系表型检测方法和装置。

背景技术

根系是作物吸收水分和营养的基本器官，对作物生长发育和产量形成均具有重要影响。在干旱、盐碱、洪涝等逆境胁迫条件下，作物根系会在基因表达下进行调整，并通过改变调整代谢途径、改变碳同化产物的分配比例，进而控制根系形态、数量和分布以适应环境。因此，根系表型不仅由自身遗传基础决定，而且体现了作物对土壤环境的适应性，是认识、分析和评价作物基因与环境互作的重要指标。

根系挖掘、清洗、扫描成像和根系表型分析是现如今根系测量的主要方法。其中，根系扫描成像主要是借助平板扫描，仅能够获取根系单侧面二维图像。有一种实际情况：当测量时的根系分支多，根系分支的遮挡现象严重时，现有技术的平板扫描技术只能获取同一摄像角度的单侧二维图像，无法对遮挡严重的根系进行完整和全面地解析，解析得到的根系信息可信度不高。

发明内容

为解决现有技术中存在的缺陷，本发明实施例提供一种作物根系表型检测方法和装置。

第一方面，本发明实施例提供一种作物根系表型检测方法，包括：

接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列；

根据所述二维作物根系图像序列，计算得到所述二维作物根系图像序列的特征点；

寻找所述二维作物根系图像序列的特征点在同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

若所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述二维作物根系图像序列的特征点，并得到二维作物根系图像序列的特征点匹配集合；

根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到三维作物根系表面模型；

根据所述三维作物根系表面模型，计算所述待测作物根系对应的根系信息。

第二方面，本发明实施例提供另一种作物根系表型检测方法，包括：

接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多张二维作物根系图像序列；

根据所述多张二维作物根系图像序列，计算得到各张二维作物根系图像序列中不同高度下的待测作物根系信息，所述待测作物根系信息至少包括单根直径和单根至主根的距离；

若所述单根直径满足预设单根直径阈值范围，则判断所述单根直径为有效单根直径；

根据所述有效单根直径和所述单根至主根的距离，计算在预设以主根根心为轴心的圆环区域内的根系平均直径和根系数量。

第三方面，本发明实施例提供一种作物根系表型检测装置，包括：

框架，所述框架构成所述作物根系表型检测装置的内部空间；

所述框架上端与固定装置固定连接，所述固定装置下方悬挂夹紧装置，所述夹紧装置用于固定待测作物根系；

所述框架侧面与丝杆固定连接，所述丝杆下端与旋转轨道固定连接，升降电机与所述丝杆连接，用于升降所述旋转轨道；

所述旋转轨道与旋转台齿轮连接，所述旋转台上方固定摄像装置，旋转电机与所述旋转台连接，驱动所述旋转台旋转，用于摄像装置旋转拍摄所述待测作物根系；

处理装置与所述摄像装置通信连接，用于接收摄像装置旋转拍摄待测作物根系的图像序列，所述处理装置用于执行所述作物根系表型检测的方法。

本发明实施例提供的一种作物根系表型检测方法和装置，首先处理装置接收待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列，其次通过二维作物根系图像序列的特征点寻找同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值，当所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述二维作物根系图像序列的特征点，进而形成更精确的三维作物根系表面模型，最终解析更精确的三维作物根系表面模型可以得到更准确的待测作物根系信息，增加了待测作物根系信息的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的作物根系表型检测方法的流程示意图；

图2为本发明另一实施例提供的作物根系表型检测方法的流程示意图；

图3为本发明又一实施例提供的作物根系表型检测方法的流程示意图；

图4本发明实施例提供的作物根系表型检测装置的结构示意图；

附图标记说明:

1—框架； 2—固定装置； 3—夹紧装置；

4—丝杆； 5—旋转轨道； 6—升降电机；

7—旋转台； 8—摄像装置； 9—旋转电机；

10—电子天平； 11—摄像灯； 12—拉帘；

13—处理装置。

具体实施方式

为使本发明实施例的技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的作物根系表型检测方法的流程示意图，如图1所示，一种作物根系表型检测方法，包括：

步骤10、接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列；

步骤11、根据所述二维作物根系图像序列，计算得到所述二维作物根系图像序列的特征点；

步骤12、寻找所述二维作物根系图像序列的特征点在同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

步骤13、寻找所述二维作物根系图像序列的特征点在同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

步骤14、若所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述二维作物根系图像序列的特征点，并得到二维作物根系图像序列的特征点匹配集合；

步骤15、根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到三维作物根系表面模型；

步骤16、根据所述三维作物根系表面模型，计算所述待测作物根系对应的根系信息。

具体地，首先拍摄装置选定能拍摄得到二维作物根系图像序列的二维拍摄设备和三维作物根系图像序列的三维拍摄设备。二维拍摄设备可选用可见光相机，三维拍摄设备可称为深度相机。二维拍摄设备和三维拍摄设备并排固定，镜头同时对准待测作物根系，二维拍摄设备和三维拍摄设备同时拍摄待测作物根系。拍摄过程可以是二维拍摄设备和三维拍摄设备水平旋转360度，且旋转过程中以不同位置对待测作物根系进行同时刻拍摄，最终二维拍摄设备和三维拍摄设备把拍摄的多个图像序列对传输到处理装置进行保存，其中各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列。处理装置可以是安装有计算软件的计算机，图像序列是指在不同时间和不同方位对目标依序连续获取的系列图像。

其中二维拍摄设备和三维拍摄设备传输过程可以包括但不限于两种方式，第一种方式：每当二维拍摄设备和三维拍摄设备拍摄完成一对二维作物根系图像和三维作物根系图像，则传输至处理装置指定存储位置，第二种方式：二维拍摄设备和三维拍摄设备把二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列保存在本地存储卡内，待图像拍摄过程完成后，统一将二维作物根系图像和三维作物根系图像传输到处理装置指定存储位置。

处理装置首先接收二维作物根系图像序列，利用尺度不变特征变换(SIFT)进行图像特征点检测与匹配，主要利用多维SIFT特征描述之间的欧式距离进行二维作物根系图像序列特征点粗略匹配，最终得到二维作物根系图像序列的特征点。

处理装置找到含有特征点的二维作物根系图像序列对应的同对三维作物根系图像序列。之后，处理装置找到二维作物根系图像序列的特征点在同对三维作物根系图像序列的映射点，读取所述映射点的深度值，此处的深度值是指摄像机镜头拍摄到该映射点的直线距离。

预设根系深度阈值范围是预先设定的一个有限范围值，设定根系深度阈值范围的时间是不固定的，可以在拍摄之前，也可以在处理数据的时候。如果研究人员对处理装置处理的结果不满意，则可以重新通过处理装置再确定一个新的预设根系深度阈值范围，处理装置重新进行三维作物根系图像序列的映射点深度值与所述预设根系深度阈值范围的对比。所述三维作物根系图像序列的映射点深度值与所述预设根系深度阈值范围进行对比。当所述三维作物根系图像序列的映射点深度值超出预设根系深度阈值范围，则处理装置删除所述映射点对应的同对二维作物根系图像序列的特征点；当所述三维作物根系图像序列的映射点深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述映射点对应的同对二维作物根系图像序列的特征点，通过一系列判定过程后，处理装置得到符合预设根系深度阈值范围的二维作物根系图像序列的特征点匹配集合。

处理装置根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到三维作物根系表面模型。进而处理装置利用三维网格简化和网格紧缩方法，对三维作物根系表面模型提取待测作物根系对应的根系三维骨架。之后处理装置根据根系三维骨架，计算待测作物根系对应的根系信息，所述待测作物根系对应的根系信息包括，但不限于，根系分支数量、分支率、根长、根角度和根半径。

在此列举一种具体实例，以便清楚的说明。首先操作人员利用夹紧装置使待测作物根系竖直固定。以待测作物根系为中心，旋转电机驱动旋转台上面固定的二维拍摄设备和三维拍摄设备在水平旋转360度过程中进行同时刻拍摄。操作人员通过改变旋转电机的频率可以调节旋转速度，同时操作人员可以通过二维拍摄设备和三维拍摄设备调节拍照间隔，通过调节旋转电机的频率和拍摄设备的拍照间隔可以使二维拍摄设备和三维拍摄设备在水平旋转360度的过程中，完成多个图像序列对。例如操作人员通过调节旋转电机的频率和拍摄设备的拍照间隔，使二维拍摄设备和三维拍摄设备每旋转1度拍摄一对二维作物根系图像和三维作物根系图像，则最终二维拍摄设备和三维拍摄设备拍摄完成360个图像序列对，并传输至处理装置的存储位置，二维拍摄设备和三维拍摄设备拍摄完成360个图像序列对，只是一个具体实施例，实际过程不限数量，操作人员通过调节旋转电机的频率和拍摄设备的拍照间隔，二维拍摄设备和三维拍摄设备拍摄结果可以少于或多于360个图像序列。

处理装置首先接收第一张二维作物根系图像，以此为基础读取第二张二维作物根系图像，利用尺度不变特征变换(SIFT)，寻找两张二维作物根系图像的特征点，如处理装置找到两张二维作物根系图像的3个特征点。对于第一张二维作物根系图像而言，处理装置找到对应的第一张三维作物根系图像，进而找到第一张二维作物根系图像的3个特征点对应在第一张三维作物根系图像的3个映射点，并读取3个映射点的深度值，例如三个深度值为10cm、11cm和30cm。

预设根系深度阈值范围可以是人为在处理装置上设定的一个有限根系深度范围值，如预设根系深度阈值范围为[9cm,13cm]，则判断3个映射点的深度值是否在根系深度阈值范围，深度值为30cm的映射点超出预设根系深度阈值范围，则处理装置删除对应的第一张二维作物根系图像的特征点。深度值为10cm和11cm的映射点符合预设根系深度阈值范围，则处理装置保留对应的第一张二维作物根系图像的两个特征点。

处理装置找到第三张二维作物根系图像，继续与第一张二维作物根系图像进行特征点的匹配，过程与上述步骤相同，最终完成第一张二维作物根系图像的特征点匹配集合，继而处理装置完成剩余的359张二维作物根系图像的特征点匹配集合。

处理装置完成360张二维作物根系图像的特征点匹配集合后，计算得到一个三维作物根系表面模型。处理装置通过读取三维作物根系表面模型，利用三维网格简化和网格紧缩方法提取待测作物根系对应的根系三维骨架，进而处理装置根据根系三维骨架计算待测作物根系对应的根系信息，所述待测作物根系对应的根系信息包括，但不限于，根系分支数量、分支率、根长、根角度和根半径。

本发明实施例通过处理装置首先接收待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，其次通过二维作物根系图像序列的特征点寻找同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值，当所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述二维作物根系图像序列的特征点，进而形成更精确的三维作物根系表面模型，最终解析三维作物根系表面模型可以得到更准确的待测作物根系信息，增加了待测作物根系信息的可靠性。

图2为本发明另一实施例提供的作物根系表型检测方法的流程示意图，如图2所示，所述方法包括：

步骤10、接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列；

步骤11、根据所述二维作物根系图像序列，计算得到所述二维作物根系图像序列的特征点；

步骤12、寻找所述二维作物根系图像序列的特征点在同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

步骤13、若所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述二维作物根系图像序列的特征点，并得到二维作物根系图像序列的特征点匹配集合；

步骤141、根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到稀疏点云；

步骤142、根据所述稀疏点云，计算得到单一二维作物根系图像的稀疏点组成的三维面片，并计算得到三维面片形心点；

步骤143、寻找所述三维面片形心点在同对三维图像中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

步骤144、若所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述单一二维作物根系图像的稀疏点组成的三维面片，并得到三维面片集合；

步骤145、根据所述三维面片集合，计算得到三维作物根系表面模型；

步骤15、根据所述三维作物根系表面模型，计算所述待测作物根系对应的根系信息。

其中所述步骤10至步骤13，与上述实施例中的步骤10至步骤13相同，在本实施例中不再赘述。

具体地，处理装置根据二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，利用常规的运动法(SFM)可进行序列图像三维重建，即选取第一张含有特征点的二维作物根系图像为初始匹配图像，通过计算摄像装置参数和结构信息，然后进行集束调整，在处理完所有图像后可得到相机参数及稀疏点组成的稀疏点云。处理装置可以通过组成所述稀疏点云的稀疏点追溯到对应的二维作物根系图像。

处理装置读取稀疏点云，使属于单一二维作物根系图像的稀疏点组成三维面片，并计算得到三维面片形心点。处理装置寻找含有三维面片形心点对应的三维作物根系图像序列。之后，处理装置找到三维面片形心点在同对三维作物根系图像序列的映射点，读取所述映射点的深度值。

所述预设根系深度阈值范围与上述实施例中的预设根系深度阈值范围是一个阈值范围。三维作物根系图像序列的映射点深度值与预设根系深度阈值范围进行对比。当三维作物根系图像序列的映射点深度值超出预设根系深度阈值范围，则处理装置删除所述映射点对应的单一二维作物根系图像的稀疏点组成的三维面片；当三维作物根系图像序列的映射点深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留映射点对应的单一二维作物根系图像的稀疏点组成的三维面片，通过一系列有效性判断过程后，处理装置得到符合预设根系深度阈值范围的三维面片匹配集合。最后处理装置得到的面片集合，计算得到三维作物根系表面模型。

处理装置利用三维网格简化和网格紧缩方法，对三维作物根系表面模型提取待测作物根系对应的根系三维骨架。进而处理装置根据根系三维骨架计算待测作物根系对应的根系信息，所述待测作物根系对应的根系信息包括，但不限于，根系分支数量、分支率、根长、根角度和根半径。

在此列举一种具体实例，以便清楚的说明。处理装置完成360张二维作物根系图像的特征点匹配集合后，通过运动法(SFM)生成一张由稀疏点组成的稀疏点云，例如三个稀疏点属于第一张二维作物根系图像，且可以形成三维面片，则处理装置使三个稀疏点形成一个三维面片，并计算三维面片形心点，所述三维面片形心点为面片的中心点。

预设根系深度阈值范围与上述实施例的预设根系深度阈值范围相同，例如预设根系深度阈值范围为[9cm,13cm]。处理装置根据所述三维面片形心点寻找对应的第一张三维作物根系图像，并读取映射点的深度值，例如深度值为12cm。处理装置与预设根系深度阈值范围[9cm,13cm]进行判断，所述映射点的深度值12cm符合预设根系深度阈值范围，则保留对应的所述三维面片。例如所述映射点的深度值为15cm，超出根系深度阈值范围，则处理装置删除所述三维面片。

处理装置找到符合根系深度阈值范围的三维面片集合，计算得到三维作物根系表面模型，通过三维作物根系表面模型，提取待测作物根系对应的根系三维骨架。最后处理装置根据根系三维骨架计算待测作物根系对应的根系信息，所述待测作物根系对应的根系信息包括，但不限于，根系分支数量、分支率、根长、根角度和根半径。

本发明实施例在面片检验过程中，利用三维图像对三维面片形心点进行有效性判断，如三维面片形心点在三维图像上的映射点满足预设根系深度阈值范围，则保留三维面片，使最终计算的三维作物根系表面模型更加符合实物，处理装置通过三维作物根系表面模型解析得到的待测作物根系信息更加精确。

在上述实施例的基础上，进一步地，所述方法还包括：

接收所述待测作物根系的重量；

根据所述三维作物根系表面模型，计算得到所述待测作物根系体积；

通过所述待测作物根系的重量和所述待测作物根系体积，计算得到所述待测作物根系的密度。

具体地，电子天平下端通过细绳悬挂夹紧装置，夹紧装置固定待测作物根系，则电子天平显示待测作物根系、细绳和夹紧装置的重量。如果在电子天平悬挂夹紧装置且没有固定待测作物根系时，操作人员通过电子天平清零按键进行电子天平重量归零，则操作人员通过夹紧装置固定待测作物根系后，电子天平读取的是待测作物根系重量。之后电子天平通过通信连接方式，把待测作物根系的重量信息传输至处理装置指定存储位置。

当处理装置得到三维作物根系表面模型后，可通过计算得到待测作物根系的准确体积，进而处理装置读取待测作物根系的重量，通过密度计算公式，可以得到准确的待测作物根系密度。

在此列举一种具体实例，以便清楚的说明。例如悬挂装置的重量为3kg，待测作物根系的重量为1kg，电子天平下端利用细绳悬挂夹紧装置，细绳的重量为0.1kg，则电子天平的重量读数应为悬挂装置和细绳的重量3.1kg。如果在此时，操作人员通过电子天平清零按键进行电子天平重量归零，则电子天平读取的重量为0kg，操作人员通过夹紧装置把1kg固定待测作物根系之后，电子天平实际读数为1kg。之后把读取的重量1kg存储至处理装置的指定存储位置。

当处理装置得到三维作物根系表面模型后，可通过计算得到待测作物根系的准确体积，例如处理装置通过计算得到三维作物根系表面模型体积为0.2m³，则处理装置通过密度公式计算，得到待测作物根系密度值为5kg/m³。

相比于单张二维图像通过解析得到待测作物根系的估计体积，本发明实施例首先通过多张二维作物根系图像序列生成三维作物根系表面模型，在生成三维作物根系表面模型过程中，并利用三维作物根系图像序列进行有效判定，最终得到精确的三维作物根系表面模型，此时处理装置通过精确的三维作物根系表面模型可以计算出准确的体积，并读取电子天平通过通信连接传送至处理装置的重量，通过密度公式计算，最终计算得到准确的待测作物根系密度，提供了可信度高的根系密度，方便后续工作人员的深入研究。

图3为本发明又一实施例提供的作物根系表型检测方法的流程示意图，如图3所示，一种作物根系表型检测方法，包括：

步骤20、接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多张二维作物根系图像序列；

步骤21、根据所述多张二维作物根系图像序列，计算得到各张二维作物根系图像序列中不同高度下的待测作物根系信息，所述待测作物根系信息至少包括单根直径和单根至主根的距离；

步骤22、若所述单根直径满足预设单根直径阈值范围，则判断所述单根直径为有效单根直径；

步骤23、根据所述有效单根直径和所述单根至主根的距离，计算在预设以主根根心为轴心的圆环区域内的根系平均直径和根系数量。

具体地，首先拍摄装置选定能拍摄得到二维作物根系图像序列的二维拍摄设备。拍摄过程可以是二维拍摄设备水平旋转360度，且旋转过程中以不同位置对待测作物根系进行拍摄，最终二维拍摄设备把拍摄的二维作物根系图像序列传输到处理装置进行保存。处理装置可以是安装有计算软件的计算机。

二维拍摄设备传输处理装置的方式有两种，但不限于两种。第一种方式：二维拍摄设备拍摄过程中，每拍摄完成一张二维作物根系图像，则所述二维拍摄设备把二维作物根系图像实时传输至处理装置指定存储位置；第二种方式：二维拍摄设备拍摄的二维作物根系图像序列保存在本地存储卡，待图像拍摄过程完成后，统一将二维作物根系图像序列传输至计算机指定存储位置。

二维拍摄设备与处理装置传输方式可用USB连接，则二维拍摄设备可以通过USB线传输二维作物根系图像序列至处理装置的指定存储位置。

处理装置接收二维作物根系图像序列后，利用图像分割方法提取出图像中根系区域，得到分割后的只含有根系区域的二维作物根系图像序列。

处理装置在只含有根系区域的二维作物根系图像序列中再次解析，利用扫描线检测方法在不同高度上计算二维作物根系图像序列中的单根直径和单根至主根的距离。

预设单根直径阈值范围是预先设定的有限范围值，设定单根直径阈值范围的时间是不固定的，可以在拍摄之前，也可以在处理数据的时候。如果研究人员对结果不满意，则可以重新通过处理装置再确定一个新的预设单根直径阈值范围，处理装置重新比较单根直径与单根直径阈值。如果在一个高度下的单根数量为多个，那么处理装置同样对每个单根与预设单根直径阈值范围进行比较。

如果所述单根直径满足单根直径阈值，则处理装置视为所述高度下的有效单根直径，并且保留有效单根直径和单根至主根的距离，如果所述高度下单根的直径超出单根直径阈值，则所述单根直径为无效单根，删除所述单根直径和单根至主根的距离。处理装置经过判断后，筛选保留所有不同高度下的有效单根直径和所述单根至主根的距离。

处理装置预存至少一个同心圆环区域，此过程可以人为在处理装置中输入，设定同心圆环区域的时间不定，可以早于二维拍摄设备拍摄开始前，也可以在拍摄完成后，根据研究人员的需求，可以通过处理装置修改同心圆环区域，则处理装置重新进行计算。所述圆环区域是以整体根系轴心为中心，圆环区间垂直于根系轴线，圆环大小由圆环内外半径决定。

处理装置首先读取一个高度下有效单根直径对应的单根至主根的距离，例如处理装置预设多个同心圆环区域，同心圆环区域以主根根心为轴心。处理装置分析所述单根至主根的距离是否满足多个同心圆环区域范围内，如果判定结果为所述单根至主根的距离满足其中一个同心圆环区域，则该有效单根直径记录在所述其中一个同心圆环区域的数据范围内，如果判定结果为所述单根至主根的距离不满足任何一个同心圆环区域，则不进行保留处理。例如其中一个同心圆环区域内如果有多个单根，处理装置利用加法计算加和多个有效单根直径，除以单根数量，得到单根的平均直径。最终处理装置在各个高度上计算出各个圆环区域内根系平均直径和根系数量。

在此列举具体实例，以便清楚的说明。实例为一种具体情况举例，但不限于此种情况。二维拍摄设备以待测作物根系为中心，旋转拍摄一周，操作人员通过调节旋转电机频率和二维拍摄设备拍摄间隔，实现每一度拍摄一张图像，则二维拍摄设备对以待测作物根系为中心，旋转拍摄一周，可得到360张二维作物根系图像序列。

二维拍摄设备传输360张二维作物根系图像序列至处理装置。处理装置接收到360张二维作物根系图像序列后，首先利用图像分割方法提取出二维图像的根系区域。图像分割方法可为普通阈值分割方法，但不限于此种方法。处理装置使用普通阈值分割方法可以去除每张二维图像中根系之外的部分，提取出只含有根系区域的360张二维作物根系图像序列。

用户通过处理装置设置几个典型高度对根系进行分析，比如设置3个高度：5cm、10cm和15cm，待测作物根系最下部的高度为0cm。则处理装置提取只含有根系区域的第一张二维作物根系图像，利用扫描线图像技术，计算5cm、10cm和15cm高度下单根直径和单根至主根的距离，所述单根至主根的距离为所述单根中心至根系中轴线的距离。例如处理装置处理5cm高度的单根直径，第一张二维作物根系图像中，高度为5cm中的存有3个单根，例如3个单根为A1、A2和A3；处理装置测量得到单根A1的直径为5mm、单根A2的直径为7mm和单根A3的直径为40mm；处理装置测量得到单根A1至主根距离为20mm，单根A2至主根距离为50mm和单根A3至主根距离为70mm。

事先预设的单根直径阈值为[3mm,20mm]，则处理装置判定单根直径与预设单根直径阈值，单根A3的直径40mm超出预设单根直径阈值[3mm,20mm]，则删除单根A3直径和单根A3至主根距离，单根A1和单根A2的直径满足预设单根直径阈值[3mm,20mm]，则判定为有效单根直径，并且单根A1主根距离的距离和单根A2至主根距离的距离也同时保存下来。处理装置延续以上步骤，计算处理第一张二维作物根系图像的在10cm和15cm高度下的有效单根直径、直径编号和直径至主根的距离，最终处理装置计算完成其余359张二维图像中的5cm、10cm和15cm高度对应的有效单根直径、单根编号和单根至主根的距离。

处理装置首先预存至少一个同心圆环区域。所述圆环区域以主根根心为轴心，圆环区间垂直于主根根心轴线，圆环大小由圆环内外半径决定，所述各个圆环区域采用极坐标表示，其中极点为与图像高度对应的位于根系中轴线上的点，极轴垂直于根系中轴线，角度为与图像拍摄角度。具体举例为，用户利用处理装置设置3个圆环区域，分别输入3cm、6cm和9cm，则形成3个同心圆环统计区域，第1个区域为半径为3cm圆形区域，第2个区域为内径为3cm外径为6cm的圆环区域，第3个区域为内径为6cm外径为9cm的圆环区域；第1张图像对应于圆环角度0度，第90张图像对应于圆环角度为90度。

处理装置完成以上步骤后，继续读取360张照片中有效单根所在的直径和单根至主根距离，如果单根至主根距离位于同心圆环区域[0cm,3cm]，(3cm,6cm]和(6cm,9cm]区间，则根据所述单根距离将该单根显示在所述圆环区间内，例如单根A1至主根距离为20mm，单根A1位于[0cm,3cm]区间，处理装置把单根A1记录在[0cm,3cm]区间内。单根A2位于(3cm,6cm]区间，处理装置把单根A2记录在(3cm,6cm]区间内。单根A3位于(6cm,9cm]区间，处理装置把单根A3记录在(6cm,9cm]区间内。最终，例如在(3cm,6cm]区间内，处理装置存有400个根，则处理装置加和400个单根直径，并除以400，计算得到在位于(3cm,6cm]区域的单根平均直径，处理装置同理计算其他圆环区域内单根的平均直径。在5cm、10cm和15cm高度中，处理装置计算出各个圆环区域内根系平均直径和根系数量。根系平均直径和根系数量作为根系空间信息的两种作物根系表型参数，被存储在处理装置内，供后续工作人员研究。

本发明实施例通过处理装置接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多张二维作物根系图像序列，并根据多张二维作物根系图像序列进行解析，并通过预设单根直径阈值进行判定，最终得到以主根根心为轴心的圆环区域内的根系平均直径和根系数量，增加了根系空间信息，为后续研究提供了重要数据。

图4本发明实施例提供的作物根系表型检测装置的结构示意图，如图4所示，一种作物根系表型检测装置，包括：

框架1，所述框架1构成所述作物根系表型检测装置的内部空间；

所述框架1上端与固定装置2固定连接，所述固定装置2下方悬挂夹紧装置3，所述夹紧装置3用于固定待测作物根系；

所述框架1侧面与丝杆4固定连接，所述丝杆4下端与旋转轨道5固定连接，升降电机6与所述丝杆4连接，用于升降所述旋转轨道5；

所述旋转轨道5与旋转台7齿轮连接，所述旋转台7上方固定摄像装置8，旋转电机9与所述旋转台7连接，驱动所述旋转台7旋转，用于摄像装置8旋转拍摄所述待测作物根系；

处理装置13与所述摄像装置8通信连接，用于接收摄像装置8旋转拍摄待测作物根系的图像序列，处理装置13用于执行上述各实施例中具体描述的作物根系表型检测的方法。

具体地，框架1形状各异可以是圆形结构，也可以是方形结构，框架1内组成了作物根系表型检测装置的内部空间。框架1上端与固定装置2固定连接，固定装置2位于框架1中上部，固定装置2可以是空心且下部有开口的形状，固定装置2下面与夹紧装置3利用细绳进行连接，夹紧装置3夹紧待测作物根系，所述待测作物根系位于框架1中心。

框架1侧面与丝杆4固定连接，丝杆4下端固定连接旋转轨道5，且丝杆4与升降电机6电连接，升降电机6驱动旋转轨道5进行升降动作。旋转轨道5的上面附有旋转台7，且旋转台7与旋转轨道5齿轮连接，旋转台7中部为镂空结构，待测根系作物可从旋转台7中间穿过，摄像装置8固定在旋转台7上，摄像装置8数量至少一个，当有多个摄像装置8时，并排固定，且每个摄像装置8光轴指向旋转台7圆心。旋转电机9与旋转台7连接，为摄像装置8匀速旋转拍摄待测作物根系提供动力。处理装置13与所述摄像装置8通信连接，接收摄像装置8传输的图像，并进行分析处理，最终得到待测作物根系的根系信息。

在此列举具体实例，以便清楚的说明。操作人员使用作物根系表型检测装置前，需要进行前期准备工作。升降电机6驱动旋转台7调节到作物根系表型检测装置的底部，以方便夹紧装置3固定作物根系。其次操作人员通过处理装置13开机键启动处理装置13，所述处理装置13可以为安装根系表型测量软件的计算机。之后监测旋转电机9和摄像装置8是否正常工作。夹紧装置3固定待测作物根系上部，使待测作物根系位于作物根系表型检测装置中心。升降电机6驱动旋转台7上升，使摄像装置8拍摄范围可以覆盖整个待测作物根系，其中一种操作方式是使利用升降电机6驱动旋转轨道5到待测作物根系垂直位置中部。最后操作人员根据实际需要，通过调节旋转电机9的频率和摄像装置8的拍摄间隔，确定摄像装置8在旋转拍摄一周过程中的图像数量。

当准备工作完成后，操作人员在处理装置13上启动数据获取，并开启旋转电机9，旋转电机9驱动摄像装置8在旋转台7上匀速旋转拍摄待测作物根系，并通过USB线传输至处理装置13指定文件目录下。

处理装置13处理方式包括两种，第一种基于三维模型计算根系信息的处理方式：处理装置13接收处理二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列后，计算生成三维作物根系表面模型，其次在三维作物根系表面模型基础上，利用三维网格简化和网格紧缩方法提取根系骨架，最终计算读取三维骨架的根系信息。处理装置13保存根系信息，生成根系信息数据库。

另一种基于图像序列计算根系信息的处理方式：处理装置13接收二维作物根系图像序列，利用图像分割方法提取出只含有待测作物根系的二维作物根系图像序列，在只含有待测作物根系的二维作物根系图像序列的不同高度位置上利用扫描线检测提取不同高度的单根直径、单根编号和单根至主根的距离，处理装置13判定单根直径是否符合单根直径阈值范围，满足单根直径阈值范围，即判定为有效单根直径。最终处理装置13根据有效单根直径、所述单根编号和所述单根至主根的距离，计算在预设以主根根心为轴心的圆环区域内的根系平均直径和根系数量，并进行保存，以待后期研究人员读取进行分析。处理装置13可以结合第一种方式和第二种方式同时进行处理分析，得到两个根系信息数据库。

本发明实施例的一种作物根系表型检测装置，实现了待测作物根系高精度作物根系信息的测量，升降电机6有利于将摄像装置8固定在指定高度拍摄,并为放置多种尺寸根系预留空间，旋转电机9能够驱动摄像装置8在指定高度对待测作物根系进行多角度连续拍摄，获取根系各个侧面的完整图像，并利用两种方式解析得到根系信息，一种方式基于多对二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列重建三维作物根系表面模型，并实现根系表型解析，另一种方式基于多张二维作物根系图像序列实现根系表型解析，最终得到了两组根系信息数据库，以便后期研究人员读取进行分析。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述作物根系表型检测装置还包括电子天平，所述电子天平与所述固定装置固定连接，所述电子天平下方悬挂所述夹紧装置，用于测量所述待测作物根系的重量。

具体地，电子天平位于固定装置下方，与固定装置固定，电子天平下端通过细绳悬挂夹紧装置，夹紧装置固定待测作物根系。在作物根系表型检测装置工作前的准备过程中，首先操作人员对悬挂有夹紧装置的电子天平进行清零，再利用夹紧装置固定待测作物根系，则电子天平可读取待测作物根系的重量，操作人员读取电子天平的待测作物根系重量，并进行记录，处理装置处理得到的三维作物根系表面模型可以计算体积，利用密度公式，操作人员计算得到待测作物根系密度值。相比于单张二维作物根系图像计算的估计体积和利用密度公式计算的密度相比，本发明实施例能提供更精确的待测作物根系密度值，提供了更可靠的数据。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述处理装置与所述电子天平通信连接，用于接收所述待测作物根系的重量。

电子天平与处理装置通信连接，连接方式可为无线网络连接或有线连接。无线网络连接方式为，在电子天平内安装无线网卡，通过无线网络传输待测作物根系重量至处理装置的指定存储位置；有限连接方式为，在电子天平与处理装置之间连接USB线，则电子天平可以通过USB线传输待测作物根系重量至处理装置的指定存储位置。电子天平上可设置重量传输按钮，或者处理装置设有重量接收选项，操作人员通过点选电子天平的传输按钮或者处理装置的重量接收选项，电子天平把读取的待测作物根系重量传输至处理装置的指定存储位置。

本发明实施例的电子天平把待测作物根系重量传输至处理装置，处理装置自动通过三维作物根系表面模型计算得到的体积，进而进行密度计算，并且得到密度值，无需人为记录重量并进行计算，使装置更自动化。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述固定装置包括至少一个摄像灯，所述摄像灯与所述固定装置固定连接，用于提供拍摄待测作物根系的光源。

摄像灯与固定装置下部固定连接，围绕固定装置下部均匀分布，分布方式可以为四角，也可以圆形分布4、6或8个摄像灯，均匀分布的摄像灯可以提供一个光线均匀的拍摄环境。摄像灯的选择可以多样化，可以为LED灯。在光线偏暗的工作环境下，操作人员在作物根系表型检测装置准备阶段时，打开摄像灯，摄像灯提供了一个高亮度的拍摄环境，本发明实施例的摄像灯可以提供一个稳定光亮的拍摄环境，使作物根系表型检测装置的适用性更强。

在上述各实施例的基础上，进一步地，所述作物根系表型检测装置还包括拉帘，所述拉帘安装在所述框架周围，用于提供密闭成像环境。

拉帘的材质可采用不通光材料，安装在框架的四周，长度应能超过框架的高度，提供了一个封闭光环境，能够保证作物根系成像不受外界光照干扰。在使用拉帘提供封闭光环境的情况下，处理装置对于接收到的二维作物根系图像序列可以使用普通阈值分割方法进行图像分割，此种方式可以简化处理过程，提高了分析效率。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种作物根系表型检测方法，其特征在于，包括：

接收对待测作物根系进行360度范围内多个位置进行拍摄而获取的多个图像序列对，各图像序列对均包括二维作物根系图像序列和三维作物根系图像序列；

根据所述二维作物根系图像序列，计算得到所述二维作物根系图像序列的特征点；

寻找所述二维作物根系图像序列的特征点在同对三维作物根系图像序列中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

若所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述二维作物根系图像序列的特征点，并得到二维作物根系图像序列的特征点匹配集合；

根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到三维作物根系表面模型；

根据所述三维作物根系表面模型，计算所述待测作物根系对应的根系信息；

所述根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到三维作物根系表面模型，包括：

根据所述二维作物根系图像序列的特征点匹配集合，计算得到稀疏点云；

根据所述稀疏点云，计算得到单一二维作物根系图像的稀疏点组成的三维面片，并计算得到三维面片形心点；

寻找所述三维面片形心点在同对三维图像中的映射点，并读取所述映射点的深度值；

若所述映射点的深度值符合预设根系深度阈值范围，则保留所述单一二维作物根系图像的稀疏点组成的三维面片，并得到三维面片集合；

根据所述三维面片集合，计算得到三维作物根系表面模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

接收所述待测作物根系的重量；

根据所述三维作物根系表面模型，计算得到所述待测作物根系体积；

通过所述待测作物根系的重量和所述待测作物根系体积，计算得到所述待测作物根系的密度。

3.一种作物根系表型检测装置，其特征在于，包括：

框架，所述框架构成所述作物根系表型检测装置的内部空间；

所述框架上端与固定装置固定连接，所述固定装置下方悬挂夹紧装置，所述夹紧装置用于固定待测作物根系；

所述框架侧面与丝杆固定连接，所述丝杆下端与旋转轨道固定连接，升降电机与所述丝杆连接，用于升降所述旋转轨道；

所述旋转轨道与旋转台齿轮连接，所述旋转台上方固定摄像装置，旋转电机与所述旋转台连接，驱动所述旋转台旋转，用于摄像装置旋转拍摄所述待测作物根系；

处理装置与所述摄像装置通信连接，用于接收摄像装置旋转拍摄待测作物根系的图像序列，处理装置用于执行权利要求1～2任一所述的方法。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述作物根系表型检测装置还包括电子天平，所述电子天平与所述固定装置固定连接，所述电子天平下方悬挂所述夹紧装置，用于测量所述待测作物根系的重量。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述处理装置与所述电子天平通信连接，用于接收所述待测作物根系的重量。

6.根据权利要求3～5任一所述的装置，其特征在于，所述摄像装置包括二维相机和/或深度相机。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述固定装置包括至少一个摄像灯，所述摄像灯与所述固定装置固定连接，用于提供拍摄待测作物根系的光源。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述作物根系表型检测装置还包括拉帘，所述拉帘安装在所述框架周围，用于提供密闭成像环境。

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