田間視覺檢測機器人的核心功能及相比人工田間測量的優(yōu)勢

人工田間測量的三大隱患，正在悄悄毀了你的科研成果：
性狀“偏差”
同一性狀，上午下午測兩樣；測量人員狀態(tài)不同，測量結(jié)果差一截；
時間“誤差”
數(shù)千個試驗小區(qū)無法同一時間采集，所謂 “性狀差異”，可能只是生長時間差的誤判；
數(shù)據(jù)“孤島”
海量的實驗數(shù)據(jù)分散在不同的記錄本、Excel表格和個人電腦中。
 
如何突破人工測量瓶頸，實現(xiàn)作物全生育期、高通量、高精度的表型解析？谷豐光電給出系統(tǒng)性解決方案 ——以田間視覺檢測機器人為核心的“設(shè)備+軟件+數(shù)據(jù)”一體化解決方案，深入解析植物生長發(fā)育規(guī)律，為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展提供有力支撐。
 
田間視覺檢測機器人
多維度視覺采集 | 原位無損測量 | 自主導(dǎo)航定位
 
田間視覺檢測機器人是針對田間作物表型檢測需求而設(shè)計，以田間自主移動平臺為載體，集三維重建與表型解析功能于一體的移動化采集設(shè)備。

設(shè)備依托深度相機環(huán)境感知與RTK高精度定位，實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃與穩(wěn)定導(dǎo)航；通過RGB相機與深度相機同步采集冠層數(shù)據(jù)，結(jié)合點云融合與深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建作物精細三維模型，自動提取株高、冠層覆蓋度、葉面積指數(shù)等關(guān)鍵表型參數(shù)，識別倒伏、病蟲害等生長異常，為精準農(nóng)業(yè)管理與大規(guī)模育種篩選提供數(shù)據(jù)支撐。

該機器人大幅提升采集效率，采集數(shù)據(jù)客觀均一、全程可追溯，支持多終端調(diào)取與長期存儲。這一突破推動田間作物管理加速向數(shù)字化、標準化、智能化轉(zhuǎn)型。
 
核心功能
01高通過性全向移動底盤
·采用碳鋼支架剛性框架，配備四輪+四腿復(fù)合機構(gòu)，四個獨立驅(qū)動的輪轂電機＋四個高精度伺服電機組成高精度四輪獨立驅(qū)動獨立轉(zhuǎn)向的復(fù)合結(jié)構(gòu)，兼顧移動效率與越障能力。
·支持全向移動、原地轉(zhuǎn)向與避障，可適配田埂、溝渠等復(fù)雜地形，保障作物行間穿行與精準停靠。


 
02全自動多維度視覺采集
集成三組二級電缸升降系統(tǒng)，程序精準控制RGB相機與深度相機拍攝高度，無需人工干預(yù)即可實現(xiàn)不同生育期作物冠層的多高度圖像序列自動采集。
 
03多模態(tài)視覺成像
集成高分辨率RGB相機與結(jié)構(gòu)光深度相機，RGB相機采集冠層高清色彩紋理信息（如葉色、病斑），雙目深度相機生成密集點云數(shù)據(jù)獲取三維幾何信息（如株高、冠層體積），實現(xiàn)作物表型2D視覺特征與3D空間結(jié)構(gòu)參數(shù)的一體化采集。
 
04原位無損測量 
·依托多傳感器融合技術(shù)，通過非接觸式方式完成作物群體表型參數(shù)測量，全程不破壞作物自然生長狀態(tài)。
·基于點云融合與深度學(xué)習(xí)算法，自動提取株高、冠層覆蓋度、葉面積指數(shù)等關(guān)鍵指標，同時識別倒伏、病蟲害等生長異常情況。
 
05多尺度自適應(yīng)觀測
·根據(jù)實驗需要靈活切換觀測尺度，實現(xiàn)從田間群體長勢概覽（如作物均勻度）到單株個體精細測量（如果穗識別）的無縫銜接與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。
·支持同一區(qū)域長期動態(tài)監(jiān)測，可輸出冠層生長曲線、倒伏發(fā)展趨勢等連續(xù)數(shù)據(jù)。


 
06厘米級高精度自主導(dǎo)航
·搭載RTK-GNSS高精度定位系統(tǒng)，能夠基于預(yù)設(shè)路徑在田間實現(xiàn)厘米級精度的自動巡線行駛與定點采集。
·結(jié)合運動控制算法具備路徑跟蹤與糾偏能力，確保大規(guī)模田間表型采集的自動化與可重復(fù)性。
 
07智能化控制與數(shù)據(jù)處理
·集成工業(yè)級嵌入式計算機、運動控制器與數(shù)據(jù)存儲設(shè)備，依托定制化軟件統(tǒng)一調(diào)度導(dǎo)航、采集及數(shù)據(jù)預(yù)處理，實現(xiàn)路徑規(guī)劃、自動巡測至數(shù)據(jù)回傳的全流程智能作業(yè)。
·軟件涵蓋導(dǎo)航控制、三維重建、表型解析三大模塊，可構(gòu)建作物精細三維模型，輸出精準可追溯的數(shù)字表型數(shù)據(jù)。
   
主要提取性狀參數(shù)I-trait（以種子為例）：


棉田表型研究案例展示



如下圖所示，田間視覺檢測機器人采集棉田苗期的RGB圖像和深度圖；
   
數(shù)據(jù)采集
依托田間視覺檢測機器人提取的表型信息，通過數(shù)據(jù)軟件分析可得到以下參數(shù)信息：
1、二維視覺特征參數(shù)
·色彩紋理類：葉色分級、葉綠素相對含量評估值、冠層顏色均勻度；
·脅迫識別類：病斑面積占比、發(fā)病等級、病蟲害空間分布密度。
2、三維結(jié)構(gòu)核心參數(shù)
·單株/群體形態(tài)指標：株高、冠層體積、冠層覆蓋度、葉面積指數(shù)、莖稈粗度、葉片分布密度；
3、生長動態(tài)監(jiān)測參數(shù)
·時序變化指標：冠層生長曲線、株高增長速率、葉面積指數(shù)變化趨勢；
·長期追蹤指標：倒伏發(fā)展程度、冠層覆蓋度動態(tài)變化率。
4、脅迫與異常評估參數(shù)
·逆境響應(yīng)指標：干旱/鹽堿脅迫下冠層形態(tài)變化系數(shù)、病蟲害擴散速率；
·群體整齊度指標：田間植株高度變異系數(shù)、出苗率、群體均勻度評分。
 
適用植物種類
·適用植物種類：小麥、水稻、玉米、棉花、大豆、蔬菜、花卉等（其它植物可定制）；
·可測作物類型：上述植物田間群體或單株作物。

產(chǎn)品參數(shù) 交付案例
 
中國農(nóng)業(yè)科技院西部農(nóng)業(yè)研究中心
谷豐光電攜手中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院西部農(nóng)業(yè)研究中心基因編輯與生物育種團隊，聯(lián)合研發(fā)棉花大田表型機器人。這款專為新疆棉田表型數(shù)據(jù)采集量身打造的智能裝備，為農(nóng)業(yè)科研攻關(guān)與田間精細化管理，提供了高效可靠的智能化解決方案。