最新行业动态-植物表型平台-数字化考种机-作物表型系统-武汉谷丰光电科技有限公司

高通量田间表型系统研究进展：聚焦地面机器人

2022/8/22

对田间植物表型进行人工评估可能是劳动密集和低效的。高通量田间表型系统，特别是机器人系统在自动化数据收集和测量人类以前无法获得的新颖精细的表型性状方面发挥着重要作用。

表现型机器人的图解

本文的主要目标是回顾高通量田间表型系统的新进展，重点是自主地面机器人系统。本文首先简要回顾了非自主地面表型系统，包括拖拉机、手动或电动推车、龙门架和电缆驱动系统。然后，就自主地面表型机器人主要组成部分进行了详细回顾，包括移动平台、传感器、机械手、计算单元和软件。

表型机器人

综述了为表型机器人开发的导航算法和仿真工具，以及表型机器人在测量植物表型性状和收集表型数据集方面的应用。在综述的后，本文讨论了当前的主要挑战和未来的研究方向。

来源：Plant Phenomics.A Review of High-Throughput Field Phenotyping Systems: Focusing on Ground Robots.Rui Xu and Changying Li
https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2022/9760269/

上一篇：基于深度学习的自动微根管图像分析算法的开发与验证下一篇：作物表型组学和高通量表型技术：最新进展、当前挑战和未来趋势

资源中心

高通量田间表型系统研究进展：聚焦地面机器人

相关新闻

喜报丨谷丰光电荣获湖北省第六批专精特新中小企业认定！

【会议邀请】第十届植物生物学女科学家学术交流会，诚邀您来参加！

基于改进的YOLO系列算法的温室葫芦科果实实时检测

三维点云在数字植物表型分析中的附加价值——以黄瓜节间长度测量为例

基于少量训练样本的玉米籽粒分类

无人机( UAV )成像和机器学习在植物表型中的应用

热成像：便于高通量提取植物生长与胁迫响应表型性状的数字火眼金睛

基于植物-冠层模型的亚马逊棕榈果实成熟度航空识别

利用卷积神经网络从原位冠层图像和光谱评估棉花黄萎病的严重程度

基于改进CNN-BiGRU的水稻病害识别方法

联系我们