基于深度相机的水稻穗层高度检测研究

来源：中国农机化学报杂志2024年第1期北京时间：

作者：黄铭森, 张波, 李洪昌, 梁振伟, 黄涛, 任天成

摘要：为实现水稻穗层高度检测，基于深度相机对水稻穗层高度计算方法开展研究，以期为水稻割台高度控制、收割机智能化提供技术支持。为选择一种适用于水稻穗层分割的颜色空间，分别在RGB、HSV、LAB和i1i2i3颜色空间中对成熟水稻图像进行3D可视化，通过观察水稻穗层像素分布分析其可分离性；在此基础上，基于多阈值分割法、小联通区域移除、图像腐蚀等方法对水稻穗层进行提取；提出一种基于深度相机的水稻穗层高度(包括穗层最高高度Hhs、最低高度Hls)计算方法，并分别在实验室及田间进行验证试验。结果表明:水稻穗层在HSV颜色空间中具有较好的可分离性，所采用的图像分割、处理方法可有效提取水稻穗层；水稻穗层高度计算方法的实验室测试结果显示，Hhs与Hls的计算误差均小于1.5%，田间测试结果显示Hhs与Hls的计算误差分别为1.6%和18.2%。

关键词：穗层,水稻,高度检测,深度相机,颜色空间

基金资助：镇江市重点研发(现代农业)(NY2021009)