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高通量表型机器人中RGB-D相机的性能评估与改进
发布时间:
2025-11-29
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图1. 测距评估与补偿框架
图2. ( A )收集和使用的图像数据集示例;(B)光照强度与亮度的回归曲线。RMSE,均方根误差
图3. 数据采集流程示意图。( A )定义玉米器官;( B )获取不同影响因素下的目标深度图像;( C )计算中心区域的深度值
图4. 不同光照强度下两相机的测距偏差。( A )室内光照强度不变时,距离变化对测距偏差的影响;(B)不同光照强度下的测距偏差
图5. 最小测距值曲线及其偏差。( A ) RGB‐D相机的最小测距值曲线;( B ) RGB‐D相机的测距偏差
图6. 不同照明强度下不同距离的两相机测距偏差的均方根误差
图7. 抽穗期和开花期测距偏差的RMSE线性拟合结果
图8. 两种传感器在背光和向光情况下的RMSE折线图
图9. 不同光照条件下各器官测距精度对比
图10. 准确率排序图
表1. 整体试验方案
表2. 两个相机的有效测距区域
表3. 本研究模型和PF - SVM在不同光照强度下的误差补偿结果
表4. 本研究模型对玉米不同器官的误差补偿结果
Fan, Z. Q., Sun, N., Assal, S. F. M., Hu, Q. H., & Li, T. (2025). Performance evaluation and improvement for RGB-D cameras on high-throughput phenotyping robots. Journal of Field Robotics, https://doi.org/10.1002/rob.70096.
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