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Seedling-lump integrated non-destructive monitoring for automatic transplanting with Intel RealSense depth camera

Artificial Intelligence in Agriculture 2019年第3期3卷 18-32页

作者： Tabinda Naz Syed Liu Jizhan Zhou Xin Zhao Shengyi Yuan Yan Sami Hassan Ahmed Mohamed Imran Ali Lakhiar Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology Ministry of EducationJiangsu UniversityJiangsu 212013China

Non-destructive plant growth parameters measurement is an important concern in automatic-seedling ***,several image-basedmonitoring approaches have been proposed and potentially developed for several agricultural *** presented study proposed and developed a RealSense-based machine vision system for the close-shot seedling-lump integrated *** strategy was based on the close-shot depth ***,the point cloud clustering and suitable algorithms were applied to obtain the segmentation of 3D seedling *** addition,the data processing pipeline was developed to assess the differentmorphological parameter of 4 different seedling *** experiments were carried out with 4 different seedling varieties(pepper,tomato,cucumber,and lettuce)and trained under different light conditions(light and dark).Moreover,analysis results showed that therewas not significantly different(pseedlings most promisingly without high labour requirements in terms of ease of *** system revealed a good sturdiness and relevance for plant growth ***,it has the perspective for future practical value to real-time vision servo operations for transplanting robots.

关键词： Machine vision RealSense SR300 Segmentation seedlings transplanting

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