人工田间测量的三大隐患，正在悄悄毁了你的科研成果：
性状“偏差”
同一性状，上午下午测两样；测量人员状态不同，测量结果差一截；
时间“误差”
数千个试验小区无法同一时间采集，所谓 “性状差异”，可能只是生长时间差的误判；
数据“孤岛”
海量的实验数据分散在不同的记录本、Excel表格和个人电脑中。
 
如何突破人工测量瓶颈，实现作物全生育期、高通量、高精度的表型解析？谷丰光电给出系统性解决方案 ——以田间视觉检测机器人为核心的“设备+软件+数据”一体化解决方案，深入解析植物生长发育规律，为农业科技创新与可持续发展提供有力支撑。
 
田间视觉检测机器人
多维度视觉采集 | 原位无损测量 | 自主导航定位
 
田间视觉检测机器人是针对田间作物表型检测需求而设计，以田间自主移动平台为载体，集三维重建与表型解析功能于一体的移动化采集设备。

设备依托深度相机环境感知与RTK高精度定位，实现自主路径规划与稳定导航；通过RGB相机与深度相机同步采集冠层数据，结合点云融合与深度学习算法构建作物精细三维模型，自动提取株高、冠层覆盖度、叶面积指数等关键表型参数，识别倒伏、病虫害等生长异常，为精准农业管理与大规模育种筛选提供数据支撑。

该机器人大幅提升采集效率，采集数据客观均一、全程可追溯，支持多终端调取与长期存储。这一突破推动田间作物管理加速向数字化、标准化、智能化转型。
 
核心功能
01高通过性全向移动底盘
·采用碳钢支架刚性框架，配备四轮+四腿复合机构，四个独立驱动的轮毂电机＋四个高精度伺服电机组成高精度四轮独立驱动独立转向的复合结构，兼顾移动效率与越障能力。
·支持全向移动、原地转向与避障，可适配田埂、沟渠等复杂地形，保障作物行间穿行与精准停靠。


 
02全自动多维度视觉采集
集成三组二级电缸升降系统，程序精准控制RGB相机与深度相机拍摄高度，无需人工干预即可实现不同生育期作物冠层的多高度图像序列自动采集。
 
03多模态视觉成像
集成高分辨率RGB相机与结构光深度相机，RGB相机采集冠层高清色彩纹理信息（如叶色、病斑），双目深度相机生成密集点云数据获取三维几何信息（如株高、冠层体积），实现作物表型2D视觉特征与3D空间结构参数的一体化采集。
 
04原位无损测量 
·依托多传感器融合技术，通过非接触式方式完成作物群体表型参数测量，全程不破坏作物自然生长状态。
·基于点云融合与深度学习算法，自动提取株高、冠层覆盖度、叶面积指数等关键指标，同时识别倒伏、病虫害等生长异常情况。
 
05多尺度自适应观测
·根据实验需要灵活切换观测尺度，实现从田间群体长势概览（如作物均匀度）到单株个体精细测量（如果穗识别）的无缝衔接与数据关联。
·支持同一区域长期动态监测，可输出冠层生长曲线、倒伏发展趋势等连续数据。


 
06厘米级高精度自主导航
·搭载RTK-GNSS高精度定位系统，能够基于预设路径在田间实现厘米级精度的自动巡线行驶与定点采集。
·结合运动控制算法具备路径跟踪与纠偏能力，确保大规模田间表型采集的自动化与可重复性。
 
07智能化控制与数据处理
·集成工业级嵌入式计算机、运动控制器与数据存储设备，依托定制化软件统一调度导航、采集及数据预处理，实现路径规划、自动巡测至数据回传的全流程智能作业。
·软件涵盖导航控制、三维重建、表型解析三大模块，可构建作物精细三维模型，输出精准可追溯的数字表型数据。
   
主要提取性状参数I-trait（以种子为例）：


棉田表型研究案例展示



如下图所示，田间视觉检测机器人采集棉田苗期的RGB图像和深度图；
   
数据采集
依托田间视觉检测机器人提取的表型信息，通过数据软件分析可得到以下参数信息：
1、二维视觉特征参数
·色彩纹理类：叶色分级、叶绿素相对含量评估值、冠层颜色均匀度；
·胁迫识别类：病斑面积占比、发病等级、病虫害空间分布密度。
2、三维结构核心参数
·单株/群体形态指标：株高、冠层体积、冠层覆盖度、叶面积指数、茎秆粗度、叶片分布密度；
3、生长动态监测参数
·时序变化指标：冠层生长曲线、株高增长速率、叶面积指数变化趋势；
·长期追踪指标：倒伏发展程度、冠层覆盖度动态变化率。
4、胁迫与异常评估参数
·逆境响应指标：干旱/盐碱胁迫下冠层形态变化系数、病虫害扩散速率；
·群体整齐度指标：田间植株高度变异系数、出苗率、群体均匀度评分。
 
适用植物种类
·适用植物种类：小麦、水稻、玉米、棉花、大豆、蔬菜、花卉等（其它植物可定制）；
·可测作物类型：上述植物田间群体或单株作物。

产品参数 交付案例
 
中国农业科技院西部农业研究中心
谷丰光电携手中国农业科学院西部农业研究中心基因编辑与生物育种团队，联合研发棉花大田表型机器人。这款专为新疆棉田表型数据采集量身打造的智能装备，为农业科研攻关与田间精细化管理，提供了高效可靠的智能化解决方案。