Look how they have grown: Non-destructive Leaf Detection and Size Estimation of Tomato Plants for 3D Growth Monitoring

要約

タイトル：トマトの3D生育モニタリングのための非破壊的葉検出およびサイズ測定
要約：
– スマート農業は技術が進歩するにつれて成長しており、植物の特性は生育監視の重要な指標である。
– 葉面積指数、葉病、植物高さなどの特性の推定に関する研究は行われてきたが、葉面積の非破壊的測定法についての研究はほとんど行われていない。
– 本論文では、自動化された非破壊的なイメージベースの測定システムが紹介されており、Zivid 3Dカメラを使用して取得された2Dおよび3Dデータを使用して、トマトの3D仮想表現（デジタルツイン）が作成される。
– 葉は対応する2D RGBイメージから検出され、検出された葉マスクを使用して葉のポイントクラウドにマッピングされ、それから平面フィッティングアルゴリズムへリーフサイズを抽出し、成長モニタリングのためのデータを提供する。
– 測定プラットフォームのパフォーマンスは、量子化されたパフォーマンスメトリックを使用して実際のトマト植物に対して包括的な試験によって測定され、比較するためのグラウンドトゥルーメジャーメントと比較される。
– このプロジェクトでは3つのトマトの葉と高さのデータセット（50以上のトマト植物の3Dポイントクラウドファイルを含む）を収集してオープンソース化している。
– 提案された葉サイズ推定法は、4.47mmのRMSE値と0.87のR^2値を示し、測定システム全体（葉検出およびサイズ推定アルゴリズムを組み合わせたもの）は、8.13mmのRMSE値と0.899のR^2値を提供する。

要約(オリジナル)

Smart farming is a growing field as technology advances. Plant characteristics are crucial indicators for monitoring plant growth. Research has been done to estimate characteristics like leaf area index, leaf disease, and plant height. However, few methods have been applied to non-destructive measurements of leaf size. In this paper, an automated non-destructive imaged-based measuring system is presented, which uses 2D and 3D data obtained using a Zivid 3D camera, creating 3D virtual representations (digital twins) of the tomato plants. Leaves are detected from corresponding 2D RGB images and mapped to their 3D point cloud using the detected leaf masks, which then pass the leaf point cloud to the plane fitting algorithm to extract the leaf size to provide data for growth monitoring. The performance of the measurement platform has been measured through a comprehensive trial on real-world tomato plants with quantified performance metrics compared to ground truth measurements. Three tomato leaf and height datasets (including 50+ 3D point cloud files of tomato plants) were collected and open-sourced in this project. The proposed leaf size estimation method demonstrates an RMSE value of 4.47mm and an R^2 value of 0.87. The overall measurement system (leaf detection and size estimation algorithms combine) delivers an RMSE value of 8.13mm and an R^2 value of 0.899.

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