LenRuler：自動化された根長測定のためのイネ中心手法と複数作物での検証

科学分野:

• 農業科学;コンピュータビジョン;バイオテクノロジー

背景:

• 根長は、種子の活力、発芽、および苗の成長を予測するために重要です。;現在の測定技術は、自動化、効率性、および多様な種子タイプにわたる広範な適用性に欠けています。

研究 の 目的:

• 根長測定のための自動化され、正確で、汎用的な手法を開発すること。;手動および非効率的な既存の測定アプローチの限界に対処すること。

主な方法:

• セグメント・エニシング・モデル（SAM）を、粗いから細かいセグメンテーション戦略とガウスベースの分類とともに利用しました。;正確な種皮と根のセグメンテーションのための自動化されたバウンディングボックスとセントロイド生成。;骨格化された種皮と根の間の測地線距離を使用して根長を計算しました。

主要な成果:

• イネ種子に対して高いセグメンテーション性能を達成しました（Dice係数：0.955、ピクセル精度：0.944）。;イネの根長測定において高い精度を示しました（MAE：0.273 mm、R²：0.982）。;トウモロコシ、パールミレット、ライ麦における種間での性能を検証しました。

結論:

• LenRulerは、イネの根長測定のための正確で自動化されたソリューションを提供します。;この手法は、他の作物種への応用において大きな可能性を示しています。;自動化された根長分析は、種子品質評価と作物改良の強化をサポートします。