行业领域

生物产业,生物农业及相关产业

需求背景

棉花苗期表型（株高、叶面积、长势均匀度等）是评估品种潜力、预测后期产量、指导苗情管理的核心依据，RGB 图像采集因快速、低成本特性，成为苗期群体表型数据获取的主流手段。而环境光的稳定性直接决定 RGB 图像质量 —— 颜色还原度、亮度一致性不足，会导致表型数据计算偏差（如叶面积误差超 10%、长势分级误判率超 15%），严重影响后续育种筛选与苗情决策。

当前环境光控制存在三大核心痛点：

自然光波动影响大：早晚光强差异（超 5000lux）、阴天 / 晴天光质变化、群体遮挡形成的局部阴影，导致不同时段 / 位置的采集图像亮度不均，数据重复性差；

人工光适配性不足：现有补光多为单一亮度调节，未针对棉花苗期群体（株距密、叶片层叠）优化光均匀度，群体边缘与中心受光差异超 20%，表型数据代表性不足；

光控响应滞后：自然光骤变（如云层遮挡）时，人工补光无法实时动态补偿，单批次群体采集过程中光强波动超 1000lux，图像数据连贯性差。

从应用需求看：棉花育种需高通量筛选（单日处理百份群体样本），要求不同批次 RGB 数据可对比；苗情监测需定点定时采集，需规避环境光干扰确保苗情变化评估准确。现有光控制方法无法满足这些需求，导致 RGB 表型数据利用率低，制约苗期科研与生产应用。

因此，研发棉花苗期群体表型 RGB 采集环境光控制方法，解决光波动、均匀度、响应滞后问题，是保障表型数据精准性、支撑育种效率提升与苗情精准管理的关键。

需解决的主要技术难题

a.自然光实时感知与动态补偿难题：需突破光强（500-10000lux）、色温（3000-7000K）骤变的快速监测（采样频率≥10Hz），解决补光与自然光的精准匹配，避免单批次图像亮度 / 色偏差异超 15%。

b.群体全域光均匀度调控难题：针对苗期株密、叶叠特性，攻克补光光源布局与功率分配技术，确保采集区域光强差异≤8%，避免叶面积计算误差超 10%。

c.光控系统低延迟响应难题：解决传感器、控制器、补光模块的信号传递延迟（总延迟≤200ms），应对自然光瞬时波动，保障单批次 50-100 株群体采集的光环境稳定。

d.多场景光环境适配难题：突破温室、大田场景的光控模式切换技术，解决反光、眩光干扰，无需手动调参即可适配，确保跨场景颜色偏差≤ΔE76 3.0。

e.光控 - 数据校准协同难题：建立光环境参数与 RGB 图像质量的关联模型，避免仅控光未校准的表型偏差，确保株高测量误差≤5%、叶色分级误判率≤8%。

期望实现的主要技术目标

a.自然光动态补偿目标：自然光强 500-10000lux 波动时，补光响应后采集区域光强波动≤±5%，色温（3000-7000K）偏差≤±200K；单批次采集图像亮度 / 色偏差异≤8%，避免光环境波动导致的表型数据偏差。

b.群体光均匀度目标：针对苗期 10-15cm 株距、叶片层叠特性，采集区域内（≥100 株群体）光强差异≤8%，叶片正反面受光均匀度≥90%；光控后叶面积计算误差≤5%，消除局部阴影干扰。

c.低延迟响应目标：光环境监测 - 补光调整总延迟≤200ms，应对自然光骤降 50% 等突发情况时，单批次 50-100 株群体采集的图像连贯性断裂率≤1%，保障数据连续性。

d.多场景适配目标：实现温室（散射光）、大田（直射光）场景自动切换，切换后光环境稳定时间≤3 分钟；跨场景采集图像颜色偏差≤ΔE76 3.0，无需手动调整即可保证数据可比性。

e.光控 - 数据校准协同目标：光控后株高测量误差≤3%，叶色分级误判率≤5%；光环境参数与 RGB 图像质量映射模型拟合度≥90%，实现 “光控精准 - 数据精准” 的协同匹配。