新研究：使用3D打印甜菜植物模型，改善智能作物育种流程

2024 年 7 月 30 日，南极熊获悉，德国研究团队正致力于利用人工智能辅助作物流水线改进，将农业带入未来。团队使用激光扫描和消费级 FDM 3D 打印生成甜菜植物的精确3D模型，帮助农民进行智能作物育种（改良农业植物以产生所需性状）。来自波恩大学和甜菜研究所 (IFZ) 的研究人员在《GigaScience》杂志上发表了相关研究成果。



本篇论文强调了3D打印用于植物表型分析中的重要性，这对于推进植物育种和提高作物产量至关重要。在过去，植物表型分析的参考数据依赖于侵入性方法，3D 传感技术的最新进展使得收集手动测量无法获得的参数成为可能，这项工作的重点是评估 3D 打印的甜菜植物模型。


△ 显示适合 (A) 叶片 7 和 (B) 叶片 1 的参考模型点云的叶片模型。标记线表示用于测量叶片长度、叶片长度和叶片宽度的部分

面对环境因素造成的日益严峻的条件，农民调整作物生产以提高生产水平并确保安全变得越来越重要。众所周知，植物育种有助于保持稳定的产量和应对气候变化，但对于新作物品种来说，这样做是劳动密集型、耗时的，并且需要有关植物基因构成或基因型与环境相互作用的可靠信息。

以植物的几何或生理特性形式获取这些信息的过程称为植物表型分析。传统上，人们会在表型分析过程中手动记录有关植物的信息，例如作物的大小、叶子的形状和大小以及果实的质量等。但如今，更多的表型分析流程正在使用计算机辅助传感器（通常是人工智能）来自动化实现并更有效地捕获有关植物的复杂信息。事实上，有关农作物种植的一切都变得更加现代化和自动化，当今的植物育种行业是一个以数据为中心的行业，涉及机器学习算法和复杂的成像技术来选择理想的性状。


拟议的 (A) 温室和 (B) 田间实验中的甜菜 3D 打印参考模型。

研究团队在此研究项目中的目标是创建更好的甜菜植物 3D 模型，以表征植物地上部分的主要特征。这可以作为精确的参考材料，获取更多的遗传信息来指导智能作物育种，也可以协助人工智能驱动的作物改良流水线。

IFZ 的博士生 Jonas Bömer表示：“在 3D 植物表型分析领域，引用所使用的传感器系统、计算机算法和捕获的形态参数是一项具有挑战性但又极其重要的任务。应用 3D 打印技术来生成可重复的参考模型，用于客观和精确参考的标准化方法，有利于科学研究和实际植物育种。”

对于“标准植物”，传感器需要所有相关特征的数据，甚至是复杂的 3D 特征，例如叶子方向或“植物的阴影投射”。就像在手术计划或医疗培训中一样，真人大小的三维模型比计算机数据和二维表示更有帮助。研究团队表示，他们开发的 3D 打印甜菜植物模型可以轻松复制以供在田间使用。


创建人造甜菜参考植物的工作流程。中间过程显示在白框中。进行的生产步骤以橙色突出显示，而使用的软件和硬件则以浅红色显示。

团队使用激光雷达 (LiDAR) 技术为其模型收集数据，并使用 Faro Focus 系统扫描甜菜植物，从 12 个角度生成 3D 数据。他们使用 Faro Scene 软件、Open3D Python 库、开源 CloudCompare、Blender 和 PrusaSlicer 处理所有数据。然后，研究人员使用 Prusa i3 MK3S+ 3D 打印机用 PETG 制作了一个真实大小的植物模型。



GigaScience 数据科学家 Chris Armit 表示：“可打印 3D 模型的价值在于，农民可以打印多份副本，每块农作物一份。作为一种低成本表型分析策略，主要成本是激光雷达扫描仪，很高兴看到这种方法在需要低成本表型分析解决方案的作物（如水稻或非洲作物）上进行测试。 ”

研究团队所提出的参考模型可准确再现且在较长时间内保持稳定，这表明 FDM 3D 打印是适合应用的生产技术。为甜菜创建 3D 参考模型的过程可以作为其耕地或园艺作物的模型范例。