实验室与美国密歇根州立大学无损检测实验室联合项目研究成果在国际学术期刊《Sensors》刊出

2022-03-14 智能机器人实验室

实验室与美国密歇根州立大学无损检测实验室联合项目研究成果在国际学术期刊《Sensors》刊出

智能机器人实验室卢伟副教授团队与美国密歇根州立大学无损检测实验室 Dr.Deng 团队合作提出一种基于超宽频微波根系表型成像检测系统，能够在不破坏土壤环境的前提下精确对土壤内部的根系表型（尺寸大小、数量）做出检测。

根是植物生长和健康的重要器官，但根系周围不透明的环境和复杂的生长过程使原位和无损的根系表型检测成为难点，现有的根系表型鉴定方法要么无法提供高精度的原位检测，要么改变了周围的根系环境，对根的生长和健康造成破坏。因此，我们提出并开发了一种超超宽带微波成像系统，利用时间反转以无损方式实现原位根系表型检测。如图所示。

本文考虑三种情况来模拟不同的根系条件，一个小胡萝卜、一个大胡萝卜和两个胡萝卜对应不同大小、不同数量的根系条件。重建结果精确且成像质量高，验证了所提出的微波成像系统的准确性。通过天线阵列在根部周围的垂直和圆周方向上的部署，可以根据2D成像解析为3D表型。

天线阵列的实现可以固定传感器和土壤之间的相对距离，以减轻传感器位置变化的影响。提出的用于信号处理的非迭代TR算法计算效率高，能够快速定位根。实验结果表明，所开发的成像系统能够以高精度区分根的大小和数量。通过模拟和实验测量进行的重建为土壤中的胡萝卜提供了精确的尺寸检测，表明了该系统具有根系成像的潜力。

详见：https://www.mdpi.com/1424-8220/22/5/2031