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植物器官体积的动态变化是植物水分诊断、生长实时监测和植物生长建模的重要依据。随着水资源的日益紧缺和农业现代化的不断推进，根据植物缺水状况实施精量控制灌溉成为提高水利用率和果实品质的重要途径之一，对于我国这样一个严重缺水的农业大国更是亟待解决的紧迫问题。然而，长期以来我国在该领域的实力和研发力量投入不足。以色列、美国、日本、荷兰等农业发达国家在此领域取得了很多成果，拥有较强的科研实力，但是对于植物器官体积变化信息的检测主要基于接触式测量方法，在非接触测量研究上主要集中于单体作物和叶片形态变化研究，对于植物器官(果实、茎杆)，尤其是果实的视觉测量相关理论和技术积累薄弱。因此，开展植物器官(果实、茎杆)体积变化的视觉检测技术的研究具有重要的社会和经济意义。
本文以在世界果树生产中占据重要位置的葡萄为研究对象，采用无损测量的方法构建：动态范围大、抗噪性能好、测量精度高和信息量丰富的植物器官体积变化视觉检测系统，检测植物体积的动态变化，为现代农业中自动精准灌溉和生长实时监测提供可靠的植物器官生长数据。动态范围大对应植物器官的形态多样性，抗噪性能为满足植物现场条件下外界环境的干扰，精度高为能检测出短时间内植物器官的体积变化提供保证。本文针对视觉检测中涉及的理论和关键技术问题，以设施条件下植物茎杆、非重叠果实和重叠果实的体积变化检测为研究内容，从理论方法、技术实现与实验验证等方面进行了系统、深入的研究。
论文的主要研究内容和成果如下：
1.针对检测对象为植物茎杆、非重叠果实，图像采集过程中环境光线变化、器官位置变动、噪声干扰等情况，提出了基于由粗至精策略和Zernike矩的植物器官体积变化评价特征量计算算法。该算法从保证定位精度和提高抗噪性能出发，利用由粗至精的定位策略，结合边缘跟踪、凹点探测、匀速行程扫描、Zernike矩等关键图像处理算法，实现器官体积变化评价特征量的准确计算。
2.针对重叠果实中被检测果实与周围果实重叠或粘连的情况，提出了基于新型标记符控制分水岭的重叠对象分割算法。该算法包括图像预处理、标记符提取和分水岭变换。图像预处理中利用具有去噪保边性能的双边降噪方法降噪；标记符提取是整个算法的核心和关键创新点，通过结合K-means聚类、分离点判定、Spline插值和形态学算子等，实现标记符的自动提取。探测标记符具有很好的定位性能，利用标记符修改原始梯度图像，消除其中的伪极小值点，以修改后梯度图像进行分水岭变换，准确定位重叠果实中被检测果实区域。
3.基于提出的植物器官体积变化评价特征量计算方法，以具有代表性的葡萄作为实验对象，构建了葡萄茎杆、非重叠葡萄果实、重叠葡萄果实体积变化的视觉检测系统。在设计每个检测系统时，充分考虑检测器官的形态和生长状况，搭建高质量图像采集平台，并开发出具有高内敛、低耦合的图像处理子系统，保证植物器官体积变化信息的准确获取。种植现场的验证结果表明：检测系统性能可靠，运行稳定。检测系统实现了植物器官体积变化的非接触和无损检测，具有测量精度高、测量范围广、抗噪性能好和信息量丰富等优点，能灵敏检测出植物器官的生理变化。
4.针对植物器官三维形态重建中欠纹理、遮挡和包含曲面的情况。提出了基于局部窗口的自适应加权和二次伪布尔优化策略的立体匹配算法。该算法由四个主要步骤构成，首先，通过结合可见性推理和二阶平滑先验构建能量方程；然后，构建仅包含二元成对簇的图；再次，选择为未有标号值像素分配标号值的融合移动策略；最后，生成为融合移动过程提供可选择视差值的建议视差平面。实验结果表明，该匹配算法能很好解决植物器官三维形态重建中的欠纹理、遮挡等问题，尤其对植物器官曲面的三维形态有着很好的重建效果。基于提出的匹配算法，设计了植物器官的三维形态重建系统，实验测试结果表明，系统具有很好的测量精度。
本文围绕上述内容，采取问题洞悉、理论分析、算法验证、实验验证相结合的研究路线，展开基于视觉的植物器官体积变化无损检测的系统性研究。实验结果分别验证了系统的重复测量精度、测量准确度、系统现场运行等多方面性能，并与植物其他生理传感器结合，验证本文视觉系统检测植物生理异常的可行性和有效性。