論文の概要: AI-enabled Low-Cost 3D Maize Ear Morphometry Platform at Breeding Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30161v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 02:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.199934
• Title: AI-enabled Low-Cost 3D Maize Ear Morphometry Platform at Breeding Scale
• Title（参考訳）: 繁殖スケールでのAI対応低コスト3次元耳形態計測プラットフォーム
• Abstract要約: われわれは,20秒間のビデオから,トウモロコシ耳の水密度3次元メッシュを再構築する低コストパイプラインを開発し,検証した。 このプラットフォームは、育種規模の3D耳の表現の基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.864727738166733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Maize ear geometry (length, width, curvature, and volume) is closely tied to yield and grain-filling outcomes, but existing high-throughput phenotyping pipelines remain constrained by the cost, labor, and specialized hardware they require. We developed and validated a low-cost pipeline that reconstructs a watertight 3-D mesh of a maize ear from a single 20-second video captured with a consumer-grade DSLR on a motorized turntable under uniform LED illumination. Camera poses from a multi-seed COLMAP procedure initialize a Neural Radiance Field (NeRF), and a cylindrical holder of known diameter, visible in every frame, provides automatic metric scaling with downstream geometric quality control. Applied to 300 ears spanning a diverse maize inbred panel, 250 (83.3%) passed automated processing and quality control. Skeleton length agreed with manual caliper measurements across all 250 ears (R^2 = 0.964, RMSE = 4.68 mm), and convex-hull volume agreed with water-displacement volume on a 15-ear subset spanning the full size range (R^2 = 0.982, RMSE = 5.26 mL). Residual length error grew with ear curvature, whereas bounding-box height, which records the same straight-line chord as calipers, showed no such trend; the discrepancy therefore originates in the measurement definition, since calipers record the chord while skeleton length traces the geodesic arc. The capture hardware costs approximately 607 USD, and operator involvement fell from roughly five minutes to one minute per ear, with all downstream processing running unattended. The platform provides a foundation for breeding-scale 3-D ear phenotyping.
• Abstract（参考訳）: 耳の形状(長さ、幅、曲率、体積)は収量と穀物の充填結果と密接に結びついているが、既存の高スループット表現型パイプラインはコスト、労力、特殊なハードウェアによって制約されている。 均一なLED照明下で電動ターンテーブル上にコンシューマグレードのDSLRで撮影した1台の20秒のビデオから、トウモロコシの耳の水密度3Dメッシュを再構築する低コストパイプラインを開発し、検証した。 カメラは、マルチシードのCOLMAPプロシージャからNeRF(Neural Radiance Field)を初期化し、既知の直径の円筒型ホルダーをフレーム毎に表示し、下流の幾何学的品質制御による自動メートル法スケーリングを提供する。 300個の耳を様々なトウモロコシの生い茂るパネルに当てはめ、250 (83.3%) が自動処理と品質管理に合格した。 骨格長は、全250個の耳(R^2 = 0.964, RMSE = 4.68 mm)で手動の口径測定と一致し、コンベックス・ハル体積は、フルサイズ範囲(R^2 = 0.982, RMSE = 5.26 mL)にまたがる15年のサブセット(R^2 = 0.982, RMSE = 5.26 mL)で水置換体積と一致した。 残留長の誤差は耳曲率とともに増大する一方,同じ直線弦をカリパーとして記録する境界箱の高さはそのような傾向を示さなかった。 捕捉ハードウェアは約607USドルで、オペレーターの関与は耳あたり約5分から1分に減少し、下流の処理はすべて無停止で実行された。 このプラットフォームは、育種規模の3D耳の表現の基盤を提供する。

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