[INPA论文] 一种低成本的数字3D昆虫扫描仪
文摘
科学
2024-11-05 09:07
北京
A
low-cost digital 3D insect scanner
| Thanh-Nghi Doana,b,*, Chuong V. NguyencaFaculty
of Information Technology, An Giang University, An Giang, VietnambVietnam
National University Ho Chi Minh City, VietnamcImaging
and Computer Vision Group, CSIRO DATA61, Canberra, Australia澳大利亚堪培拉 CSIRO DATA61 图像与计算机视觉组 |
https://doi.org/10.1016/j.inpa.2023.03.003
在昆虫学实验室中，收集生物标本对于获取科学知识和描述自然物种特征至关重要。通过对标本进行数字化处理，使其更易于共享、检查、注释和比较，从而从实物收藏中获取有用信息至关重要。目前的研究主要集中在开发三维建模机器系统，以实现昆虫标本的数字化，尽管这些系统取得了很多成果，但也存在一些缺点，如成本高、模型建立时间长。因此，本研究提出了一种新的扫描机器，用于创建昆虫的三维虚拟模型。
1.使用微单相机代替传统的数码单反相机，最大限度减少了拍摄过程中的噪音和振动，有助于加快拍摄过程，并消除了拍摄时的失误，使昆虫的结构细节清晰可见，从而大幅提高了照片的质量；2.使用 “从运动看结构”（SfM）方法建立三维模型，省去了对图案化垫子装置的要求，也无需使用激光来定位昆虫标本，可有效减少对昆虫标本的损坏；3.设计和制造简单，成本合理，仅为 5621美元，不到已报道研究的一半；4.整个三维成像过程自动化，捕捉时间合理，可用于多种昆虫物种。创建昆虫三维虚拟模型的过程如图1所示，具体流程为：放置物理标本→堆叠微单相机拍摄图像→扩展景深图像聚焦→从不同方向自动获取样品的二维图像→建立三维昆虫网状模型。本研究所建立的三维昆虫扫描仪示意和实物图见图2。作者使用177个数据集来评估之前发表的方程预测鸡蛋V和S的准确性和精度，见表1。另一方面，作者使用177个鸡蛋的L、B和W通过不同的方程来预测每个鸡蛋的V和S。然后，将方程得到的S和V与数字图像分析得到的S和V进行比较。结果表明，Paganelli和Narushin提出的方程给出了合理的R2，可以根据L和B预测S。![]()
图1 创建昆虫三维模型过程概览
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图2 三维昆虫扫描仪示意图（A）、昆虫实物样本（B）、系统图像（C）
表1列出了不同SfM应用程序在许可费、GPU、磁盘大小、三维重建模型时间和三维模型质量方面的比较结果。以半翅目昆虫为例，专有软件 Agisoft Metashape在建立高质量模型时却需要花费较少的时间，且建立的三维模型大小仅为 11.3MB，与Meshroom（27.6MB）和COLMAP（556MB）等开源软件相比要小得多。因此所开发三维昆虫扫描仪使用Metashape软件建立昆虫样本的三维模型。
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这项研究开发了一种新型低成本三维昆虫扫描仪，可创建色彩准确、分辨率高、精度高的三维模型，且适用于体积小、结构复杂的昆虫样本。整个系统的成本约为5621美元，低于许多现有系统的成本。此外，整个三维成像过程自动化，捕捉时间合理，其中半翅目昆虫的三维模型大小为11.3MB，适用于大量生物博物馆藏品的三维数字化。所开发扫描仪易于安装和修改，可在各种环境和领域进行扩展和使用。未来的研究重点为如何为腿、翅膀和触角等非常小的物体创建高质量的三维模型。
引用格式：
Doan
T N, Nguyen C V. A low-cost digital 3D insect scanner. Information
Processing in Agriculture, 2024, 11(3): 337-355.
《农业信息处理(英文)》，创刊于2014年，由中国农业大学主办，李道亮教授主编，已被ESCI、EI、Scopus、DOAJ、中国科学引文数据库(CSCD)等数据库检索。2019年入选《中国科技期刊卓越行动计划》之高起点新刊项目，2020年入选中国农林核心期刊（A类）目录，2023年正式被ESCI(Emerging Sources Citation Index)收录，2023年度首个影响因子7.7，Q1区。《WJCI报告》学科排名位居全球TOP5%或学科排名TOP3，影响因子7.908。2023年Citescore为21.1，在林学领域排名第2，在水生科学领域排名第3，在农学作物科学领域排名第3，在动物科学与动物学领域排名第4，在计算机科学及应用领域排名第15。主要刊载最新信息技术在农业的应用，包括：农业物联网、农业人工智能和大数据、农业机器人、农业能源与控制、农业供应链与管理、空间信息技术、信息技术在现代农业工程的应用和其他农信息化技术。推文投稿：欢迎INPA作者/农业信息领域学者，撰写发表的/感兴趣的INPA论文公众号推文，一同打造INPA微信公众号精彩内容。纪尚一，s20233081809@cau.edu.cn鲁娜，B20233080715@cau.edu.cn
