[作者-赵亮|编辑-王欣芮|审核-刘心月]2025年11月,华中农业大学在Scientia Horticulturae在线发表了题为PhenoCitrus: An automated platform to phenotyping morphological traits of citrus fruit的研究论文。

柑橘育种高度依赖精准表型，但现有基于 RGB 或 3D 模型的表型提取方法在成本、精度和流程标准化方面仍存在不足。为此，本研究构建了一套软硬件一体化方案：使用定制装置标准化采集果实的顶视与侧视图；基于改进的 3DGS 提取表面积、体积等三维性状；并利用 Unet++、YOLO 等模型从二维图像中量化长宽、油胞数量、果皮/果肉颜色、果皮厚度和囊瓣数等性状。

在五项关键性状上，该方法与人工测量结果的相关系数平均超过 0.9，验证了其准确性。进一步分析揭示了多种性状之间具有生物学意义的相关关系，为育种策略的优化提供了参考。整套流程最终集成到用户友好的软件系统中，实现了高通量、低成本、高精度的端到端柑橘表型测定方案。

图1：总体流程：首先将样品置于装置中采集侧视视频、顶视与侧视静态图像，并在切片后获取横切面图像；随后利用 3DGS 重建三维模型，对图像进行语义分割并结合启发式算法完成各类表型性状提取；最终基于这些性状开展数据分析，并将全流程集成到用户友好的软件系统中。

本研究的主要贡献包括：

低成本表型采集装置：构建双相机 RGB 成像系统，可获取果实的高分辨率数据。其中侧视相机用于 360° 全景成像，顶视相机用于横切面拍摄，实现全面的数据获取。

多种算法驱动的性状提取：基于改进的 3DGS 重建果实三维模型以估计表面积和体积，并结合语义分割与目标检测从二维图像中识别关键组织结构，提取多种性状。

基于表型分析的育种分析：通过统计分析和单因素方差分析（ANOVA）揭示多种具有生物学意义的性状关联，为性状导向的选择和育种策略优化提供依据。

图2 (A) 表型测定设备外观。(B) 设备操作界面。(C) 设备顶部视角的内部结构。(D) 设备侧面视角的内部结构。

图3 上图展示了来自两个相机视角的表型提取结果与对应真实测量值之间的回归分析。所示为所选柑橘样品的长度、宽度、油胞数量、果皮厚度以及囊瓣数量的预测值与人工测量真实值之间的线性回归结果。

华中农业大学信息学院博士生赵亮与华中农业大学园艺林学学院硕士生何春阳为论文共同第一作者，华中农业大学工学院副研究员陈耀晖与华中农业大学园艺林学学院研究员王霞为论文共同通讯作者。华中农业大学信息学院的刘子遥参与了前期研究调查工作，华中农业大学工学院的徐子龙和华中农业大学园艺林学学院的孙若天参与了论文实验验证，华中农业大学信息学院的陈洪教授、李伟夫副教授参与了实验思路设计和论文修改。

本研究得到国家自然科学基金项目（12301651、32302206）和中央高校基本科研业务费项目（2662024XXPY001）的资助，同时也受湖北省重点研发计划项目（2025BEB005）的支持。此外，本研究还得到了智力援疆创新拓展人才计划—“小组团”援疆团队的支持。