针对农业场景中草莓因枝叶遮挡、簇生分布及果面反光导致稀疏观测下难以三维重建的问题,本研究基于SA3D(Segment Anything in 3D)框架,在实验室条件下验证了自动化构建高保真草莓三维模型库的可行性。该方法融合DVGO与SAM,利用DVGO从14...针对农业场景中草莓因枝叶遮挡、簇生分布及果面反光导致稀疏观测下难以三维重建的问题,本研究基于SA3D(Segment Anything in 3D)框架,在实验室条件下验证了自动化构建高保真草莓三维模型库的可行性。该方法融合DVGO与SAM,利用DVGO从144张多视角图像中重建保留种子、果蒂等亚毫米细节的三维几何;结合SAM仅需1~2个提示点生成2D掩码,通过Mask逆渲染与跨视角自提示机制实现无标注的三维果实分割。为提升实用性,开发了基于Dash的交互式系统,集成图像上传、位姿估计、重建与分割全流程,支持非专业用户高效建模。实验表明,该方法平均PSNR达20.83 dB(较NeRF提升1.12 dB),IoU均值为0.803,显著增强遮挡与反光区域的重建鲁棒性。所构建的标准化点云库可为表型测量提供基准,并作为几何与语义先验支撑田间稀疏视角重建,服务于智能采摘系统的视觉感知。展开更多
