iPhone 17에 장착 된 Lidar (Light Detection and Ranging) 기술은 정확한 3 차원 데이터를 캡처하여 식물 잎 곡률 및 성장률을 측정하는 혁신적이고 소비자 접근성 수단을 제공합니다. iPhone 17의 Lidar 센서를 사용하여 식물 잎의 고해상도 3D 포인트 구름을 생성하여 곡률 측정 및 시간적 성장 추적과 같은 상세한 형태 분석을 가능하게합니다.
LIDAR는 대상 물체를 향해 레이저 표시등의 펄스를 방출하고, 잎을 잎을 잎으로 향하게하고 광이 센서에 다시 반사하는 데 걸리는 시간을 측정하여 작동합니다. 이 비행 시간 데이터를 통해 장치는 밀리미터 수준의 정확도로 잎 표면의 3D 공간 맵을 구성 할 수 있습니다. iPhone 17 은이 센서를 고급 처리 하드웨어 및 소프트웨어와 통합하여 RGB 데이터와 결합 된 조밀 한 포인트 클라우드를 생성하여 식물 연구에 필수적인 기하학적 및 색상 정보를 모두 캡처 할 수 있습니다.
잎 곡률 측정
iPhone 17 Lidar를 사용하여 잎 곡률을 정량화하기 위해, 일반적인 워크 플로우에는 잎 표면을 여러 각도에서 스캔하는 것이 포함되며, 종종 상단 및 하부 표면의 전체 커버리지를 보장하기 위해 잎 주위의 반원형 이동을 사용합니다. 이 스캔에서 생성 된 3D 포인트 클라우드는 알파 모양 방법 또는 포아송 표면 재구성과 같은 메쉬 재구성 알고리즘을 사용하여 처리 될 수 있으며, 이는 개별 지점에서 연속 표면 모델을 생성합니다.
3D 표면 메쉬가 생성되면, 잎 곡률은 국소 표면 형상을 분석하여 도출됩니다. 곡률은 고유 곡률을 나타내는 가우스 곡률 또는 굽힘과 관련된 평균 곡률로 정량화 될 수 있습니다. 전체 잎 표면에 걸쳐 곡률을 계산함으로써 잎 폴딩, 롤링 또는 기타 변형 패턴의 변화는 객관적으로 특성화 될 수 있습니다. 이것은 잎 역학, 스트레스 반응 및 적응 메커니즘에 대한 연구를 촉진합니다.
성장률 추정
iPhone 17 Lidar를 사용하여 식물 잎 성장률을 추적하려면 정의 된 시간 간격으로 동일한 잎 또는 잎의 반복 스캔이 포함됩니다. 다른 시간에 수집 된 3D 포인트 구름을 신중하게 등록하면 잎 크기, 모양 및 부피의 변화를 정확하게 감지 할 수 있습니다. 성장 지표는 표면적, 잎 길이 및 연속 스캔에서 곡률 변화를 비교하여 추출 할 수 있습니다.
자동화 된 세분화 알고리즘은 3D 포인트 클라우드 내의 복잡한 플랜트 아키텍처에서 개별 잎을 분리하여 파괴적인 샘플링없이 잎 당 성장 분석을 가능하게 할 수 있습니다. 머신 러닝 또는 이미지 처리 기술을 활용하면 길이, 폭, 표면적 및 곡률과 같은 형태 적 매개 변수의 추출을 자동화 할 수 있습니다.
실제 구현 및 정확도
iPhone 13 Pro와 같은 초기 iPhone 모델에 대해 처음으로 시연되었지만 iPhone 17의 Lidar 기술의 최근 개선은 공간 해상도, 포인트 밀도 및 스캔 속도를 더욱 향상 시켰습니다. 현장 실험 스캐닝 옥수수 및 과일 나무 잎은 iPhone의 Lidar 데이터가 전통적인 측정 도구 (예 : 면적 미터 및 수동 캘리퍼)와 강한 상관 관계를 제공하며, R- 제곱 값은 표면적 및 형태 학적 특성에 대해 일반적으로 0.85를 초과한다는 것을 보여줍니다.
정확성을 극대화하려면 환경 조건 및 스캐닝 프로토콜을 잘 제어해야합니다. 일관된 조명, 최소한의 플랜트 모션 및 모든 데이터 품질을 스캔하는 동안 신중한 센서 경로 제어. iPhone 17의 내장 자이로 스코프, 자력계 및 고급 프로세서는 스캔을 안정화하고 움직임을 보상하는 데 도움이됩니다.
소프트웨어 및 데이터 처리 도구
PolyCAM 또는 Custom Developed 소프트웨어와 같은 전문 응용 프로그램은 iPhone 17의 LIDAR 출력을 활용하여 사용자가 3D 포인트 클라우드를 생성하여 플랜트 형태 측정을 처리 할 수 있습니다. 이러한 도구는 다음을 가능하게합니다.
- RGB 색상 속성을 갖춘 고밀도 클라우드 캡처.
- 메쉬 생성을 통한 3D 재구성.
- 전체 플랜트 모델에서 잎 구조의 분할.
- 잎 표면적, 곡률 및 부피 특성의 계산.
- 성장 추적을위한 반복 스캔을 정렬하여 시간 분석.
Open3D와 같은 프로그래밍 라이브러리는 표면 재구성 (Alpha Shapes, Poisson), 곡률에 대한 메쉬 분석 및 시간 비교에 필요한 포인트 클라우드 등록을위한 알고리즘을 제공합니다. 파이썬 기반 도구 체인은 가공 파이프 라인을 원시 LIDAR 데이터에서 사용 가능한 성장 지표로 자동화 할 수 있습니다.
식물 과학의 응용
iPhone 17과 같은 스마트 폰에서 Lidar를 사용하면 고도로 높은 표현형이 현장이나 온실로 직접 빠른 표현형을 제공합니다. 촉진됩니다.
- 환경 스트레스 또는 유전 적 특성을 반영하는 잎 형태 및 곡률의 비파괴 측정.
- 육체적으로 혼란스러운 식물없이 미세한 공간 및 시간적 스케일에서 성장률을 지속적으로 모니터링합니다.
- 광합성, 증산 및 잎 표면 형상과 관련된 전반적인 식물 건강과 관련된 생리 학적 파라미터에 대한 이해가 향상되었습니다.
이 접근법은 전통적인 레이저 스캐너에 비해 비용 효율적이고 확장 가능하며 정밀 농업, 임업 연구 및 식물 육종 프로그램에 대한 광범위한 채택을 가능하게합니다.
프로세스 요약
1. 최소한의 바람으로 안정적인 위치에 식물 표본을 설정하십시오.
2. iPhone 17 Lidar를 사용하여 반원형으로 그리고 플랜트 주변을 이동하여 전체 3D 커버리지를 사용하십시오.
3. LIDAR 센서와 인터페이스하는 앱을 사용하여 RGB가 풍부한 캡처 포인트 클라우드 데이터.
4. 재구성 알고리즘으로 3D 포인트 클라우드를 처리하여 정확한 잎 표면 메쉬를 생성합니다.
5. 국소 표면 형상 특성을 계산하여 곡률의 메쉬를 분석하십시오.
6. 시간 간격에서 스캔을 반복하여 잎 크기 및 표면 특성의 변화를 측정하여 성장 속도를 정량화합니다.
7. 자동화 또는 반자동 세분화를 사용하여 특정 분석을 위해 개별 잎을 분리하십시오.
8. 정확성을 보장하기 위해 전통적인 방법 또는 알려진 표준으로 측정을 검증하십시오.