High-throughput digital phenotyping of peanut nodules in field using smartphones and deep learning

ZHAO Ya; LIU Zhao-dong; ZHANG Wen; WANG Du; JIANG Jun; ZHANG Liang-xiao; WANG Wei; ZHANG Qi; LI Pei-wu

doi:10.19802/j.issn.1007-9084.2026074

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High-throughput digital phenotyping of peanut nodules in field using smartphones and deep learning

更新时间：2026-10-31

- High-throughput digital phenotyping of peanut nodules in field using smartphones and deep learning
- Chinese Journal of Oil Crop Sciences Vol. 48, Issue 4, Pages: 236-247(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国农业大学工学院，北京，100083
  2.中国农业科学院油料作物研究所/农业农村部油料作物生物学与遗传育种重点实验室/农业农村部生物毒素检测重点实验室/农业农村部油料产品质量安全风险评估实验室/农业农村部油料及制品质量检验测试中心，湖北武汉，430062
  3.湖北大学，湖北武汉，430062
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19802/j.issn.1007-9084.2026074
  CLC： S565.2
- Received：06 March 2026，
  
  Published：25 August 2026
- 稿件说明：
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赵亚,刘兆东,张文等.基于智能手机与深度学习的田间花生根瘤表型高通量数字化解析方法[J].中国油料作物学报,2026,48(04):236-247.

ZHAO Ya,LIU Zhao-dong,ZHANG Wen,et al.High-throughput digital phenotyping of peanut nodules in field using smartphones and deep learning[J].Chinese Journal of Oil Crop Sciences,2026,48(04):236-247.
赵亚,刘兆东,张文等.基于智能手机与深度学习的田间花生根瘤表型高通量数字化解析方法[J].中国油料作物学报,2026,48(04):236-247. DOI： 10.19802/j.issn.1007-9084.2026074.

ZHAO Ya,LIU Zhao-dong,ZHANG Wen,et al.High-throughput digital phenotyping of peanut nodules in field using smartphones and deep learning[J].Chinese Journal of Oil Crop Sciences,2026,48(04):236-247. DOI： 10.19802/j.issn.1007-9084.2026074.

摘要

针对花生根瘤微小密集、易粘连遮挡、田间成像条件复杂以及不同手机设备间图像差异较大等问题，建立了基于智能手机的花生根瘤表型田间快速解析方法。通过搭建封闭式白光定标采集装置，集成标准色卡与刻度标尺，实现根系图像颜色与尺度的标准化采集，从源头提高田间图像获取的一致性与可比性。提出适用于复杂田间背景的轻量化根瘤检测模型STAC-YOLO11n，可在手机端实现根瘤图像的快速分析与计数。结果表明，方法在复杂环境下具有较好的根瘤检出能力和计数稳定性，准确率为86.85%，且在不同手机设备的泛化能力较好。该研究为花生根瘤田间高通量、低成本、可复现表型获取提供了技术支撑，也为深入解析根瘤固氮机制、精准育种提供了新路径。

Abstract

For high-throughput

low-cost

and reproducible field phenotyping of peanut nodules

and for a new avenue in deep investigation of nodulation and nitrogen fixation mechanisms on precision breeding

this study developed a smartphone-based rapid field phenotyping method. It is to address the challenges associated with peanut nodule phenotyping in field

including small size nodules and dense distribution

frequent adhesion and occlusion

complexity of field imaging conditions

and substantial image variability across smartphone devices. A closed white-light calibrated imaging device integrating a standard color card and scale ruler was constructed to enable standardized acquisition of root images in terms of both color and scale

thereby improving the consistency and comparability of field images at the source. In addition

a lightweight nodule detection model

STAC-YOLO11n

was proposed for complex field backgrounds

enabling rapid image analysis and nodule counting on smartphones. The results demonstrated that the proposed method achieved robust nodule detection and stable counting performance under complex environmental conditions

with an accuracy of 86.85%

and exhibited good cross-device generalization across different smartphone platforms.

关键词

Keywords

references

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