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芸豆具有很高的经济价值和营养价值，也是间作、套作、轮作的重要作物。株高、茎粗和叶面积等表型性状随着芸豆生育进程的推进而变化，在不同的播种时间和不同环境中表现出不同的变化特征，这些表型性状对芸豆栽培模式研究、选育优良品种、生长过程管理及产量预测有重要意义。然而，人工测量表型存在主观性强、劳动强度大、有损等问题。植物三维形态结构是植物生长发育状态的真实反映，准确建立植物三维模型，并基于三维模型分割植物器官，获取表型参数是当前植物表型研究的热点。本文以幼苗期的两种芸豆植株（云芸豆1号和云花芸豆2号）为对象，基于运动恢复结构算法(Structure from motion,SfM)重建植株的三维模型，并基于三维模型计算株高、茎粗、叶面积、叶投影面积和单株最小包围盒体积等表型参数，实现表型参数的无损准确测量。本研究为低成本且高效的获取芸豆表型提供了科学便捷的方法，为作物三维重建研究、植物表型组学研究提供了参考。本文主要研究内容和结果如下：
（1）使用普通RGB相机围绕芸豆植株拍摄3个不同高度的图像，在每个高度按照设定的间隔人工环绕植株一圈拍摄多视角图像。按照环绕间隔15°拍摄 72 幅图像，间隔10°拍摄108 幅图像和间隔10°拍摄两次获得216 幅图像，建立不同的多视角图像序列。利用VisualSFM软件重建芸豆植株的三维模型，以模型的完整性、点云数量和重建时间为评价指标，评估不同图像数量和不同拍照间隔的重建效果。结果表明，间隔取10°时重建出的模型完整性较高，108幅图像能够在较少的时间内重建出接近实物且噪声小的三维模型。
（2）通过点云库(Point Cloud Library,PCL)和Cloudcompare软件对点云进行处理，为表型测量提供基础。使用算法实现株高、茎粗、叶面积和叶投影面积等参数的无损测量，并与相应的人工测量值对比，得到对应的决定系数(R²)分别为0.99、0.548、0.938、0.728，均方根误差（RMSE）分别为1.947cm、0.713mm、6.584cm²、47.773cm²，平均绝对百分比误差（MAPE）分别为6.598%、16.369%、11.169%、85.485%。研究结果表明，基于三维模型计算出的株高和叶面积参数与人工测量值保持较好的一致性，准确性较高，能够满足表型研究的需求。
（3）重建了芸豆幼苗在生长过程中的三维模型，并分析两种芸豆在幼苗期的株高和单株最小包围盒体积的变化情况。通过实验得到云芸豆1号株高和单株最小包围盒体积的绝对生长速率分别为2.63cm、847.49cm³，相对生长速率为速率分别为12.38%、86.43%；云花芸豆2号株高和单株最小包围盒体积的绝对生长速率分别为3.01cm、724.42cm³，相对生长速率分别为14.35%、79.55%。结果表明，云花芸豆2号植株的株高生长速率大于云芸豆1号，而云芸豆1号植株的单株最小包围盒体积生长速率大于云花芸豆2号。