準(zhǔn)確分割南瓜苗點云中的植物器官對于自動化植物表型分析至關(guān)重要，同時也是提高栽培效率和優(yōu)化育種策略的關(guān)鍵。南瓜苗點云中器官的分割面臨著葉片重疊、莖葉邊界不清晰以及葉片和莖的形態(tài)多樣性等挑戰(zhàn)。為解決這些問題，本文提出了一種高精度南瓜苗點云器官分割網(wǎng)絡(luò)，并首次構(gòu)建了南瓜苗點云器官分割的標(biāo)注數(shù)據(jù)集。首先，為了應(yīng)對葉片重疊和莖葉邊界模糊帶來的困難，我們提出了融合雙線性特征提取器（FBFE）。該方法通過雙線性操作結(jié)合局部和全局特征，精確捕捉重疊葉片和莖葉交界處的微小特征差異。其次，為了解決葉片和莖之間形態(tài)多樣性的問題，我們引入了自適應(yīng)多尺度特征融合模塊（AMSF）。該模塊能夠在不同尺度上自動調(diào)整特征融合策略，有效整合不同層次的信息，增強(qiáng)模型處理形態(tài)多樣性和捕捉細(xì)節(jié)的能力。最后，我們提出了切比雪夫粒子雪崩優(yōu)化器（CPSAO）來優(yōu)化學(xué)習(xí)率，從而提高模型的收斂速度和分割精度。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)ACNet在南瓜苗點云分割數(shù)據(jù)集上的mIoU達(dá)到95.06%、mPrec為96.87%、mRec為98.02%、mF1為97.44%。與常見的點云分割模型相比，F(xiàn)ACNet在南瓜苗點云器官分割中展現(xiàn)了更高的精度和穩(wěn)定性。