水稻根系是吸收无机物和支撑水稻植株的重要器官,水稻根系相关性状与水稻的健康以及水稻产量有密切的联系。然而由于根系土壤的不透光性,以及根系脆弱易损伤的特点,相关辅助工具和测量方法的研究进展相对缓慢,根系表型研究和商业应用仍处在研究阶段,许多科研机构仍然在使用低效率的人工测量的方式进行测量。针对市场和研究机构对根系高效率和大批量表型测量的需求,本文探索了与水稻根系相关的根系表型研究和参数测量方法。首先根据水稻的生长特点,选择合理的实验培养方案和图像采集方案。其次结合图像处理技术和水稻根系的形态特点,提出“变径圆寻迹法”实现了对水稻根系的完整分割,以及主根和次根的拓扑关系识别。此外,本文就水稻根系相关参数进行了需求汇总,根据不同根系的形态参数和生长发育阶段,制定了相关的测量方法。并且针对水稻大批量的表型需求,设计和制作自动化表型平台。设备可实现对水稻幼苗的自动化运输、成像、存储操作,可实现大批量的实验样本的动态监测。并利用MATLAB图像处理平台,进行了相关表型参数测量算法的实现,为科研人员提供了一个可靠高效的测量工具。