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为实现仓储粮储量在线实时监测,该研究开发了一种基于三维激光扫描技术的粮食储量在线监测系统。采用自主研制的倒置式粮仓专用型三维激光扫描仪对储粮进行扫描,通过上位机通讯、采集点云数据并控制扫描仪的工作过程,应用粮食体积计算软件实时计算储粮体积和数量,从而解决了仓储粮储量快速高精度监测的问题。使用该系统在中储粮某直属库进行系统验证试验,结果表明,测量得到的粮食体积满足最大误差不超过1%的技术指标,且经过多次试验检验,系统具有较好的稳定性、测量精度高、操作简便等优点,能够满足仓储粮储量监测的要求。该研究为实现仓储粮储量的快速实时在线监测提供了有效的方法。 相似文献
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基于数字高程模型的树木三维体积测量 总被引：6，自引：2，他引：4
为了实现对树木高精度无损的三维体积测量,该文以三维激光扫描系统采集树木点云数据为依据,并运用数字化测绘成图软件对树木的点云数据建立数字高程模型,通过立体三角网的建立,利用成图软件的土方计算功能计算出树木的体积,并详细介绍了系统的计算原理。本文以试验区选定的20棵树为研究对象,采用该系统对20棵不同高度和体积的油松进行了10次重复试验,并将测量结果与人工测量结果进行了对比分析,试验结果表明与人工测量结果相一致,(标准误差δx=3.54,绝对误差限△=7.002,相对误差限E/%=3.15%,精度可达96.852%,)能够运用于树木体积的测量。 相似文献
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运用Optech ILRIS 36D地面三维激光扫描仪对某水电工程取料场开挖边坡进行三维扫描,获取料场同一边坡不同时期的三维点云数据.在Polyworks软件下,对获取的不同时期三维点云数据进行处理,建立模型,并在此基础上通过模型计算,在料场开采扰动面积、实施水土保持工程措施面积、料场开采量及其动态变化等方面获得较为准确的监测结果. 相似文献
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基于三维点云数据的花瓣形态及生长过程模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
目前对于虚拟植物的研究多是通过图形建模来模拟植物的生长变化,计算复杂且操作不灵活。随着三维扫描和点云重建技术的发展,为复杂植物形态可视化提供了新的手段。论文基于三维扫描的植物点云数据模型,研究了植物花瓣的形变和生长过程模拟。利用三维扫描仪获取植物花瓣的生长序列,采用MATLAB根据实测点云数据拟合植物生长函数曲线,最后将传统花卉生长模拟与点云模型的自由变形相融合,提出了依据实测点云数据通过点云模型变形算法模拟花卉植物动态生长的方法。该方法不仅能够保留花卉植物复杂的形态特征,而且使形变控制简单,模拟的花瓣形态及生长真实自然。此外,该方法还与基于物理的模拟方法进行比较,并利用拟合回归分析、实测花瓣数据与重建数据间误差对该方法的准确性进行了分析。结果显示花瓣生长期内决定系数达0.75以上及平均误差控制在2mm以内,研究结果为花卉植物的生长形变模拟提供了参考。 相似文献
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汶川震区滑坡堆积体体积三维激光扫描仪测量与计算方法 总被引：2，自引：2，他引：0
2008年5.12汶川8级地震形成的大量松散滑坡堆积体,破坏农用地,损毁农田基础设施,对震区农业经济造成重大损失,严重威胁震区农业生产安全。本研究所选震区典型滑坡堆积体位于汶川县草坡乡,采用三维激光扫描仪实地测量滑坡堆积体,构建滑坡堆积体几何模型,计算滑坡堆积体体积。扫描仪到滑坡堆积体前、后缘的距离分别为25.74和79.00 m,距离扫描仪200 m处的扫描精度为20.0 cm×20.0 cm。根据扫描得到的滑坡堆积体点云数据,采用特征值法拟合近似滑坡堆积体的坡面、滑动面,构建滑坡堆积体几何模型。计算得到该滑坡堆积体体积为19 018 m3。建立了使用三维激光扫描仪测量和计算滑坡堆积体体积的方法。这种测量与计算方法可为地震受损农用地灾后的土地整理提供重要依据。 相似文献
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基于体着色的植物构型三维重建和可视化模拟 总被引：5，自引：5，他引：0
对植物进行三维重建通常利用立体视觉原理,由于立体匹配无法自动完成,加大了对植物构型时空变化的研究难度。根据体素颜色赋值法,设计了记录植物空间变化的体素三维重建系统,并利用其重建出植物点云数据,提出了针对植物体素点云数据进行滤波、分类及提取植物构型信息的算法,基于OpenAlea利用植物构型信息,建立植物构型模型并实现可视化模拟。采用阴香（Cinnamomum burmannii）枝条作为样本对该三维重建系统进行验证,结果表明,该系统能够自动重建枝条构型组织茎叶的点云,抽取植物构型信息的算法能快速正确得到枝 相似文献
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基于点云配准的果树快速三维重建 总被引：1，自引：2，他引：1
旨在为果园生产管理提供果树三维可视化基础数据,该文提出了一种基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法。首先,利用RGB-D相机采集不同视角下的果树彩色图像和深度图像,并通过信息融合获取相应视角下果树的三维点云数据;第二,对果树原始点云进行去背景和滤波等预处理,利用归一化对齐径向特征NARF(Normal Aligned Radial Feature)算法计算每片点云中的关键点,并在关键点初运用快速点特征直方图FPFH(Fast Point Feature Histograms)描述子得到关键点的特征向量。通过计算比较两片点云的FPFH特征,寻找两片相邻点云之间的空间映射关系,利用随机抽样一致性RANSAC(RANdomSAmple Consensus)算法提纯映射关系并完成相邻两片点云的初始配准;第三,在初始配准的基础上,利用迭代最近点ICP(Iterative Closest Point)算法完成点云的精确配准;最后,利用上述点云初始配准和精确配准方法对果树多片点云进行全局配准并完整重构果树的三维点云图像。针对配准过程中时间消耗过大的问题,该文提出了基于OpenMP技术对配准进行加速的方法。结果表明,该文所提出的果树三维重构方法具有较高的准确性,配准的平均距离误差为0.0068 m;同时,在不影响配准精度和稳定性的前提下大幅提高了果树三维重建的效率。 相似文献
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Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现枣树智能化修剪作业,该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法,并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point,ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先,使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像,并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次,对点云进行背景去除和滤波处理,基于直方图设定分割阈值,提取单株枣树点云,并将放置在树根附近的标靶球作为标记,使用人工标记法进行两站点云初配准。最后,在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率,由曲率相近的点构成配对点对,使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point,kd-tree-ICP）算法完成精配准,对点云使用Alpha-shape算法面片化,实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明,通过引入初配准,有效提高了点云配准的准确性和稳定性,配准误差均控制在1.0 cm以内,平均配准误差为0.78 cm;重构模型真实感较强,在外观上更加接近真实树,枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高,可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。 相似文献
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三维激光扫描仪在土壤侵蚀监测中的应用——以青海省共和盆地威连滩冲沟监测为例 总被引：3，自引：0，他引：3
通过在青海省共和盆地多次野外调查的基础上,以威连滩冲沟沟头的南支沟为研究案例,采用三维激光扫描仪和亚米级的差分GPS分别对该支沟进行了侵蚀边界的监测,利用点云处理软件Real works Survey,AutoCAD和GIS软件对2种测量数据进行了处理计算和对比分析.结果表明,三维激光扫描仪在土壤侵蚀监测中非接触的高精度测量,可以真实反映地表形态;对于扫描仪没有扫描到的黑洞数据,高精度的差分GPS可作为一个局部的数据补充,并探讨了三维激光扫描技术在土壤侵蚀研究应用中的缺陷及其改进,旨在为水土流失监测提供一种新的思路和方法. 相似文献
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基于地面激光雷达的田间花生冠层高度测量系统研制 总被引：7，自引：4，他引：3
在花生育种研究中对于冠层高度的获取主要依靠人工测量,不但费时费力,而且存在一定的主观性。为解决这一问题,该文构建了一个田间花生冠层高度特性表型信息获取系统,利用地面激光雷达Li DAR对花生冠层结构进行扫描,获取其三维点云数据;采用多项式曲线拟合算法对点云数据进行分析,描绘冠层的大致轮廓并确定其边界,以得到目标冠层的有效数据集;通过对有效点云数据集生成的冠层高度矩阵分析,得到冠层的高度特性。试验结果表明,利用该系统获取的花生冠层平均高度与手工测量值最小偏差为2%,最大偏差为32%,最大偏差受地形影响和植株早期冠层本身的低高度所致,平均测量偏差约为11%,位于15%的可接受范围之内。该系统可以实现田间花生冠层高度信息的快速自动化获取,减少了人力成本的投入,该研究可为花生育种研究提供参考。 相似文献
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基于TOF深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法 总被引：4，自引：2，他引：2
为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(time of flight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采用直通滤波器对点云数据进行预处理,减少背景噪声;其次采用改进密度分析的离群点去噪算法,该算法通过结合邻近点平均距离和邻域点数数量2个特征参数,对点云数据中的离群点噪声进行检测和去除;最后采用双边滤波算法对点云内部的小尺寸噪声进行检测和去除。以番茄植株进行相关试验,试验结果表明:与传统双边滤波算法比较,该文算法最大误差降低了11.2%,平均误差降低了23.2%;与拉普拉斯滤波算法比较,最大误差降低了20.6%,平均误差降低了39.2%,表明该文提出的算法在保持点云特征的情况下,能简单高效地去除植物三维点云数据中的不同尺度噪声。 相似文献
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木材缺陷检测是有效进行木材分级提高木材使用率的重要途径之一,该文提出了一种基于3D激光扫描点云数据的木材缺陷探测与量化的方法。首先,使用Artec 3D Scanner扫描木材表面后获取3D点云数据,在对3D点云数据进行预处理后,通过比较当前点Z坐标值(深度值)与设置的阈值的大小关系判定读入的点云数据是否为缺陷点;其次,采用深度优先搜索算法对筛选保留的缺陷点进行分类,并且对各个缺陷使用不同的颜色进行标注;最后,再使用积分法计算各个缺陷处所占表面积和体积。试验结果表明,该方法可以比较精确的测量木材表面孔洞等凹陷的表面积和体积,相对误差在5%内,测量精度较高,可为后续的木材分级和合理定价提供定量依据。此外,该方法使用的Artec Scanner仪器质量轻体积小(标准质量为0.85 kg,尺寸为261 mm×158 mm×64 mm),它和笔记本电脑可以组成便携式的木材缺陷定量检测系统。该系统携带方便,可应用于林场、木材加工企业及木材进出口部门的现场测定。 相似文献
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植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况（如叶绿素含量）、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法（structure from motion）方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。 相似文献
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为高效、精确地对单株作物进行三维重建,以点云方式无损测量作物表型信息,该研究提出一种基于Kinect V3深度相机的三维重建系统。使用步进电机搭建了一个旋转台,并将旋转台面设计成多颜色同心圆,利用同心圆计算平面法向量及圆心两特征信息,用于点云水平校准以及获取点云间的旋转平移矩阵;将Kinect V3采集的多视角点云变换到同一坐标系下,并结合裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法实现了多视角点云的粗配准与精配准,完成了作物三维重建。为检验该研究的三维重建效果,选取菜心、黄瓜苗为试验对象,与多视图立体视觉-运动恢复结构（Multi-View Stereo and Structure From Motion,MVS-SFM）算法重建点云进行对比,并提取叶面积参数与人工测量值进行比较。结果表明,两种方法下重建后的菜心点云间平均距离误差为0.59 cm,黄瓜苗点云间平均距离误差为0.67 cm,具有较高的相似度,而相较于MVS-SFM算法,该研究提出的方法的重建速度提高了约90%;该研究提出的方法所重建点云,菜心叶面积提取与标准参考值相对误差均值为5.88%,均方根误差为3.83 cm2,黄瓜苗叶面积提取与标准参考值相对误差均值别为6.50%,均方根误差为2.08 cm2,都显现出较高的准确性。该研究提出的方法能对单株作物进行快速三维重建,能有效提取叶面积参数,可为作物育种、栽培和农业生产提供高效技术手段和数据支持。 相似文献
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基于三维重构的哈蜜瓜均瓣雕花算法 总被引：2，自引：2，他引：0
为解决哈密瓜雕刻速度慢、花瓣大小不一致等问题，该研究提出了一种基于三维重构的哈蜜瓜均瓣雕花算法。对多角度拍摄得到的哈蜜瓜照片进行滤波处理，提取其图像特征并进行稀疏重建，通过点云坐标得出哈蜜瓜的特征参数；接着在稀疏点的基础上利用CMVS/PMVS算法进行稠密重建；最后调节八叉树算法与泊松表面重建，得到哈密瓜精确三维空间坐标。根据哈密瓜体型特征及设定花瓣数量，将点云三角网格化在深度优先算法的基础上结合粒子群算法，规划雕刻起点、终点及雕刻深度，使每个花瓣体积相同。采用48个哈密瓜，雕刻花瓣数取15~30，雕刻深度为1.5、2.0、2.5 cm。其中切割花瓣数为28这一组精度最低，测得最大与最小花瓣体积分别为3.40与3.25 cm3，最大体积差为0.15 cm3，误差小于5.00%。结果表明，该研究提出的基于三维重构的哈蜜瓜均瓣雕花算法精度高，研究结果可为机器人雕刻哈密瓜提供技术支持。 相似文献
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基于Rank变换的农田场景三维重建方法 总被引：1，自引：4，他引：1
农田场景的三维重建对于研究远程监测作物的生长形态、预测作物产量、识别田间杂草等都具有重要作用。为解决农田场景图像三维重建困难、立体匹配精度较差等问题,该文提出了一种基于Rank变换的农田场景三维建模方法。该方法运用加权平均法灰度化图像,以保留农田场景的完整特征;以灰度图像的Rank变换结果作为匹配基元,采用基于归一化绝对差和测度函数的区域匹配算法获取场景的稠密视差图;根据平行双目视觉成像原理计算场景的空间坐标,并生成三维点云图;依据所得场景的三维坐标,对场景中感兴趣区域实现三维重建。采用标准视差计算测试图像验证立体匹配算法精确性,平均误匹配率较传统的绝对差和函数算法降低约5.63%。运用不同环境下的棉田场景图像测试三维重建方法,试验结果表明,在6.8 m的景深范围内,作物及杂草的高度、宽度等几何参数计算值与实际测量值接近,各项指标的平均相对误差为3.81%,验证了三维重建方法的可靠性及准确性。 相似文献
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基于可视化类库的植株三维形态配准方法及点云可视化 总被引：7，自引：7，他引：0
精确的植物三维静态形态结构模型有助于植物空间结构相关的各种研究,是虚拟植物、植物建模等问题研究的一个重要方面。研究植物生长过程中的三维信息的获取可以获得作物生长过程中各参数的动态数据,可为精细农业植物生长模型建立等提供依据。该文以植物为研究对象,介绍了虚拟植物及植物三维可视化的研究现状,讨论了植物叶片三维可视化的可行性及必要性。针对植物三维点云的采集与处理上,讨论了三维扫描仪的精度测定方法,并针对基于基准体的植株点云配准问题,提出采用基准体点云平均法向量计算的方法,去除了部分基准体表面的噪声点,提高了植株体的配准精度;采用迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法,对植株叶片进行进一步的高精度配准。最后采用基于可视化类库VTK(visualization toolkit)实现了植物点云配准与三维可视化。 相似文献