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基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究 总被引：2，自引：0，他引：2
叶片是果树冠层的重要组成部分，对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析，还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云；基于包围盒法搜索K邻域，计算点云中点与其邻域点的平均距离，并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据，进而确定离散点并去除；利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算，提取叶片边界点；对于非边界点部分，根据中心点法向量与其邻域法向量的关系，对点进行不同程度的精简；最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明，构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征，可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。 相似文献
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基于机器视觉的育苗穴盘定位与检测系统 总被引：1，自引：0，他引：1
针对嫁接苗自动移栽机器人,提出了一种基于器视觉的育苗穴盘定位与检测系统.该系统不仅能够确定育苗穴盘在传送带上的位置,而且能够获得各穴孔内的基质深度和三维形状信息.其方法是利用彩色图像与深度图像的注册,从彩色图像中检测穴盘轮廓,结合穴盘规格,实现深度图像中穴盘各穴孔的分割;利用分割后的深度图像对每个穴孔生成三维点云,结合最近邻算法与主成分分析算法计算各点的法向量,基于该法向量实现穴孔侧壁与穴底基质的分割,进而获得基质的深度.试验表明,该系统能够有效定位穴盘并检测基质深度,平均定位误差为3.5 mm,深度检测误差为4.9 mm,满足嫁接苗自动移栽机器人的控制要求. 相似文献
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实现准确采摘离不开识别和定位这两个关键环节。要实现精确定位首先就必须准确识别果实,确定果实的质心、半径,在此基础上进行三维立体坐标的标定,从而精确计算出果实的空间位置,实现准确采摘。本文在已经获取果实图像的基础上,基于VC++6.0研究果实各种参数提取所需要的图像处理函数,比如阈值变换、窗口变换、中值滤波、梯度锐化、边缘检测、轮廓提取等,以及各种特征参数计算函数,如计算球形果的质心、半径、周长、面积、圆形度、伸长度等的函数。通过对各个果实识别各个环节所需函数来研究采摘机器人的视觉。 相似文献
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夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术 总被引：5，自引：0，他引：5
利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。 相似文献
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基于RGB-D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位 总被引：5，自引：0，他引：5
为实现高效低成本的油菜植株三维建模和表型参数在线测量,提出一种基于RGB-D相机的油菜分枝三维重建和角果识别定位方法。使用Kinect传感器拍摄角果期油菜分枝在4个视角下的彩色图像和深度图像,进而获取油菜植株的三维点云并滤波。对配准的点云进行旋转变换,计算点云的曲面法矢量和曲率,并由曲率相近的点构成配对点对,再使用基于KD-tree搜索的最近点迭代(ICP)算法实现点云的初配准。将初配准误差作为参考值,调整ICP算法的对应点距离阈值,使用初配准的操作流程对初配准得到的新点云进行再次配准,完成精配准。结合该三维重建方法和针对性的彩色图像处理方法,得到去除主茎的单分枝油菜角果的完整点云,再进行欧氏聚类实现单个角果的空间定位。实验结果表明,提出的三维重建方法具有较强的实时性和鲁棒性,单个角果的三维形态清晰可见,点云平均距离误差小于0. 48 mm,角果总体识别正确率不小于96. 76%。 相似文献
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采摘机器人基于支持向量机苹果识别方法 总被引：16，自引：2，他引：14
针对目前苹果采摘机器人果实识别过程误差大、处理时间长等问题,应用支持向量机(SVM)方法对苹果果实进行识别.首先采用矢量中值滤波法对苹果彩色图像进行预处理,然后运用区域生长算法和颜色特征相结合的方法进行图像分割,最后分别对苹果彩色图像的颜色特征、几何形状特征进行提取,并用支持向量机的模式识别方法识别苹果果实.实验结果表明:支持向量机识别方法的识别性能优于神经网络方法;综合颜色特征和形状特征的支持向量机识别方法对苹果果实识别的正确率高于只用颜色特征或形状特征的正确率. 相似文献
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基于SOM-K-means算法的番茄果实识别与定位方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题,提出一种基于RGBD图像和K-means优化的自组织映射(Self-organizing map,SOM)神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先,利用RGBD相机拍摄番茄图像,对图像进行预处理,获取果实的轮廓信息;其次,提取果实轮廓点的平面和深度信息,筛选后进行处理;再次,将处理后的数据输入到采用K-means算法优化的SOM神经网络中,得到点云聚类结果;最后,根据聚类点,通过坐标转换得到世界坐标信息,拟合得到各个番茄的位置和轮廓形状。以果实识别的正确率和定位结果的均方根误差(RMSE)为指标对该算法进行验证和分析,采集80幅图像共366个番茄样本,正确识别率为87.2%,定位结果均方根误差(RMSE)为1.66 mm。与在二维图像上利用Hough变换进行果实识别的试验进行对比分析,进一步验证了本文方法具有较高的准确性和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于达芬奇平台的联合收获机视觉导航系统路径识别 总被引：2，自引：0，他引：2
针对联合收获机视觉导航对实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析小麦收获视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过Hough变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收获机田间收获小麦进行导航实验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6帧/s;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制. 相似文献
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基于RGB-D相机的果树三维重构与果实识别定位 总被引：4，自引：0，他引：4
为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构;对果树的三维点云进行 R-G 的色差阈值分割和滤波去噪处理,获得果实区域的点云信息;基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取,得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明,提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性,在0.8~2.0 m测量范围内,顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%;在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%;果实平均深度定位偏差为8.1 mm;果实平均半径偏差为4.5 mm。 相似文献
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以盆栽和高架两种栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于深度信息分割聚类的草莓冠层结构形态三维重建算法。首先,以深度信息的不连续性特征作为草莓植株逐层分割的重要依据,以深度二维图像作为全局参考指标,提出深度信息步进方法,自动提取冠层点云;其次,改进密度聚类算法,有效滤除随机、跳边和背景噪声;最后,改进基于Harris算子的多源图像融合算法,实现彩色图像与强度图像的配准及点云颜色的映射,三维重建出具有颜色信息的草莓冠层结构形态。为验证该算法的有效性,将三维重建后冠层的平均单叶长度及A-B线距离作为评价指标,试验结果表明,模型的平均单叶长度计算正确率为93%左右,A-B线距离计算正确率为97%左右,研究结果可为草莓采摘机器人果实识别过程中枝叶空间结构关系的构建提供技术支持。 相似文献
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针对柑橘果、叶、枝对象具有球体、片体和细柱体不同的三维几何特征,提出一种识别柑橘果实的深度球截线方法。首先提出了球形果实特征提取的深度球截线方法的基本原理和关键参数,进而分别针对枝上果、叶孤立和贴碰区域提出了孤立果实的特征提取算法和贴碰果实的特征提取算法,得到了复杂枝环境下的深度数据处理与果实识别策略,并综合根据Intel Real Sense F200型深度传感器参数、柑橘果实尺寸、近景探测范围、数据预处理与特征提取需要完成了深度球截线方法的参数确定。大量室内试验结果表明,深度球截线方法对孤立果实提取的平均成功率为97.8%,贴碰区域内果实提取的平均成功率为76%,而复杂枝环境的果实提取综合成功率为63.8%。该深度球截线的识别方法仅利用有限的深度数据点,在保证原始数据精度的同时降低了运算量和果实特征提取复杂性,能有效应对果叶遮挡问题,实现对贴碰果叶的有效区分,对柑橘果实具有良好的适应性,为采摘机器人在复杂环境下的果实识别与定位提供了新的技术思路。 相似文献
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基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法 总被引：4，自引：0，他引：4
玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量，提出了一种基于RGB-Depth（RGB-D）相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象，首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理，提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割，对分割结果进行圆形拟合操作，定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理，检测骨架的交叉点和末端点，确定玉米骨架的中心点，并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较，确定玉米的最高点，并对最高点附近的点云数据进行直方图统计，获得地面点。最后，通过计算玉米最高点和地面点的差值，实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明：单株玉米株高的平均测量误差为1.62cm，均方根误差（RMSE）为1.86cm，测量精度满足实用要求。 相似文献
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基于改进SIFT-ICP算法的Kinect植株点云配准方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图(FPFH),通过采样一致性(SAC-IA)初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代(ICP)算法完成精确配准。试验结果表明,改进SIFT-ICP算法可以大幅度提高点云配准的准确性和快速性,其中对应点间平均欧氏距离小于7 mm,配准时间小于30 s。 相似文献
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荔枝采摘机械手视觉定位系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
建立了基于双目立体视觉的荔枝采摘机械手视觉定位系统.通过对成熟荔枝颜色特征的分析,选取YCbCr颜色模型进行处理,利用Otsu算法结合模糊C均值聚类法(FCM)对荔枝果实和果梗进行了分割,实验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为94.2％.通过计算果实质心与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位.通过定位误差分析,采用直线插值法进行定位误差补偿,定位实验结果表明:定位的深度误差小于10 mm,能满足荔枝机械手视觉精确定位的要求. 相似文献
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基于多源图像融合的自然环境下番茄果实识别 总被引：1，自引：0，他引：1
蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,实现了机器人能够适应自然环境中不同光线条件的番茄果实。其次,针对传统机器学习训练样本标注低效问题,提出聚类方法对样本进行辅助快速标注,完成模型训练;最终,建立扩展Mask R-CNN深度学习算法模型,进行采摘机器人在线果实识别。实验结果表明,扩展Mask R-CNN算法模型在测试集中的检测准确率为98.3%、交并比为0.916,可以满足番茄果实识别要求;在不同光线条件下,与Otsu阈值分割算法相比,扩展Mask R-CNN算法模型能够区分粘连果实,分割结果清晰完整,具有更强的抗干扰能力。 相似文献
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樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。 相似文献
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基于近红外图像的温室小型西瓜采摘信息获取技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现温室立体栽培模式下小型西瓜的识别与空间定位,研究了基于近红外图像的西瓜采摘信息获取方法。测定、比较西瓜果实与茎、叶的光谱反射率,确定波长850 nm附近波段为区分西瓜与背景的最佳波段,在光强差异较大的两时段内采集了最佳波段下的西瓜近红外图像;通过Otsu算法滤除背景信息,利用"米"字型模板检测得到"浓缩西瓜"区域,实现西瓜果实识别;使用形心坐标计算公式获得采摘点坐标;根据西瓜果梗生长特性,利用分块定位算法获得切割点坐标信息。在温室环境下随机选择拍摄50幅有西瓜图像和20幅无西瓜图像进行识别算法验证,并对识别成功的有西瓜图像进行采摘点与切割点提取算法验证。结果表明,有西瓜图像识别成功率为86%,无西瓜图像为95%;采摘点、切割点定位准确度分别为93.0%、88.4%。 相似文献