基于三维点云的叶面积估算方法

为实现低成本无损精确测定叶片面积,基于运动恢复结构算法获取点云,提出了一种融合叶片点云分割、表面重建及叶片面积无损估测等过程的植物叶片面积提取方法。首先,基于运动结构恢复算法,以智能手机获取的可见光图像重建植物的三维点云;其次,为了还原叶片表面形状,基于HSV颜色空间,使用阈值分割法去除叶片点云的噪点;使用K-means聚类算法对点云的三维坐标矩阵进行分类,实现单片叶片点云的分割;基于滚球算法重建叶片的表面网格模型;最后,通过计算网格面积求得叶片面积。与常规叶面积测定方法进行了对比,本文方法的计算结果与扫描叶片法测定值相比平均误差为1.21cm2,误差占叶片面积的平均百分比为4.67%;与叶形纸称量法测定值相比平均误差为1.41cm2,误差占叶片面积的平均百分比为6.05%。结果表明,本文方法成本低、精确度高,可满足植物叶片面积无损精确测定的需求。     

基于逆向工程的饲料搅拌机刀片三维造型设计

针对TMR饲料搅拌机梅花刀刀刃曲线复杂,不易找出曲线方程进行正向设计的问题,利用逆向工程技术得到梅花刀的三维模型。利用非接触式激光扫描仪对梅花刀片表面进行三维扫描,并获取三维点云数据,研究曝光率对扫描结果的影响;利用Geomagic Studio软件对点云数据进行优化处理;利用Geomagic Design软件对刀片曲面进行重构;利用Geomagic Control将重建后的三维几何模型与原始点云数据进行误差对比分析,完成逆向工程技术在梅花刀片结构设计中的应用初步研究。     

遮挡条件下基于MSF-PPD网络的绿萝叶片点云补全方法

针对在自然场景中,由于遮挡、视角限制和操作不当等问题,导致传感器获取的植物或器官点云不完整,提出了一种基于多尺度特征提取模块结合点云金字塔解码器（Multi scale feature extraction model with point cloud pyramid decoder,MSF-PPD）的叶片形状补全网络。首先,采用多尺度特征提取模块实现不同维度特征信息的全局提取和融合,其次,通过点云金字塔解码器进行叶片点云的多阶段生成补全,最终得到完整的目标叶片形状。使用曲面参数方程构建绿萝叶片仿真模型库,并将其离散成点云作为网络模型训练的训练集和验证集,使用Kinect v2相机获取绿萝叶片点云作为网络模型补全性能评估的测试集。试验结果表明,本文网络结构对叶片点云补全的效果理想,证明本文方法能够对遮挡情况下的绿萝叶片进行高效、完整的补全。     

基于Geomagic的叶片逆向建模与偏差对比分析

针对自由曲面类零件造型及误差评估困难等问题,提出一种基于Geomagic软件快速建模与偏差分析方法。利用三维扫描测量仪扫描获取叶片外形点云数据;通过GeomagicWrap软件对点云数据进行优化处理;再以Geomagic DesignX快速截取零件关键特征曲线的方式快速建模;最后对建模特征进行体偏差分析。结果表明,该方法可便捷提取零件的关键特征曲线,达到快速建模的目的。     

基于插值算法的靶标三维激光点云数据补偿研究

农用车辆搭载二维LiDAR传感器沿果树行行驶可获得靶标的三维点云数据。果园环境复杂,靶标探测传感器易出现噪声或数据丢失的情况,同时,搭载传感器的农用车辆行驶速度不均匀会引起获取的三维点云数据分布不均匀。为减少上述问题引入的测量误差,提出了一种插值算法对靶标三维点云数据进行数据补偿。首先,分析靶标原三维点云数据中每两个激光扫描面之间的距离差,查看数据分布均匀程度;然后,设置期望的距离差值作为插值算法的输入变量,遍历计算整个数据向量中的插值点个数;最后,循环调用插值函数进行插值直到插值点个数递减为零。其中,插值算法单次作业流程为查找定位、计算插值扫描面个数、计算插值扫面数据、数据补偿与数据返回。试验结果表明,对仿真树的三维点云进行插值补偿,相邻扫描面之间距离差值的期望值为0.03 m和0.02 m时,分别插入了13组和22组数据。通过插值算法补偿后的靶标三维点云数据更加完整,为后期基于靶标三维点云数据提取计算施药参数奠定了基础。     

基于车载三维激光雷达的玉米叶面积指数测量

为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数,以玉米为研究对象,采用车载三维激光雷达点云数据,提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科728和农大84玉米的三维点云数据;对点云数据进行预处理,获得已测量LAI真值区域的点云数据;进行玉米植株点云与地面点云分割,根据地面起伏程度,基于随机一致性平面分割算法,将距离阈值设置为0. 06 m;依据玉米垂直结构分布,将玉米植株划分为上、中、下3层,计算每层点云数量并分别标记为H、M和L,同时,将上、中、下每层的点云数量与地面点云数量的比值标记为Hr、Mr和Lr,分别建立H、M、L和Hr、Mr、Lr与LAI真值的线性回归模型。试验结果表明:采用Hr、Mr变量建立的LAI二元线性回归测量模型最优,京农科728玉米训练集R~2为0. 931,验证集R~2为0. 949;农大84玉米训练集R~2为0. 979,验证集R~2为0. 984,本文方法可为田间快速测量LAI提供解决方案。     

基于激光视觉的温室作物茎叶量测方法

为实时获取温室作物生长形态参数,应用线激光,对作物整体进行非接触式扫描,通过CCD摄像机实时拍摄扫描过程,采用重心法计算激光光条中心,获取作物叶片与茎秆的三维点云信息,实现作物形态三维点云结构重建;提出适用于作物三维点云数据特征的迭代法,提取叶片点云子集的中心轴线,通过曲线拟合计算叶片长度;根据摄像机透视原理,提出针对细小茎秆的静态定位法计算茎秆直径。试验表明,激光视觉量测叶片长度与茎秆直径的准确率分别为95.39%(SE为0.2961,R2=0.916)和94.55%(SE为0.008 7,R2=0.915)。     

基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法

激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先,使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后,对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及Limit Tree为例进行重构试验,试验结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好地展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。     

遮挡条件下多视角甜椒果实点云三维重构方法

为进行表型原位自动化测量,实现甜椒数字化育种和管理,针对原位果实表型测量中的目标遮挡问题,提出一种多视角甜椒果实点云的三维重构方法。通过虚拟叶片的方法,创建增强数据集,建立基于YOLO v5算法的甜椒果实识别模型,实现对不同遮挡程度果实的识别,同时,构建考虑果实位置与遮挡程度的果实表型采集算法,实现多视角的果实三维数据采集。最后,配准甜椒果实三维点云,提取甜椒表型参数,并通过温室甜椒果实表型,对点云重构方法的有效性进行验证。相较手动测量数据,果实果宽平均相对误差为1.72%,果高平均相对误差为1.60%。试验结果表明,本文所提出的甜椒原位表型点云重构方法,可为遮挡条件下作物表型提供有效的解决思路和可行方法。     

探究逆向建模过程中的关键技术

文章以一级减速器箱盖为研究对象,探究在逆向建模过程中待提升的关键技术点。首先运用三维扫描仪对模型进行完整扫描,获取减速器的点云数据,然后利用Geomagic系列软件通过由点→网格→曲面→实体→对比的完整处理流程,完成对箱盖数据点优化、逆向建模以及偏差分析的整个逆向建模流程。     

基于立体视觉的玉米植株三维骨架重建

提出了一种基于立体视觉原理的玉米植株三维骨架提取和重构方法,从两幅由特定角度拍摄的图像提取植株二维骨架信息,通过极线约束算法和设定合理的匹配准则,实现骨架特征匹配,获得三维骨架的点云信息并降噪,最终通过样条曲线拟合产生三维骨架模型.在该骨架模型基础上,能够进行叶长、茎叶角等作物重要参数的计算.试验结果表明,该方法可以快捷地重建玉米植株的骨架模型,且误差不超过2%.     

基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取

根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面三维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实三维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。     

基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法

为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法.使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的...     

基于多视角图像的植物叶片建模与曲面面积测量

针对现有测量植物叶片面积方法会对叶片造成一定程度的损伤,提出一种直接对自然生长状态下的叶片进行测量的方法.首先,对数码相机进行校正获取相机参数,从多角度拍摄自然生长状态下的叶片;然后,利用PhotoModeler软件对图像进行处理,获得叶片三维点云模型;再利用Matlab编程实现叶片的三维曲面建模并计算曲面面积.将该测量结果与采用扫描仪结合Photoshop测量结果进行了对比,实验结果表明,提出的方法对自然状态下的叶片测量效果良好,精度达99％.     

基于运动恢复结构的无规则植物叶片面积三维测量方法

接触式测量植物叶片面积的方法会对叶片造成一定程度的伤害,为此本文提出一种仅利用智能手机的非接触式多类别无规则叶片面积三维测量方法。首先,采用运动恢复结构方法获取植株的三维重建点云,在HSV颜色特征空间去除叶片三维噪点;然后,利用模糊C均值聚类算法分割单个叶片,重建叶片表面三角网格;最后,通过网格法计算叶片面积。对5种不同类别、不同形状的植物叶片进行了测量实验,结果表明,在叶片重叠率和复杂性角度上,面积测量的平均相对误差分别为6.25%和4.81%。本文方法测量稳定、精度高,能够满足多类别无规则植物叶片面积测量的需求。     

基于深度信息的草莓三维重建技术

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。     

基于云模型的玉米饮料感官鉴评

利用云模型实现玉米饮料感官鉴评过程中的定性描述性语言和相应定量数值之间的任意转换,首先利用逆向云模型对玉米饮料感官鉴评的得分进行转化和分析,得到玉米饮料定性概念的表示.同时利用正向正态云模型完成玉米饮料定性概念向定量数值的转化,在保留数据特征的前提下将其还原至不同样本点.并针对玉米饮料的评价将云模型推广至多维空间.利用综合定性概念特征在四维空间内表征玉米饮料整体特征.     

利用多时序激光点云数据提取棉花表型参数方法

当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法（RANSAC）结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。