基于彩色伪随机编码与角点检测的三维重构法

提出一种采用投影仪投射彩色伪随机编码图像实现物体高精度三维重构和测量的方法。首先设计了彩色伪随机编码投影模板,在Harris角点检测的基础上,提出了彩色角点提取算法,利用二次曲面拟合实现了角点亚像素定位,使左、右摄像机摄取的图像反生成伪随机阵列,从而实现特征点的快速匹配,并最终得以重构。     

基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量

提出了一种基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量方法,用Matlab软件的interp1()函数、quad函数、surf函数等进行温室草莓冠层曲线、曲面的拟合并完成面积、体积的计算。以6垄温室草莓冠层作为试验对象,采用该系统对其进行3次重复试验,与人工测量结果进行对比。分析结果表明,检测结果的可重复性较好（R2为0.9275,RMSE为0.1358m3),与人工测量结果相一致(R2为0.9411,RMSE为0.1345m3),该方法具有较高的稳定性及可行性。     

基于机器视觉的采摘机器人果实三维模型重构与识别

为了提高采摘机器人果实定位和识别的准确性,在采摘机器人机器视觉系统的设计上引入了果实三维重构方法,利用二维采集图像信息的处理,通过坐标转换关系,实现了三维模型的构建.为了验证三维模型重构对机器视觉果实识别准确性的提高作用,模拟青椒夜间作业的采摘环境,对不采用三维重构和采用三维重构技术两种情况下的果实识别准确率进行了对比...     

基于超声波的果树冠层三维重构与体积测量

为了克服地面不平整和拖拉机非线性行驶对果树冠层参数测量的影响，该文在超声波传感器阵列测量果树冠层体积技术的基础上，使用RTK-DGPS空间定位技术和姿态航向参考系统，通过空间坐标的平移和旋转转换，直接获得以大地坐标表示的果树冠层的三维点阵云图数据，通过PC机后台处理重构果树冠层三维轮廓和计算果树冠层体积，并详细介绍了系统的结构与工作原理。以果园荔枝树为试验对象，采用该系统对15棵不同高度和体积的果树进行了3次重复试验，另对56棵树的测量结果与人工测量结果进行了对比分析，试验结果表明该方法具有较好的重复性（     

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。     

基于压缩感知的农作物病虫害图像重构

针对农业病虫害远程诊断系统中对农作物病虫害图像重构精度要求高的问题,提出基于压缩感知的病虫害图像重构方法。利用压缩感知方法,在传感器数据采集端使用测量矩阵对病虫害图像信号进行观测,测量值通过网络被传输至远程监控端后,再使用正交匹配追踪算法对图像进行重构。为了验证提出的重构方法的有效性,在不同的采样数量下,对病虫害图像的重构进行了仿真。结果表明,该方法能高质量地重构病虫害图像。     

基于Imageware的汽轮机末级叶片三维模型重构

汽轮机末级叶片是汽轮机的核心零件,其设计质量直接影响汽轮机的整体工作效率.由于汽轮机末级叶片型面复杂,叶身长且扭曲度较大,给其设计及建立数模带来了难度.笔者通过研究提出了以逆向工程技术为基础,基于Imageware软件平台,对叶片点云数据的处理以及三维模型重构建立汽轮机末级叶片三维模型的方法.仿真结果证明,此方法可大大...     

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。     

基于支持向量回归的灰度图像三维形状重构

为实现未知光源的灰度图像高效重构形状,提出一种基于支持向量回归机和粒子群优化算法相结合的灰度图像重构三维表面形状的方法。通过研究和分析灰度重构形状(SFS)问题,基于支持向量回归机理论,构建了物体表面形状与其灰度图像间的非线性映射模型。对未知光照方向的实际图像进行光源方向估计,生成对应光照方向的训练样本以提高任意光照方向下的图像的形状恢复精度。为克服支持向量回归机中各参数选取无依据的不足,引入粒子群优化算法主动对各参数进行飞行寻优,使得回归模型为最优,以提高形状重构精度。最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性及有效性。     

基于双目立体视觉的果树三维信息获取与重构

为实现果实收获机器人避障,研究了树枝空间信息提取方法和果树树枝三维重建方法:采用归一化互相关法获取立体图像视差图,在图像中提取树枝骨架并采用多线段逼近法提取特征点;结合视差图,利用双目立体视觉原理计算树枝骨架特征点的空间坐标,再利用距离图像求取树枝半径信息;将分枝点断开形成简单线图形,简化了树枝三维信息。在空间坐标原点采用12棱柱构建各段树枝模块,通过仿射变换将三维模块以正确的位姿与其他模块组合成果树模型。试验表明,生成的虚拟果树为水果采摘机器人避障及路径规划提供了环境参照。     

基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法

提出了一种快速、准确、自动化的基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法。以一定角度间隔旋转果穗获取各视角下的图像,通过双目立体视觉技术重建各视角下的玉米果穗表面点云,计算重投影误差去除点云中的外点,寻找两相邻图像的对应匹配点,并由匹配点确定果穗表面点云中三维配准点的集合,计算两相邻视角下配准点的旋转矩阵与平移向量,采用RANSAC方法检验配准模型的一致性。依次对各视角下的点云配准拼接获得整个果穗表面点云,进行冗余点去除、网格简化、纹理贴图等后处理,获得最终果穗三维造型。实验结果表明:重建模型的体积与实测值不存在显著性差异,所述方法能够满足玉米果穗三维重建的需求。     

基于逆向工程的D型打结器重构与运动仿真

打结器是方草压捆机的关键核心部件之一,直接影响打捆机的成结效率和捆形质量。以D型打结器为研究对象,基于逆向工程技术对其进行三维重构,进而对重构零件的关键工作曲面进行了偏差分析,发现所有关键工作面90%以上的区域达到了精确等级以上。基于Solidworks软件实现了重构部件装配,并进行了运动仿真研究,获取了卡线轮、打结嘴、脱绳杆角速度和驱动齿盘角位移数据,分析了卡线轮、打结嘴、脱绳杆与捆绳打结运动关系,为优化D型打结器提供了基础数据。     

基于反应进度一致性的时间温度指示器匹配方法

目前,时间温度指示器匹配方法多依赖于参数耦合、相关性分析、实际物流过程的调试验证等方法,鲜有从匹配机理出发,在反应进度上剖析时间温度指示器的匹配要求和规律。本文在多级反应动力学模型的基础上,以保持时间温度指示器与待测农产品的反应进度一致性作为目标,建立了时间温度指示器匹配的理论和方法,并通过理论推导和实证模型验证了时间温度指示器与待测农产品之间匹配的条件。当指示器与待测农产品服从任意多级反应动力学模型的匹配条件（二者在任意合理的恒温条件下的有效反应时间相等或二者等量线重合）时,即可使用该指示器预测对应农产品的品质变化和货架期,此时二者的反应速率函数存在一定比例关系。借助该方法推导出可以精准指示科瑞森无核葡萄硬度的不同级反应动力学方程,证明了该方法的可行性。     

基于过程方法的变型产品开发过程的重构

大规模定制、敏捷制造和可重构生产系统等先进生产运作模式对组织的产品提出了新的要求,要求其产品必须具有可重构性、可重用性和可扩展性。变型产品开发能有效满足这一需要。以ISO9000中的过程方法和业务流程重组BPR为指导,构架了基于过程方法的制造型企业变型产品开发设计的过程方法模型,并对其进行了相应的剖析。     

基于CT图像的土壤孔隙结构重构

土壤孔隙的几何结构和空间特征决定了土壤的透气性和保水性,对土壤功能多样性和生态修复具有重要影响,但现有对土壤孔隙的研究中,缺乏可直观性和定量性对孔隙特征进行描述的工具和方法。针对这一问题,本文采用基于面绘制的移动立方体法(Marching cubes, MC)和基于体绘制的光线投射法(Ray casting, RC)还原土壤孔隙的几何形态和空间分布。以单个孔隙和不同孔隙密集程度的土壤孔隙CT图像为应用对象进行实验,结果表明,2种算法的重构效果均不受土壤样本孔隙密集程度的影响。其中,MC算法重构出的孔隙结构存在边界锯齿化和缺失的现象,且其孔隙体积也小于实际情况;而RC算法重构的孔隙轮廓清晰,结构真实,可完整地呈现出孔隙结构的细节信息。为进一步评价2种算法的重构性能,采用模型品质、绘制速度和内存消耗3个指标进行实验结果的比较分析。结果表明,MC算法存在二义性的不足,使得孔隙结构存在一定程度的失真,重构的孔隙模型质量一般,但由于其只针对表面体素进行重构,因而具有较快的绘制速度和较小的内存消耗;而RC算法采用为每个体素分配不透明度和光强的方法来合成模型,避免了MC算法的缺点,能够保持孔隙模型的细节信息,但由于其重构过程中所有体素点都参与运算,使得其绘制速度较慢,内存占用较大。通过对模型品质、绘制速度和内存消耗3个指标的综合分析,RC算法更加适用于土壤孔隙的三维重构,不仅为土壤孔隙的可视化分析提供了一种较为先进的方法,也为研究土壤水分和养分的运移以及空气的交换奠定了技术基础。     

基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测

为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。     

基于Frenet标架的涡旋始端型线重构与几何特性分析

针对当前型线研究中尚未建立表征修正型线和主体型线固有特性统一模型的问题,建立了基于Frenet标架曲率半径函数的涡旋型线通用方程,分别采用零次曲线和一次曲线对涡旋始端型线进行重构.定量分析了型线参数对涡旋始端齿厚的影响,构建了基于母线曲率半径函数方程的涡旋压缩腔面积几何模型,研究了曲率半径函数参数对面积特性的影响.结果...     

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。     

基于模糊评价的可重构制造系统生产计划制订方法

为快速合理地确定可重构制造系统新构形的生产任务,提出了一种生产计划制订方法。首先建立适合可重构制造系统的产品评价指标体系,运用模糊数学的理论和方法,对市场上同时出现的多种新产品进行评价,以选出适合于制造系统新构形的生产对象。在此基础上,构建了可重构制造系统生产计划的目标规划模型,并采用序贯式算法进行求解,从而制订出可重构制造系统的最优生产计划。     

基于BiLSTM-CNN的水稻问句相似度匹配方法研究

中国农技推广信息平台(NJTG)问答社区可以帮助用户与农业专家进行交互,从而获得精准的问题答案以解决农业场景问题。在平台问答社区中,每天会新增关于水稻的提问语句上千百条,检测相同语义问句是农业智能问答的关键技术环节,针对此问题采用字符级别的Word2Vec表示初始化问句表征,使用Siamese神经网络作为基础模型框架,学习句子的语义特征,获取上下文信息,然后使用BiLSTM长短期神经网络提取语义时序特征,最后在语义层次上使用一种包含语义信息的余弦函数计算问句相似度,并与其他语义匹配模型进行对比试验。通过构建7 820对水稻问句的相似对数据集,用来优化和训练模型的重要参数。试验结果表明：本文提出的BiLSTM-CNN模型可高效提取文本不同粒度的特征,提高水稻问句相似度匹配效果,在所构建的数据集上BiLSTM-CNN模型准确率和F1值均高于其他文本匹配模型,达到98.2%和88.75%。与此同时,所提出的模型在6种不同类别的水稻问句对的准确率也优于其他对比模型,在数据量较小的情况下,仍然可以取得较高的准确率,证明提出的模型具有良好的鲁棒性。