基于RGB-D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位

摘要：

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％.

关键词：油菜、Kinect、三维重建、点云配准、最近点迭代算法、角果识别

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2018YFD1000900;国家自然科学基金项目61503146;中央高校基本科研业务费专项资金项目2662017JC043

在线出版日期：2019-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：21-27