基于机器视觉的农作物植株器官分离方法
基于点云数据的农作物植株器官分割,是农业信息化测量的基础性研究工作,其分割效果直接影响后续的研究质量.为此文章提出一种自动、快速、精确的农作物植株器官分离方法.首先,基于多摄像机线结构光集成系统重建农作物植株三维点云模型;其次,在摄像机全局坐标系下投影农作物植株三维点云至YOZ平面,形成二维投影图像;然后,利用农作物植株器官分割模型检测二维投影图像的茎干和叶片区域;再次,利用三维点与投影点的对应关系得到茎干和叶片点云大致区域;最后,利用K均值聚类算法实现农作物植物各器官点云分割.试验结果表明,器官点云分类正确率达到94.7％,能实现农作物植株器官自动精确分割.该研究可为农作物植株表型参数的快速获取提供参考.
三维点云;三维重建;聚类分析;植物器官分离
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S24(农业电气化与自动化)
2021-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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