基于Kinect相机的香梨重量预测方法.pdf
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1、基金项目:国 家 自 然 科 学 基 金 地 区 科 学 基 金 项 目(编 号:);新疆生产建设兵团财政科技计划项目(编号:)作者简介:张润芝,女,塔里木大学在读硕士研究生。通信作者:吴刚(),男,塔里木大学副教授,硕士。:收稿日期:改回日期:犇 犗 犐:犼 狊 狆 犼 狓 文章编号 ()基于 相机的香梨重量预测方法 张润芝犣犎犃犖犌犚 狌 狀 狕 犺 犻张晓犣犎犃犖犌犡 犻 犪 狅吴刚犠犝犌 犪 狀 犵(塔里木大学信息工程学院,新疆 阿拉尔 )(犆 狅 犾 犾 犲 犵 犲狅 犳犐 狀 犳 狅 狉 犿 犪 狋 犻 狅 狀犈 狀 犵 犻 狀 犲 犲 狉 犻 狀 犵,犜 犪 狉 犻 犿犝 狀 犻
2、 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔,犃 犾 犪 狉,犡 犻 狀 犼 犻 犪 狀 犵 ,犆 犺 犻 狀 犪)摘要:目的:快速获取香梨重量。方法:通过 相机采集香梨的 图像并将其转化为点云数据;经点云预处理及点云插值后生成香梨模型;再利用微元法思想计算香梨模型的体尺参数,通过实验验证方法的准确性并修正误差;最后通过香梨体积预测香梨重量。结果:误差修正后体积的平均相对误差为;重量的平均相对误差为。结论:在距地面 处采集图像的前提下,香梨各体尺参数测量值的平均相对误差均不超过,使用 相机测量香梨体尺参数具有可行性。关 键 词:;三 维 点 云;点 云 预 处 理;香 梨 建模;犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋
3、:犗 犫 犼 犲 犮 狋 犻 狏 犲:犕 犲 狋 犺 狅 犱 狊:,犚 犲 狊 狌 犾 狋 狊:,犆 狅 狀 犮 犾 狌 狊 犻 狅 狀:犓 犲 狔 狑 狅 狉 犱 狊:;随着新疆库尔勒香梨知名度的提高,产业不断扩大,对香梨 采 后 包 装、深 加 工 的 技 术 与 设 备 提 出 了 新 要求。香梨包装销售与深加工中的一个重要环节是香梨分级,该环节可使香梨分级定价销售,提高香梨的经济价值。重量是库尔勒香梨采后分级的重要标准之一,众多学者研究了不同结构与方法的机械称重式分级机,降低了人工成本、提高了分级效率。阿克苏红旗坡的农场也引进了果品自动称重分级流水线,但因称重时频繁碰撞果损率过高。因果
4、蔬的体尺参数与其重量有一定的关系,国外有研究 通过苹果、猕猴桃、杏子、樱桃等果实的体尺参数建模来估计其重量。国内有研究,通过机器视觉获取香梨、苹果的几何外形特征预测果实的重量。通过机器视觉非接触式测量果实的体尺参数预测果实重量并分级可有效降低机械分级果损率过高的问题,但二维图片只能提供果实的二维信息,构建果实重量预测模型的精度不高。陈炳舟等 运用超声波传感器阵列及双目摄像头获取被测物点云数据并拟合表面模型计算体尺参数。相机也可获取被测物点云数据,常用的 相机有微软推出的 系列;通过采集被测物的彩色和深度图像生成点云数据,其深度图像通过 (渡越时间)法获取,不易受外界环境光变化影响,被广泛应用于
5、三维重建领域。研究拟选取 相机搭建香梨图像采集装置;通过 图像和深度图提取香梨的点云,对香梨点云进行预处理,去除噪声、空间坐标校正、分离香梨点云与背景点云;最后通过插值法计算香梨表面模型,计算其长、宽、高与体积并通过体积预测香梨重量,以期为香梨分级装置的开发提供依据。测量原理香梨三维点云的预处理 相机拍摄香梨经 图像与深度图像对齐后生成原始三维点云,包含冗余背景点和噪声点,且点云 第 卷第期 总第 期 年月可视化后呈倒立倾斜的像,故需对原始点云进行滤波、坐标变换、背景去除等预处理工作,得到正立竖直香梨点云。由图可知,预处理不但可去除大量冗余和错误点云,而且方便后续计算体尺参数。图点云预处理流程
6、图 点云去噪 拍摄的图像有一定的噪声,会在香梨点云表面产生少量的离群点。利用 算法找到每个点犘犻(狓犻,狔犻,狕犻)(犻,狀)的犽个临近点犘犼(狓犼,狔犼,狕犼)(犼,犽),计算每个点犘犻到其犽个临近点的平均距离犾犻,并计算全局平均距离犾和标准差。若犾犻犾,则该点为离群点,将其去除。其中犽,参 数 的 取 值 取 决 于 点 云 的 密 度 和 数 量。根 据 相机参数,犽取,犪取。犾犻犽犽犼(狓犻狓犼)(狔犻狔犼)(狕犻狕犼)槡,犻,狀,()犾狀犻狀犾犻,()狀狀犻犾犻犾()槡。()点云的坐标变换与校正初始点云数据以 相机镜头为坐标原点计算坐标,试验时 相机不是绝对平行于地面,故被测物在原始
7、坐标系下的点云是倒立倾斜的。为方便后续计算被测物体尺参数,需将被测物点云竖直,故提出一种坐标变换的方法。首先,用 距地面的高度减去点云的犣轴坐标值,得到正立倾斜的点云。然后,使用随机抽样一致性()算法拟合平面,找出地面的法向量狏、犣轴正方向向量狏、垂直于两向量的向量狌,两向量的夹角即可计算出表示两向量间旋转关系的四元数狇,最后将四元数狇转换为旋转矩阵犚。将所有点云坐标乘以旋转矩阵犚算出新的点云坐标,即变换为正立竖直点云。狏犻狏犻狏犻(狓犻,狔犻,狕犻),犻,()狌狌狌狏狏狏狏(狔狕狔狕,狕狓狓狕,狓狔狔狓)(狔狕狔狕)(狕狓狓狕)(狓狔狔狓)槡(狌狓,狌狔,狌狕),()(狏狏狏狏),()狇 (
8、),()狀狓,()狀狔,()狀狕狇,狇,狇,狇,()犚狇狇(狇狇狇狇)(狇狇狇狇)(狇狇狇狇)狇狇(狇狇狇狇)(狇狇狇狇)(狇狇狇狇)狇狇熿燀燄燅。()运用 算法再次拟合平面,找出狓、狔时狕的坐标值狕,将每一个点云的狕坐标值减去狕,使点云背景平面与狕的平面重合,完成坐标校正。背景滤除 算法拟合平面时,拟合平面点云作为内点,除拟合平面外的点作为外点。处理后,点云中只包含背景平面和香梨表面,故提取外点即可得到仅包含香梨的点云。构建模型经点云预处理后,输出香梨点云如图所示,需将其插值构成香梨表面模型后计算其体尺参数。一部分香梨(宿萼果)尾端会有突起,针对突变点云,在插值时选用基于网格的自然邻点插值法
9、,可更好地拟合真实香梨表面,使后续计算更精准。具体过程:首先检测全部香梨点云,找出犡轴、犢轴的最大值与最小值,分别将犡轴、犢轴最大值与最小值间的距离等分为狀份,构成一个狀狀的网格;然后用狕犳(狓,狔)形式的曲面与香梨点云数据拟合,拟合曲面始终经过香梨点云,在网格点(狓犻,狔犼)进行曲面插值计算出狕犽;最后通过网格点构建网格图,网格图为三维曲面,网格曲面无颜色,网格边有颜色其颜色因狕犻值而定。狓犻 狓犻 狓 狓狀,犻,狀,()狔犼 狔犼 狔 狔狀,犼,狀,()狕犽犳(狓犻,狔犼),犽,狀。()食品装备与智能制造 总第 期 年月图香梨表面模型构建图 体尺参数计算将香梨模型最大横截面矩形的长记为香梨
10、的长,最大横截面矩 形的 宽 记 为 香 梨 的 宽,香 梨 模 型 的 最 高 值 记为高。通过自然邻点插值后,香梨由狀个六面体构成,所有六面体体积之和即为香梨体积犞。随着网格数目逐渐增多,六面体个数增加,体积计算越精确,但网格数越多,插值算法的计算速度越慢。兼顾精度与速度,狀取 。体积计算示意图如图所示,为方便示意图展示体积计算原理,示意图中狀取。六面体为香梨网格模型中任取的最小网格单位,将其近似看作长方体,故香梨体积为所有长方体的体积之和。为方便编写体积计算算法,将每个网格点的犣坐标值视为长方体的高,长方体的底面积犛与香梨点云犡轴、犢轴的最大值和最小值与狀有关,若狀确定,则底面积确定且唯
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- 基于 Kinect 相机 重量 预测 方法
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