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国内刊号：11-1964/S
国际刊号：1000-1298
发布日期:
作者：徐胜勇,卢昆,潘礼礼,刘泰格,周雨欣,汪波
单位：华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,
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
基金：国家重点研发计划项目（2018YFD1000900）、国家自然科学基金项目（61503146）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（2662017JC043）
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0.48mm，角果总体识别正确率不小于96.76%。
来源：2019年第2期
《农业机械学报》期刊编辑部
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