[發明專利]一種基于3D重建自動化分析海底植物生長狀況的方法在審
| 申請號: | 201710357519.9 | 申請日: | 2017-05-19 |
| 公開(公告)號: | CN107155863A | 公開(公告)日: | 2017-09-15 |
| 發明(設計)人: | 夏春秋 | 申請(專利權)人: | 深圳市唯特視科技有限公司 |
| 主分類號: | A01G33/00 | 分類號: | A01G33/00;G06T17/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市高新技術產業園*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 重建 自動化 分析 海底 植物 生長 狀況 方法 | ||
技術領域
本發明涉及海底植物的檢測與識別領域,尤其是涉及了一種基于3D重建自動化分析海底植物生長狀況的方法。
背景技術
海底植物的檢測與識別常用于海底植物種類的識別、植物生態系統監控、赤潮預測和防治等領域,自動和準確的實時海底植物表型分析是現代作物監測和農業技術的典型部分。具體地,自動檢測和識別海底植物,對浮游植物進行顯微圖像分析,有利于海洋生態系統的建立。在生態系統監控方面,通過監測海底植物的生長狀態,采集海底植物生長的信息,有助于海底植物生理方面的研究。除此之外,通過識別和檢測赤潮生物的數目,分析其增值率,可預報赤潮的發生以通過一定措施進行防治。對海底植物進行非侵入性分析在海底植物科學研究中是非常需要的,因為傳統技術通常需要對海底植物進行破壞,因此禁止在其生命周期內分析海底植物生長。機器視覺系統可以實現自動監測,分析和產生高生產量,無需任何手動干預。
本發明提出了一種基于3D重建自動化分析海底植物生長狀況的方法,監控和分析海底植物的整個生命周期的生長。首先,龍門機器人系統用于數據采集過程的自動化,機器人按照特定的軌跡在海底植物周圍移動,3D激光掃描儀放置于機械臂,可從關于海底植物的多個視角記錄3D點云數據,機器人從一個視角移動到另一個視角,并與掃描儀通信,對被觀察的海底植物進行掃描。每天6次按30°掃描12個視角約360°,最后將所有視圖合并為單個3D三角形網格表示整個海底植物。本發明突破了傳統監測會對海底植物造成破壞的局限性,開發了一種3D海底植物表型視覺系統,能夠自動監控和分析海底植物整個生命周期的生長,而不對海底植物造成破壞,有利于對海底植物生長狀態進行自動而準確的監測和分析,從而提高作物的產量和進一步推動海底植物科學的研究。
發明內容
針對傳統方法會對海底植物造成破壞的問題,開發了一種3D海底植物表型視覺系統,能夠自動監控和分析海底植物的整個生命周期的生長,而不對海底植物造成破壞,有利于對海底植物生長狀態進行自動而準確的監測和分析,從而提高作物的產量和進一步推動海底植物科學的研究。
為解決上述問題,本發明提供一種基于3D重建自動化分析海底植物生長狀況的方法,其主要內容包括:
(一)機器人;
(二)掃描儀;
(三)生長室;
(四)多視圖對齊;
(五)系統集成。
其中,所述的機器人,包括可調底座和攜帶7自由度機械臂的2軸高架龍門架,植物放置在可以上下移動的基座上,以適應不同的應用和植物大小,7自由度機械臂為控制3D掃描的位置和方向提供了高度的靈活性,而2軸龍門架提供了一個擴展的工作空間,機器人的精度和重復性均為0.1μm,通過編程,令機器人圍繞植物按圓形軌跡移動進行掃描,最初機器人停留在原位,機械臂垂直向下放置,在初始化命令后,它通過交替的宏觀和微觀的關節運動從原始位置移動到所需位置,將基座中心相對于機械臂垂直軸的水平距離保持在0.56米,從基座平面到掃描儀的距離保持在0.26米,這些距離均根據經驗設定,可獲得最佳的掃描數據。
其中,所述的掃描儀,掃描儀是機械臂的有效載荷,以點云格式測量物體可見表面的密集深度圖,掃描儀使用825nm的近紅外光,降低對植物生長的影響,掃描儀的不同參數(例如視場,激光功率等)均根據經驗設定,用激光功率1.0mW執行整個實驗,單次掃描需要大約1分鐘的時間才能產生兩點間分辨率為0.25mm的點云數據,掃描儀軟件通過用戶數據報協議(UDP)與機器人控制軟件進行通信,每次機器人在掃描位置停止時,即與掃描儀通訊,進行一次掃描,然后移動到下一個位置。
其中,所述的生長室,自主設計了一個生長室內的整個機器人裝置,該生長室完全可編程,可控制溫度,濕度,風扇轉速和光強度,使用相機進行遠程監控,整個生長室是專門的嵌入式系統,可由機器人控制軟件進行控制。
其中,所述的多視圖對齊,多視圖對齊是構建對象的3D模型的主要任務,使用高斯混合模型(GMM)登記兩個非剛性點的集合,通過連續概率密度函數來表示離散點,高斯混合模型可以表示為M高斯密度的加權和:
其中x是d維向量,ωi(i=1,...,M)是平均值為μi和協方差為Σi的每個混合g的權重,并且參數λ={ωi,μi,∑i},通過最小化以下代價函數來最小化兩個高斯混合物之間的差異:
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