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[發明專利]基于RGB-D相機的馬鈴薯圖像采集裝置及芽眼識別和定位方法在審

專利信息
申請號: 201810879003.5 申請日: 2018-08-03
公開(公告)號: CN108830272A 公開(公告)日: 2018-11-16
發明(設計)人: 譚彧;田芳;劉星星;呂昊暾;李寶勝;楊圣慧 申請(專利權)人: 中國農業大學
主分類號: G06K9/20 分類號: G06K9/20;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/38;G06K9/62;G06T7/70;G06T7/80;G06T7/30;G06T17/00
代理公司: 北京衛平智業專利代理事務所(普通合伙) 11392 代理人: 謝建玲;郝亮
地址: 100193 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 芽眼 馬鈴薯 相機 圖像采集裝置 彩色圖 樣本 二維坐標 三維模型 深度圖 點云 三維空間 預處理 采集 馬鈴薯種薯 目標提取 目標圖像 內部參數 三維定位 特征訓練 圖像處理 外部參數 最近鄰點 分類器 標定 迭代 配準 切塊 算法 掩膜 自動化 轉換
【權利要求書】:

1.一種基于多視角RGB-D相機的馬鈴薯圖像采集裝置,其特征在于:包括圖像采集模塊(3)、光源(2)、樣本托(5)、暗箱(1)、電纜(6)以及計算機(7);

圖像采集模塊(3)包括三個RGB-D相機:RGB-D相機a(8)、RGB-D相機b(9)和RGB-D相機c(10);

所述圖像采集模塊(3)、光源(2)和樣本托(5)均置于暗箱(1)內;樣本托(5)位于暗箱(1)底板中心位置,樣本托(5)上放置馬鈴薯樣本(4),所述樣本托(5)與馬鈴薯樣本(4)接觸的面為內凹的球型面,樣本托(5)的中心軸與暗箱(1)的底板平面垂直;所述馬鈴薯樣本(4)的尾部與樣本托(5)接觸,貫穿馬鈴薯樣本(4)頂部到尾部的中心軸與樣本托(5)的中心軸重合;圖像采集模塊(3)固定在樣本托(5)上方且與樣本托(5)的中心軸垂直的平面上,三個RGB-D相機分別固定在以樣本托(5)的中心軸與圖像采集模塊(3)所在平面的交點為圓心的圓周上,三個RGB-D相機兩兩之間的圓心角為120°,每個RGB-D相機的鏡頭平面與樣本托(5)的中心軸間的夾角相等,且范圍為10°~45°;光源(2)固定在圖像采集模塊(3)的上方,光源(2)所在平面的中心垂線與樣本托(5)的中心軸重合;圖像采集模塊(3)和計算機(7)通過電纜(6)相連接。

2.如權利要求1所述的基于多視角RGB-D相機的馬鈴薯圖像采集裝置,其特征在于:所述光源(2)為環形白光光源。

3.如權利要求1所述的基于多視角RGB-D相機的馬鈴薯圖像采集裝置,其特征在于:所述RGB-D相機a(8)、RGB-D相機b(9)和RGB-D相機c(10)的功能和參數均相同,每個RGB-D相機采集視野內的馬鈴薯樣本(4)的彩色圖像和深度圖像,三個RGB-D相機所采集圖像的集合可完整展示除馬鈴薯樣本(4)底部與樣本托(5)重合部分以外各個部位的圖像。

4.如權利要求1所述的基于多視角RGB-D相機的馬鈴薯圖像采集裝置,其特征在于:所述暗箱(1)的底板表面顏色為白色。

5.一種馬鈴薯芽眼識別和定位方法,應用如權利要求1-4任一權利要求所述的圖像采集裝置,其特征在于:包括以下步驟:

步驟一:分別對圖像采集模塊(3)中三個RGB-D相機的彩色相機和深度相機進行標定,確定每個RGB-D相機的彩色相機和深度相機的內部參數和外部參數,用所述內部參數和外部參數計算得到深度圖像映射到彩色圖像的旋轉矩陣和平移矩陣;然后使用三個RGB-D相機各采集一組馬鈴薯樣本(4)的彩色圖像和深度圖像,得到三組馬鈴薯樣本(4)不同方向的彩色圖像和深度圖像;

步驟二:對每組彩色圖像進行馬鈴薯表面芽眼識別及二維坐標的提取;

步驟三:馬鈴薯樣本(4)的三維模型重建;

步驟四:馬鈴薯樣本(4)表面芽眼的三維坐標求取。

6.如權利要求5所述的馬鈴薯芽眼識別和定位方法,其特征在于:步驟一中標定方法選用張正友標定法。

7.如權利要求5所述的馬鈴薯芽眼識別和定位方法,其特征在于:步驟二具體過程為:將彩色相機所采集的彩色圖像由RGB通道轉換到HSV通道,提取S通道的圖像,使用自適應閾值二值化方法實現圖像二值化;然后在所得二值圖中完整提取出馬鈴薯目標圖像的輪廓,生成彩色圖像目標掩膜用于提取彩色圖像中去背景的馬鈴薯目標彩色圖像;對目標彩色圖像進行灰度化處理,然后依次提取Haar-like特征,應用Adaboost算法進行分類器訓練,生成區分芽眼區域和非芽眼區域的強分類器,實現在馬鈴薯樣本(4)彩色圖像上的芽眼識別;對所識別的芽眼區域求芽眼中心二維坐標,并提取以芽眼中心為圓心,芽眼長度為直徑的圓形區域。

8.如權利要求7所述的馬鈴薯芽眼識別和定位方法,其特征在于:步驟二中將目標彩色圖像基于R通道和G通道的灰度平均值進行灰度化處理,生成灰度圖像。

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