[發(fā)明專利]一種基于雙視角點(diǎn)云配準(zhǔn)的類圓形水果縱橫徑測量方法

有效

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• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號(hào): CN113379824B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 饒秀勤;林洋洋;朱逸航;應(yīng)義斌;徐惠榮
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué);浙江大學(xué)華南工業(yè)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06T7/60
• 分類號(hào): G06T7/60;G06T7/33
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.一種基于雙視角點(diǎn)云配準(zhǔn)的類圓形水果縱橫徑測量方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)搭建雙視角采集系統(tǒng)：所述雙視角采集系統(tǒng)包括置物平臺(tái)(1)、類圓形水果(2)、兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)、同步線(4)、數(shù)據(jù)傳輸線(5)、標(biāo)定板和主機(jī)(6)；

兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)和主機(jī)(6)均放置于置物平臺(tái)(1)上，兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)之間用同步線連接，兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)分別通過數(shù)據(jù)傳輸線(5)與主機(jī)(6)相連，類圓形水果(2)或者標(biāo)定板放置于置物平臺(tái)(1)上，類圓形水果(2)或者標(biāo)定板放置在兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)和主機(jī)(6)的一側(cè)；兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)的光軸均朝向類圓形水果(2)或者標(biāo)定板，并且兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)的光軸成夾角布置；

2)建立世界坐標(biāo)系：記其中一個(gè)RGBD相機(jī)(3)為主相機(jī)C₁，另一個(gè)RGBD相機(jī)(3)為副相機(jī)C₂，以主相機(jī)C₁的光心為世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)，以主相機(jī)C₁的光軸向外為世界坐標(biāo)系的Z軸，世界坐標(biāo)系的X軸與Y軸構(gòu)成的平面平行于主相機(jī)C₁的成像平面，X軸與Y軸垂直；

3)標(biāo)定主相機(jī)C₁、副相機(jī)C₂位姿：將標(biāo)定板置于置物平臺(tái)(1)上，利用雙視角采集系統(tǒng)對(duì)標(biāo)定板進(jìn)行采集，獲取主相機(jī)C₁與副相機(jī)C₂各自采集的標(biāo)定板彩色圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)定板深度圖像，通過雙目標(biāo)定方法對(duì)主相機(jī)C₁與副相機(jī)C₂各自采集的標(biāo)定板彩色圖像進(jìn)行處理后，獲得將副相機(jī)C₂坐標(biāo)轉(zhuǎn)換至主相機(jī)C₁坐標(biāo)的初始轉(zhuǎn)換矩陣T₁₂，由主相機(jī)C₁與副相機(jī)C₂各自采集的標(biāo)定板彩色圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)定板深度圖像分別組成主相機(jī)標(biāo)定板點(diǎn)云和副相機(jī)標(biāo)定板點(diǎn)云；

4)主相機(jī)、副相機(jī)標(biāo)定板點(diǎn)云粗配準(zhǔn)并配對(duì)，獲得粗配準(zhǔn)標(biāo)定板點(diǎn)云的所有正確匹配點(diǎn)對(duì)；

5)優(yōu)化初始轉(zhuǎn)換矩陣T₁₂；

所述步驟5)具體為：

5.1)計(jì)算主相機(jī)、副相機(jī)點(diǎn)集合的質(zhì)心：將粗配準(zhǔn)標(biāo)定板點(diǎn)云的所有正確匹配點(diǎn)中的主相機(jī)標(biāo)定板點(diǎn)云和副相機(jī)標(biāo)定板點(diǎn)云分別記為主相機(jī)點(diǎn)集合P和副相機(jī)點(diǎn)集合Q，分別滿足P＝(p₁，p₂，…，p_i，…，p_n，)和Q＝(q₁，q₂，…，q_i，…，q_n)，其中p_i表示主相機(jī)點(diǎn)集合P中第i個(gè)空間點(diǎn)，q_i表示副相機(jī)點(diǎn)集合Q中第i個(gè)空間點(diǎn)，n表示粗配準(zhǔn)標(biāo)定板點(diǎn)云中正確匹配點(diǎn)對(duì)的對(duì)數(shù)，主相機(jī)點(diǎn)集合P和副相機(jī)點(diǎn)集合Q的質(zhì)心q分別為：

5.2)計(jì)算主相機(jī)、副相機(jī)點(diǎn)集合中以質(zhì)心為原點(diǎn)的空間點(diǎn)坐標(biāo)：主相機(jī)點(diǎn)集合P中以質(zhì)心p為原點(diǎn)的空間點(diǎn)坐標(biāo)p′_i以及副相機(jī)點(diǎn)集合Q中以質(zhì)心q為原點(diǎn)的空間點(diǎn)坐標(biāo)q′_i分別為：

p′_i＝p_i-p

q′_i＝q_i-q

5.3)計(jì)算第i對(duì)正確匹配點(diǎn)對(duì)的距離誤差e_i，滿足e_i＝|p_i-(R·q_i+t)|，其中R表示當(dāng)前次迭代的旋轉(zhuǎn)矩陣，t表示當(dāng)前次迭代的平移矩陣，則所有正確匹配點(diǎn)對(duì)的距離誤差平方和E(R，t)為：

5.4)對(duì)所有正確匹配點(diǎn)對(duì)的距離誤差平方和進(jìn)行SVD分解后獲得優(yōu)化轉(zhuǎn)換矩陣T′₁₂；

6)重復(fù)步驟5)迭代優(yōu)化轉(zhuǎn)換矩陣T₁₂，獲得優(yōu)化轉(zhuǎn)換矩陣

所述步驟6)具體為：

不斷重復(fù)步驟5)進(jìn)行迭代，直至達(dá)到以下迭代終止條件之一時(shí)停止迭代；迭代終止條件1：達(dá)到最大迭代次數(shù)，迭代終止條件2：所有正確匹配點(diǎn)對(duì)的距離誤差平方和E(R，t)小于給定的終止誤差值；得到優(yōu)化轉(zhuǎn)換矩陣

7)獲取類圓形水果的主、副點(diǎn)云：將類圓形水果(2)置于置物平臺(tái)(1)上，控制兩個(gè)RGBD相機(jī)(3)同步采集類圓形水果(2)的主點(diǎn)云與副點(diǎn)云；

8)類圓形水果的主、副點(diǎn)云精配準(zhǔn)：利用步驟6)得到的優(yōu)化轉(zhuǎn)換矩陣將類圓形水果(2)的主點(diǎn)云與副點(diǎn)云配準(zhǔn)得到類圓形水果(2)的精配準(zhǔn)水果點(diǎn)云；

9)精配準(zhǔn)水果點(diǎn)云下采樣：使用VoxelGrid濾波器對(duì)精配準(zhǔn)水果點(diǎn)云進(jìn)行下采樣，獲得精配準(zhǔn)下采樣水果點(diǎn)云；

10)精配準(zhǔn)下采樣水果點(diǎn)云濾波：設(shè)置點(diǎn)云世界坐標(biāo)系的X軸的取值范圍為(x_min，x_max)，Y軸的取值范圍為(y_min，y_max)，Z軸的取值范圍為(z_min，z_max)，根據(jù)X軸、Y軸和Z軸的取值范圍利用ConditionAnd算法除去精配準(zhǔn)下采樣水果點(diǎn)云的外部噪聲點(diǎn)云，得到精配準(zhǔn)濾波水果點(diǎn)云；

11)精配準(zhǔn)濾波水果點(diǎn)云離群點(diǎn)去除：取精配準(zhǔn)濾波水果點(diǎn)云中的任意一空間點(diǎn)k，獲得當(dāng)前空間點(diǎn)k相鄰的50個(gè)空間點(diǎn)，計(jì)算出當(dāng)前空間點(diǎn)k與相鄰的50個(gè)空間點(diǎn)的平均距離，利用高斯分布選取1.5倍平均距離范圍外的空間點(diǎn)作為當(dāng)前空間點(diǎn)k的離群點(diǎn)并進(jìn)行去除，遍歷精配準(zhǔn)濾波水果點(diǎn)云中的所有空間點(diǎn)，得到去離群點(diǎn)精配準(zhǔn)水果點(diǎn)云；

12)縱橫徑測量：采用有向最小包圍盒OBB算法對(duì)去離群點(diǎn)精配準(zhǔn)水果點(diǎn)云進(jìn)行處理后繪制出類圓形水果的最小OBB包圍盒，提取最小OBB包圍盒軸向與類圓形水果縱徑方向及橫徑方向一致的縱徑及橫徑，得到類圓形水果的縱徑H及橫徑W。