[發(fā)明專(zhuān)利]基于RGB-D深度相機(jī)的作物苗期高度檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110705470.8
• 申請(qǐng)日: 2021-06-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113639643A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李赫;趙弋秋;徐一高;柴嘉君;郭長(zhǎng)樂(lè);程上上;牛瀟瀟;張開(kāi)飛;丁力
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01B11/06
• 分類(lèi)號(hào): G01B11/06;G06T7/00;G06T7/62;G06T7/11;G06T7/155;G06T5/00;G06T3/60
• 代理公司: 鄭州明華專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 41162
• 代理人: 高麗華

本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)植保技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于RGB?D深度相機(jī)的作物苗期高度檢測(cè)方法。該方法通過(guò)獲取的原始圖像依次進(jìn)行作物位置尋找、姿態(tài)校正，獲取高程圖像以及根據(jù)高程圖像計(jì)算作物高度等步驟對(duì)作物高度進(jìn)行測(cè)量，該方法不依賴(lài)于相機(jī)自身位置，能夠消除用運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上相機(jī)的傾斜誤差，通過(guò)相對(duì)高度差提取目標(biāo)高度，能夠有效抗干擾。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)植保技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于RGB-D深度相機(jī)的作物苗期高度檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

作物苗期長(zhǎng)勢(shì)檢測(cè)，是作物精細(xì)植保作業(yè)的重要依據(jù)之一，對(duì)保證作物產(chǎn)量具有重要意義。使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)快速、準(zhǔn)確的獲取作物苗高度信息，是作物苗期長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)的重要研究?jī)?nèi)容之一。傳統(tǒng)作物苗高度測(cè)量方法，有目視估測(cè)法，相對(duì)位置法，目視估測(cè)法速度較快，但是精度低，無(wú)法得出絕對(duì)高度數(shù)據(jù)，估測(cè)范圍較小。相對(duì)位置法使用傳感器以俯視角度測(cè)量苗冠層相對(duì)距離，其準(zhǔn)確度高度依賴(lài)傳感器位置的準(zhǔn)確性，移動(dòng)測(cè)量時(shí)易受位置偏移干擾。

目前通過(guò)測(cè)距儀或深度相機(jī)測(cè)量植物冠層距傳感器的距離L，再使用已知的傳感器安裝高度H(固定值)對(duì)測(cè)得的距離做差值，求得作物高度。

然而現(xiàn)有方法的測(cè)量數(shù)據(jù)是基于已知的傳感器安裝高度，在實(shí)際田間測(cè)量中，H會(huì)隨機(jī)具的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生高低浮動(dòng)，影響測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。而且在機(jī)具產(chǎn)生某一方向的傾斜晃動(dòng)時(shí)，除傳感器實(shí)際高度H會(huì)發(fā)生變化外，傳感器所測(cè)得的距離L也會(huì)因?yàn)槠浞较蚺c垂直地面法線產(chǎn)生傾角而發(fā)生變化，該方法不能有效抵抗干擾，影響作物高度測(cè)量。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷和問(wèn)題，本發(fā)明提供一種能夠在傳感器隨機(jī)具產(chǎn)生偏移時(shí)，能夠有效抗干擾并能保證測(cè)量結(jié)果的基于RGB-D深度相機(jī)的作物苗期高度檢測(cè)方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的方案是：一種基于RGB-D深度相機(jī)的作物苗期高度檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟一、數(shù)據(jù)獲取：在作物冠層上方垂直俯視安裝深度相機(jī)和IMU姿態(tài)傳感器，在保證各數(shù)據(jù)時(shí)間幀一致且深度圖像與RGB圖像像素間的像素位置及大小相同的同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)通道從姿態(tài)傳感器中獲取深度、RGB圖像和姿態(tài)；

步驟二、基于RGB圖像尋找作物位置，包括以下步驟：

(1)采用超綠化算法強(qiáng)化RGB圖像中的綠色，弱化紅色和藍(lán)色得到超綠化圖像，

式中：R、G、B為RGB顏色空間中的像素通道值，ExG為超綠圖像；

(2)對(duì)超綠化圖像進(jìn)行二值化分割得到二值化分割圖像，以圖像中的綠色區(qū)域作為地面植被的覆蓋范圍；

(3)對(duì)二值化圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算以消除噪點(diǎn)，然后采用腐蝕操作將連片作物株苗進(jìn)行分離；

(4)在二值化圖像中尋找每一個(gè)獨(dú)立覆蓋范圍的輪廓，將每一個(gè)不被其他輪廓所包含的輪廓作為一個(gè)獨(dú)立的作物苗。

步驟三、通過(guò)姿態(tài)傳感器的數(shù)據(jù)計(jì)算獲得深度相機(jī)前后俯仰角和左右翻滾角，將計(jì)算的前后俯仰角和左右翻滾角與傳感器自身的前后俯仰角和左右翻滾角的誤差值進(jìn)行對(duì)比；

(1)若前后俯仰角或左右翻滾角小于傳感器自身的俯仰角和翻滾角的誤差值，則認(rèn)為在前后或左右方向上不存在傾角，不對(duì)該方向進(jìn)行校正，直接將其作為深度圖像用于計(jì)算地面深度；

(2)若前后俯仰角或左右翻滾角大于傳感器自身的俯仰角和翻滾角的誤差值，則認(rèn)為前后或左右方向上存在傾角，計(jì)算出傾角α，然后對(duì)傾角α的方向進(jìn)行姿態(tài)校正得到校正后的深度圖像；

步驟四、計(jì)算地面深度

(1)將步驟三得到的深度圖像進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)，以灰度值作為自變量、像素值作為因變量建立灰度分布曲線；