基于 Kinect V3的单株作物自动化三维重建与验证

作     者：陈海波 刘圣搏 王乐乐 王朝锋 向星岚 赵英杰 兰玉彬 Chen Haibo;Liu Shengbo;Wang Lele;Wang Chaofeng;Xiang Xinglan;Zhao Yingjie;Lan Yubin

作者机构：华南农业大学基础实验与实践训练中心广州510642 华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)广州510642 华南农业大学工程学院广州510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广州510642 

基　　金：岭南现代农业实验室科研项目(NT2021009) 广东省重点领域研发计划项目(2019B020214003) 广东省青年基金项目(2021A1515110554) 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2022年第38卷第16期

页      码：215-223页

摘      要：为高效、精确地对单株作物进行三维重建,以点云方式无损测量作物表型信息,该研究提出一种基于Kinect V3深度相机的三维重建系统。使用步进电机搭建了一个旋转台,并将旋转台面设计成多颜色同心圆,利用同心圆计算平面法向量及圆心两特征信息,用于点云水平校准以及获取点云间的旋转平移矩阵;将Kinect V3采集的多视角点云变换到同一坐标系下,并结合裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point,TrICP)算法实现了多视角点云的粗配准与精配准,完成了作物三维重建。为检验该研究的三维重建效果,选取菜心、黄瓜苗为试验对象,与多视图立体视觉-运动恢复结构(Multi-View Stereo and Structure From Motion,MVS-SFM)算法重建点云进行对比,并提取叶面积参数与人工测量值进行比较。结果表明,两种方法下重建后的菜心点云间平均距离误差为0.59 cm,黄瓜苗点云间平均距离误差为0.67 cm,具有较高的相似度,而相较于MVS-SFM算法,该研究提出的方法的重建速度提高了约90%;该研究提出的方法所重建点云,菜心叶面积提取与标准参考值相对误差均值为5.88%,均方根误差为3.83 cm^(2),黄瓜苗叶面积提取与标准参考值相对误差均值别为6.50%,均方根误差为2.08 cm^(2),都显现出较高的准确性。该研究提出的方法能对单株作物进行快速三维重建,能有效提取叶面积参数,可为作物育种、栽培和农业生产提供高效技术手段和数据支持。

主 题 词：作物 三维重建 点云配准 叶面积 旋转台特征 Kinect V3 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.16.024

馆 藏 号：203116158...