使用RGB D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位

为实现高效低成本的油菜植株三维建模和表型参数在线测量,提出一种基.于 RGB-D 相机的油菜分枝三维重建和角果识别定位方法。使用 Kinect 传感器拍.摄角果期油菜分枝在 4 个视角下的彩色和深度图像,进而获取油菜植株的三维点.云并滤波。对配准的点云进行旋转变换,计算点云的曲面法矢量和曲率,并由曲.率相近的点构成配对点对,再使用基于 KD-tree 搜索的最近点迭代(ICP)算法.实现点云的初配准。将初配准误差作为参考值,调整 ICP 算法的对应点距离阈值,.使用初配准的操作流程对初配准得到的新点云进行再次配准,完成精配准。结合.该三维重建方法和针对性的彩色图像处理方法,得到去除主茎的单分枝油菜角果.的完整点云,再进行欧氏聚类实现单个角果的空间定位。实验结果表明,本文的.三维重建方法具有较强的实时性和鲁棒性,单个角果的三维形态清晰可见,点云.平均距离误差小于 0.48mm,角果总体识别率达 96. 7%。