基于Kinect的苹果树点云提取研究及展望
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述1. 引言1.1 研究背景苹果是一种重要的经济作物，在世界范围内种植面积广泛。
苹果的品质和产量受到果实的生长发育和成熟情况的影响，因此果园管理人员需要及时准确地对苹果树上的果实进行识别和监测。
传统的方法主要依靠人工采摘和观察，效率低下且容易出现误差。
随着机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的苹果园果实识别成为了一种新的解决方案。
通过搭载摄像头和图像处理算法的设备，可以实现对苹果园中果实的自动识别和统计，提高了果园管理的效率和准确性。
本文将综述基于机器视觉的苹果园果实识别技术，探讨其在农业领域的应用前景。
同时也将分析当前存在的问题与挑战，为未来的研究和发展提供参考和展望。
【研究背景】部分结束。
1.2 研究意义苹果是世界上重要的水果之一，具有丰富的营养价值，备受消费者喜爱。
苹果园的管理和采摘过程中存在着一些问题，其中之一就是果实的识别和分类。
而基于机器视觉的苹果园果实识别技术可以有效地解决这一问题。
研究对于基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的意义。
通过机器视觉技术能够实现对苹果园中成熟果实的自动识别和分类，提高果实采摘的效率和准确性，减少人工成本。
有效的果实识别技术可以帮助果农更好地管理苹果园，合理安排采摘时间，提高果实的品质和产量，增加农业经济效益。
基于机器视觉的苹果园果实识别技术还能为果品质量溯源、果实病虫害检测、果实成熟度监测等提供技术支持，有助于提升苹果产业的发展水平。
研究基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的理论和实践价值，对于推动农业现代化、提高果农收益、促进农业可持续发展具有积极意义。
1.3 研究现状苹果园果实识别是现代农业领域的重要研究课题，通过对苹果园中果实进行自动化的识别和分类，可以提高果园管理的效率，优化农业生产流程，降低人力成本，减少农药的使用量等。
目前，国内外对于基于机器视觉的苹果园果实识别技术的研究逐渐增多，取得了一些显著的成果。
基于Kinect的点云配准方法
基于Kinect 的点云配准方法①李若白1,2, 陈金广1,21(西安工程大学 计算机科学学院, 西安 710048)2(柯桥区西纺纺织产业创新研究院, 绍兴 312030)通讯作者: 陈金广摘 要: Kinect 采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差, 直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低. 针对该问题, 提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 首先使用体素栅格对Kinect 采集的原始点云进行下采样, 精简点云数量, 并使用滤波器移除离群点. 然后使用SIFT 算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点, 通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿, 完成点云的初始配准. 最后使用ICP 算法完成点云的精细配准. 实验结果表明, 该算法与传统ICP 算法相比, 在保证点云配准精度的同时, 能够提高点云的配准效率, 具有较高的适用性和鲁棒性.关键词: Kinect; 点云配准; 法向量夹角; 点云滤波; ICP 算法引用格式: 李若白,陈金广.基于Kinect 的点云配准方法.计算机系统应用,2021,30(3):158–163. /1003-3254/7733.htmlPoint Cloud Registration Method Based on KinectLI Ruo-Bai 1,2, CHEN Jin-Guang 1,21(School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China)2(Shaoxing Keqiao West-Tex Textile Industry Innovative Institute, Shaoxing 312030, China)Abstract : The point clouds collected by Kinect have a large quantity and position errors, and it is inefficient to directly apply the Iterative Closest Point (ICP) algorithm to point cloud registration. To solve this problem, we propose an improved point cloud registration algorithm based on the angle between the normal vectors of feature points. First, the voxel grids are used to down sample the original point clouds collected by Kinect and reduce the number of point clouds and a filter is applied to remove the outliers. Then, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is employed to extract the common feature points between the target point clouds and the point clouds to be registered, and the angle between the normal vectors of feature points is calculated to adjust the point cloud pose. Thus, the initial registration of the point clouds is completed. Finally, the ICP algorithm is applied to complete the fine registration of the point clouds.The experimental results show that compared with the traditional ICP algorithm, the proposed algorithm, while ensuring the registration accuracy, can improve the registration efficiency of point clouds and has high applicability and robustness.Key words : Kinect; point cloud registration; method vector angle; point cloud filtering; ICP algorithm1 引言利用点云数据对现实物体进行三维重建是计算机视觉领域的重要技术, 已广泛应用于各行各业. Kinect [1]作为一款具有点云采集功能的设备, 在文物数字化[2]、虚拟现实[3]、三维人体重建与测量[4]、逆向工程[5]等诸多领域都有应用. 通过Kinect 对现实物体的表面进计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(3):158−163 [doi: 10.15888/ki.csa.007733] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 柯桥纺织产业创新研究院产学研协同创新项目(19KQYB24)Foundation item: Industry-University-Research Cooperation Innovation Project of Keqiao Textile Industry Innovation Research Institute (19KQYB24)收稿时间: 2020-05-22; 修改时间: 2020-06-16; 采用时间: 2020-06-28; csa 在线出版时间: 2021-03-03158行多角度扫描, 得到其点云数据, 利用点云配准技术将不同角度的点云数据合并到统一的三维坐标系下, 形成一个完整的点云数据集, 从而可以得到该物体的三维数字模型.点云配准是三维重建过程中的关键技术, 目前常用的配准算法是Besl等于1992年提出的迭代最近点(Iterative Closest Points, ICP)算法[6], 该算法精度高、容易实现, 但对目标点云和待配准点云的初始位置要求较高, 并且在点云数量较大时, 配准过程会消耗大量时间. 为此, 国内外研究人员在此算法的基础上进行了改进, 提出了PICP (Probability ICP)[7]、MICP (Modified ICP)[8]和CICP (Cluster ICP)[9]等配准算法,这些算法虽然克服了ICP算法的局限性, 但是算法的普适性有所降低, 并且对Kinect实时采集的点云进行配准时具有较低的鲁棒性. Chen等[10]和Zhao等[11]提出了尺度迭代最近点 (Scaling Iterative Closest Point, SICP) 算法, 但在点云数量较大的情况下配准效率较低, 同样不适合直接用来对Kinect采集的原始点云进行配准.针对上述问题, 本文提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 该算法在点云配准之前对Kinect采集得到的原始点云数据进行下采样和滤波处理, 在保持点云的形态特征和空间信息不变的情况下,精简点云数量. 在点云初始配准阶段, 通过计算特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的位姿, 使目标点云和待配准点云在空间的位姿保持一致.最后在点云精细配准阶段, 使用迭代最近点配准算法完成两片点云的配准.2 点云数据的获取与处理2.1 使用Kinect获取点云数据Kinect是微软公司开发的一款获取3D体感信息的设备, 它由多阵列麦克风、RGB彩色摄像头、红外摄像头和红外发射器组成, 可应用于体感游戏、三维重建、虚拟试衣、文物保护等领域. Kinect 1.0获取深度图像是基于Light Coding[12]技术, 该技术是将红外线光均匀分布投射在被测物体和空间中, 通过红外摄像头记录空间和物体上的每个散斑, 在得到原始数据后, 使用设备中的PS1080芯片计算出具有深度信息的图像. Kinect 2.0则是基于Time Of Flight (TOF)技术获取深度图像, TOF技术是通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲, 经过传感器接收待测物体传回的光信号, 计算光线往返的飞行时间或相位差得到待测物体的3D深度信息. 相比于Kinect 1.0, 采用了TOF 技术的Kinect 2.0获取深度图像的精度更高, 被外界光影响的概率更低, 针对环境光具有更强的抗干扰性, 因此本文选用Kinect 2.0采集点云数据.为获取物体的点云数据, 通常需要先获取物体的深度图像, 然后将深度图像的二维图像信息根据式(1)和式(2)转换成三维点云数据.u0v0式中, f x、f y、、为Kinect的内参, 可通过相机标定求出; (u, v)为深度图像中的点; z c为物体到相机的距离; x w、y w、z w为世界坐标系中的坐标点, 即点云坐标; R、T分别为3×3的旋转矩阵和3×1的平移矩阵, 且[R T]=[I 1].2.2 点云的滤波处理使用Kinect获取的点云数量和设备的相机分辨率有关, 尤其是Kinect 2.0, 获取的每一帧深度图像中包含的点云数量通常在21万左右. 而且在采集点云的过程中, 由于Kinect的精度、使用者的经验和环境因素等带来的影响, 点云数据中会不可避免的出现噪声点,这将对点云配准的精度和效率带来直接影响, 因此在点云配准前需要对Kinect采集的原始点云数据进行下采样和滤波处理.2.2.1 点云下采样由于Kinect获取的每一帧图像中包含的点云数量巨大, 如果直接使用原始点云数据进行配准, 会降低点云的配准效率, 因此在点云配准前需对原始点云进行下采样处理, 精简点云数量. 此处使用体素化网格法[13]实现点云下采样, 其步骤为:(1)为原始点云创建三维体素栅格, 体素大小由原始点云数量决定;(2) 计算三维体素栅格的重心点, 并用距离重心点最近的点代替体素栅格内的其他点, 删除剩余点;2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用159(3) 遍历原始点云中所有点并重复执行步骤(1)和步骤(2), 得到下采样处理后的点云.2.2.2 移除离群点通常在使用Kinect 采集点云数据时, 因为设备和测量误差会产生稀疏的离群点, 如果不将离群点移除,则会影响点云配准的精度. 此处通过计算一个点的邻域范围内K 近邻的邻域平均距离来移除离群点, 其步骤如下:(1) 使用kd-tree 算法[14]对点云数据集进行搜索,寻找数据集中每个目标点的邻域范围内K 个点作为临近点;τ(τ>0)n >τ×m (2) 计算目标点与临近点的平均值n 和标准差m ,并设定一个阈值 , 若, 则该点为离群点, 并将其从点云数据集中移除.3 改进的点云配准算法ICP 算法虽然具有比较高的配准精度, 但该算法对目标点云和待配准点云的初始位姿要求较高, 并且需要对两片点云公共部分的特征点进行逐一匹配, 这将增大点云配准的耗时. 因此, 对点云配准算法进行改进:在点云初始配准阶段, 通过计算两片点云对应的特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的初始位姿,在此基础上使用ICP 算法完成点云的精细配准.3.1 点云初始配准3.1.1 特征点的提取与匹配特征点是点云数据集中具有稳定性、区别性和代表性的点集, 其数量相比于原始点云的数量少很多, 在点云配准、曲面重建和三维人体测量研究中具有重要作用. 特征点提取算法比较多, 如NARF(Normal Aligned Radial Feature)算法[15]、快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)算法[16]、尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法[17]、Harris 算法[18]等. SIFT 算法针对点云的平移、旋转、缩放等具有尺度不变性[19], 对Kinect 采集的点云适用性高, 因此本文使用SIFT 算法提取点云特征点.SIFT 算法的原理可理解为: 对每个相邻尺度之间的图像进行相减, 得到差分高斯金字塔图像, 然后对其进行泰勒展开, 从而定位出特征点的精确位置.一个尺度可变高斯函数G (x , y , σ)与原图像I (x ,y )进行卷积运算, 得到该图像在不同尺度下的尺度空间L (x , y , σ), 即:式中, σ 为尺度空间因子, (x , y )为图像的像素坐标.相邻尺度图像之间相减可以得到高斯差分算子D (x , y , σ), 用来对尺度图像中的极值点进行检测:式中, k 为表示不同尺度图像的一个常量. 尺度图像中的极值点组成了特征点,通过拟合三维曲面可以确定特征点的坐标和尺度, 同时去除不稳定、对比度低的特征点. 利用差分高斯 (DoG) 函数对空间尺度进行泰勒展开, 以筛选特征点, 展开式如下:X =(x ,y ,σ)T 式中, , 对式(6)进行求导, 并令其等于0,就可以得到特征点的精确坐标:将式(7)带入式(6), 化简可得:X =(x ,y ,σ)T D ˆX ≥ψψ若极值点满足, 则将该点保存为特征点, 其中为极值点偏移量的阈值.使用SIFT 算法将目标点云和待配准点云公共重叠部分的特征点提取之后, 需要对两片点云的特征点进行匹配, 此处通过计算特征点的最近欧氏距离来确定对应的特征点集. 设目标点云的特征点集为P f ={p 1,p 2, …, p i }, 待配准点云的特征点集为Q f ={q 1, q 2, …,q j }, 针对特征点集P f 中一点p i , 使用快速最近邻搜索(FLANN)算法[20]查找特征点集Q f 中与该点欧式距离最近的一点q j , 得到两片点云对应的特征点对(p i , q j ).3.1.2 基于特征点法向量夹角调整点云位姿由于使用ICP 算法进行点云配准时对目标点云P 和待配准点云Q 的初始位姿有较高要求, 因此在点云初始配准阶段通过计算两片点云的特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的位姿, 算法流程如下:n pi n q j (1) 根据两片点云对应的特征点对计算其法向量和;计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期160(2) 计算对应法向量之间夹角的余弦值, 并与预设的阈值λ进行比较, 计算式如下:(3) 如果式(9)不成立, 则通过反余弦函数计算法向量之间夹角的角度θ, 根据该角度估计待配准点云的刚体变换矩阵, 调整待配准点云的位姿, 重复步骤(2)和步骤(3), 直到式(9)成立.3.2 点云精细配准经过点云的初始配准, 目标点云和待配准点云已经得到了比较理想的位姿状态, 在此基础上使用ICP 算法完成两片点云的精细配准. ICP 算法是通过目标点云和待配准点云之间的几何关系来计算相应的变换参数, 从而确定对应的旋转矩阵和平移矩阵并应用于待配准点云, 得到变换位置后新的待配准点云, 不断重复上述过程, 直到满足所需的收敛条件, 即满足目标函数最小[21]时, 便可完成点云的精细配准.目标函数如下式:P 0i Q 0i 式中, 、分别为初始配准获得的目标点云和待配准点云, R 、T 分别为旋转矩阵和平移矩阵.4 实验结果与分析为验证上述算法在点云配准中的有效性和可行性,使用Stanford Bunny 点云模型和Kinect 采集的点云数据模型分别进行3次实验, 并与传统的ICP 算法进行比较. 实验在Intel core i5-4210U CPU @ 1.70 GHz~2.40 GHz 、8 GB RAM 、Windows 10 64位专业版操作系统、Visual Studio 2019开发平台、PCL 1.8.1版本、Kinect for Windows SDK V2.0环境下进行, C++作为编程语言. 图1为实验2和实验3的算法流程图.实验1使用经典的Stanford Bunny 点云模型作为素材, 以验证本文算法的可行性, 实验结果如图2所示.实验使用不同角度下的点云模型进行配准, 目标点云和待配准点云分别如图2(a)、图2(b)所示. 使用传统ICP 算法和使用本文算法对两片点云进行配准, 实验结果如图2(c)、图2(d)所示. 由图2(c)可知, 直接使用ICP 算法对Stanford Bunny 点云模型进行配准后, 两片点云出现了错位, 没有完全拼接在一起. 使用改进后的算法对点云模型进行配准后的效果较好, 由图2(d)可以看出, 两片点云重合效果和配准后的姿态均好于图2(c).图1 算法流程图(a) 目标点云 (b) 待配准点云(c) 传统 ICP 算法(d) 本文算法图2 Stanford Bunny 点云模型配准实验2使用Kinect 采集人体上半身的点云数据作为实验素材, 以验证本文算法针对Kinect 采集的点云数据进行配准时的有效性, 实验结果如图3所示. 其中2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用161目标点云是被测人体位于Kinect 正前方采集得到, 如图3(a), 待配准点云是将Kinect 旋转15°采集得到的,如图3(b). 图3(c)、图3(d)是分别使用传统ICP 算法和本文算法得到的实验结果, 从实验结果可以看到, 使用传统ICP 算法配准后的效果明显较差, 特别是胳膊,没有完全重合, 使用本文算法的配准效果有了明显改善, 两片点云完全重合.(a) 目标点云 (b) 待配准点云(c) 传统 ICP算法(d) 本文算法图3 Kinect 采集的人体模型配准实验3通过对室内复杂场景的点云模型进行配准以验证本文算法的普适性. 使用Kinect 对室内复杂场景的点云数据进行不同角度的采集作为目标点云和待配准点云, 如图4(a)、图4(b)所示. 图4(c)、图4(d)分别为使用传统ICP 算法和使用本文算法进行点云配准的结果, 由实验结果可知, 本文算法在点云配准效果上好于传统ICP 算法, 如图4(d), 室内的场景均完全重合.但使用传统ICP 算法配准后效果较差, 如图4(c), 两片点云出现错位, 配准精度较低.考虑到Kinect 采集的点云数据中包含有大量噪声点, 会影响点云配准的精度, 所以本文在配准前对点云进行了噪声滤波处理. 为提高点云配准的效率, 本文在保证点云数据中所包含的形状特征与空间结构信息不变的情况下, 使用体积为1 cm 3的体素栅格对采集的点云数据进行下采样, 精简点云数量. 在点云初始配准阶段, 本文通过计算特征点法向量间的夹角来调整待配准点云的初始位姿, 提高其初始位姿精度, 从而可以减少传统 ICP 算法中目标点云与待配准点云对应旋转矩阵的计算量, 以此来减少点云配准算法的迭代次数, 同时能够降低算法的运算复杂度, 减少配准时间.(a)目标点云 (b)待配准点云(c)传统 ICP算法(d) 本文算法图4 Kinect 采集的室内场景模型配准将点云配准用时和均方误差作为点云配准效果的评价标准, 如表1所示, 本文算法在点云配准中的耗时相较于传统ICP 算法明显减少, 均方误差也优于传统ICP 算法. 比如对复杂场景进行配准时, 本文算法比传统ICP 算法用时减少了18.205 s, 配准效率提高了约29%, 均方误差降低了0.177, 配准精度提高了约19%.由此可见本文算法在一定程度上能够减少配准用时,提高点云配准精度.表1 两种配准算法性能比较点云名称原始点云数量传统ICP 算法本文算法配准用时(s)均方误差(mm)点云数量配准用时(s)均方误差(mm)Bunny 35 94732.0760.32815 8059.5940.212三维人体49 64039.1520.38613 0887.7340.177复杂场景94 98062.6810.91662 55644.4760.7395 结语为解决Kinect 采集的点云数据配准效率低的问题, 提出了一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法, 该算法通过精简点云数量和计算特征点法向量间的夹角来调整点云初始位姿, 以减少配准算法的迭代次数, 从而达到提高点云配准效率的目的. 实验结计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期162果表明, 本文提出的算法在保证Kinect采集的物体点云形状特征不变的情况下, 能够减少点云数量, 提高点云配准精度和效率. 但本文算法在对不同维度的多视角点云进行配准时, 使用SIFT算法对特征点进行提取与匹配时会出现一定的误差, 并耗费较多时间, 使点云配准的精度和效率均有所降低, 因此这也是该算法以后优化的方向, 并在此基础上融合多视角点云配准数据, 优化配准结果, 完成物体三维模型的重建.参考文献吴剑锋, 蒋濛婷, 马梦鑫, 等. 基于点云融合算法的Kinect 三维重建技术及其应用研究. 计算机应用与软件, 2018, 35(8): 260–264. [doi: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.047] 1舒欢. 三维重建和3D打印在兵马俑修复中的应用. 电子科学技术, 2017, 4(4): 160–163. [doi: 10.16453/j.issn.2095-8595.2017.04.036]2陆剑锋, 王正平, 金红军. 三维激光扫描与虚拟现实技术在城市景观中的应用. 激光杂志, 2019, 40(7): 174–178. [doi:10.14016/ki.jgzz.2019.07.174]3Xie HY, Zhong YQ. Structure-consistent customized virtual mannequin reconstruction from 3D scans based on optimization. Textile Research Journal, 2020, 90(7–8): 937–950. [doi: 10.1177/0040517519883957]4张德海, 李艳芹, 谢贵重, 等. 三维光学扫描技术逆向工程应用研究. 应用光学, 2015, 36(4): 519–525. [doi: 10.5768/ JAO201536.0401005]5Besl PJ, Mckay ND. A method for registration of 3-D shapes.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1992, 14(2): 239–256. [doi: 10.1109/34.121791] 6Du SY, Liu J, Zhang CJ, et al. Probability iterative closest point algorithm for m-D point set registration with noise.Neurocomputing, 2015, 157: 187–198. [doi: 10.1016/j.neucom.2015.01.019]7Marani R, Renò V, Nitti M, et al. A modified iterative closest point algorithm for 3D point cloud registration. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2016, 31(7): 515–534. [doi: 10.1111/mice.12184]8Tazir ML, Gokhool T, Checchin P, et al. CICP: Cluster iterative closest point for sparse-dense point cloud registration. Robotics and Autonomous Systems, 2018, 108: 66–86. [doi: 10.1016/j.robot.2018.07.003]9Chen ECS, McLeod AJ, Baxter JSH, et al. Registration of 103D shapes under anisotropic scaling: Anisotropic-scaled iterative closest point algorithm. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2015, 10(6): 867–878. [doi: 10.1007/s11548-015-1199-9]Zhao L, Shen XK, Long X. Robust wrinkle-aware non-rigid registration for triangle meshes of hand with rich and dynamic details. Computers & Graphics, 2012, 36(5): 577–583. [doi: 10.1016/j.cag.2012.03.035]11Nitzan D, Brain AE, Duda RO. The measurement and use of registered reflectance and range data in scene analysis.Proceedings of the IEEE, 1977, 65(2): 206–220. [doi: 10.1109/ PROC.1977.10458]12王欢, 汪同庆, 李阳. 利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究. 计算机工程与应用, 2016, 52(12): 153–157. [doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0506]13马杰, 王旭娇, 马鹏飞, 等. 融合kd tree邻域查询的深度学习点云分类网络. 深圳大学学报(理工版), 2020, 37(1): 79–83.14Steder B, Rusu RB, Konolige K, et al. Point feature extraction on 3D range scans taking into account object boundaries. Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Shanghai, China.2011. 2601–2608.15Rusu RB, Blodow N, Beetz M. Fast Point Feature Histograms (FPFH) for 3D registration. Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation.Kobe, Japan. 2009. 3212–3217.16Lowe DG. Distinctive image features from Scale-Invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91–110. [doi: 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94] 17Sipiran I, Bustos B. A robust 3D interest points detector based on Harris operator. Proceedings of the 3rd Eurographics Conference on 3D Object Retrieval.Norrköping, Sweden. 2010. 7–14.18孙培芪, 卜俊洲, 陶庭叶, 等. 基于特征点法向量的点云配准算法. 测绘通报, 2019, (8): 48–53. [doi: 10.13474/ki.11-2246.2019.0250]19王金龙, 周志峰. 基于SIFT图像特征提取与FLANN匹配算法的研究. 计算机测量与控制, 2018, 26(2): 175–178.[doi: 10.16526/ki.11-4762/tp.2018.02.043]20杨帆, 唐伟智, 吴昊. 改进迭代最近点算法的点云自动精配准. 遥感信息, 2018, 33(2): 40–45. [doi: 10.3969/j.issn.1000-3177.2018.02.006]212021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用163。
Kinect获取植物三维点云数据的去噪方法
２ ０ １ ６年１月
农 业 机 械 学 报
ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１２９８．２０１６．０１．０４５
第４７卷第１期
Ｋｉｎｅｃｔ获 取 植 物 三 维点 云数 据 的去 噪 方 法
何 东 健 邵 小 宁 王 丹 胡 少 军
（１．西北 农 林 科 技 大 学 机 械 与 电子 工 程 学 院 ，杨 凌 ７１２１００；２．西 北 农 林 科 技 大 学 信 息 工 程 学 院 ，杨 凌 ７１２１００）
ｎｏｉｓｅ ｗａｓ ｗｅｌｌ ｒｅｍｏｖｅｄ ｂｙ ａｄｊｕｓｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ
ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｅａｓｉｌｙ ａｎｄ ｑｕｉｃｋｌｙ ｒｅｍ ｏｖｅ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｃａｌｅｓ，ｗｈｉｌｅ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｏｆ ｅｄｇｅ ｄａｔａ． Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ， ｔｈｅ ｇｏｏｄ ３一Ｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｐｌａｎｔ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ． Ｋ ｅｙ ｗ ｏｒｄｓ：ｐｌａｎｔｓ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ； Ｋｉｎｅｃｔ；ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ；ｂｉｌａｔｅｒａｌ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ
点云树木分类
点云树木分类
一、引言
随着激光雷达技术的快速发展，点云数据在许多领域得到了广泛应用，尤其是在林业和环境监测中。
树木分类是其中的一个重要应用，它可以帮助我们更好地理解森林生态系统的结构和功能。
本文将探讨点云树木分类的方法、技术与实践。
二、点云树木分类方法
点云树木分类的基本流程包括数据预处理、特征提取和分类器训练。
预处理阶段包括去除噪声、填充缺失值和简化数据结构等步骤，以便更好地提取特征。
特征提取是分类过程中的关键步骤，可以根据应用需求选择不同的特征，如几何特征、光谱特征和纹理特征等。
分类器训练则是基于提取的特征对训练样本进行分类，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络等。
三、技术实现与实践应用
在实际应用中，点云树木分类技术可以帮助我们更好地了解森林的结构和分布。
例如，通过分析不同树种的点云数据，我们可以了解森林的垂直结构和水平分布，进一步研究森林的生长动态和健康状况。
此外，点云树木分类还可以用于森林资源调查和监测，如森林火灾后植被恢复情况的评估和森林病虫害的监测。
四、结论与展望
点云树木分类技术为森林生态系统研究和环境监测提供了新的工具和方法。
虽然目前该技术已经取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题需要解决。
例如，如何提高特征提取的准确性和效率，如何处理大规模点云数据的分类问题等。
未来，随着技术的不断进步和应用需求的增加，点云树木分类技术将得到更广泛的应用和发展。
同时，我们也需要加强跨学科合作和技术交流，共同推动点云树木分类技术的进步和应用。
第1 页。
基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究
基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究随着现代农业的发展和技术的进步，农作物的种植和采摘工作越来越需要依靠机械化和自动化的手段。
在果园中，苹果的采摘和分拣工作一直是一项耗时耗力的任务，传统的人工采摘方式效率低下且成本高昂。
因此，基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统成为了研究的热点之一。
1. 引言苹果自动采摘分拣系统的研究旨在利用机器视觉技术实现对苹果树上成熟苹果的准确识别和自动采摘，并通过分拣系统将采摘下来的苹果按照不同的品质和大小进行分拣。
这一系统的研发旨在提高生产效率和质量，降低人工成本和资源浪费。
2. 苹果自动采摘技术2.1 图像识别技术苹果自动采摘系统的核心技术是图像识别技术。
通过摄像头获取苹果树上的图像，运用机器学习和深度学习算法对苹果的成熟度、形状和颜色等特征进行识别，从而确定哪些苹果可以进行采摘。
2.2 机器运动控制技术苹果自动采摘系统需要将识别出的苹果准确地采摘下来，这涉及到机器运动控制技术的应用。
根据识别结果，系统可以控制机械臂精准地抓取苹果，并通过适当的力度和速度进行采摘，以避免对苹果造成损伤。
3. 苹果分拣技术3.1 品质检测苹果自动采摘系统在采摘下来的苹果进行分拣之前，需要对苹果的品质进行检测。
这可以通过机器视觉技术对苹果外观的颜色、大小和完整性等进行分析，判断苹果的成熟度和是否出现病虫害，从而区分出合格的苹果和不合格的苹果。
3.2 分拣机构分拣机构是苹果自动采摘系统中非常重要的组成部分，它可以根据品质检测的结果，将采摘下来的苹果按照不同的标准进行分类和分拣。
分拣机构可以根据苹果的大小、颜色和形状等特征，将苹果送入相应的容器或流水线，以供后续的包装和销售。
4. 系统优势与挑战4.1 系统优势基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统相比传统的人工采摘方式具有很多优势。
首先，它可以提高采摘效率，减少人工劳动力的使用。
其次，系统可以精确识别和分拣不同品质的苹果，保证产品质量的稳定。
此外，该系统还能减少因人为疲劳造成的误操作，提高工作安全性。
kinect 输出点云的计算方法
kinect 输出点云的计算方法
Kinect是一种深度摄像头，可以通过红外线和RGB摄像头来捕捉环境中的深度信息。
在Kinect中，输出点云的计算方法涉及到深度图像的处理和转换。
以下是从多个角度全面回答你的问题：
1. 深度图像处理，Kinect通过红外线传感器捕捉环境中的深度信息，得到的深度图像可以表示为一个二维矩阵，其中每个像素的值代表该点距离摄像头的距离。
这个深度图像可以被用来计算点云。
2. 点云计算方法，点云是由一系列的三维点组成的集合，每个点包含了空间中的位置信息。
在Kinect中，可以通过将深度图像中的像素点转换为三维空间中的点来计算点云。
这个过程涉及到将像素坐标转换为相机坐标系下的三维坐标，然后再转换为世界坐标系下的三维坐标。
3. 转换坐标系，在计算点云时，需要将深度图像中的像素坐标转换为相机坐标系下的三维坐标。
这个转换涉及到相机的内参和外参，内参包括焦距、主点坐标等相机固有的参数，外参包括相机的位置和姿态。
通过这些参数，可以将像素坐标转换为相机坐标系下
的三维坐标。
4. 生成点云，一旦得到了相机坐标系下的三维坐标，就可以将这些点转换为世界坐标系下的三维坐标，从而生成点云。
点云可以被用来进行三维重建、环境建模、物体识别等应用。
总之，Kinect输出点云的计算方法涉及到深度图像的处理、坐标系的转换以及点云的生成。
通过这些步骤，可以将Kinect捕捉到的环境深度信息转换为三维空间中的点云数据。
kinect生成点云原理
kinect生成点云原理一、Kinect技术的基本原理Kinect是由微软公司开发的一种基于深度感应的人体动作感应器。
它包含了红外线发射器、红外线深度传感器、彩色摄像头等硬件设备。
Kinect通过发射红外线光束，然后测量光束的反射时间来计算物体与Kinect之间的距离。
同时，彩色摄像头可以捕捉到物体的纹理信息。
二、点云的概念点云是指由大量的点组成的三维空间中的几何信息。
每个点都有自己的位置坐标和其他的属性信息，如颜色、法线等。
点云可以用来表示物体的形状、表面特征等。
三、Kinect生成点云的过程1. 深度图像获取Kinect通过红外线深度传感器获取到物体与Kinect之间的距离信息，并将其转换为深度图像。
深度图像是一个二维数组，每个像素点表示该位置与Kinect的距离。
2. 彩色图像获取Kinect的彩色摄像头会获取到物体的纹理信息，生成彩色图像。
彩色图像是由RGB三个分量组成的，可以用来给点云添加颜色属性。
3. 点云生成通过深度图像和彩色图像，Kinect可以将每个像素点的深度信息和颜色信息对应起来，从而生成点云数据。
具体的方法是将深度图像中的每个像素点的深度值转换为相对于Kinect坐标系的三维坐标，然后将对应的RGB颜色值添加到相应的点上。
4. 点云处理生成的点云数据可能存在一些噪点或者不完整的情况，因此需要进行一些处理。
常见的处理方法包括滤波、去噪、补洞等。
这些处理方法可以提高点云的质量和准确性。
四、点云应用领域点云技术在计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实、机器人等领域有着广泛的应用。
例如，在计算机图形学中，点云可以用来重建三维模型或者进行形状分析；在计算机视觉中，点云可以用来进行目标检测、跟踪等任务；在虚拟现实中，点云可以用来创建真实感的场景；在机器人领域，点云可以用来进行环境感知和导航等。
总结：本文介绍了Kinect技术的基本原理，点云的概念以及Kinect如何生成点云的过程。
通过深度图像和彩色图像的获取，Kinect可以将物体的三维位置和颜色信息对应起来，生成点云数据。
基于自动化的苹果采摘机器人
基于自动化的苹果采摘机器人一、引言随着农业生产的发展和人工劳动力的不足，农业自动化技术的应用变得越来越重要。
本文将介绍一种基于自动化的苹果采摘机器人，该机器人能够高效、精准地采摘苹果，提高农业生产效率，减轻人工劳动压力。
二、背景苹果是世界上最重要的水果之一，种植面积广泛，但采摘过程需要大量的人工劳动力。
传统的苹果采摘方式效率低下，劳动强度大，且容易造成苹果损坏。
因此，开发一种基于自动化的苹果采摘机器人具有重要意义。
三、机器人设计与功能1. 机器人外观设计本机器人采用轮式底盘设计，具有稳定性和灵活性，机器人上部分配有采摘装置和图像识别系统。
2. 采摘装置采摘装置由多个机械手臂组成，每个机械手臂配有夹持器，能够准确地抓取苹果，并将其放入容器中。
机械手臂的夹持力可根据苹果的成熟度进行调节，以避免损坏果实。
3. 图像识别系统图像识别系统利用高分辨率摄像头和图像处理算法，能够准确地识别苹果的位置和成熟度。
通过图像识别系统，机器人能够自动定位并选择最佳的采摘路径，提高采摘效率。
4. 自动化控制系统机器人配备了先进的自动化控制系统，能够根据预设的采摘策略和环境条件，自主完成采摘任务。
控制系统具有路径规划、动作控制、传感器数据处理等功能，保证机器人的稳定性和安全性。
四、工作流程1. 环境检测机器人通过激光雷达和红外传感器等装置，对周围环境进行检测，确保采摘过程中不会碰撞到障碍物或其他物体。
2. 图像识别与定位机器人利用图像识别系统对苹果进行识别和定位，确定采摘的目标位置。
3. 采摘动作机器人根据图像识别结果，控制机械手臂进行采摘动作，准确地抓取苹果，并将其放入容器中。
4. 容器管理机器人采用容器管理系统，能够自动更换容器，确保采摘过程中不会造成苹果的挤压和损坏。
5. 数据记录与分析机器人将采摘过程中的数据进行记录和分析，包括采摘数量、成熟度分布等，为农业生产提供数据支持。
五、优势与应用前景1. 提高采摘效率机器人采用自动化技术，能够快速、精准地完成采摘任务，大大提高了采摘效率，节约了人力成本。
基于多Kinect的物体三维点云数据重建技术研究
基于多Kinect的物体三维点云数据重建技术研究Keywords Kinect, Point Clouds Registration, 3D Scanning, Surface Reconstruction目录1绪论 (1)1.1课题研究背景及意义11.2国内外研究现状11.3本文主要工作和章节安排32多台Kinect深度数据预处理..52.1OPENCV简介 (5)2.2数据采集52.3背景移除72.4双边滤波降噪73多Kinct三维点云处理..103.1OSG平台简介.103.2初始拼接..113.3基于ICP算法的点云拼接..114面向3D打印机的三维模型优化..134.1点云数据三角化..134.2点云格网空洞修补..154.3三维模型表面重建..175实现成果与分析.20结论241总结242展望24致谢25参考文献..261 绪论1.1 课题研究背景及意义随着当今数字化技术水平的飞速发展，人们的生活方式和制造业生产流程出现了巨大变化。
由于各种三维扫描设备的普及，三维数字化技术也渗入了生产生活中的多种领域，如医药工业的器械生产、航天制造中的零部件生产、军事中地形模拟乃至日常生活中的立体电影、电子游戏场景等娱乐设备。
如今三维激光扫描设备不仅在精度、扫描速度和平民化方面得到有了巨大突破[1]，人们对于扫描对象数据采集速度和三维模型精度要求也在逐渐提高，因此三维点云数据的处理问题也逐渐成为了研究关注的重心和难点。
对于传统的三维扫描设备，例如三维激光扫描仪，虽然能获得精确的物体三维信息，但是由于它昂贵的价格和复杂的操作，一般人很难利用它来进行人体三维重构。
而近年来兴起的深度相机[2]引起了的关注量也在逐年上升，相比传统的三维扫描设备，深度相机价格低廉（例如微软的 Kinect 摄像机约 600 人民币），而且能方便、快速地获取物体表面的彩色和深度信息。
经过研究，在现实三维扫描中，因为光是通过直线传播的，所以三维激光扫描设备在固定视角下对于某些具有复杂表面或奇异形状的实物的经常会出现扫描死角[3]，此时就需要不停转换视角或多次测量才能达到完整模型数据的采集。
基于自动化的苹果采摘机器人
基于自动化的苹果采摘机器人标题：基于自动化的苹果采摘机器人引言概述：近年来，随着农业科技的不断发展，基于自动化的农业机器人成为农业生产的新趋势。
苹果采摘作为一项繁琐而重复的工作，传统的人工采摘方式已经无法满足农民的需求。
因此，基于自动化的苹果采摘机器人应运而生。
本文将从机器人的设计原理、功能特点、采摘效率、环境适应性和未来发展等五个方面详细阐述基于自动化的苹果采摘机器人。
一、机器人的设计原理1.1 传感器技术：采用先进的传感器技术，如视觉传感器、力传感器和距离传感器，实现对苹果的定位和识别，以及对采摘过程中的力度和距离的控制。
1.2 机械结构设计：采用轻巧而灵活的机械结构，能够适应不同形状和大小的苹果树，同时具备良好的抓握能力和稳定性。
1.3 控制系统：采用先进的控制系统，如机器视觉和人工智能技术，能够实时监测和调整机器人的动作，确保采摘的准确性和效率。
二、功能特点2.1 自动化采摘：机器人能够自动识别和采摘成熟的苹果，无需人工干预，大大提高了采摘的效率和准确性。
2.2 数据记录和分析：机器人能够记录每棵苹果树的采摘数据，并进行数据分析，为农民提供决策依据，如施肥和灌溉的优化。
2.3 人机协作：机器人与人工采摘人员可以实现协作作业，机器人负责高空和高难度的采摘任务，人工采摘人员负责其他工作，提高整体采摘效率。
三、采摘效率3.1 提高生产效率：机器人能够实现24小时连续作业，不受天候和环境的限制，大大提高了苹果采摘的效率和产量。
3.2 减少人力成本：机器人的使用能够减少人工采摘的需求，降低了农民的人力成本，提高了农业生产的经济效益。
3.3 减少人为错误：机器人采摘过程中准确性高，不会因为疲劳或人为错误而导致苹果的损坏，提高了果实的品质和市场竞争力。
四、环境适应性4.1 多种果树适应性：机器人的设计可以适应多种果树的采摘，如苹果、梨和桃等，提高了机器人的适用范围和灵活性。
4.2 复杂环境适应性：机器人的传感器技术和控制系统能够适应复杂的果园环境，如不同的光照条件和地形变化，确保机器人的正常运行和采摘效果。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述一、果实图像采集果实图像采集是机器视觉果实识别系统的第一步，其质量直接影响果实识别的准确性。
目前，常用的果实图像采集方式包括摄像机拍摄、无人机航拍和机器人自动采集等。
摄像机拍摄是最为常见的方式，一般采用数字相机或高分辨率摄像头进行拍摄，这种方法简单易行，成本低廉，但需要人工操作，效率较低。
无人机航拍是一种新型的果实图像采集方式，通过搭载摄像头的无人机进行航拍，可以实现大面积果园的高效图像采集，但存在飞行高度、天气条件和设备成本等限制。
机器人自动采集是最为高效的图像采集方式，通过自动化设备实现果园内果实的自动采集和图像采集，降低了人力成本和提高了效率，但需要在果园内部署大量的机器人设备。
二、图像处理与分析果实图像采集后，需要对图像进行预处理和分析，以提取果实的特征信息。
常用的图像处理方法包括图像去噪、图像增强、边缘检测、色彩分割等。
去噪是为了减少图像中的噪声干扰，提高果实特征的可视度；图像增强是为了增强图像的对比度和清晰度，使果实的特征更加突出；边缘检测是为了识别果实的轮廓和形状；色彩分割是为了提取果实的颜色信息。
图像处理和分析是果实识别的关键步骤，影响了后续果实识别算法的准确性和高效性。
三、果实识别算法果实识别算法是机器视觉果实识别系统的核心部分，其目标是通过图像处理和分析的结果，实现对果实的自动识别和分类。
目前，常用的果实识别算法包括基于颜色特征、形状特征和纹理特征的算法。
基于颜色特征的算法是最为常见的方法，通过果实的颜色信息进行识别和分类；基于形状特征的算法主要是通过果实的轮廓信息进行识别和分类；基于纹理特征的算法是通过果实表面的纹理信息进行识别和分类。
还有一些基于深度学习的果实识别算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这些算法能够自动学习和提取图像中的高阶特征，具有很高的识别准确度和鲁棒性。
四、研究现状与展望目前，基于机器视觉的苹果园果实识别研究已经取得了一定的进展，但依然存在一些问题和挑战。
点云树木分类
点云树木分类是一种在计算机视觉和机器人技术中常用的技术，它能够识别和分类场景中的树木，对于环境感知、自动驾驶、无人机导航等领域具有重要意义。
本文将介绍点云树木分类的基本原理、方法和技术，并探讨其应用和发展趋势。
一、背景介绍点云是指由传感器（如激光雷达）采集的无数个三维空间点组成的数据集，能够反映物体的形状、位置、高度等信息。
树木作为环境中的重要组成部分，其识别和分类对于自动驾驶、无人机导航等应用具有重要意义。
通过点云树木分类，可以实现对树木的检测、定位、属性提取等任务，为相关领域提供更准确的环境感知信息。
二、分类原理和方法点云树木分类的基本原理是根据树木的点云特征进行分类。
常用的方法包括基于机器学习的分类、基于几何特征的分类等。
基于机器学习的分类方法通常采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）对点云数据进行训练和分类。
基于几何特征的分类方法则通过提取树木的形状、高度、密度等特征进行分类。
此外，还可以结合多种方法进行综合分类，以提高分类准确率。
三、关键技术和挑战在点云树木分类中，关键技术和挑战主要包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等。
数据预处理包括对点云数据进行噪声去除、坐标转换等处理，以提高数据质量。
特征提取是点云树木分类的核心，需要提取出有效的树木特征，如形状、纹理等。
模型训练和评估需要选择合适的算法和评价指标，对分类模型进行优化和评估。
此外，如何处理复杂场景中的树木遮挡、如何提高分类精度和效率等问题也是关键挑战。
四、应用和趋势点云树木分类技术已广泛应用于自动驾驶、无人机导航等领域。
随着相关技术的不断发展，点云树木分类的应用场景也将不断拓展。
未来，点云树木分类技术将与人工智能、云计算等领域的结合将更加紧密，为相关领域提供更准确、更高效的环境感知信息。
同时，随着传感器技术的不断发展，点云数据的采集质量和精度将不断提高，为点云树木分类提供更好的数据基础。
总之，点云树木分类是一种重要的计算机视觉技术，能够实现对树木的检测、定位、属性提取等任务。
苹果采摘方案新型
苹果采摘方案新型引言苹果是一种非常受欢迎的水果，深受消费者的喜爱。
然而，传统的苹果采摘方案存在一些问题，比如采摘效率低、工作强度大等。
为了提高苹果采摘的效率和质量，我们提出了一种新型的苹果采摘方案。
方案介绍新型的苹果采摘方案基于先进的机器人技术和人工智能算法，能够在保证采摘效果的前提下，提高采摘的速度和准确性。
以下是具体的方案介绍：1. 采摘机器人我们将引入具有机械臂和视觉识别功能的采摘机器人。
该机器人可以自动定位和识别成熟的苹果，并且通过机械臂将其采摘下来。
机器人的视觉识别功能能够准确识别苹果的大小、颜色和成熟度，从而选择最佳的采摘时间和方式。
2. 人工智能算法为了提高采摘的效率和准确性，我们将采用人工智能算法来指导采摘机器人的操作。
通过分析苹果树的生长模式和果实的分布情况，算法可以优化机器人的路径规划，并且在采摘时根据苹果的特征做出最佳的采摘策略。
这样可以提高采摘的效率，并且减少对苹果树的损害。
3. 远程监控系统为了方便管理和监控苹果采摘过程，我们将建立一套远程监控系统。
通过该系统，用户可以实时监视机器人的工作情况，包括采摘进度、采摘质量等。
同时，系统还会收集和分析采摘数据，为后续的优化和改进提供依据。
方案优势相比传统的苹果采摘方案，新型的苹果采摘方案具有以下优势：1.提高采摘效率：机器人和人工智能算法的结合，使得苹果的采摘速度大大提高。
2.提高采摘质量：机器人具有精准的视觉识别能力，能够选择成熟的苹果进行采摘，提高采摘质量。
3.减少人工劳动：引入机器人采摘系统，减少人工的劳动强度，提高采摘效率。
4.远程监控和数据分析：建立远程监控系统，提供实时的采摘监控和数据分析，为管理和决策提供参考。
结论新型的苹果采摘方案基于机器人技术和人工智能算法，能够在提高采摘效率和质量的同时，减少人工劳动和损害。
通过建立远程监控系统，可以实时监视和分析采摘情况，为后续的优化和改进提供依据。
相信这一新型的苹果采摘方案将会为果农和消费者带来更好的体验和效益。
基于机器视觉的果实识别与定位技术的开题报告
基于机器视觉的果实识别与定位技术的开题报告一、研究背景果实是人们日常饮食中常见的食物，其生长过程受多种因素影响，如气候、土壤、水分等。
在果园管理中，对果实进行识别、分类、计数和定位等工作对于果园的产品质量管理和时效性管理非常关键。
而机器视觉技术以其高速、高效、准确的特点受到越来越广泛的关注和应用。
因此，基于机器视觉的果实识别和定位技术的研究与应用具有重要的实际意义。
二、研究目的本文旨在研究开发一种基于机器视觉的果实识别和定位技术，通过建立果实特征库，采用图像处理和机器学习算法，实现对不同种类果实的识别与分类，并实现果实的定位。
三、研究内容1. 果实图像采集与处理通过相机采集果实图像并进行预处理，如图像去噪、增强等，为后续的特征提取和分类打下基础。
2. 图像特征提取提取果实图像中的关键特征，包括形状、颜色、纹理等信息，并进行特征选择和降维处理，以减少数据复杂度和提高分类准确率。
3. 果实分类模型建立采用机器学习算法，如SVM（支持向量机）、KNN（K最近邻）、CNN（卷积神经网络）等，建立果实分类模型。
在模型训练过程中，需选取充足的样本数据，并对模型进行评价和调优工作，以提高分类的准确率。
4. 果实定位在果实识别的基础上，通过图像处理方法，实现对果实位置的定位。
具体实现方法可采用模板匹配、边缘检测等。
四、研究意义基于机器视觉的果实识别与定位技术的研究和应用可提高果园管理工作效率和准确性，具体有以下几个方面的意义：1. 大幅降低人工识别和计数的时间和成本。
2. 实现对果实质量的自动化管理和跟踪。
3. 可为果园管理提供决策支持和数据分析依据。
4. 为农业智能化发展提供技术支持和实践应用。
五、研究难点本文涉及到的研究难点主要包括以下两个方面：1. 果实图像训练样本的获取和处理。
2. 果实分类模型的建立和准确率提升。
六、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 图像处理方法通过图像处理技术对采集的果实图像进行预处理和特征提取，为果实分类和定位提供有力的图像信息基础。
点云树木分类
点云树木分类全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：点云技术是一种将三维空间内的点坐标信息以及其特征属性打包存储的数据格式，它广泛应用于地理信息系统、机器人导航、计算机视觉等领域。
点云树木分类就是利用点云技术对树木进行识别分类，为森林资源管理、环境监测、城市规划等提供数据支持。
在过去，树木分类主要依赖于人工对树木特征的识别，这种方法效率低下且易受主观因素影响。
而采用点云技术进行树木分类，不仅可以提高分类的准确性和效率，还可以实现大规模自动化处理，为相关领域的研究和应用提供更好的支持。
点云树木分类的过程主要包括数据采集、数据预处理、特征提取和分类器构建等步骤。
通过激光雷达、无人机等设备采集树木的三维点云数据，然后对原始数据进行去噪、滤波、配准等预处理操作，以提高数据的质量和稳定性。
接着，通过特征提取算法对点云数据进行特征提取，提取的特征包括形状、颜色、纹理等信息，以区分不同类型的树木。
利用机器学习、深度学习等方法构建分类器，对提取的特征进行训练和分类，实现树木的自动识别和分类。
在点云树木分类的研究中，主要涉及到多个关键技术，如特征提取、分类器构建、数据关联等。
特征提取是点云树木分类的关键环节，通过提取点云数据中的特征信息，可以有效地描述树木的形状、结构和特征，为后续的分类器构建提供支持。
目前，常用的特征提取方法包括使用深度学习网络对点云数据进行特征学习，利用局部特征描述树木的形态特征等。
在分类器构建方面，常用的方法包括支持向量机、随机森林、卷积神经网络等。
这些方法可以对提取的树木特征进行训练和分类，实现对树木的自动识别和分类。
数据关联技术也是点云树木分类的重要技术之一，它可以实现对不同数据源的信息进行关联和匹配，提高分类的准确性和鲁棒性。
进一步地，点云树木分类技术在森林资源管理、林业调查、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用前景。
通过对城市中点云数据进行树木分类，可以实现城市绿化覆盖率的评估和规划；通过对森林中点云数据进行树木分类，可以实现对不同类型树种的种类和数量统计，为森林资源保护和管理提供数据支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
，
费 时 费 力 ％ ２０
ｔ
１
０
年微
ｍ
软 推 出 高性 价 比 的 体感外 设 Ｋ
，
ｉ
ｎｅｃ
后
，
迅 速被 科研 人
、
果树 三 维形 态 结 构 模 型 是我 国 数字 果 园研 究 中 的 员 推 广
ａ 重 要 组 成部 分 ｒ
。
在手 势识别
Ｋ
、
虚 拟 装配
。
、
运 动捕 捉
路径 导
东 华 大 学 的 王 龙使 用
８
［ ］
ｎ ｅｃ ｔ
例 如 结构 光传 感器 或 激光 测 距传 感器
价 格低 廉 对 奶 牛 体况 进 行 了 评 定
，
同 济 大 学 的 付代 昌 等 使 用
收稿 曰 期
基 金项 目
作 者简 介
２０
：
１
５
－
０４
－
０１
：
国家
（
８ ６３
计划
９ ８０
ｎｅ ｃ ｔ Ｆ ｕ ｓ ｉｏ ｎ Ａ ＰＩ
，
在 计 算 机 中 观 察 苹 果 树 静 态 的 三 传 感 器
Ｋｍ ｅｃ
ｔ
左 侧 的 是 红 外 线发 射 器
，
右侧 的 是 红 外 线 接
Ｋ ｍｅ ｃ ｔ
维模 型
。
成像 稳 定后 手 持
，
设 备 以 树 体 为 中 心 收 器
，
，
用 来检 测 玩 家 的 相 对 位 置
ｉｔ
ｕ ｔ ｅ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａ ｃ ａ ｄｅ ｍｙ ｏｆ
Ａ
ｇｒ ｉｃ ｕ ｌｔ ｕ ｒａｌ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ
，
，
Ｂｅ ｊ
ｉ
ｉ
ｎｇ １ ０ ０ ０８ １ ；
２
Ｉｎｓ
ｔ ｉｔ
ｕｔ ｅ ｏ ｆ
Ｐｏ ｍ ｏ
ｌ
ｏｇｙ Ｃｈ ｉｎｅ ｓ ｅ Ａ ｃ ａｄｅ ｍｙ ｏ ｆ
Ｋ
Ｆ ａｎ
ｉ
ｎ ｅｃ ｔ ａ ｎｄ Ｉ ｔｓ Ｐ ｒ ｏ ｓ ｐ ｅｃｔ
Ｌ Ｚｈｕ ａ ｎｇ
ｉ
，
Ｊｉｎ ｇｃ ｈａ ｏ
１
２
，
，
Ｚ ｈｏ ｕ Ｇｕ ｏ ｍ
ｉ
ｎ
１
，
Ｃ ｈｅ ｎｇ Ｃ ｕｎ ｇａｎ ｇ
２
＾Ａ ｇｒ ｃ
ｉ
ｕ ｌ ｔ ｕ ｒａ ｌ Ｉｎ ｏ ｒｍ ａｔｉ ｏｎ Ｉ ｎｓ ｔ ｆ
ｉ
ｎ
ｔ
ｈｅ
ｒｅ ｆｕ ｔｕ
．
Ｋｅｙ
ｗ ｏｒｄ ｓ Ｋ ｉｎ ｅ ｃｔ
：
；
ａ
ｐｐ ｌ ｅ
ｔ ｒｅ ｅ
；
３
Ｄ
ｓ
ｈａｐ ｅ
；
ｐｏ ｎｔ ｃ ｌ ｏ ｕｄ
ｉ
；
ａｐｐ ｌｉ ｃａ ｔｉ ｏｎ ｄ ｉｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ
〇 ５
的 三 维 建模 系 统 自 动化 程 度低
ｉ
１
设备
Ｋ ｉ ｎ ｅｃ ｔ
Ｆ ｕ ｓ ｉ ｏｎ Ｆ
ｉ
ｇ
．
２Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃｔ ｄ ｅ ｖｉ ｃ ｅ
手持Ｋ
｜
ｉ
ｎ ｅｃ
ｔ
围ｔ 果 树 表
－ １
Ｋｎ
ａ
ｅｃ ｔ
对 三 维 空 间 距 离 测 量 使 用 的 是三 角 测 量 原
图中
ｂ
－
Ｊ
Ｔ
理
（
图
３
）
昆明理
果 树 三 维 形 态获 取 在 冠 层 光 截 获 分 航 等 非 农 业领 域 取得 广 泛 应 用
ｉ
在 农业 领域
，
析
、
采 摘机 器 人和 生 理 功 能 模拟 等 领 域都 有 着 重要 的 工 大 学 的 肖 潇使用
２
［
＿
ｎ ｅｃ ｔ
对 植物 根茎进 行表 面 重 建 ＇
：
ｆ
ｋｎ
ｊ
ｉ
ｎ
ｇ
ｃ
ｈａ ｏ
＠ｏ
。
ｔ
ａ ｓ ｃｎ
．
；
通 信作 者 周 国 民
ｚｈ ｏｕ
９６９
）
，
男
，
江 苏建 湖 人
博士
，
研究 员
博士 生 导 师
，
从 事 农 业 信 息 技术 的 科 研 工 作
Ｅ
－
ｍ ａｉ ｌ
：
ｇ
ｕ ｏｍ ｉｎ
＠ｃ
ａａ ｓ ｃｎ
．
ＡＯ
农业 展 望
题
２０ １ ５
ｉ
其设 备 如 图
，
２。
ｙ）
点 云提 取
。
系 Ｋ
ｎ ｅ ｃｔ
共有
３
个摄 像 头
，
，
中 间 的 是 Ｒ ＧＢ 摄 像 头
６ ４ ０ Ｘ ４８ ０
；
用
统 的工 作流 程如 图
Ｋ
ｉ
。
将
Ｋ ｉｎ ｅ ｃ
ｔ
设 备 对 准 果树 后 运 行 来 获取 彩色 图 像
，
分辨 率 为
两边 的 是 深度
ｒ ｅ ｓ ｅａ ｒｃ ｈ ｍｅｔｈ ｏｄ ｃ ｏ ｕｌ ｄ ｅｘ ｔ ｒ ａｃｔ ｔｈ ｅ
ｃ ｏ
ｔｈ ｒ ｅ ｅ
ｄｉ ｍ ｅｎ ｓｉ ｏｎ ａ ｌ ｐｏ ｉｎ ｔ ｃ ｌｏ ｕ ｄ ｄａ ｔａ ｏ ｆ ａｐｐ ｌ ｅ ｔｒ ｅ ｅｓ ｉ ｎ ｒ ｉ ｇｈｔ ｅ ｎｖｉｒ ｏ ｎｍ ｅｎｔ ａ
自
，
３ ２ ０ ０ ０ ｍ Ａｈ
的 移 动 电 源可 以 支 持 Ｋ
ｉ
ｎ ｅｃ ｔ
工作
０ ｈ。
树 为 研 究 对象
，
旨在 提 出
一
种 低 成 本高
苹 果 树 三 维 点 云 提 取 方法
■
。
Ｋ
ｎ ｅ ｃｔ
动 化 程度 的＾ ＾
２
．
ｚ 口
ｊ
ｔ空玄宏 石ｆ
背 景 ＾声 去 除
—
＊
—
，
点 云 获 取 完 毕 Ｚ
＾
／／ ＼
！
／
： ；
＊
〇
７
＼
，
：
ｉ
；
ｚｋ
／ ／
＼
图
Ｆ
ｉ
１
系 统工 作 流 程
Ｓ ｙｓ
ｔｅ
丨 丨
＼
ｙ
ｇ
．
１
ｍ ｗｏ ｒ ｋｆ ｌ ｏ ｗ
｜
本 研究 使 用 的 设 备 包 括
附近 的 平 面
模型 保 存
｜
该 散 斑在 红 外 相 机 成像 的 时 候 相对 于 参
一
考散 斑 在基 线 方 向 上 会存 在
定 位置 的 漂 移
，
所 有散
ｌ
＾
〇
ＰＣＬ
１
格式 转 换
Ｒ ｅｆ ｅｒｅｎ ｃ ｅ ｐ
ａｎ ｅ
—
—
＾
｜
￣ —
Ｏｂ ｅ ｊ＾ ａｐ ｌａｎ
Ｋ ｉｎ ｅｃ
ｔ
研究 价 值
器
４ ］ 。
传统 三 维 建 模方 法存 在 两 方 面 的 问 题
、
：ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
华 南 农 业 大 学 江 晓 庆 等使 用
对农作 物 长势 的 深
Ｋ
ｉ
高 精 度 的 三 维 建模 系 统 常 常 基 于 复 杂
，
昂 贵 的 传 感度 图 像进 行 了 实 时 获 取
；
年第
１
０
期
Ｋｍｅ ｃｔ
对 温 室 番 茄 盆 栽 的 茎 干 进 行 了 检 测 与 分 割 研 要 对
目
Ｋ
ｔ
ｉ
ｎｅ ｃ ｔ
设备 的 电 源进 行 必要 的 电路 改造
１
，
使
究
｜
９
１
。
前
Ｋｍ ｅ ｃ
ｔ
在果 树上 进 行 应 用 还 鲜有 报 道 Ｋ ｍ ｅ
。
ｃ
电 源适 配 器输 出
基于
Ｋ
ｉ
ｎ ｅ ｃｔ
的 苹 果 树点 云 提 取 研 究 及 展 望
樊 景超
１
李
壮
２
周国 民
１
程存 刚
北京 兴城
１
２
Ｃ 中 国 农业 科 学 院 农 业 信 息 研 究 所
２
００ ０ ８
１
；
中 国 农业 科 学 院 果 树研 究 所
辽宁
１
２５ １ ９９
）
摘
要
：
为 获取 苹果 树 三 维 形 态 数 据
，
所获 取 的 模 型 文 件
ｐｃ ｌ
并 不能 直接 进行 点 云 分析 接 口 进 行 文件 格 式 转 换
。
需使用
提供 的
ａｐ
ｉ
转 换 后 点 云 文 件 经 过 背 景噪