利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法和裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法和裝置。通過相機采集馬鈴薯樣本的側(cè)面圖像，通過圖像處理獲取馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)，由馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)進一步處理形成馬鈴薯樣本模型表面的曲面，從而完成三維表面的重建；裝置包括環(huán)形光源、相機、旋轉(zhuǎn)臺控制器和電動旋轉(zhuǎn)臺，馬鈴薯樣本安裝在電動旋轉(zhuǎn)臺的輸出軸上，電動旋轉(zhuǎn)臺與旋轉(zhuǎn)臺控制器連接，相機朝向正下方拍攝馬鈴薯樣本的側(cè)面圖像，旋轉(zhuǎn)臺控制器和相機均通過電纜與計算機相連接，馬鈴薯樣本和相機之間安裝有環(huán)形光源。本發(fā)明專利技術(shù)采用馬鈴薯繞固定軸旋轉(zhuǎn)時采集的多幅輪廓圖來重建其三維表面，可提高馬鈴薯形狀檢測的準確度，且檢測設(shè)備簡潔。

Method and apparatus for reconstructing three-dimensional surface of potato using fixed axis rotating contour map

The invention discloses a method and a device for reconstructing a three-dimensional surface of Potato by using a fixed axis rotary contour map. The side through the camera image acquisition of potato samples, through image processing to obtain the sample data from the skeleton of potato, potato samples skeleton data for further processing of potato samples formation of surface model surface, so as to complete 3D surface reconstruction; apparatus includes an annular light source, camera, rotation stage controller and electric rotary table, the output shaft is installed in the electric potato samples rotary table, electric rotary table and a rotary table controller is connected, just below the camera toward the side image shooting potato samples, the rotation stage controller and the camera are connected with the computer through a cable, a ring light source is arranged between the sample and the camera of potato. The invention adopts a plurality of contour maps which are collected by the potato when rotating around a fixed shaft to reconstruct the three-dimensional surface, which can improve the accuracy of the potato shape detection, and the detection equipment is simple.

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及一種重建三維表面的方法和裝置，尤其是涉及了一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法和裝置。
技術(shù)介紹
薯形是《中國農(nóng)業(yè)標準馬鈴薯等級規(guī)格(NY/T1066-2006)》的分級標準所規(guī)定的分級指標之一。為了采用機器視覺技術(shù)進行馬鈴薯的薯形檢測，國內(nèi)外學者進行了大量的研究。傅里葉描述子方法：Tao Y等(Tao Y.,Morrow C L Heinemann P H,et a1.Fourier-based separation technique for shape grading of potatoes using machine vision[J].Transactions of the ASAE，1 995，38(3):949-957)提出了利用傅里葉描述子來檢測及對馬鈴薯分類的機器視覺方法。從歸一化后的邊界和傅里葉變換中提取并壓縮形狀信息，前十個傅里葉系數(shù)包含了馬鈴薯形狀的大部分信息。基于馬鈴薯形狀分類的諧波轉(zhuǎn)換定義出分類器S，實驗結(jié)果顯示對120個馬鈴薯樣本的準確率達到89％。Paul H.Heinemann等(Paul H.Heinemann,Niranjan P.Pathare,Charles T.Morrow.An automated inspection station for machine-vision grading of potatoes[J].Machine Vision and Applications,(1996)9:14-19)采用了近紅外傳感器采集圖像的傅里葉描述子來對馬鈴薯形狀分類。對靜態(tài)馬鈴薯形狀分類準確率達到96-98％。幾何參數(shù)方法：鄭冠南等(鄭冠楠，張俊雄，譚豫之，李偉.基于機器視覺的馬鈴薯自動化檢測分級方法研究[J].中國科技在線)采用二維圖像的離心率對馬鈴薯形狀分級，用半徑差法檢測畸形馬鈴薯。對50個馬鈴薯的形狀分級實驗結(jié)果顯示，精確度為88％。周竹等(周竹,黃懿,李小昱等.基于機器視覺的馬鈴薯自動分級方法[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2012,28(7):178-183)設(shè)計了雙平面鏡可以同時獲取三面圖像的機器視覺系統(tǒng)，通過計算三個馬鈴薯的最長徑外接矩形的高寬比的最小值，把馬鈴薯分為類圓，橢圓，長形三種薯形。對480個實驗樣本的結(jié)果顯示，準確率為91％。傅里葉描述子與幾何參數(shù)結(jié)合方法:Gamal M.ElMasry等(Gamal M.ElMasry,SheriefRadwan.In-line inspection of the shape of potatoes by computer-integrated machine vision[J].2012)根據(jù)周長、形心、面積、慣性矩、長徑和短徑等幾何特征，結(jié)合傅里葉描述子，再通過逐步線性回歸，得到圓形度和四個傅里葉幾何描述子來區(qū)分規(guī)則和不規(guī)則馬鈴薯。對228個實驗靜態(tài)樣本分級結(jié)果準確率為96.5％。崔建麗(崔建麗.基于機器視覺的馬鈴薯薯形檢測技術(shù)研究[D].呼和浩特：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學,2012)采用邊界點矩特征的傅里葉方法檢測薯形，首先在馬鈴薯圖像的邊緣提取出邊界點，并計算出邊界點矩特征值，再通過傅里葉變換得到傅里葉描述子，運用歐式距離分類法把馬鈴薯分類圓形、橢圓形及畸形三類，試驗設(shè)定100幅圖片的訓練樣本，檢測得準確率為92.5％、93.75％和100％。吳佳(吳佳.基于高光譜成像技術(shù)的馬鈴薯薯形檢測與算法研究[D].銀川：寧夏大學,2014)采用高光譜圖像的小波相對矩和極半徑的傅里葉描述子作為馬鈴薯的形狀分級依據(jù)。通過相對矩計算出馬鈴薯類中心，在算出馬鈴薯和類中心的歐式距離。實驗結(jié)果對40個馬鈴薯的分級準確率為畸形薯90％，優(yōu)質(zhì)薯85％。Zernike等不變矩描述形狀方法：郝敏等(郝敏，麻碩士，郝小冬.基于Zernike矩的馬鈴薯薯形檢測[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2010,2(2):347-350)設(shè)計了一套形狀特征參數(shù)檢測方法，把Zernike作為特征參數(shù)。首先歸一化得到的圖像，使得圖片具有平移和尺度不變性，再計算得到Zernike特征參數(shù)并輸入支持向量機。SVM的核心是選擇或者構(gòu)造核函數(shù)，作者采用了試湊的方法，最終選擇高斯徑向基核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)混合構(gòu)建核函數(shù)。實驗結(jié)果，對畸形和良好的分類正確率分別為100％和93％。孔彥龍等(孔彥龍，高曉陽.基于機器視覺的馬鈴薯質(zhì)量和形狀分選方法[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2012,17(9):143-148)采用了6個不變矩組合的方法來表示形狀特征。再通過單隱層BP網(wǎng)絡(luò)把馬鈴薯分為圓形，橢圓形，畸形三個級別，實驗結(jié)果顯示，準確率為96％。上述方法都通過二維圖像的信息來判斷形狀，而馬鈴薯的外形特征復雜，用平面的二維圖像難以準確地反映其外形特征。
技術(shù)實現(xiàn)思路
為了解決二維圖像方法檢測馬鈴薯形狀和計算表面積隨著相機視角的變化，結(jié)果差異性過大的問題，本專利技術(shù)的目的在于提出了一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法和裝置。本專利技術(shù)解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一、一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法：1)通過相機采集馬鈴薯樣本的側(cè)面圖像；2)通過圖像處理獲取馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)；3)由馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)進一步處理形成馬鈴薯樣本模型表面的曲面，從而完成三維表面的重建。所述側(cè)面圖像包括繞馬鈴薯縱徑長軸旋轉(zhuǎn)一周范圍內(nèi)均勻間隔采樣的多張外側(cè)面圖像。所述側(cè)面圖像為從垂直于馬鈴薯縱徑長軸方向拍攝的圖像。所述步驟2)具體為：2.1)采用Canny邊緣檢測算子分別對N張馬鈴薯側(cè)面圖像進行邊緣檢測處理，檢測得到每張圖像中的馬鈴薯輪廓，獲得N張馬鈴薯樣本的輪廓圖；2.2)針對每張輪廓圖將其中所有輪廓點的坐標形成一個二維數(shù)組T，輪廓點的坐標作為二維數(shù)組T的元素，從而獲得N張輪廓圖對應的N張二維數(shù)組T；2.3)對于每張輪廓圖，計算其輪廓最小外接矩形，取最小外接矩形的任一短邊的兩端點，利用該兩端點坐標旋轉(zhuǎn)圖像中的馬鈴薯輪廓，使得馬鈴薯縱徑長軸和圖像的垂直方向相平行，然后以此更新二維數(shù)組T中輪廓點的坐標數(shù)據(jù)；2.4)將各個二維數(shù)組T轉(zhuǎn)化為三維數(shù)組D，以三維數(shù)組D作為馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)。所述步驟2.3)中是利用該兩端點坐標采用以下公式計算獲得旋轉(zhuǎn)角度的余弦，進而旋轉(zhuǎn)圖像中的馬鈴薯輪廓： m x = y L - y R ( x L - x R ) 2 + 本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：1)通過相機采集馬鈴薯樣本的側(cè)面圖像；2)通過圖像處理獲取馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)；3)由馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)進一步處理形成馬鈴薯樣本模型表面的曲面，從而完成三維表面的重建。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：1)通過相機采集馬鈴薯樣本的側(cè)面圖像；2)通過圖像處理獲取馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)；3)由馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)進一步處理形成馬鈴薯樣本模型表面的曲面，從而完成三維表面的重建。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：所述側(cè)面圖像包括繞馬鈴薯縱徑長軸旋轉(zhuǎn)一周范圍內(nèi)均勻間隔采樣的多張外側(cè)面圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：所述側(cè)面圖像為從垂直于馬鈴薯縱徑長軸方向拍攝的圖像。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：所述步驟2)具體為：2.1)采用Canny邊緣檢測算子分別對N張馬鈴薯側(cè)面圖像進行邊緣檢測處理，檢測得到每張圖像中的馬鈴薯輪廓，獲得N張馬鈴薯樣本的輪廓圖；2.2)針對每張輪廓圖將其中所有輪廓點的坐標形成一個二維數(shù)組T，輪廓點的坐標作為二維數(shù)組T的元素，從而獲得N張輪廓圖對應的N張二維數(shù)組T；2.3)對于每張輪廓圖，計算其輪廓最小外接矩形，取最小外接矩形的任一短邊的兩端點，利用該兩端點坐標旋轉(zhuǎn)圖像中的馬鈴薯輪廓，使得馬鈴薯縱徑長軸和圖像的垂直方向相平行，然后以此更新二維數(shù)組T中輪廓點的坐標數(shù)據(jù)；2.4)將各個二維數(shù)組T轉(zhuǎn)化為三維數(shù)組D，以三維數(shù)組D作為馬鈴薯樣本三維骨架數(shù)據(jù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：所述步驟2.3)中是利用該兩端點坐標采用以下公式計算獲得旋轉(zhuǎn)角度的余弦，進而旋轉(zhuǎn)圖像中的馬鈴薯輪廓： m x = y L - y R ( x L - x R ) 2 + ( y L - y R ) 2 ]]> m y = x L - x R ( x L - x R ) 2 + ( y L - y R ) 2 ]]>式中，mx、my分別表示馬鈴薯轉(zhuǎn)動軸相對于X軸、Y軸的方向余弦，(xL，yL)和(xR，yR)是馬鈴薯輪廓最小外接矩形的短邊的兩端點，xL、yL是其中一端點的橫縱坐標，xR、yR是另一端點的橫縱坐標。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用定軸旋轉(zhuǎn)輪廓圖重建馬鈴薯三維表面的方法，其特征在于：所述步驟2.4)具體為：對于采集的第一張馬鈴薯側(cè)面圖像，其對應的二維數(shù)組T中每個輪廓點坐標采用以下公式處理，將平面坐標轉(zhuǎn)化為三維坐標，獲得三維數(shù)組D中的各個三維數(shù)據(jù)； x 0 ′ = x 0 y 0 ′ = y 0 z 0 ′ = 0 ]]>式中，(x0，y0)為第一張馬鈴薯側(cè)面圖像對應的二維數(shù)組T，x0、y0分別表示第一張馬鈴薯側(cè)面圖像中輪廓點的橫縱坐標，(x′0，y′0，z′0)為第一張馬鈴薯側(cè)面圖像對應的三維數(shù)組D，x′0、y′0、z′0為第一張馬鈴薯側(cè)面圖中輪廓點的三維坐標；對于采集的第二張及以后的馬鈴薯側(cè)面圖像，其對應的二維數(shù)組T中每個輪廓點坐標采用以下公式處理，將平面坐標轉(zhuǎn)化為三維坐標，獲得三維數(shù)組D中的各個三維數(shù)據(jù)； x n ′ = x n [ m x 2 ( 1 - cos ...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：饒秀勤，楊耀民，應義斌，
申請(專利權(quán))人：浙江大學，
類型：發(fā)明
國別省市：浙江;33