為快速高效獲取葉類植物葉片的外部表型參數、掌握植株生長狀況,以綠蘿葉片為研究對象,提出一種基于幾何模型的葉長、葉寬與葉面積的三維估測方法。利用微軟Kinect V2相機,自80 cm高度垂直位姿獲取綠蘿葉片局部點云,并進行直通濾波去噪與包圍盒精簡等預處理,測量得到點云外形參數,輸入預先建立的SAE網絡分類預測得到幾何模型參數,并基于曲面參數方程建立葉片幾何模型。采用粒子群優(yōu)化算法計算幾何模型離散點云和局部點云間的空間距離,進行空間匹配,利用遺傳算法求解最優(yōu)匹配模型的內部模型參數,輸出最優(yōu)匹配模型的葉長、葉寬與葉面積作為估測結果。實驗共采集150片綠蘿葉片的局部點云數據,將估測結果和真實值進行數學統(tǒng)計與線性回歸分析,得出葉長、葉寬與葉面積估測的平均誤差分別為0.46 cm、0.41 cm和3.42 cm²,葉長估測R²和RMSE分別為0.88和0.52 cm,葉寬R²和RMSE分別為0.88和0.52 cm,葉面積R²和RMSE分別為0.95和3.60 cm²。實驗表明,該方法對... 

【文章來源】：農業(yè)機械學報. 2020,51(12)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

點云數據采集

點云數據分割與處理

根據該方程構建的綠蘿葉片幾何模型如圖3所示。以上分析可知，在綠蘿參數曲面方程中，包含h、b、ut、ub、ax、dy、at、ab、xb、yb10個內部模型參數。這10個內部模型參數影響著幾何模型的L、B、H、S4個外部表型參數，將模型Y方向上的最高點與最低點間的差值作為模型的葉長(記為L);將模型X方向上的最高點與最低點間的差值作為葉寬(記為B);將模型Z方向上的最高點與最低點間的差值作為葉片高度(記為H);并對曲面進行插值，計算出曲面的表面積作為葉面積(記為S)。各外形指標示意圖如圖3所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]植物表型平臺與圖像分析技術研究進展與展望[J]. 張慧春,周宏平,鄭加強,葛玉峰,李楊先.  農業(yè)機械學報. 2020(03)
[2]基于三維點云的葉面積估算方法[J]. 蘇寶峰,劉易雪,王琮,米志文,王方圓.  農業(yè)機械學報. 2019(12)
[3]珍珠玉綠蘿在我國生長的表型鑒定[J]. 陳梅,施翔,陳夏琳,程建峰.  現(xiàn)代園藝. 2019(20)
[4]基于SAE和深度神經網絡相結合的人臉特征提取與識別[J]. 王鑫.  移動通信. 2018(09)
[5]基于三維數字化的玉米株型參數提取方法研究[J]. 溫維亮,郭新宇,趙春江,肖伯祥,王勇健.  中國農業(yè)科學. 2018(06)
[6]基于三維點云的蘋果樹葉片三維重建研究[J]. 張偉潔,劉剛,郭彩玲,宗澤,張雪.  農業(yè)機械學報. 2017(S1)
[7]一種基于種群多樣性的粒子群優(yōu)化算法設計及應用[J]. 韓紅桂,盧薇,喬俊飛.  信息與控制. 2017(06)
[8]一種基于局部曲率特征的點云精簡算法[J]. 麻衛(wèi)峰,周興華,徐文學,潘光江.  測繪工程. 2015(11)
[9]基于多視角立體視覺的植株三維重建與精度評估[J]. 胡鵬程,郭焱,李保國,朱晉宇,馬韞韜.  農業(yè)工程學報. 2015(11)
[10]基于點云數據的植物葉片三維重建[J]. 王勇健,溫維亮,郭新宇,趙春江.  中國農業(yè)科技導報. 2014(05)

碩士論文
[1]基于Kinect傳感器的植物葉片表型測量方法研究[D]. 巨建肖.南京農業(yè)大學 2017
[2]植物葉片幾何參數測量研究與應用[D]. 康宇.西南科技大學 2016
[3]自由曲面匹配技術研究[D]. 劉孝龍.吉林大學 2015
[4]基于變形的三維植物葉片可視化造型研究[D]. 周南.東華理工大學 2013
[5]不同光照處理對綠蘿生長發(fā)育的影響研究[D]. 桂克印.湖南農業(yè)大學 2007



本文編號：3432384