CN106092016B - 一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统，包括嵌入式处理模块以及与其相连的摄像模块、光学定标模块、手机通信模块、内置文件模块、液晶显示屏、输入键盘。本发明可以有效提高林木材积计算的精度。
Description
技术领域
本发明涉及林木材积检测领域，特别是一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统及方法。
背景技术
目前，我国大多数采用的木材材积检验是依靠手工作业，存在效率低、劳动强度高、检尺误差大等弊端；此外，对检尺结果的滞后管理使行业渐已形成“潜规则”，出现码单“少开多运”的现象。虽然有部分木材检尺仪器的出现，但是仍然没有实现大规模的商用化，说明大部分的木材检尺装置存在操作复杂、涉及到诸多硬件设备、以及图像信号校准、图像数据的处理等操作，需要检尺员有较高的专业知识，这明显不符合实际情况。例如常熟市进出口检验检疫局的李博豪，殷晓平，牛竞飞等人的便携式木材自动检尺仪的开发设计,其论文中阐述了基于计算机视觉处理的木材端面长短径检测，但是未考虑复杂情况下的木材端面，且实验结果仅限于木材厂，可信度并不大，另外一方面没有考虑到检测结果的监管和不同木材的检测的差异性，木材检尺员工作效率仍然很低。另外内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院的安珍，范俊雄的木材自动检尺仪的开发设计的论文中，从其识别木材端面轮廓图像结果来看，其识别精度并不高，这是因为彩色摄像头获取到的仅仅是木材的端面的2D信息，实际木材检尺的环境复杂，木材端面和背景往往相似性较大以及受到木材本身有泥土、污物的干扰，因而仅仅从彩色图像来分割或者使用深度图像并不能准确分割出端面的轮廓。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统及方法，能够有效提高林木材积的计算精度。
本发明采用以下方案实现：一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统，包括嵌入式处理模块以及与其相连的摄像模块、光学定标模块、手机通信模块、内置文件模块、液晶显示屏、输入键盘；
所述光学定标模块采用平行激光束在木材端面上的成像点光斑作为像素标尺，用以避免因图像拍摄时物距变化引起的图像大小变化而导致图像大小无法测量；
所述摄像模块用以获取木材端面的图像；所述摄像模块采用两个摄像头同时获取木材端面的彩色图像和深度图像；
所述手机通信模块用以与中心数据库服务中心建立无线通信信道，进而通过无线信道把检尺数据送往林业管理中心；
所述内置文件模块用以存置和管理木材端面图片、标准的木材材积统计表、检尺输送、生成的报表、收发的短信；
进一步地，所述手机通信模块包括3G通信模块、4G通信模块。
进一步地，所述嵌入式处理模块采用ARM处理器，运行Ubuntu操作系统，利用OpenCV的图像处理函数，对木材端面进行图像预处理、图像分割、轮廓提取、轮廓跟踪、标尺识别、数据分析，计算出长短径再结合材积计算专家库确定所测木材的体积。所述嵌入式处理器移植了OpenNI、libusb等驱动程序，用于驱动摄像头获取图像。由于中摄像头中的RGB图像数据和深度数据的空间坐标系不同，存在视场差，因此获取到的图像并没有配准。使用激光定标的激光亮斑作为提示点，对彩色图像进行旋转和平移变换等处理，使得深度和彩色图像配准。此外操作系统中安装有自行开发的图像处理程序，利用OpenCV的图像处理函数并结合自行设计的算法，对木材端面进行图像预处理、图像分割、轮廓提取、轮廓跟踪、标尺识别、数据分析等操作，最终计算出长短径再结合材积计算专家库确定所测木材的体积即可。
进一步地，上文的系统还包括以下步骤：
步骤S1：所述嵌入式处理模块驱动所述摄像模块对焦摄像，并转换CCD传感器数据；
步骤S2：所述光学定标模块对图像进行定标，用以提供图像的真实尺寸基准；
步骤S3：所述嵌入式处理模块采用基于目标自参考信息的自适应图像分割算法，对图片进行轮廓识别处理和材积计算，计算出包括径级、材积在内的检尺数据；
步骤S4：辅以人机交互的方式对步骤S3中的识别结果进行修补核实，以报表的形式存储及发送。其中用户输入数据采用所述输入键盘。
进一步地，所述步骤S2具体为利用打在光学定标模块打在木材端面的激光点对深度图和彩色图进行配准，用以解决2个摄像头的视差问题。
进一步地，步骤S3中所述基于目标自参考信息的自适应图像分割算法具体为：首先对彩色图像进行HSV颜色空间转换，然后对目标木材端面设置ROI区域,计算出该区域内H分量和S分量的阈值区间，以该区间作为分割阈值对整个图像进行分割。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：
1、本发明采用激光光学定标模块，从而使得测量时无需外置标准尺，使得测量使用方便，精度提高。此外利用打在木材端面的激光点对深度图和彩色图进行配准，解决因为2个摄像头的视差问题。
2、本发明提出的基于目标自参考信息的自适应图像分割算法，能够有效的识别和分割出木材的端面。
3、本发明采用深度摄像与彩色图像相结合，解决了仅仅使用彩色图像在背景和木材端面相似、木材端面存在泥土、污物等复杂环境下木材端面的识别率和分割成功率不足的问题；解决了仅仅使用深度图像在木材成堆存放且端面在同一平面时不能有效分割图像的问题。有效提高了该系统适应性和准确度。此外图像识别自动分割轮廓，自动计算材积。不同使用者测量结果相同，从而避免了人为主观因素，减少检尺员的人工培训成本，使本检测仪可作为计量设备，任何非专业的人都可以用其测量木材材积，而从前未受培训的人无法按国家规程测量材积。
4、本发明采用手机无线信号与中心服务器通信，实现信息的无纸化传输。
附图说明
图1为本发明的系统原理框图。
图2为本发明的软件原理框图。
图3为本发明实施例中的激光斑点图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图1以及图2所示，本实施例提供了一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统，包括嵌入式处理模块以及与其相连的摄像模块、光学定标模块、手机通信模块、内置文件模块、液晶显示屏、输入键盘；
所述光学定标模块采用平行激光束在木材端面上的成像点光斑作为像素标尺，用以避免因图像拍摄时物距变化引起的图像大小变化而导致图像大小无法测量；
所述摄像模块用以获取木材端面的图像；所述摄像模块采用两个摄像头同时获取木材端面的彩色图像和深度图像；
所述手机通信模块用以与中心数据库服务中心建立无线通信信道，进而通过无线信道把检尺数据送往林业管理中心；
所述内置文件模块用以存置和管理木材端面图片、标准的木材材积统计表、检尺输送、生成的报表、收发的短信；
在本实施例中，所述手机通信模块包括3G通信模块、4G通信模块。
在本实施例中，所述嵌入式处理模块采用ARM处理器运行Ubuntu操作系统，利用OpenCV的图像处理函数，对木材端面进行图像预处理、图像分割、轮廓提取、轮廓跟踪、标尺识别、数据分析，计算出长短径再结合材积计算专家库确定所测木材的体积。所述嵌入式处理器移植了OpenNI、libusb等驱动程序，用于驱动摄像头获取图像。由于中摄像头中的RGB图像数据和深度数据的空间坐标系不同，存在视场差，因此获取到的图像并没有配准。使用激光定标的激光亮斑作为提示点如图3所示，对彩色图像进行旋转和平移变换等处理，使得深度和彩色图像配准。此外操作系统中安装有自行开发的图像处理程序，利用OpenCV的图像处理函数并结合自行设计的算法，对木材端面进行图像预处理、图像分割、轮廓提取、轮廓跟踪、标尺识别、数据分析等操作，最终计算出长短径再结合材积计算专家库确定所测木材的体积即可。
本实施例还提供了上文所述系统的方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：所述嵌入式处理模块驱动所述摄像模块对焦摄像，并转换CCD传感器数据；
步骤S2：所述光学定标模块对图像进行定标，用以提供图像的真实尺寸基准；
步骤S3：所述嵌入式处理模块采用基于目标自参考信息的自适应图像分割算法，对图片进行轮廓识别处理和材积计算，计算出包括径级、材积在内的检尺数据；
步骤S4：辅以人机交互的方式对步骤S3中的识别结果进行修补核实，以报表的形式存储及发送。
在本实施例中，所述步骤S2具体为利用打在光学定标模块打在木材端面的激光点对深度图和彩色图进行配准，用以解决2个摄像头的视差问题。
在本实施例中，步骤S3中所述基于目标自参考信息的自适应图像分割算法具体为：首先对彩色图像进行HSV颜色空间转换，然后对目标木材端面设置ROI区域,计算出该区域内H分量和S分量的阈值区间，以该区间作为分割阈值对整个图像进行分割。
特别的，本实施例的使用过程具体包括以下步骤：
自动检测：将摄像头对准木材端面，摄像端距离端平台50cm至100cm，以保证摄像不会因距离太近产生曲面变形或因距离太远产生精度下降。摄像头法线与木材端面法线夹角不得大于45度。按下机侧确认功能键，系统自动识别距离和角度，如若不符要求则发出提示音。位置无误，则自动摄像，发出提示音，并在2秒之内完成分析图形，将分析结果自动保存为新增单根木材信息，场声器发出该木材的机内自动编号。如果在2秒之内分析出错，则提示手工检测输入。
数据发送:按下发送键，LCD会提示输入检尺通知单号，树材种，材长，车号。系统将机内所有的本日未成组的单根木材信息并入装车信息，亦即，前述所测的木材已被赋于一组特定的装车数据，并已成组的形式出现，如果你要修改某根木材的数据，发的信息中该木材信息将被打上标记，以告知中心，这根木材非机器检量。如当前无未成组单根木材信息，则LCD显示几组装车信息，包含时间和通知单号。可选择其中之一组发送。发送成功，扬声器发出提示音。
材积数据管理：分为成组信息和非成组信息。成组信息为已绑定车号和单号的信息，可被短信发送。成组信息中的单根木材信息不能删除，可以增加，可以修改，但修改后该数据将会被标识为非机器检量。 非成组信息不能被发送，可以删除，可以修改，但修改后该数据将会被标识为非机器检量。所有当日非成组信息按下装车键时自动与后边输入的或者是先前输入的某个装车信息绑定，每个装车信息一次只能被绑定一次。
图片管理：当系统分析图片失败时，该木材截面图像将被保存，并提示操作都手工输入材积。该材积数据被打上标记并与该图片相关联。如系统开通彩信，该图也可随整机信息发出。以备中心验证。
数据有线上传：用USB接PC机上传。以备在网络中断的情况下上传数据。
材积专家库管理：可选择不同标准作为当前计算材积的计算标准，进入需密码
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (6)
1.一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统，其特征在于：包括嵌入式处理模块以及与其相连的摄像模块、光学定标模块、手机通信模块、内置文件模块、液晶显示屏、输入键盘；
所述光学定标模块采用平行激光束在木材端面上的成像点光斑作为像素标尺，用以避免因图像拍摄时物距变化引起的图像大小变化而导致图像大小无法测量；
所述摄像模块用以获取木材端面的图像；所述摄像模块采用两个摄像头同时获取木材端面的彩色图像和深度图像；
所述手机通信模块用以与中心数据库服务中心建立无线通信信道，进而通过无线信道把检尺数据送往林业管理中心；
所述内置文件模块用以存置和管理木材端面图片、标准的木材材积统计表、检尺输送、生成的报表、收发的短信。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统，其特征在于：所述手机通信模块包括3G通信模块、4G通信模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统，其特征在于：所述嵌入式处理模块采用ARM处理器运行Ubuntu操作系统，利用OpenCV的图像处理函数，对木材端面进行图像预处理、图像分割、轮廓提取、轮廓跟踪、标尺识别、数据分析，计算出长短径再结合材积计算专家库确定所测木材的体积。
4.一种基于权利要求1所述的基于深度传感器的林木材积自动检尺系统的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：所述嵌入式处理模块驱动所述摄像模块对焦摄像，并转换CCD传感器数据；
步骤S2：所述光学定标模块对图像进行定标，用以提供图像的真实尺寸基准；
步骤S3：所述嵌入式处理模块采用基于目标自参考信息的自适应图像分割算法，对图片进行轮廓识别处理和材积计算，计算出包括径级、材积在内的检尺数据；
步骤S4：辅以人机交互的方式对步骤S3中的识别结果进行修补核实，以报表的形式存储及发送。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统的方法，其特征在于：所述步骤S2具体为利用光学定标模块打在木材端面上的成像点光斑对深度图和彩色图进行配准，用以解决2个摄像头的视差问题。
6.根据权利要求4所述的一种基于深度传感器的林木材积自动检尺系统的方法，其特征在于：步骤S3中所述基于目标自参考信息的自适应图像分割算法具体为：首先对彩色图像进行HSV颜色空间转换，然后对目标木材端面设置ROI区域,计算出该区域内H分量和S分量的阈值区间，以该区间作为分割阈值对整个图像进行分割。
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