CN109584292A - 一种基于Kinect自主标定的果树三维形态测量系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种果树三维形态测量系统，使用Kinect相机、直径10cm红黄蓝标定球各一个，实现Kinect自主标定，标定得到红黄蓝三球的球心，为多视角三维点云坐标统一奠定基础。使用Kinect对果树不同角度进行拍摄，采集多个视角下RGB‑D图像，确定Kinect相机内部参数，将采集的深度图转换为三维点云图。根据不同角度三色标定球的球心所在平面的法向量，将多视角下三维点云图进行位移以及旋转轴变换，选定初始参考坐标系，将其他视角下三维点云进行旋转角度逆变换，实现多视角三维点云统一坐标系，并进行均值迭代最近点法ICP精确配准，实现果树三维点云模型的精确重构。
Description
技术领域
本发明涉及果树冠层测量领域，尤其是一种基于Kinect自主标定果树三维形态测量系统。
背景技术
中国是世界上苹果生产大国之一，但是单位面积产量低、出口量小、果实品质较差，都是目前制约苹果产业发展的重要因素。因此，要想增强国内外苹果市场的竞争能力，提高苹果产业的经济效益，关键途径就是提升苹果果实品质。而冠层作为果树最先接触光照与外界环境的部分，是果树进行呼吸作用以及光合作用的主要场所。果树的冠层结构特征不仅塑造了植物形态各异的外观造型，同时也反映了果树的生长状况和果实的产量潜力。研发一种基于Kinect自主标定的果树冠层信息测量系统，通过计算机算法提取冠层信息作为相应指导，良好的果树冠层结构可以使冠层内部通风良好，透光率较高，有效地促进二氧化碳与叶幕之间的交换，提高果实的产量与质量。
发明内容
本发明旨在提供一种果树冠层信息的测量方法，使用Kinect相机、直径10cm红黄蓝标定球各一个，实现Kinect自主标定，标定得到红黄蓝三球的球心，为多视角三维点云坐标统一奠定基础。使用Kinect对果树不同角度进行拍摄，采集多个视角下RGB-D图像，确定Kinect相机内部参数，将采集的深度图转换为三维点云图。根据不同角度三色标定球的球心所在平面的法向量，将多视角下三维点云图进行位移以及旋转轴变换，选定初始参考坐标系，将其他视角下三维点云进行旋转角度逆变换，实现多视角三维点云统一坐标系，并进行均值迭代最近点法ICP精确配准，实现果树三维点云模型的精确重构。根据果树三维点云模型，计算果树三维几何形态信息：植株高度、最大宽幅、冠层体积、主干高度等果树相关参数。该发明测量方法具有精度高、速度快、可以测量人工无法精确测量的冠层体积等优点。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于Kinect自主标定的果树冠层信息测量系统，包括220V移动电源、直径10cm的红黄蓝标定求各一个、固定标定球的支架、Kinect相机、测量软件等。
作为本发明的进一步方案：所述Kinect自主标定，在果树树干周围，用支架将三个标定球固定在离地面约10cm高度，使得相机所需要拍摄的角度三个小球均无遮挡。Kinect相机采集初始RGBD图，将Kinect相机移动到果树初始角度背面(称第二视角)，再次采集RGBD图，采用包围盒法或颜色阈值法分割标定球点云图，并分别分割红黄蓝三个标定球区域点云，计算初始角度和反面角度时标定球球心坐标，分别为R1(x，y，z)、Y1(x，y，z)、(x，y，z)、R2(x，y，z)、Y2(x，y，z)、B2(x，y，z)，并根据R1、Y1、B1和R2、Y2、B2，计算各角度内三个球心所确定的三角形的重心M1(x，y，z)、M2(x，y，z)。根据三个球心所确定的平面，计算该平面在M1、M2点的对应法向量p1(a，b，c)、p2(a，b，c)。根据两个角度的中心坐标M1、M2分别将其点云平移至Kinect坐标系原点O(0，0，0)，并将法向量p1、p2旋转至Kinect坐标系Z轴(0，0，1)，使其Z轴对齐，分别计算出p1、p2转轴变换旋转矩阵Rx1、Ry1和Rx2、Ry2。多视角果树三维点云均需要进行位移与转轴变换，初始三维点云不需要Z轴旋转变换，其他视角三维点云需要进行Z轴旋转逆变换，实现不同视角下，三维点云统一坐标系，完成粗配准，为三维点云精确配准奠定基础。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：自主标定的果树冠层测量方法，采用Kinect相机与标定球结合方式，实现多视角RGBD图像采集，并且Kinect相机采用自主标定方式，实现多视角三维点云统一坐标系，为果树三维点云模型精确重构奠定基础，极大的提高了现有测量系统的集成度以及自动化水平。在成像系统中，采用自主支架搭建标定球，且搭建简单，易于拆改，具有速度快，适应性强，可重复使用的有点。
附图说明
图1工作场景图；
图2向量Z轴对齐示意图；
图3果树单视角点云显示；
图4标定球点云显示；
图5标定球球心平面法向量显示；
图6点云粗配准；
图7ICP精确配准点云；
图8冠层体积测量外包络图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示是具体采集点云的工作场景，本发明基于Kinect自主标定的果树冠层测量方法，根据果树的生长情况，选择冠层高度合适，园林里适合正面背面搭架Kinect三脚架进行拍摄的果树，以便采集果树的三维点云。图2为标定球安装示意图，搭建好标定球，必须使得将要拍摄的正反面三个标定球都能在采集的图像中显示，调节Kinect高度和远近距离以及拍摄角度，使得果树可以完整的在相机中显示，在果树正反面选择合适的位置采集两组数据。
果树测量系统软件流程主要分为4个阶段：Kinect自主标定阶段、图像采集阶段、图像预处理与重建阶段、果树冠层信息计算阶段。
如图2～4所示，Kinect自主标定阶段，在果树下方安置的直径为10cm的红色黄色蓝色三个标定小球围绕在树干周围。Kinect相机采集初始RGBD图(必须包含三个标定球的全部信息)，将Kinect相机移至果树另一侧，再次采集RGBD图(同样必须包含三个标定球的全部信息)，如图3所示，将采集的深度图转换为三维点云图。采用包围盒法或颜色阈值法分割采集的果树点云图，并分别分割红黄蓝三个标定球区域点云，分别计算初始角度和背面角度时三个标定球的球心坐标坐标，分别为R1(x，y，z)、Y1(x，y，z)、B1(x，y，z)、R2(x，y，z)、Y2(x，y，z)、B2(x，y，z)，并根据R1、Y1、B1和R2、Y2、B2，计算各角度内三个球心所确定的三角形的重心M1(x，y，z)、M2(x，y，z)。根据三个球心所确定的平面，计算该平面在M1、M2点的对应法向量p1(a，b，c)、p2(a，b，c)。根据两个角度的中心坐标M1、M2分别将其点云平移至Kinect坐标系原点O(0，0，0)，并将法向量p1、p2旋转至Kinect坐标系Z轴(0，0，1)，分别计算出p1、p2转轴变换旋转矩阵Rx1、Ry1和Rx2、Ry2，先将向量p1、p2绕X轴旋转α度至XOY平面，旋转矩阵为Rx(α)，再绕Y轴旋转β度至Z轴，旋转矩阵为Rz(β)。
式中：Rx(α)为绕X轴旋转的矩阵，其中α为旋转角度；(a，b，c)为三个标定球球心所在平面法向量；Rz(β)为绕y轴旋转的矩阵，其中γ为旋转角度；Ry(γ)为绕Y轴旋转的矩阵，其中γ为旋转角度。
如图4所示，为两个视角的标定球的点云参数，以便求得对应的球心坐标。
如图5所示，为球心所在的平面法向量以及局部放大图。
以下为举例说明植物三维点云模型重建数据提取计算方法。
如图6所示，在图像采集阶段，采两个(或者更多这里因为果园实地限制，只举例两个视角)视角下植物三维点云，分别为正面和背面或者更多个视角下果树三维点云。将两个视角下的点云通过上述平移旋转等变化，拼接到统一的点云图中获得果树的测配准点云图，可见这是双视角下的标定球的点云位置已经基本融合,这里为了区分初始视角和第二视角的点云，用红蓝两种颜色构建点云图。
如图7所示，由于粗配准过程中受一些因素影响(Kinect自身误差、果园复杂环境干扰、光线影响，标定球提取误差等)，粗配准后的结果存在一定的误差，所以将双视角下的对应点进行迭代取均值，进行ICP精确配准，得到精确的果树三维点云模型。
果树冠层信息计算阶段，在重建的果树三维点云模型基础上，计算果树高度、最大宽幅、冠层体积等果树相关参数，具体计算方法如下：
根据三维点云最高点Z坐标最大点和最小点的差，计算的得到果树高度。根据分支可以得到树干高度，除去树干部分即可得果树冠层的三维点云。
根据果树三维点云在XOY平面上的投影，搜索边界距离最远的两个点，并计算两点距离，该距离为植物冠层最大宽幅。
如图8所示，冠层三维点云为外边界包络图，计算得到植物体积。
在本发明中主要保护采用Kinect自主标定实现果树三维点云模型重建的方法与系统。在三维点云模型基础上，进行三维点云模型几何形态学计算，以及点云的分割，得到果树各种表型参数。
在本次果树三维点云信息采集与计算保存测量数据后，将标定球安置在下一棵果树周围，用同样的方法进行后续果树的测量。
Claims (1)
1.一种基于Kinect自主标定的果树三维形态测量系统，其特征在于，搭建好标定球，必须使得将要拍摄的正反面三个标定球都能在采集的图像中显示，调节Kinect高度和远近距离以及拍摄角度，使得果树可以完整的在相机中显示，在果树正反面选择合适的位置采集两组数据；
果树测量系统软件流程主要分为4个阶段：Kinect自主标定阶段、图像采集阶段、图像预处理与重建阶段、果树冠层信息计算阶段；
Kinect自主标定阶段，在果树下方安置的直径为10cm的红色黄色蓝色三个标定小球围绕在树干周围；Kinect相机采集初始RGBD图(必须包含三个标定球的全部信息)，将Kinect相机移至果树另一侧，再次采集RGBD图(同样必须包含三个标定球的全部信息)；
将采集的深度图转换为三维点云图；采用包围盒法或颜色阈值法分割采集的果树点云图，并分别分割红黄蓝三个标定球区域点云，分别计算初始角度和背面角度时三个标定球的球心坐标坐标，分别为R1(x，y，z)、Y1(x，y，z)、B1(x，y，z)、R2(x，y，z)、Y2(x，y，z)、B2(x，y，z)，并根据R1、Y1、B1和R2、Y2、B2，计算各角度内三个球心所确定的三角形的重心M1(x，y，z)、M2(x，y，z)；根据三个球心所确定的平面，计算该平面在M1、M2点的对应法向量p1(a，b，c)、p2(a，b，c)；根据两个角度的中心坐标M1、M2分别将其点云平移至Kinect坐标系原点O(0，0，0)，并将法向量p1、p2旋转至Kinect坐标系Z轴(0，0，1)，分别计算出p1、p2转轴变换旋转矩阵Rx1、Ry1和Rx2、Ry2，先将向量p1、p2绕X轴旋转α度至XOY平面，旋转矩阵为Rx(α)，再绕Y轴旋转β度至Z轴，旋转矩阵为Rz(β)；
式中：Rx(α)为绕X轴旋转的矩阵，其中α为旋转角度；(a，b，c)为三个标定球球心所在平面法向量；
Rz(β)为绕y轴旋转的矩阵，其中γ为旋转角度；Ry(γ)为绕Y轴旋转的矩阵，其中γ为旋转角度。
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