申请/专利权人：华中农业大学

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117727028A

主分类号：G06V20/68

分类号：G06V20/68;G06V20/70;G06V10/10;G06V10/24;G06V10/26;G06V10/36;G06V10/42;G06V10/82;G06T7/62;G06T7/66;G06T5/77;G06T5/60

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种球形3D柑橘果实点云补全及表型检测方法。通过深度学习实例分割模型，对RGB图像进行分割，提高了目标分割的精度。同时，通过对遮挡导致的残缺点云进行补全，提高了果实点云表型检测结果的准确性和有效性。采用基于最大横径处点云来确定圆心和旋转轴，并基于旋转轴进行旋转初步补全并基于深度学习点云补全网络模型进一步补全优化的方式，建立端到端的果实点云补全模型。充分发挥深度图像和RGB图像的优势，为果实点云补全和表型检测领域提供了新的思路和方法。该技术方案具有高效、准确等优点，为果实生理生态研究和育种育苗研究提供了有力支持。

主权项：1.一种球形3D柑橘果实点云补全及表型检测方法，其特征在于，包括：步骤S1，将摘后柑橘果实置于拍摄台上，采集柑橘果实的彩色对齐图像和深度图像；步骤S2，训练深度学习实例分割模型，并将采集到的柑橘果实彩色对齐图像使用该模型对图像区域进行分割，得到柑橘果实的分割图像，经二值化处理得到彩色柑橘果实分割图像的二值图；步骤S3，使用彩色柑橘果实分割图像的二值图对深度图像进行掩膜处理，得到掩膜后的深度图像；步骤S4，使用步骤S1得到的柑橘果实的彩色对齐图和步骤S3得到的掩膜后的深度图像生成单视角下柑橘果实的点云，再进行点云滤波，得到预处理后点云；步骤S5，将预处理后点云中最大横径处的点云提取出来，针对这部分点云拟合出圆心和整圆，并计算得到圆心的空间坐标和整圆面积A；步骤S6，将步骤S4中预处理后点云沿平行于相机坐标系z轴的旋转轴进行旋转，该旋转轴穿过步骤S5中的圆心，并将旋转后点云与原点云进行拼接，得到拼接后点云；步骤S7，训练球形3D果实点云补全网络，使用该模型对步骤S6中拼接后点云进行补全操作，得到网络补全后点云；步骤S8，对网络补全后点云进行滤波，mesh化，平均采样，得到最终优化后点云；步骤S9，基于步骤S8输出的最终优化后点云，提取柑橘果实表型数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中农业大学 一种球形3D柑橘果实点云补全及表型检测方法

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