基于多輪廓圖的馬鈴薯三維表面重建方法研究.pdf

1、二維圖像方法用于馬鈴薯形狀檢測時隨著相機視角的變化而存在較大誤差，隨著計算機運行速度、存儲量的快速提升，通過二維圖像對馬鈴薯分級已經(jīng)難以滿足需求;同時，傳統(tǒng)的三維重建方法例如雙目視覺、通過Kinect2獲取深度信息由于信息量過大，速度達不到實時在線要求。本文提出了基于大量轉(zhuǎn)動輪廓重建三維圖像的方法，推導出轉(zhuǎn)動一定角度時，二維輪廓信息與三維空間之間的映射關(guān)系，把轉(zhuǎn)動的馬鈴薯輪廓轉(zhuǎn)換到三維空間生成一個骨架，再把曲面擬合成馬鈴薯三維模型，達到

2、了馬鈴薯快速、精確的三維重建要求。
　　主要內(nèi)容如下:
　　(1)構(gòu)建了可旋轉(zhuǎn)的圖像采集系統(tǒng)。本研究的實驗對象為馬鈴薯，該系統(tǒng)主要包括LED光照系統(tǒng)、圖像采集軟件、相機裝置、轉(zhuǎn)動臺等，轉(zhuǎn)動臺用于模擬傳送帶的滾動，并采集640×480像素的馬鈴薯圖像用于獲取輪廓。
　　(2)提出了利用多幅馬鈴薯不同狀態(tài)的輪廓圖來合成馬鈴薯三維表面的方法，并推導出二維輪廓與三維骨架之間的數(shù)學轉(zhuǎn)換關(guān)系。馬鈴薯轉(zhuǎn)動一定角度后，二維輪廓映射至三

3、維空間，通過分析輪廓上每個像素點相對的x軸，y軸，z軸轉(zhuǎn)動的方向余弦來計算該像素點在三維空間中的坐標位置。把所有輪廓上的像素點轉(zhuǎn)換到三維空間后，形成三維骨架，進一步采用改進的最小二乘曲面擬合方法進行曲面擬合形成馬鈴薯三維模型。
　　(3)確定了馬鈴薯三維模型重建的合適輪廓圖數(shù)量。對100個馬鈴薯樣本分別采用18、36、45、60、90幅輪廓圖進行三維重建，對重建的馬鈴薯模型表面100個測試點采用馬鈴薯表面測試點到轉(zhuǎn)動軸的距離和測試

4、點的高斯曲率來檢驗?zāi)Ｐ偷臏蚀_性，實驗結(jié)果表明，18、36、45、60和90幅輪廓圖重建的馬鈴薯模型測試點到轉(zhuǎn)動軸的距離平均相對誤差分別為8.26％、6.85％、4.72％、3.28％、3.42％，平均絕對誤差為1.91 mm、1.23 mm、0.91 mm、0.65 mm、0.70 mm，模型表面高斯曲率的平均相對誤差為9.76％、7.57％、5.63％、3.92％、3.78％。重建模型用時分別為基于三維掃描儀建模的1/18.5、1/9