基于雙目立體視覺的瓜子三維特殊形態(tài)檢測的研究.pdf

1、利用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的自動篩選已經(jīng)得到一定程度的應(yīng)用。通過物體的形狀、紋理差異等特征值的差異，已經(jīng)實現(xiàn)了對大麥、小麥等不同種類物體的高效分選。通過物體二維彩色圖像的色彩分布、規(guī)格大小等信息實現(xiàn)了同類物體的品質(zhì)檢測與度量。然而，對于西瓜子這類不規(guī)則扁平狀顆粒體，由于其除具有規(guī)格較小、表面色澤分布不均勻等特征外，瓜子表面整體形態(tài)還具有一定的彎翹性，所以現(xiàn)有方法僅通過物體的大小、長寬比、表面色彩分布等特征，而沒有考慮到瓜子形態(tài)彎翹程度

2、的分選具有一定的局限性。
　　 本文利用計算機視覺技術(shù)對瓜子等扁平顆粒體表面彎翹度特征的提取與表示進行了研究，提出了一種瓜子類扁平顆粒體表面彎翹性的表示方法，以解決當(dāng)前瓜子類扁平顆粒體篩選時的特征域局限性問題。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　 (1)根據(jù)課題的當(dāng)前設(shè)計框架，對雙目立體視覺技術(shù)進行了研究，通過理論分析與實驗結(jié)果比較，提出了一種基于OpenCV的標(biāo)定流程優(yōu)化方案，以提高立體攝像頭的標(biāo)定精度與效率。
　　

3、 (2)由于立體匹配結(jié)果將直接影響三維點坐標(biāo)的計算，因此將待匹配的立體圖像對進行灰度直方圖均衡與去噪聲等預(yù)處理，以提高立體匹配精度。對現(xiàn)有立體匹配方法進行分析與實驗驗證，最終提出一種適合瓜子類扁平顆粒體的匹配方法。
　　 (3)對三維重建后的點云數(shù)據(jù)進行分析，針對無匹配點而導(dǎo)致的瓜子表面孔洞問題，研究通過三角劃分的方法，對孔洞進行修補。通過對孔洞修補后的點云數(shù)據(jù)進行分析，提出了一種骨骼線與局部曲率尺度空間相結(jié)合的方法，來度量其彎