一种利用三维扫描点云测度谷粒长宽厚形态参数的新方法技术

本发明专利技术公开了一种利用三维扫描仪获得谷粒点云测度谷粒形态参数的新方法。本发明专利技术测度的谷粒形态参数包括：谷粒长、谷粒宽、谷粒厚。本发明专利技术涉及测量方法、激光点云处理、图像几何变换和数值计算等技术领域。包括点云图像获取、激光点云处理、图像几何变换、数值计算形态参数等步骤。本发明专利技术通过三维扫描的方式批量获取水稻谷粒激光点云，基于图像几何变换和点云聚类提取单个水稻谷粒激光点云，通过对水稻谷粒激光点云的数值分析提取水稻谷粒的谷粒长、谷粒宽和谷粒厚。本发明专利技术可用于不同品种谷粒形态量化分析，秕谷和实粒的分类，以及谷粒饱满程度的量化度量。

A new method of measuring the shape parameters of grain length, width and thickness by using 3D scanning point cloud

【技术实现步骤摘要】
一种利用三维扫描点云测度谷粒长宽厚形态参数的新方法
本专利技术涉及一种测度谷粒长宽厚形态参数的新方法，本专利技术涉及测量方法、激光点云处理、图像几何变换和数值计算等

技术介绍
稻谷粒形性状是构成水稻产量的重要因素之一，同时也影响着稻米的外观品质。随着人们生活水平提高和稻米市场开放，对米质的需求谷粒越来越高，不仅要口味适，而且要外形美观。同时谷粒形态性状受基因控制，研究人员借助现代高通量测序技术，在水稻中定位并克隆了控制谷粒长度和产量的基因，其表达产物能够负向调控谷粒的大小和重量，如将该基因的大粒等位基因导入主栽品种‘黄华占’中可以提高产量10％以上。因此，谷粒形态是谷粒重要的表型指标，是水稻品种选育和品种评价的重要指标。由于谷粒形态小且呈不规则，现有使用游标卡尺测量谷粒形态指标的方法操作难度大、通量低、精度受人为因素影响大，不能适应现代水稻性状研究的需要。现有使用图像处理测量谷粒形态指标的方法有效解决测量谷粒的长宽的问题，但是也存在不能测量谷粒的厚度的缺陷。本专利技术公开了一种利用三维扫描仪获得谷粒点云测度谷粒形态参数的新方法。本专利技术测度谷粒形态参数包括：测度谷粒长、谷粒宽、谷粒厚。本专利技术通过三维扫描的方式批量获取水稻谷粒激光点云，基于图像几何变换提取单个水稻谷粒激光点云，通过对水稻谷粒对激光点云的数值分析提取水稻谷粒的谷粒长、谷粒宽和谷粒厚。比较分析表明本专利技术测度谷粒长、谷粒宽、谷粒厚与实测值有显著线性相关性，准确度高平均绝度误差为0.05毫米。本专利技术估算谷粒长、谷粒宽和谷粒厚，通量高、精度好，可用于谷粒性状的比较分析。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种利用三维扫描仪获得谷粒点云测度谷粒形态参数的新方法，提高测量通量，同时获得精确度较高的谷粒长、谷粒宽、谷粒厚，本专利技术采用的技术方案流程如图1所示。1.一种测度谷粒长宽厚形态参数的新方法，其特征在于该方法包括步骤：S1.图像获取(如图2)，使用蓝光三维扫描仪530P/A(BlueLight3DScanningSystem530P/A)扫描，获得背景板的激光点云数据BGCP(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标)；将水稻谷粒批量放置在背景板上，获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG1(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标,将放置水稻谷粒批量的背景板旋转180°，再次获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG2(x,y,z)，x,y,z为点云的空间坐标)。S2.使用matlab编程对点云处理，计算谷粒的长宽厚形态参数形态参数，处理过程如下：S2-1、取背景板BGCP(x,y,z)的中心BGCPc(x0,y0,z0),平移背景板：BGCP＝BGCP-BGCPc，使得中心点BGCPc为原点，使用空间平面函数拟合背景板点云BGCP(x,y,z)，求出背景板平面a×BGCPx+b×BGCPy+c×BGCPz+d＝0,背景板平面法向量为n＝(a,b,c),计算背景板平面与xoy平面的夹角θ＝arccos(|n*n1|/(|n|*|n1|))，其中n1＝(0,0,1)为xoy平面的法向量。S2-2、谷粒点云拼接(结果如图4)，基于EinScan-Sseries_v2.7.0.8自带的软件拼接谷粒点云CPG1(x,y,z)和谷粒点云CPG2(x,y,z)，以消除单次扫描的空洞，拼接后的点云记为CPG。S2-3、平移点云CPG，仍记为CPG，平移方程为：CPG＝CPG-BGCPc。S2-4、旋转点云CPG，基于背景板平面与xoy平面的夹角θ，绕X轴旋转点云CPG，使得点云CPG的基本面位于xoy平面，坐标旋转函数为旋转后的点云坐标为CPGH(CPGHx，CPGHy,CPGHz)。S2-5、移除点云CPGH竖坐标为零的点(结果如图5)。S2-6、点云CPGH聚类(结果如图6)，使用欧氏距离对点云CPGH聚类，聚类过程如下：(a)记GLLmax为谷粒的最大直径，JGLmin为谷粒间的最小间距；(b)选取点云CPGH中的一点Pi，记点集musteri＝{Pi}，,并从CPGH中的删除Pi；(c)计算Pi到CPGH中点的欧氏距离，按从小到大排序；(d)选取CPGH中到Pi的欧氏距离小于2GLLmax的点集PL；(e)从PL中选择到点集musteri距离小于JGLmin的点集，归并到musteri，并将这些点从CPGH和PL中的删除；(f)重复(d),指导PL中不存在到点集musteri距离小于JGLmin的点,得到一个点类，即一个谷粒的点云musteri，记为谷粒GLi，其点云个数记为Ni,横纵坐标记为(GLix，GLiy)；(g)重复(a)-(e),直到CPGH为空集。S2-7、计算谷粒厚度，谷粒GLi的厚度为：S2-8、计算谷粒长宽：计算谷粒点云坐标重心(GLicx，GLicy)，计算使用的公式为：平移谷粒GLi横纵坐标集使得谷粒点云坐标的重心(GLicx，GLicy)位于原点上，平移公式为：GLix＝GLix-GLicx，GLiy＝GLiy-GLicy，平移后谷粒GLi的横纵坐标集仍记为(GLix，GLiy)；使用一次函数y＝ax+b拟合谷粒GLi的横纵坐标集(GLix，GLiy)，计算一次拟合函数的倾斜角θ＝arctan(a)；基于一次拟合函数的倾斜角θ旋转谷粒GLi的横纵坐标集，旋转公式为：旋转后谷粒GLi的横纵坐标集仍记为(GLix，GLiy)，计算谷粒的物理长宽GLL，GLW，附图说明图1本专利技术采用的技术方案流程图。图2本专利技术使用的图像采集装置。图3本专利技术处理的谷粒图像。图4本专利技术拼接后的谷粒点云。图5本专利技术除去背景板的点云。图6本专利技术分离后的谷粒点云。图7本专利技术测度的谷粒长、谷粒宽、谷粒厚。图8本专利技术谷粒厚度的检验。具体实施方式本专利技术目的在于提供一种利用三维扫描仪获得谷粒点云测度谷粒形态参数的新方法，提高测量通量，同时获得精确度较高的谷粒长、谷粒宽、谷粒厚，本专利技术采用的技术方案流程如图1所示。一种测度谷粒长宽厚形态参数的新方法，其特征在于该方法包括步骤：S1.图像获取(如图2)，使用蓝光三维扫描仪530P/A(BlueLight3DScanningSystem530P/A)扫描，获得背景板的激光点云数据BGCP(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标)；将水稻谷粒批量放置在背景板上，获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG1(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标,将放置水稻谷粒批量的背景板旋转180°，再次获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG2(x,y,z)，x,y,z为点云的空间坐标)，为保证后期处理的效果，确保谷粒之间的间距大于为2mm。S2.使用matlab编程对点云处理，计算谷粒的长宽厚形态参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种测度谷粒长宽厚形态参数的新方法，其特征在于该方法包括步骤：/nS1.图像获取，使用蓝光三维扫描仪530P/A(Blue Light 3D Scanning System 530P/A)扫描，获得背景板的激光点云数据BGCP(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标)；将水稻谷粒批量放置在背景板上，获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG1(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标,将放置水稻谷粒批量的背景板旋转180°，再次获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG2(x,y,z)，x,y,z为点云的空间坐标)；/nS2.使用matlab编程对点云处理，计算谷粒的长度、宽度和厚度三个形态参数，处理过程如下：/nS2-1、取背景板BGCP(x,y,z)的中心BGCPc(x0,y0,z0),平移背景板：BGCP＝BGCP-BGCPc，使得中心点BGCPc为原点，使用空间平面函数拟合背景板点云BGCP(x,y,z)，求出背景板平面a×BGCPx+b×BGCPy+c×BGCPz+d＝0,背景板平面法向量为n＝(a,b,c),计算背景板平面与xoy平面的夹角θ＝arccos(|n*n1|/(|n|*|n1|))，其中n1＝(0,0,1)为xoy平面的法向量；/nS2-2、谷粒点云拼接，基于EinScan-S series_v2.7.0.8自带的软件拼接谷粒点云CPG1(x,y,z)和谷粒点云CPG2(x,y,z)，以消除单次扫描的空洞，拼接后的点云记为CPG；/nS2-3、平移点云CPG，仍记为CPG，平移方程为：CPG＝CPG-BGCPc；/nS2-4、旋转点云CPG，基于背景板平面与xoy平面的夹角θ，绕X轴旋转点云CPG，使得点云CPG的基本面位于xoy平面，坐标旋转函数为/n...

【技术特征摘要】
1.一种测度谷粒长宽厚形态参数的新方法，其特征在于该方法包括步骤：
S1.图像获取，使用蓝光三维扫描仪530P/A(BlueLight3DScanningSystem530P/A)扫描，获得背景板的激光点云数据BGCP(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标)；将水稻谷粒批量放置在背景板上，获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG1(x,y,z),x,y,z为点云的空间坐标,将放置水稻谷粒批量的背景板旋转180°，再次获得水稻谷粒和背景板的激光点云数据CPG2(x,y,z)，x,y,z为点云的空间坐标)；
S2.使用matlab编程对点云处理，计算谷粒的长度、宽度和厚度三个形态参数，处理过程如下：
S2-1、取背景板BGCP(x,y,z)的中心BGCPc(x0,y0,z0),平移背景板：BGCP＝BGCP-BGCPc，使得中心点BGCPc为原点，使用空间平面函数拟合背景板点云BGCP(x,y,z)，求出背景板平面a×BGCPx+b×BGCPy+c×BGCPz+d＝0,背景板平面法向量为n＝(a,b,c),计算背景板平面与xoy平面的夹角θ＝arccos(|n*n1|/(|n|*|n1|))，其中n1＝(0,0,1)为xoy平面的法向量；
S2-2、谷粒点云拼接，基于EinScan-Sseries_v2.7.0.8自带的软件拼接谷粒点云CPG1(x,y,z)和谷粒点云CPG2(x,y,z)，以消除单次扫描的空洞，拼接后的点云记为CPG；
S2-3、平移点云CPG，仍记为CPG，平移方程为：CPG＝CPG-BGCPc；
S2-4、旋转点云CPG，基于背景板平面与xoy平面的夹角θ，绕X轴旋转点云CPG，使得点云CPG的基本面位于xoy平面，坐标旋转函数为

旋转后的点云坐标为CPGH(CPGHx，CPGHy,CPGHz)；
S2-5、移除点云CPGH竖坐标为零的点，即除去背景板的点云；
S2-6、点云CPGH聚类，使用欧氏距离对点云CPGH聚类，聚类过...

【专利技术属性】
技术研发人员：李绪孟，邓莹萍，王小卉，唐启源，龙攀，
申请(专利权)人：湖南农业大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43