【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于未侵入式水下采集，具体涉及一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法。
技术介绍
1、液体浓度作为日常生活中一个重要的物理量，是表征液体特性的主要参量之一，同时是工农业生产和科学研究实验中一项重要的计量参数。物质的许多物理和化学性质均易受浓度的影响，浓度过高或者过低都会对产品的质量产生影响。然而现有技术中，获取液体浓度主要采用的是光纤光栅、超声波等技术，但是依托这些技术的设备一般价格昂贵，且操作复杂。
2、同时，现有的水下测绘技术在光学成像上受水环境影响较大，应用光学成像技术无法在复杂水环境下精准成像；目前市面上的普通水下工程测绘方式均为二维测绘，其操作繁琐、测绘数据精度较低，无法对工程安全隐患进行及时排查，而用于水下三维测绘的技术，因其成本过高，目前只在极其重要的工程中使用。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题便是针对上述现有技术的不足，提供一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法，它能够简单高效地对液体浓度进行采集，同时对水下地形进行三维重建。
2、本专利技术所采用的技术方案是：一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法，包括以下步骤：
3、步骤1：基于kinect相机获取水面点云图像和水下地形点云图像，根据水面点云图像和水下地形点云图像获取水面点云数据和水下地形点云数据，所述水面点云数据为水面点云图像中每个像素点的坐标值和rgb值，所述水下地形点云数据为水下地形点云图像中每个像素点的坐标值；p>
4、步骤2：配置不同泥沙体积浓度的混合液体，基于kinect相机获取不同泥沙体积浓度液体的水面点云数据，通过不同泥沙体积浓度液体的rgb值得到不同泥沙体积浓度液体的灰度值，并根据不同泥沙体积浓度液体的灰度值和相应液体的泥沙体积浓度，拟合获得灰度值与液体浓度的关系曲线；
5、步骤3：将水面点云数据导入点云可视化软件中进行点云分割处理，以液面几何中心为旋转中心对水面点云图像进行分割获得分割区域，将分割区域中每个像素点的rgb值进行众数统计，得到分割区域的rgb值作为采集液体的rgb值，根据采集液体的rgb值计算获得灰度值，并根据步骤2中的灰度值与液体浓度关系曲线得到采集液体的液体浓度；
6、步骤4：对获取的水下地形点云数据利用折射定律的微分形式，得出关联折射角、入射角与实像点、虚像点坐标的函数，对水下地形点云数据进行折射校正，获得水下地形的折射校正点云数据，再根据折射校正点云数据依次进行水深校正和水浓度校正，最终获得校正点云数据；
7、步骤5：对校正点云数据导入点云可视化软件依次进行点云分割、统计滤波剔除离群点、点云二次采样和水下地形三维重建。
8、作为优选，步骤1中的kinect相机包括彩色摄像头和深度传感器，其使用范围控制在0.5m-4.5m之间，其中彩色摄像头用于采集获取水面点云图像中点云的rgb值和水下地形点云图像中点云的坐标值，深度传感器用于获取水下地形的深度信息。
9、作为优选，步骤2中，所述灰度值的计算如下：
10、
11、其中，g表示液体的灰度值，r表示液体的r代表值，g表示液体的g代表值，b表示液体的b代表值；
12、灰度值与液体浓度关系曲线方程为：
13、
14、其中，表示液体的灰度值，表示液体浓度。
15、作为优选，步骤4中对水下地形点云数据进行校正，具体为：建立yoz平面坐标系，设定水面为z轴，水下点s的实像位置坐标为（y0, z0），水的折射率为n，空气的折射率n0=1，由点s发出的元光线为sm1和sm2，经水面折射后的光线为m1 p1和m2 p2，光线sm1的入射角记为，折射角记为，光线m1 p1和m2 p2的反向延长线的交点为s1，点s1即为点s的虚像位置，记为（y, z），点s竖直对应在y轴上的点记为点a，点s1竖直对应在y轴上的点记为点b，元光线为sm1和sm2之间的夹角记为，光线m1 p1和m2 p2的反向延长线之间的夹角记为；
16、根据折射定律可知
17、，即
18、两边微分可得
19、式（1）：
20、在△sm1m2中，可得式（2）：
21、在△s1m1m2中，可得式（3）：
22、由式（2）和式（3）可得式（4）：
23、由式（1）和式（4）可得式（5）：
24、在△sam1中，可得，即
25、在△s1bm1中，可得，即
26、将和代入式（5）可得式（6）：
27、又
28、则得式（7）：
29、
30、式（8）：
31、将式（6）和式（7）代入式（8），可得式（9）：
32、
33、式（10）：，将式（7）和式（9）代入式（10），可得
34、
35、即对水下地形点云数据折射校正后可获得折射校正点云数据。
36、作为优选，所述水深校正为折射校正点云数据中的水平坐标值和纵向坐标值分别乘以折减系数r1，获得水深校正点云数据；
37、所述折减系数r1=1.005-0.013h，
38、其中，r1为与水深相关的折减系数；h为水深。
39、作为优选，所述水浓度校正为水深校正点云数据中的水平坐标值和纵向坐标值分别对应乘以水平坐标误差补偿系数r2和纵向坐标误差补偿系数r3，最终获得校正点云数据；
40、所述水平坐标误差补偿系数r2=0.966-2839.31×，
41、所述纵向坐标误差补偿系数r3=0.937+7744.39×，
42、其中, 为液体浓度。
43、一种基于kinect的液体浓度及水下地形的采集系统，包括主控模块和分别与主控模块连接的处理模块、数据采集模块、水浓度处理模块、折射坐标校正模块、水深坐标校正模块和水浓度坐标校正模块；
44、所述数据采集模块用于采集水下水面点云图像和水下地形点云图像；
45、所述水浓度处理模块用于根据处理模块获得的水面点云数据中的rgb值计算得到采集地的液体浓度；
46、所述折射坐标校正模块用于根据处理模块获得的水下地形点云数据中的坐标值进行折射校正；
47、所述水深坐标校正模块用于对折射坐标校正模块校正后的坐标值进行水深校正，具体为：对折射坐标校正模块校正后的水平坐标值和纵向坐标值分别乘以折减系数r1；
48、所述折减系数r1=1.005-0.013h，
49、其中，r1为与水深相关的折减系数；h为水深；
50、所述水浓度坐标校正模块用于对水深坐标校正模块校正后的坐标值进行补偿校正，具体为，对水深坐标校正模块校正后的水平坐标值乘以水平坐标误差补偿系数r2，对水深坐标校正模块校正后的纵向坐标值乘以纵向坐标误差补偿系数r3，最本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：步骤1中的Kinect相机包括彩色摄像头和深度传感器，其使用范围控制在0.5m-4.5m之间，其中彩色摄像头用于采集获取水面点云图像中点云的RGB值和水下地形点云图像中点云的坐标值，深度传感器用于获取水下地形的深度信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：步骤2中，所述灰度值的计算如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：步骤4中对水下地形点云数据进行折射校正，具体为：建立yoz平面坐标系，设定水面为z轴，水下点S的实像位置坐标为（y0, z0），水的折射率为n，空气的折射率n0=1，由点S发出的元光线为SM1和SM2，经水面折射后的光线为M1 P1和M2 P2，光线SM1的入射角记为，折射角记为，光线M1 P1和M2 P2的反向延长线的交点为S1，点S1即为点S的虚像位置，记
5.根据权利要求4所述的一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：所述水深校正为折射校正点云数据中的水平坐标值和纵向坐标值分别乘以折减系数R1，即为获得水深校正点云数据；
6.根据权利要求5所述的一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：所述水浓度校正为水深校正点云数据中的水平坐标值和纵向坐标值分别乘以水平坐标误差补偿系数R2和纵向坐标误差补偿系数R3，最终获得校正点云数据；
7.一种根据权利要求1-6任一所述的一种基于Kinect的液体浓度及水下地形采集方法的采集系统，其特征在于：包括主控模块和分别与主控模块连接的处理模块、数据采集模块、水浓度处理模块、折射坐标校正模块、水深坐标校正模块和水浓度坐标校正模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：步骤1中的kinect相机包括彩色摄像头和深度传感器，其使用范围控制在0.5m-4.5m之间，其中彩色摄像头用于采集获取水面点云图像中点云的rgb值和水下地形点云图像中点云的坐标值，深度传感器用于获取水下地形的深度信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：步骤2中，所述灰度值的计算如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于kinect的液体浓度及水下地形采集方法，其特征在于：步骤4中对水下地形点云数据进行折射校正，具体为：建立yoz平面坐标系，设定水面为z轴，水下点s的实像位置坐标为（y0, z0），水的折射率为n，空气的折射率n0=1，由点s发出的元光线为sm1和sm2，经水面折射后的光线为...
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