[实用新型]一种面向绿色植物时序模型的点云采集平台

说明书

本实用新型公开了一种面向绿色植物时序模型的点云采集平台，属于植物三维形态表型测量技术领域，针对构建植物三维模型时，目标植物茎杆细长、叶片细小柔软，常用的方法因普遍要使植物旋转、传感器固定而容易造成此类植物的茎杆、叶片抖动，从而影响三维模型重构质量低下，同时，现有的SfM算法在植物三维形态表型测量领域存在坐标系不一致、重复性差、可靠度低的缺陷，本实用新型能适应植物固定、传感器运动的图像采集方式，且能有效避免由于传感器运动导致的传感器位置参数缺失、精度无法保障、图像噪音太大等缺点，是满足植物时序模型坐标系一致性要求的植物三维点云获取平台。

技术领域

本实用新型属于植物三维形态表型测量技术领域，具体地说，涉及一种面向绿色植物时序模型的点云采集平台。

背景技术

植物表型是指反映植物结构、组成、发育过程和结果的一系列物理、生理和生化特性及性状；研究植物表型能够指导植物基因型研究，对植物基因组学的发展、掌握植物发展规律具有重要的意义。

通过测量植物的表型参数，分析各项参数随时间的变化规律，可以构建植物的动态生长模型，即植物的时序模型，用于直观显示植物随时间推演根、茎、叶、花和果实的外观形态、拓扑结构的变化，并可由于预测不同环境条件和栽培措施下的植物长势，同时还能结合计算机图形学技术，作为数字化虚拟植物生长的参数来源。

植物的表型参数繁多，其中最为直观的就是植物生长的几何拓扑结构，即植物的形态表型参数。由于植物相对复杂的空间形态结构，单纯二维层面的图像分析难以得到更精确的测量值，因此需要依靠一些三维测量方式获取植物生长过程中的三维形态表型参数；获取三维形态表型参数前，尤为重要的是重构出植物的三维模型。

重构植物的三维模型必然需要在植物从播种、生根、发芽、长叶、开花、结果的全生长周期过程中，连续、多次、重复采集植物的形态表型参数，每次采集结果不因环境变化而受影响，且采集结果精度高、可靠度好、迅速方便。

重构物体的三维模型的方法总体可分为两种，一种为主动式，即向对象投射一些特殊的光源或能量，通过检测透射或反射的能量来得到三维形态信息，例如利用三维扫描设备，采用结构光、编码光、激光等技术对真实物体进行扫描，直接得到物体空间点的信息，进而重构出三维形态；另一种为被动式，即不需要向对象投射某种光源或能量，而是检测对象反射环境的某种能量，例如利用摄像机、数码相机从各个视角拍摄的真实物体的两幅或者多幅图像进行重构。

目前植物表型检测领域获取植株三维模型的方法主要是主动式中的激光法，通过向植株对象发射激光信号，计算从发射信号到接收到反射信号的时间或相位变化，估算出信号的运行距离，从而计算出对象的空间位置信息。激光法的优点是重构准确性好，但是对仪器的精度要求非常高，因而成本也非常高。

主动式中的向植物发射结构光、编码光，拍摄植株对象表面的光反射分布状态，依据几何学计算出表面的位置信息也常被用来获取植株的三维模型。这种方法的优点在于计算简单、扫描速度快；在精度方面，根据发射的结构光、编码光的状态，有一定的波动，但整体而言精度较激光法要差。

除了上述的两种主动式的获取植物三维模型方法外，被动式中的单目或双目视觉的方法也常被用于植物的三维模型重构。其原理为预先放置好工业相机，并对工业相机进行标定，计算出工业相机的内、外参矩阵；单目视觉方法使用一个相机，令植物对象依次旋转一定的角度拍摄二维图片，再计算出二维图片上像素点在空间中相对相机的位置；双目视觉方法则在植物两侧各放置一个相机，令植物对象依次旋转一定的角度，两相机同时拍摄二维图片，再计算出二维图片上像素点在空间中相对两个相机的位置。