[发明专利]一种基于TOF深度数据的妊娠母猪体尺计算方法

说明书

本发明公开了一种基于TOF深度数据的妊娠母猪体尺计算方法，利用TOF深度相机分别对长白母猪和荣昌母猪进行数据采集，直接获得高分辨率的深度数据，并对获取的深度数据进行预处理以及设计出母猪体的体尺生长参数的提取算法，利用包络分析的方法来识别猪体的耳根中点和尾根中点；使用累加三维深度数据每个相邻点的方法来计算背部曲面猪体长度；采用椭圆拟合的方法来计算胸围，由此获取母猪的体长、胸宽、体高、胸围这四个猪体生长参数。可实现母猪体尺参数实时以及快速的获取，也可实现不同种类母猪的体尺参数的获取。

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种基于TOF深度数据的妊娠母猪体尺计算方法。

背景技术

母猪的生长状况、体尺性状、体型性状和繁殖性状息息相关，体尺参数的变化能直接反应出母猪的生长状况。妊娠母猪体尺参数的变化对产仔的存活数、出生时小猪的体重以及断奶小猪的体重起着关键作用。采用常规获取体尺参数的方法对母猪进行直接接触测量，会给母猪带来应激性，影响其健康生长。采用单目视觉技术，无法获取母猪猪体的三维数据，而采用多目视觉技术，可无应激获取母猪的体尺参数，但是其存在相机架设、获取数据时光照等条件等因素的限制，进而造成三维数据重构效率低等，会影响母猪体尺获取的执行效率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于TOF深度数据的妊娠母猪体尺计算方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于TOF深度数据的妊娠母猪体尺计算方法，包括以下步骤：

步骤一：利用TOF相机采集猪体深度数据；

步骤二：滤除背景数据和降噪；

步骤三：调整重心；

将数据的重心坐标设置为原点坐标，方法是将X、Y、Z的坐标数据都取一个均值，将原始数据的X、Y、Z坐标分别减去其相对应的均值从而将数据的重心坐标设为[0 0 0]；

步骤四：数据旋转；

对数据进行特征旋转将获取到的数据的位置调正，将猪长度的方向设为坐标的X轴，将垂直于X轴方向的Y轴设为猪体数据的Y轴；

基于二维的主成分分析的方法，将原始数据X轴和Y轴同时以Z坐标旋转θ角度，得到坐标轴F₁和F₂，旋转变换公式如公式(1)和公式(2)，得到的坐标轴F₁和F₂作为后续数据处理的新的坐标系X、Y轴

F₁＝X cosθ+Y sinθ (I)

F₂＝Y cosθ-X sinG (2)

步骤五：背部数据投影

从背部对猪体的三维数据进行投影，将其Z轴坐标设为0，获取到三维数据XOY面的投影数据，再使用Matlab里面的函数对数据进行处理，得到用于猪体尺测点识别的轮廓线和包络线；

步骤六：体长计算

1)以耳根中点作为体长测点的起点，循环计算包络线上的数据每两个相邻点之间的距离，识别出距离最长的线段L1，按照线段L1的坐标范围，将该坐标范围内的轮廓线的数据识别出来，记为L2；循环计算L2中的每个点到线段L1的距离，在L2中识别出距离L1最远的点为耳根点A1，同理计算出另一个耳根点A2，计算点A1和点A2坐标的中点为耳根的中点Am；

2)以尾根中点作为体长测点的终点，获得尾根识别点B1和B2，计算B1和B2坐标的中点为尾根中点Bm；