[发明专利]一种基于双视角点云配准的类圆形水果纵横径测量方法

权利要求书

1.一种基于双视角点云配准的类圆形水果纵横径测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)搭建双视角采集系统：所述双视角采集系统包括置物平台(1)、类圆形水果(2)、两个RGBD相机(3)、同步线(4)、数据传输线(5)、标定板和主机(6)；

两个RGBD相机(3)和主机(6)均放置于置物平台(1)上，两个RGBD相机(3)之间用同步线连接，两个RGBD相机(3)分别通过数据传输线(5)与主机(6)相连，类圆形水果(2)或者标定板放置于置物平台(1)上，类圆形水果(2)或者标定板放置在两个RGBD相机(3)和主机(6)的一侧；两个RGBD相机(3)的光轴均朝向类圆形水果(2)或者标定板，并且两个RGBD相机(3)的光轴成夹角布置；

2)建立世界坐标系：记其中一个RGBD相机(3)为主相机C₁，另一个RGBD相机(3)为副相机C₂，以主相机C₁的光心为世界坐标系的原点，以主相机C₁的光轴向外为世界坐标系的Z轴，世界坐标系的X轴与Y轴构成的平面平行于主相机C₁的成像平面，X轴与Y轴垂直；

3)标定主相机C₁、副相机C₂位姿：将标定板置于置物平台(1)上，利用双视角采集系统对标定板进行采集，获取主相机C₁与副相机C₂各自采集的标定板彩色图像和对应的标定板深度图像，通过双目标定方法对主相机C₁与副相机C₂各自采集的标定板彩色图像进行处理后，获得将副相机C₂坐标转换至主相机C₁坐标的初始转换矩阵T₁₂，由主相机C₁与副相机C₂各自采集的标定板彩色图像和对应的标定板深度图像分别组成主相机标定板点云和副相机标定板点云；

4)主相机、副相机标定板点云粗配准并配对，获得粗配准标定板点云的所有正确匹配点对；

5)优化初始转换矩阵T₁₂；

所述步骤5)具体为：

5.1)计算主相机、副相机点集合的质心：将粗配准标定板点云的所有正确匹配点中的主相机标定板点云和副相机标定板点云分别记为主相机点集合P和副相机点集合Q，分别满足P＝(p₁，p₂，…，p_i，…，p_n，)和Q＝(q₁，q₂，…，q_i，…，q_n)，其中p_i表示主相机点集合P中第i个空间点，q_i表示副相机点集合Q中第i个空间点，n表示粗配准标定板点云中正确匹配点对的对数，主相机点集合P和副相机点集合Q的质心q分别为：

5.2)计算主相机、副相机点集合中以质心为原点的空间点坐标：主相机点集合P中以质心p为原点的空间点坐标p′_i以及副相机点集合Q中以质心q为原点的空间点坐标q′_i分别为：

p′_i＝p_i-p

q′_i＝q_i-q

5.3)计算第i对正确匹配点对的距离误差e_i，满足e_i＝|p_i-(R·q_i+t)|，其中R表示当前次迭代的旋转矩阵，t表示当前次迭代的平移矩阵，则所有正确匹配点对的距离误差平方和E(R，t)为：

5.4)对所有正确匹配点对的距离误差平方和进行SVD分解后获得优化转换矩阵T′₁₂；

6)重复步骤5)迭代优化转换矩阵T₁₂，获得优化转换矩阵

所述步骤6)具体为：

不断重复步骤5)进行迭代，直至达到以下迭代终止条件之一时停止迭代；迭代终止条件1：达到最大迭代次数，迭代终止条件2：所有正确匹配点对的距离误差平方和E(R，t)小于给定的终止误差值；得到优化转换矩阵

7)获取类圆形水果的主、副点云：将类圆形水果(2)置于置物平台(1)上，控制两个RGBD相机(3)同步采集类圆形水果(2)的主点云与副点云；

8)类圆形水果的主、副点云精配准：利用步骤6)得到的优化转换矩阵将类圆形水果(2)的主点云与副点云配准得到类圆形水果(2)的精配准水果点云；

9)精配准水果点云下采样：使用VoxelGrid滤波器对精配准水果点云进行下采样，获得精配准下采样水果点云；

10)精配准下采样水果点云滤波：设置点云世界坐标系的X轴的取值范围为(x_min，x_max)，Y轴的取值范围为(y_min，y_max)，Z轴的取值范围为(z_min，z_max)，根据X轴、Y轴和Z轴的取值范围利用ConditionAnd算法除去精配准下采样水果点云的外部噪声点云，得到精配准滤波水果点云；

11)精配准滤波水果点云离群点去除：取精配准滤波水果点云中的任意一空间点k，获得当前空间点k相邻的50个空间点，计算出当前空间点k与相邻的50个空间点的平均距离，利用高斯分布选取1.5倍平均距离范围外的空间点作为当前空间点k的离群点并进行去除，遍历精配准滤波水果点云中的所有空间点，得到去离群点精配准水果点云；

12)纵横径测量：采用有向最小包围盒OBB算法对去离群点精配准水果点云进行处理后绘制出类圆形水果的最小OBB包围盒，提取最小OBB包围盒轴向与类圆形水果纵径方向及横径方向一致的纵径及横径，得到类圆形水果的纵径H及横径W。