[发明专利]基于三维相机的目标体积、质量与密度测量方法

权利要求书

1.一种基于三维相机的目标体积、质量与密度测量方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、利用三维相机、电子秤与亚克力板构建质量体积测量系统；电子秤设置于亚克力板上，三维相机位于亚克力板上方，三维相机与亚克力板距离高度为h，电子秤的高度为h₁；

步骤二、将选定圆柱体目标置于电子秤上，测量得出选定圆柱体目标质量M；

步骤三、利用三维相机对选定圆柱体目标进行成像，得到选定圆柱体目标的点云图像P与选定圆柱体目标的灰度图像I；

步骤四、对选定圆柱体目标的点云图像进行滤波处理，得到选定圆柱体目标的深度信息；

该步骤通过MATLAB软件实现的，具体步骤如下：

1)选取估计模型为参考面模型；

2)随机选取视场点云数据中部分点云为初始点云，然后用此部分点云拟合估计模型，并利用部分点云与参考面模型的误差判断部分点云是否是参考面模型内部点云；

3)当部分点云是参考面模型内部点云时，则用参考面模型去测试所有其它的视场点云数据，如果某个点云适用于参考面模型，则认为这个点云也是参考面模型内部点云，将部分点云扩充；当部分点云不是参考面模型内部点云时，则重新随机选取视场点云数据中部分点云为初始点云；

4)当至少有80％的点云被归类为参考面模型内部点云时，那么估计模型合理；

5)保存最终合理的估计模型为只包含参考面的视场点云数据；

6)用视场点云数据减去只包含参考面的视场点云数据可以得到去除参考面的视场点云数据；

7)输入直通滤波笛卡尔坐标系内三个坐标轴方向限定范围，然后对去除参考面的视场点云数据进行直通滤波得到直通滤波后的视场点云数据；

8)计算直通滤波后的视场点云数据中每个点到邻近点的欧式距离，当这个点到邻近点的欧式距离超过设定的阈值时，则剔除这个邻近点得到统计滤波后的视场点云数据；

9)对统计滤波后的视场点云数据创建一个三维体素栅格，然后将每个体素栅格内所有的点都用该体素栅格内点集的重心来替换得到滤波后的目标点云数据，得到选定圆柱体目标的深度信息h_d；

步骤五、对选定圆柱体目标的灰度图像进行图像自适应阈值二值化操作与边缘检测处理，得到选定圆柱体目标的像素区域信息；

步骤六、根据选定圆柱体目标的深度信息和选定圆柱体目标的像素区域信息，得到目标体积测量公式；

推导基于三维相机的目标体积测量公式，步骤如下：

1)根据三维相机参数确定三维相机的水平视场角θ；

2)视场范围内垂直方向的实际宽度K为

3)根据视场比值特性，视场范围内垂直方向的实际宽度K与选定圆柱体目标底面周长Z比例等式为

其中，Z的计算公式为

Z＝2πR (6)

其中，π表示圆周率，R表示选定圆柱体目标底面半径；

4)根据公式(5)和(6)得到R的计算公式为

5)根据公式

S＝πR²(8)

计算选定圆柱体目标的底面积S；

6)将公式(7)代入公式(8)，推导出选定圆柱体目标的底面积S为

7)根据公式

H＝h-h_d-h₁(10)

计算选定圆柱体目标的高度H；

8)根据公式

V＝SH (11)

计算选定圆柱体目标体积V；

9)将公式(4)、公式(9)和公式(10)代入公式(11)，推导基于三维相机的目标体积测量公式为

步骤七、根据目标体积测量公式计算得到选定圆柱体目标体积；

步骤八、利用选定圆柱体目标质量和选定圆柱体目标体积，计算得出选定圆柱体目标平均密度。