基于颗粒聚合体的玉米果穗建模方法
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基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法王传宇;郭新宇;吴升;肖伯祥;杜建军【摘要】提出了一种快速、准确、自动化的基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法.以一定角度间隔旋转果穗获取各视角下的图像,通过双目立体视觉技术重建各视角下的玉米果穗表面点云,计算重投影误差去除点云中的外点,寻找两相邻图像的对应匹配点,并由匹配点确定果穗表面点云中三维配准点的集合,计算两相邻视角下配准点的旋转矩阵与平移向量,采用RANSAC方法检验配准模型的一致性.依次对各视角下的点云配准拼接获得整个果穗表面点云,进行冗余点去除、网格简化、纹理贴图等后处理,获得最终果穗三维造型.实验结果表明:重建模型的体积与实测值不存在显著性差异,所述方法能够满足玉米果穗三维重建的需求.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2014(045)009【总页数】7页(P274-279,253)【关键词】玉米果穗;三维重建;双目立体视觉;3D匹配;SIFT算法;RANSAC算法【作者】王传宇;郭新宇;吴升;肖伯祥;杜建军【作者单位】北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097【正文语种】中文【中图分类】TP391.41引言果穗是玉米产量的构成器官,其外在形态能够表征不同品种类型不同栽培措施条件下的产量变化。
因此,寻找一种快速、准确、简便的方法记录、再现、观察玉米果穗有重要意义。
如果能够在三维空间内获得玉米果穗表面点的三维坐标并进行可视化输出和三维测量,将为计算机考察果穗形态带来极大的便利。
广义的植物三维建模与三维可视化大体可分为以下3种方法:①基于参数模型,即通过观察测量大量实验数据,提炼数据中包含的主要规律与趋势,采用数学模型对这种规律与趋势进行描述[1-2]。
②基于三维数字化仪,即使用传感器将物体点的三维坐标转化为声、光、电等信号,再通过后端的软硬件设备解调信号还原物体点的空间位置[3-6]。
玉米果穗收获机虚拟收获设计与仿真试验
王建祥;慈翠荣;刘贤喜;张开兴
【期刊名称】《中国农机化学报》
【年(卷),期】2022(43)5
【摘要】针对玉米收获装备在研发设计过程中存在研发周期长、成本高、易受环
境因素影响且需要进行大量田间试验等缺陷,开展基于Unity3D的玉米果穗收获机虚拟仿真设计与收获试验。
首先,完成玉米果穗收获机虚拟仿真系统的总体设计、
虚拟仿真系统关键模块的设计以及玉米果穗收获机和植株的物理组件的设计。
其次,以漏果率为响应指标,以玉米收获机行进速度、割台高度和玉米种植密度为响应因
素进行虚拟的单因素试验和正交试验,得到影响玉米收获机漏果率的最优参数组合。
当收获机行进速度为2.986 m/s,玉米种植密度为6.7棵/m^(2),割台高度为0.42 m,漏果率最低为2.17%。
最后,利用最优参数开展田间验证试验。
结果表明:玉米收获机漏果率均值为2.36%,与优化结果基本一致,满足玉米果穗收获机的收获要求。
【总页数】7页(P7-13)
【作者】王建祥;慈翠荣;刘贤喜;张开兴
【作者单位】山东农业工程学院;山东农业大学机械与电子工程学院;山东省农业装
备智能化工程试验室
【正文语种】中文
【中图分类】S225.51
【相关文献】
1.玉米收获机切碎装置虚拟设计与动态仿真分析
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专利名称:一种基于卷积神经网络的玉米制种果穗图像初级分类方法
专利类型:发明专利
发明人:马钦,崔雪莲,朱德海,郭浩,刘哲,张秦川,杨玲
申请号:CN201810344463.8
申请日:20180417
公开号:CN108549910A
公开日:
20180918
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种基于卷积神经网络的玉米制种果穗图像初级分类方法,包括:获取玉米果穗图像原始训练样本集和测试样本集;通过迁移学习方法,利用AlexNet卷积神经网络,根据判别得到每一果穗测试样本的所属类型及每一测试样本的实际所属类型,确定判别结果的准确率;若准确率在预设范围外,根据扩增果穗训练样本集,优化AlexNet卷积神经网络,得到第二卷积神经网络,并重新判别所述测试样本集中每一测试样本所属类型。
本发明通过从隐含层自主学习果穗图像由颜色、边等低层到角点、形状等高层特征的方式,避免了人工提取果穗图像特征的繁琐与片面,使卷积神经网络具有自主选取图像特征并进行学习、识别能力,对于玉米制种果穗初级自动化穗选提供了方法。
申请人:中国农业大学
地址:100193 北京市海淀区圆明园西路2号
国籍:CN
代理机构:北京路浩知识产权代理有限公司
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第37卷第6期农业工程学报 V ol.37 No.62021年3月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Mar. 2021 295 基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取朱超,苗腾※,许童羽,李娜,邓寒冰,周云成(1. 沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳 110866;2. 辽宁省农业信息化工程技术研究中心,沈阳 110866)摘要:当前三维点云处理技术难以在玉米植株点云上对果穗进行识别和表型参数提取。
针对该问题,该研究采用基于骨架的玉米植株器官分割流程对植株三维点云的果穗器官进行分割和表型参数提取。
首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特征和点云数量4个约束条件从器官点云中识别出果穗点云;最后提取果穗相关的表型参数。
试验结果表明,该研究方法对玉米果穗的识别率为91.3%;果穗点云分割的平均F1分数、精确度、召回率分别为0.73、0.82和0.70;穗位高、穗长、穗粗、株高穗位高比4个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.97、0.78、0.85和0.96,均方根误差分别为3.23 、4.98、 0.73 cm和0.07。
该研究方法具备提取果穗器官点云和表型参数的能力,可为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持。
关键词:植物;表型;机器视觉;玉米果穗;点云分割;骨架提取doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.036中图分类号:TP391.4 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2021)-06-0295-07朱超,苗腾,许童羽,等. 基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取[J]. 农业工程学报,2021,37(6):295-301. doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.036 Zhu Chao, Miao Teng, Xu Tongyu, et al. Ear segmentation and phenotypic trait extraction of maize based on three-dimensional point cloud skeleton[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(6): 295-301. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.06.036 0 引 言玉米是世界上最重要的粮食作物之一,其产量对保障全球粮食供应至关重要。
第52卷第1期河南农业大学学报V@52 No. 12018 年 2 月Journal of Henan Agricultural University Feb.2018文章编号:1000 -2340(2018)01 -0080-05基于EDEM的玉米子粒建模方法的研究王美美#,2,王万章#,杨立权#,侯明涛1(1.河南农业大学机电工程学院,河南郑州450002 ;2.安阳工学院机械工程学院,河南安阳455000)摘要:以玉米子粒为研究对象,通过三维光栅扫描技术获取其真实外形轮廓,将其作为几何体导入到EDEM软件中,采用半径为0.5 m m的球颗粒自动填充满几何体后,根据球颗粒坐标数据对离散元模型A P I文件进行修改,在EDEM软件中重新导入该A P I文件即可自动生成玉米籽粒三维离散元模型。
采用无底圆筒法在EDEM软件中对玉米子粒扫描自动填充模型和常规方法手动填充模型进行堆积角的离散元模拟试验,并与实际玉米子粒堆积角试验进行对比分析。
结果表明,自动填充模型和手动填充模型所得堆积角与实际试验结果误差分别为4. 45%和17. 54%,证明了扫描自动填充模型更接近真实的玉米子粒,仿真精度更高。
关键词:玉米;子粒;离散元模型;自动填充;堆积角中图分类号:S220. 1;TP391.9 文献标志码:AResearch of discrete element modeling metliod of maizekernel based on EDEMWANG Meimei1'2,WANG Wanzhang1,YANG Liquan1,HOU Mingtao1(1.College of Mechanical and Electrical Engineering,Henan Agricultural University,Zhengzhou450002,China;2.Department of Mechanical Engineering,AnyangInstitute of Technology,Anyang455000,China)Abstract*T his p a p e r focused on m aize k e r n e l,and its profile m odel scan n ed by A IC O N-B reuckm annS m artscan scan n er was im ported into the soft'ware ED EM as the geom etrical body. A fter the geom etricalbody was filled w ith 0. 5 mm rad iu s sp h erical p a rtic le s,the A PI file of d iscrete elem ent m odel wasm odified based on the coordinate d ata of sp h erical p articles. T he m aize k ern el 3D d iscrete elem entm odel was created autom atically w hen th e A PI file was re-im ported into th e soft'ware E D EM. T he repose angle sim ulation tests w ere con d u cted by bottom less cy lin d er for tw o m o d e ls using the softwareE D E M,m odel 1 filled autom atically b ased on scanning and m odel 2 filled m anuN ly basetional m e tlio d,an d w ere com pared w ith the real m aize k ern el repose angle test. T he th at the error betw een th e two m odel sim ulation test results and the actual test was 4.45%and 17. 54%,respectively w hich d em onstrated th at the m odel filled autom atically based on scanning could b e tte r fitthe actu al m aize k e r n e l,w ith h ig h er accuracy.Key words:m a iz e;k e r n e l;m odel of d iscrete e le m e n t;filled autom atically ;repose angle离散元法作为一种颗粒离散体物料的分析方元组成,根据离散物质本身所具有的离散特性建立法,将物料颗粒看做由一系列离散的独立运动的单 数学模型,将需要分析的物体看做离散颗粒的集收稿日期:2017 -05 - 15基金项目:河南省现代农业产业技术体系玉米全程机械化岗位专项(S10 -02 -G07/2016)作者筒介:王美美(1986 —),女,河南安阳人,讲师,博士,主要从事农业机械化方面的研究。