【技术实现步骤摘要】
基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置及检测方法
[0001]本专利技术涉及一种基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置及检测方法，主要涉及畜牧检测领域。
技术介绍
[0002]羊只的三维体尺检测目前有两种方法：一种为传统的人工测量方法，另一种为基于图像的自动检测。
[0003]人工测量方法主要是依靠两个人员合作才能完成。其中，一个人负责对羊只进行保定，另一个人通过木质卡尺和软尺对羊只进行体尺测量。其主要的缺点是：1)劳动强度大，效率低，费时费力；2)测量精度低，一般只能达到0.5厘米，测量结果受人的习惯和经验影响较大，数据波动较大；3)由于人与羊只躯体存在肢体接触，人畜患病的风险增加；4)由于测量过程中，需要人工对羊进行保定，必然引起了羊的应激反应，影响其生长、发育，甚至造成妊娠中断。
[0004]基于图像的自动检测方法是通过一个相机对羊的侧面进行拍照，通过建立图像坐标系与世界坐标系的对应关系来计算羊的体尺参数。其主要的缺点是：1)由于相机只能获获得的羊只的二维信息，因此，只能测量空间直线...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置，其特征在于，包括测量通道和若干深度相机，在测量通道的顶部和侧部分别设置有所述深度相机。2.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置，其特征在于：所述测量通道包括左右并列设置的侧围栏，所述侧围栏之间通过电驱装置调节宽度。根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置，其特征在于：所述深度相机通过XYZ三坐标机械臂固定于所述测量通道。3.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1通过深度相机采集羊只的点云；S2对点云数据预处理，包括：范围选择、数据精简、噪声消除、点云拼接和倾斜校正；S3体尺提取，根据羊只体尺定义从三维点云中定位特征点，并提取体尺参数。4.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置的检测方法，其特征在于：步骤S2的范围选择：在测量之前可以在X，Y和Z方向上进行直通滤波，删除取值范围区域外的数据。5.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置的检测方法，其特征在于：步骤S2的噪声消除：以点云中每个点为中心，设置一个确定的滤波半径r，统计该邻域内离散点的数量N，若邻域内的临近点数量超过一个阈值N
th
，则认为该点为羊只外形轮廓上的点；否则，则认为是噪声点。6.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置的检测方法，其特征在于：步骤S2的点云拼接：在顶部的深度相机和侧部的深度相机采集的点云属于不同的相机坐标系；在顶部的深度相机和侧部的深度相机共同视野下放置3个球体，采用基于随机采样一致性算法在各自的坐标系下识别出球体，然后求得3个球心的坐标，利用奇异值分解实现刚体变换参数，即通过顶部的深度相机和侧部的深度相机采集的点云的相机坐标系中的3个对应的球心坐标点，完成深度相机坐标轴之间的变换矩阵的估计。7.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置的检测方法，其特征在于：步骤S2的点云拼接：设两组球心坐标点集分别为A和B，将A变换到B可以表示为：B＝R
×
A+t式中，R为3*3旋转矩阵，t为3*1平移矩阵；通过计算点集合的中心点将点集合移动到原点，计算最优旋转矩阵R；通过计算点集合的中心点将点集合移动到原点，计算最优旋转矩阵R；式中，C
A
、C
B
分别为点集A、B的中心点；分别为点集A、B的各个坐标点；
将点集重新中心化，生成新点集合A'和B'，然后计算点集之间的协方差矩阵，先将点集重新中心化；重新中心化；计算点集A'和B'之间的协方差矩阵；通过对获得矩阵的H进行奇异值分解H＝UMV
T
，计算点集之间的旋转矩阵R＝VU
T
；求得旋转矩阵R后可很容易计算平移矩阵t＝
‑
R
×
C
A
+C
B
，最终可求得集合A'和B'之间的变换矩阵为：侧视相机坐标系C1为基准，俯视相机坐标系C2下点云通过矩阵T变换到C1下，实现点云间的配准。8.根据权利要求1所述的基于双视角深度相机的羊只三维体尺参数自动检测装置的检测方法，其特征在于：步骤S2的倾斜矫正：顶部的深度相机获得羊只俯视点云，将羊只俯视点云投影到水平面，利用主成分分析计算点云的质心和协方差矩阵，得到点云的特征向量即主方向；计算主方向与X轴的夹...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱岗，贺德华，张科，黄德利，肖相勇，梁德富，陈宏廷，黄茂侠，陈悦，熊婷，简燕娟，彭家俊，王雪玫，
申请(专利权)人：重庆腾达牧业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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