【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测与分类领域，尤其涉及一种基于点云重建的草莓重量估计方法、装置及介质。
技术介绍
1、随着计算机技术和机器视觉技术的发展，使果实检测实现智能化成为可能。视觉技术在当前果品工业中扮演着越来越重要的角色，水果是一种易腐生鲜产品，其外观、口感和营养价值对消费者体验和购买决策至关重要。基于视觉的果实检测技术通过使用高精度的工业相机和先进的算法来快速而准确地对水果进行分类、分级和质量检测。这不仅提高了生产效率和产品质量，还有助于保障消费者的权益和健康。因此，视觉技术在果品工业中的应用前景非常广阔，可以为果品行业带来更多的商业机会和社会价值。
2、草莓是一种重要的水果作物，在出售时一般按照草莓的重量分为大果、中果、小果等不同等级，其重量的准确评估对于生产者和消费者都至关重要。传统的草莓重量估计方法通常是靠人工采摘时肉眼判断或者人工称重，前者对于重量的估计有很大的误差，后者又非常耗时且成本较高。因此，基于视觉的草莓重量估计能够提高生产效率和产品质量，同时降低人力成本和时间成本，为草莓的分类和分级提供帮助。
3、目前，基于视觉的草莓重量估计方法大多基于图像处理包括彩色图和深度图处理，通过图像分割的方法将草莓的掩膜求出来并使用最小包围矩形、圆形、椭圆形等几何性质对草莓的重量和特征长度进行拟合，或者将特征长度和重量使用机器学习的方法进行训练得到预测模型，但是用这些简化模型进行拟合计算重量得到的误差都比较大。
技术实现思路
1、为至少一定程度上解决现有技术中存
2、本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种基于点云重建的草莓重量估计方法，包括以下步骤：
4、获取草莓放置于平面的原始点云；
5、对原始点云进行平面分割，获得草莓点云和平面点云，以及获取平面点云的法向量；
6、对草莓点云进行离群点滤波，并计算草莓点云的中心和主方向；
7、根据法向量、中心和主方向，构建草莓坐标系，并以构建的坐标系为参考坐标系生成aabb包围盒；
8、基于aabb包围盒，使用二分法迭代重建草莓点云，生成重建点云；
9、获取重建点云的凸壳，并计算凸壳体积；
10、将凸壳体积代入预设的重量预测公式，获得预测重量。
11、进一步地，所述对原始点云进行平面分割，获得草莓点云和平面点云，以及获取平面点云的法向量，包括：
12、使用基于随机采样一致性的平面分割算法，将原始点云分割为平面点云和草莓点云，以及获取平面方程ax+by+cz+d＝0中的{a,b,c,d}四个参数。
13、进一步地，所述对草莓点云进行离群点滤波，并计算草莓点云的中心和主方向，包括：
14、对于离群点滤波之后草莓点云，计算草莓点云的中心
15、根据草莓点云的中心使用主成分分析法计算草莓点云的主方向，获取草莓的中心轴。
16、进一步地，所述草莓点云的中心的计算公式如下：
17、
18、
19、
20、式中，n表示点云中点的数量，(xi,yi,zi)表示第i个点在三维空间的坐标；
21、所述根据草莓点云的中心使用主成分分析法计算草莓点云的主方向，包括：
22、通过构建点云样本协方差矩阵s，对于三维向量x＝(xi,yi,zi)，协方差矩阵s是一个3×3的矩阵，协方差矩阵s定义如下：
23、
24、对协方差矩阵s进行特征值分解，设协方差矩阵s的特征值为λ1≥λ2≥λ3，对应的特征向量v1，v2，v3，由于vi表示三维向量x在第i个主方向的投影向量，故将v1作为点云的主方向。
25、进一步地，所述根据法向量、中心和主方向，构建草莓坐标系，并以构建的坐标系为参考坐标系生成aabb包围盒，包括：
26、以草莓点云的中心为原点，平面点云的法向量为z轴方向，草莓点云主方向为y轴方向；其中，x轴方向由z轴和y轴的叉乘得到；
27、以草莓点云坐标系作为参考坐标系生成草莓的aabb包围盒；其中aabb盒的每一边都平行于草莓点云坐标系的一个平面。
28、进一步地，所述基于aabb包围盒，使用二分法迭代重建草莓点云，生成重建点云，包括：
29、通过确定一个对称平面来镜像草莓点云来获取近似的真实草莓，具体如下：
30、通过三点确定一个平面，第一个点的坐标为草莓点云在y轴上的值最小的点的坐标，另外两个点的y坐标为ymax，x坐标分别为xmax和xmin，z坐标由二分法计算得到，初始z坐标上边界zupper＝zplane，zplane为草莓坐标系原点到放置平面的距离，初始z坐标下边界zlower＝zmin，然后使用二分法计算中间值：
31、
32、对称平面后两个点的坐标分别为(xmin,ymax,zmiddle)、(xmax,ymax,zmiddle)，三点构建对称平面并将草莓点云以此作为参考平面进行镜像操作得到镜像草莓点云；
33、计算镜像草莓点云z轴值最大的点与放置平面之间的距离是否在阈值内，如果是，则停止迭代，将镜像草莓点云与草莓点云合并作为重建点云；否则，根据镜像草莓点云的z值是否大于放置平面的z值来决定更改上边界还是下边界，如果大于，则zupper＝zmiddle，否则zlower＝zmiddle，然后进行下一次迭代直到差值小于阈值，得到重建点云。
34、进一步地，所述获取重建点云的凸壳，并计算凸壳体积，包括：
35、根据重建点云，生成由三角形平面组成的凸壳，设是草莓坐标系原点到第i个三角形三个点的向量，则凸壳的体积的计算公式如下：
36、
37、式中，n表示三角形的数量。
38、进一步地，所述预设的重量预测公式为：
39、m＝kv
40、式中，m为草莓的重量，v为草莓的体积，k为密度系数。
41、本专利技术所采用的另一技术方案是：
42、一种基于点云重建的草莓重量估计装置，包括：
43、至少一个处理器；
44、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
45、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述方法。
46、本专利技术所采用的另一技术方案是：
47、一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
48、本专利技术的有益效果是：本专利技术相比于已有的基于视觉的草莓重量估计方法，考虑了放置平面的几何约束，重建草莓实际的三维形状，并通过体积预测重量，在预测准确性上比已有的方法更加准确。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述对原始点云进行平面分割，获得草莓点云和平面点云，以及获取平面点云的法向量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述对草莓点云进行离群点滤波，并计算草莓点云的中心和主方向，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述草莓点云的中心的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述根据法向量、中心和主方向，构建草莓坐标系，并以构建的坐标系为参考坐标系生成aabb包围盒，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述基于aabb包围盒，使用二分法迭代重建草莓点云，生成重建点云，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述获取重建点云的凸壳，并计算凸壳体积，包括：
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1.一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述对原始点云进行平面分割，获得草莓点云和平面点云，以及获取平面点云的法向量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述对草莓点云进行离群点滤波，并计算草莓点云的中心和主方向，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述草莓点云的中心的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于点云重建的草莓重量估计方法，其特征在于，所述根据法向量、中心和主方向，构建草莓坐标系，并以构建的坐标系为参考坐标...
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