一种快速估算油菜角果体积的新方法
专利汇可以提供一种快速估算油菜角果体积的新方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种快速估算油菜 角 果体积的新方法，涉及测量方法、 图像处理 、数值计算等技术领域。包括图像获取、图像处理、体积估算等步骤。本发明通过拍照的方式批量获取油菜角果图像，基于 图像分割 算法 提取油菜角果单果图像，基于斜圆柱体积计算方法计算油菜角果体积，并利用 三维扫描 获取的油菜角果体积对本发明估算的油菜角果体积进行修正。比较分析表明本发明估算和修正后油菜角果体积与三维扫描的油菜角果体积有非常显著线性相关性。本发明估算油菜角果体积通量高、 精度 高、成本低，可用于油菜角果性状的比较分析。，下面是一种快速估算油菜角果体积的新方法专利的具体信息内容。
1.一种快速估算油菜角果体积的新方法，其特征在于该方法包括步骤：
S1.图像获取，将油菜角果批量放置在黑色拍照背景布上，使用高清摄像头拍摄照片；
S2.图像处理，对油菜角果照片进行二值化图像处理，图像去噪处理，分离背景和角果，进行图像分割，并从批量角果里提取每个角果像素点集合坐标和边界像素点集合坐标；
S3.体积估算，分别估算每个角果的体积；单个角果的体积的估算步骤如下：
S3-1使用直线方程拟合角果像素点集合坐标；
S3-2角果坐标旋转，根据S3-1拟合的直线倾斜角，旋转角果像素点集合坐标和边界像素点集合坐标，使得角果像素点集合新坐标的拟合直线与水平直线平行，得到角果像素点集合新坐标和边界像素点集合新坐标；
S3-3拟合角果边界曲线(elu(x),eld(x))，使用高次函数拟合S3-2旋转得到的角果边界像素点集合坐标得到两条近似的角果边界曲线(elu(x),eld(x)，x∈[a,b]),其中a,b为x的取值范围；
S3-4计算角果中心曲线(cl(x))，根据S3-3拟合的两条角果边界曲线，计算角果中心曲线；
S3-5计算角果横截面半径曲线(rl(x))，根据S3-3拟合的两条角果边界曲线，计算角果半径曲线；
S3-6估算角果体积(V)，根据S3-4的角果中心曲线和S3-5计算的角果横截面半径曲线，估算角果体积；
S3-7角果体积的修正，参照3D扫描测量的角果体积构建回归修正模型。
2.根据权利要求1所述的一种快速估算油菜角果体积的新方法,其特征还在于权利要求1步骤S3-3所述角果边界线方程为 其中αi，βi为
拟合参数，参数拟合采用最小二乘法，其中n为角果中油菜籽的粒数，为简化，n取批量油菜籽角果的最大粒数；其特征还在于权利要求1步骤S3-4所述的角果中心曲线计算方法为cl(x)＝(elu(x)+eld(x))/2，权利要求1步骤S3-5所述的角果横截面半径曲线计算方法为rl(x)＝|elu(x)-eld(x)|。
3.根据权利要求1所述的一种快速估算油菜角果体积的新方法,其特征还在于权利要求1步骤S3-6估算角果体积使用的计算算法为 其中，rl(x)为权利要求1
步骤S3-5所述的角果横截面半径曲线，cl(x)为权利要求1步骤S3-4所的述角果中心曲线，a，b为权利要求1步骤S3-3所述的x的取值范围。
4.根据权利要求1所述的一种快速估算油菜角果体积的新方法,其特征还在于权利要求7步骤S3-7角果体积的修正采用无截距的线性回归模型，V修＝r×V，其中，V为权利要求1步骤S3-6估算的角果体积，r＝0.58。
一种快速估算油菜角果体积的新方法
技术领域
背景技术
发明内容
S1图像获取，将油菜角果批量放置在黑色拍照背景布上，使用高清摄像头拍摄照片；
S2图像处理，对油菜角果照片进行二值化图像处理，图像去噪处理，分离背景和角果，进行图像分割，并从批量角果里提取每个角果像素点集合的位置和边界像素点集合的位置；利用S0所述的像素点的位置与实际坐标转化方程，变化角果像素点集合的位置和边界像素点集合的位置为角果像素点集合的实际坐标和边界像素点集合的实际坐标。
S3-2角果坐标旋转，根据S3-1拟合的直线倾斜角，旋转角果像素点集合实际坐标和边界像素点集合实际坐标，使得角果像素点集合新坐标的拟合直线与水平直线平行，得到角果像素点集合新坐标和边界像素点集合新坐标；
S3-3拟合角果边界曲线（elu(x),eld(x)），使用高次函数拟合S3-2旋转得到的角果边界像素点集合坐标得到两条近似的角果边界曲线（elu(x),eld(x)，x∈[a,b]）,其中a,b为x的取值范围；
S3-4计算角果中心曲线（cl(x)），根据S3-3拟合的两条角果边界曲线，计算角果中心曲线；
S3-5计算角果横截面半径曲线（rl(x)），根据S3-3拟合的两条角果边界曲线，计算角果半径曲线；
S3-6估算角果体积（V），根据S3-4 的角果中心曲线和S3-5计算的角果横截面半径曲线，估算角果体积；
S3-7角果体积的修正，参照3D扫描测量的角果体积构建无截距的回归修正模型。
具体实施方式
0.0089604*j, y=-1.4521e-006*i^2+-7.2268e-006*i*j +7.7158e-008*j^2+ .014176*i+
0.09199*j+0；
S1图像获取，将油菜角果批量放置在黑色拍照背景布上，使用高清摄像头拍摄照片（如图4）；
S2图像处理，对油菜角果照片进行二值化图像处理，图像去噪处理，分离背景和角果（如图5），进行图像分割，并从批量角果里提取每个角果像素点集合的位置和边界像素点集合的位置；利用S0所述的像素点的位置与实际坐标转化方程，变化角果像素点集合的位置和边界像素点集合的位置为角果像素点集合的实际坐标和边界像素点集合的实际坐标。
S3-2角果坐标旋转，根据S3-1拟合的直线倾斜角，旋转角果像素点集合坐标和边界像素点集合坐标，使得角果像素点集合新坐标的拟合直线与水平直线平行，得到角果像素点集合新坐标和边界像素点集合新坐标；
S3-3拟合角果边界曲线，使用高次函数拟合S3-2旋转得到的角果边界像素点集合坐标得到两条近似的角果边界曲线(elu(x),eld(x)，x∈[a,b]),其中a,b为x的取值范围(如图
6，)；角果边界线方程为 其中αi，βi为拟合参数，参
数拟合采用最小二乘法，其中n为角果中油菜籽的粒数，为简化，n取批量油菜籽角果的最大粒数；
S3-4计算角果中心曲线，根据S3-3拟合的两条角果边界曲线，计算角果中心曲线(如图
6)；角果中心曲线计算方法为cl(x)＝(elu(x)+eld(x))/2。
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