基于点云配准的盆栽金桔果实识别与计数方法

为解决整株盆栽金桔果实识别及总体计数问题，提出了基于三维点云配准的金桔果实识别方法。首先，使用RGB-D相机采集植物多角度点云数据并进行背景去除和去噪处理。然后采用随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法进行圆柱拟合获得旋转中心轴参数，将点云绕中心轴旋转固定角度完成初配准，之后采用点到面的迭代最近点(Iterative closest point, ICP)算法完成精配准得到完整点云。最后，对点云进行欧氏聚类分割，采用随机采样一致性算法对聚类后点云进行球形分割，获得每个果实的三维空间位置并计数。本研究对9株盆栽金桔(共149个果实)进行识别，总计识别查全率为85.91%,查准率为79.01%,F1值为82.32%,果实数量预测值和真实值的决定系数为0.97,平均绝对百分比误差为16.02%。实验结果表明，本文方法不依赖颜色信息，能够有效识别整株植物中未成熟的青色果实，可为果实识别与产量估计等研究提供参考。