公开(公告)号：CN113932712B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202111189990.4

申请日：2021-10-13

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  郑博文 ,  孟兆南 ,  南瑞丽

IPC: G01B11/00 ,  G01B11/02 ,  G01B11/08 ,  G06T7/60 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度相机和关键点检测的瓜果类蔬菜尺寸非接触测量方法。该方法使用双目深度相机获取蔬菜的彩色图像和深度。关键点检测网络以彩色图像作为输入，能够识别瓜果类蔬菜的种类，并定位柄、顶、左、底、右和中心六个关键点。尺寸计算模块融合关键点的位置关系及深度值，可估算多种瓜果类蔬菜的尺寸。实验结果表明，本发明能够准确识别4种瓜果类蔬菜种类，并高精度测量其直径和长度。本发明为使用视觉方法解决蔬菜非接触测量问题提供了新思路，推动计算机视觉在农业自动化领域的应用。

公开(公告)号：CN113932712A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111189990.4

申请日：2021-10-13

Applicant: 南开大学

Inventor： 孙桂玲 ,  郑博文 ,  孟兆南 ,  南瑞丽

IPC: G01B11/00 ,  G01B11/02 ,  G01B11/08 ,  G06T7/60 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度相机和关键点检测的瓜果类蔬菜尺寸非接触测量方法。该方法使用双目深度相机获取蔬菜的彩色图像和深度。关键点检测网络以彩色图像作为输入，能够识别瓜果类蔬菜的种类，并定位柄、顶、左、底、右和中心六个关键点。尺寸计算模块融合关键点的位置关系及深度值，可估算多种瓜果类蔬菜的尺寸。实验结果表明，本发明能够准确识别4种瓜果类蔬菜种类，并高精度测量其直径和长度。本发明为使用视觉方法解决蔬菜非接触测量问题提供了新思路，推动计算机视觉在农业自动化领域的应用。