面向农作物全视角测量的自适应条纹投影三维数字化方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61905190
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0508.应用光学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

This project aims at meeting the urgent demand on high-performance three-dimensional (3D) measurement techniques in modern agriculture. Considering the problems that the laws of the light response and the light spatial distribution are very complex, and the 3D point clouds to be registered might be isolated to each other when a crop is measured with fringe projection profilometry (FPP), the multi-spectrum light response mechanism, the coding strategy of fringe pattern, and the construction of registration constraint are researched in the project. Firstly, the multi-spectrum response properties of color leaves are researched, the correlation model between the color, the spectrum, and the phase accuracy is constructed, and the phase disturbance law caused by the adjacent leaves is revealed; secondly, the adaptive uniform-phase technique is put forward, and then the strategy to optimize the fringe background and fringe modulation is presented; lastly, a pixel by pixel weighted registration algorithm is proposed based on properties of the texture of a leaf and the quality distribution of the 3D point clouds. These researches help to select the suitable spectrum for the light source of a projection unit, suppress the adverse impact of the disturbance, solve the problem in optimally coding the fringe pattern, break the bottleneck in registering point clouds without mutual field of view, enhance the measurement performance of FPP to the crop, facilitate its application in agriculture, and eventually boost the technological level in the agricultural measurement of our country.
本项目立足于满足现代农业对高性能作物三维测量技术的迫切需求,针对条纹投影法对作物三维测量时存在的被测表面光响应与光分布规律复杂、视场零重合点云拼接等问题,从作物多光谱响应机理、条纹图编码、拼接约束构建等环节入手开展创新性研究:探索彩色叶片的多光谱响应特性,构建作物色彩-投影光源谱段-相位精度关联模型,揭示簇生叶片条纹投影测量时串扰影响规律;提出自适应恒定相位技术,制定背景项、幅值优化的条纹图自适应编码测量方案;基于叶片自然纹理特征,联合点云质量分布,构造拼接评价函数,提出一种逐点加权拼接算法。本项目研究有助于合理选用投影光源谱段,抑制串扰效应,解决条纹图优化编码难题,突破视场零重合点云高精度拼接瓶颈,提高条纹投影法对作物的全视角三维测量性能,促进其在农业领域的推广应用,推动我国农业测量技术的提升。

结项摘要

本项目立足于作物栽培领域对作物三维形态变化精确检测的广泛需求,针对作物测量中存在的作物本体易变形、易出现光串扰、需多视角测量及点云配准等问题,以及几何特征提取方法不足的现状,开展了对动态测量技术、光串扰、自适应配准技术、几何特征提取技术等的研究。. 本研究提出了一种借助空间几何约束的三维形貌快速测量策略,开发了一种兼顾点云重合度与质量的新型ICP拼接算法,建立了基于O-C树的切片投影技术,构造了一种联合空间位姿变换与网格划分的平板厚度快速计算方案,揭示了测量中的光串扰影响,为作物形貌全视角测量,乃至机械、医疗、机器人视觉等领域的三维数字化提供了新方法、新思路,推动了条纹投影三维测量技术基础理论的发展,为其更好地服务于作物形貌测量等广泛需求提供了动能。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Efficient method for detecting a zero-phase point in off-axis circular fringe projection profilometry
离轴圆条纹投影轮廓测量中零相位点的有效检测方法
  • DOI:
    10.1088/1361-6501/ab63b0
  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
    MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Zhang, Chunwei;Zhao, Hong;Xi, Juntong
  • 通讯作者:
    Xi, Juntong
Dynamic 3D measurement based on orthogonal fringe projection and geometric constraints
基于正交条纹投影和几何约束的动态3D测量
  • DOI:
    10.1364/ol.475771
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Optics Letters
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Qingkang Bao;Jian Li;Xufeng Li;Tianyu Zhang;Hong Zhao;Chunwei Zhang
  • 通讯作者:
    Chunwei Zhang
Phase unwrapping algorithm based on phase edge tracking for dynamic measurement
基于相位边缘跟踪的动态测量相位展开算法
  • DOI:
    10.1364/oe.453682
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Qingkang Bao;Tianyu Zhang;Faheng Liu;Hong Zhao;Chunwei Zhang
  • 通讯作者:
    Chunwei Zhang
Phase unwrapping error correction based on phase edge detection and classification
基于相位边缘检测和分类的相位展开纠错
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2020.106389
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    OPTICS AND LASERS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhang, Chunwei;Zhao, Hong;Xi, Juntong
  • 通讯作者:
    Xi, Juntong

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其他文献

工业废料中铼元素的回收与再利用研究进展
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    --
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川南地区三叠系须家河组致密砂岩孔隙类型及物性控制因素
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  • 通讯作者:
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    郭家玉
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  • 发表时间:
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    赵阳
变风量送风系统末端故障的主动式检测与诊断
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    2019
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    李裴婕;赵阳;张学军;张春伟;范誉斌
  • 通讯作者:
    范誉斌

其他文献

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增材制造件几何特征高精度全视角在线监测关键技术研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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