技术摘要：
本发明公开了一种基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数的三维估测方法，包括以下步骤：S1建立绿萝叶片的几何模型数据库；S2固定RGB‑D相机角度与高度对绿萝进行一次拍摄，获得绿萝叶片的局部点云数据；S3将S2获得的局部点云数据与S1中的几何模型数据库进行空间匹配与参 全部
背景技术：
绿萝属天南星科，腾芋属，原产于热带地域，生命力较旺盛，对环境要求低，易于培 养，在土壤中与水中均能存活。绿萝作为我国室内外最广泛的观叶类植物之一，四季常绿， 生命力强，可塑性高，具有一定观赏价值。并且可以净化空气，吸收空气中的甲醛、苯、甲苯 和尼古丁等有害物质，有“空气净化器”之称，近几年还有研究证明了绿萝可以净化水体，治 理水域环境，是一种性价比高，栽培广泛的重要观赏植物，深受消费者喜爱。由于人们生活 水平不断提高，用绿萝来对室内外进行装饰和净化的需求也在不断上升。目前，我国各省市 都有栽培绿萝，国内规模最大、种类最多的盆栽绿萝生产基地位于南部沿海地区，已经形成 了绿萝培育的产业化，具有一定规模和生产流程，正致力于实现标准化生产。由于其观赏价 值与净化空气的作用，所以依然有很大的市场上升空间。 叶片对于观叶植物的生长与生理活动起着决定性的作用。叶片作为植物蒸腾、光 合作用与呼吸作用的主要器官，是观叶植物合成生长所需有机物、进行生理生化活动的场 所。从叶片的生理状态和健康状况可以看出绿萝植株的生长发育状态，其中叶面积指标能 极大地指示绿萝叶片的健康程度。叶面积即叶片的平铺面积，是研究植物与外界物质循环 与能量转化的必需参数，对于光能吸收、水分蒸腾、有机物积累、收获量及经济效益有显著 影响，也能直观地反映绿萝所处的生理周期。目前对于叶面积测量的方法很多，但均具有缺 陷性，基础测量方法均为人工测量，费时费力，成本过高；较为智能的方法往往需要在叶片 离体状态下进行测量，对植株造成伤害。 植物生长状态，尤其是叶面积的测量亟需高效精确无损的检测方式。人工测量的 方式不仅成本高，也伴随着一定的误差，随着计算机技术的发展，植物外形参数的自动检测 技术开始出现。早期的估测方法往往需要借助特定软件与空间标定物，文献《数字图像处理 技术在蔬菜叶面积测量中的应用》(农业工程学报,2002(04))利用平台扫描仪对油菜和空 心菜叶片采集图像，借助Photoshop图像处理软件，按固定缩放比例对图片进行缩放，选取 叶片轮廓来统计像素个数得到叶片面积。文献《.基于支持向量机模型和图像处理技术的甜 椒叶面积测定》(农业工程学报,2011,27(03))提出了使用数码相机来快速采集叶片彩色图 像，经过预处理和色彩空间转换，从而实现叶片部分的图像分割与边缘提取，通过公式法来 计算叶面积。文献《基于像素参照无损测定魔芋叶面积的研究》(湖北民族学院学报(自然科 学版),2018,36(03))提出了一种对魔芋叶面积进行在体测量的方法，该方法通过扫描仪采 集魔芋叶片与规则矩形图形，通过对矩形图形的标定来检测标样位置对面积的影响，来确 定标样的位置，从而计算魔芋叶面积，达到了2 .0％以内的测定误差。文献《Non- destructive Measurement of Vegetable Seedling Leaf Area Using Elliptical Hough Transform》提出了一种基于椭圆霍夫变换的图像处理方法，对生长中的植物幼苗进 4 CN 111583328 A 说 明 书 2/11 页 行拍摄与图像分析。这种方法能在叶片无损状态下对叶片进行测量，并且可以识别被遮挡 叶片的轮廓，从而估测出更准确的叶面积。 近来，基于三维点云的三维建模和三维测量技术发展逐渐完善，为农业作物外形 的测量提供了新的方法。国外，文献《Automatic morphological trait characterization for corn plants via 3D holographic reconstruction》利用Xtion传感器来采集图像， 以欧几里德聚类方法来分割点云，用体素化网格对点云进行采样并用贪婪三角形算法进行 网格化，利用叶片表面网格计算了叶片面积。文献[12]利用飞行时间(TOF)深度相机对生长 过程中的玉米植株进行点云数据获取，分割茎叶点云来提取玉米的茎高、叶长、叶宽、叶倾 角和叶面积等参数，并重建了三维模型并实现了可视化。文献《使用Kinect传感器的油菜叶 片面积测量方法》(中国油料作物学报,2017,39(01))利用三维扫描仪获取了大麦植株的三 维点云，提取了植株高度、茎高和叶面积等参数。国内，文献《基于三维数字化的玉米株型参 数提取方法研究》(中国农业科学,2018,51(06))使用Kinect传感器对活体油菜的叶面积进 行了测量，该方法利用RGB图像的绿色分量分割出叶片点云，映射深度信息获得点云，经过 预处理后使用插值方法对叶片点云进行网格化，以海伦公式求取每个三角网格的面积来估 测油菜叶的面积，该方法能够直接准确地获取叶面积参数。文献《基于三维点云的叶面积估 算方法》(农业机械学报:1-11[2020-01-10])对玉米进行三维数字化来提取其株型参数，文 章直接用三维数字化仪来提取植株骨架，识别出植株的各部分，最终实现了对株高、叶长、 叶宽、叶倾角等参数的测量，能够一次性提取玉米的多个株型参数，但是成本较高。 综上所述，目前对于农作物植株的三维测量技术已经比较成熟，能够达到一定的 速度与精度，可以得到作物的常见外形参数。但是，在数据获取过程中需要进行多视角的数 据采集与配准，但无论改变植株位置或相机位置都较为麻烦，耗费人力物力。并且点云配准 部分仍亟需快速精准的方法。
技术实现要素：
本发明针对
