%0 Journal Article %A 董鹏 %A 周烽 %A 赵悰悰 %A 王亚飞 %A 米泽田 %A 付先平 %T 基于双目视觉的水下海参尺寸自动测量方法 %D 2021 %R 10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0331 %J 计算机工程与应用 %P 271-278 %V 57 %N 8 %X

水下捕捞机器人在进行海参捕捞作业时,需要对海参进行精选分级。然而光视觉系统在水中的折射现象严重影响了海参尺寸的精确测量。因此,利用水下双目标定方法,求解水下相机模型参数,消除水下光线折射造成的图像失真,并在此基础上,提出了一种水下海参自动检测与尺寸测量方法。在左目矫正图像上,利用预先训练的YOLOv3海参检测模型,进行海参自动检测和感兴趣区域定位,并利用双目矫正图像构建当前水下场景深度信息。利用融合颜色和场景深度信息的高斯模型,构建新颖的GrabCut-RGBD图像分割方法,在感兴趣区域上分割二维海参目标。利用凸包与旋转卡壳算法,在海参目标图像上寻找最佳尺寸测量点,通过三角测量获取最佳测量点三维坐标,实现海参尺寸的自动测量。实验结果表明,所提方法在0.5~1.5 m范围内平均误差为1.65%,能较好地实现海参尺寸的水下测量。

%U http://cea.ceaj.org/CN/10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0331