一种线性移动式3D土壤扫描仪及图像扫描的三维土壤表面状态评估方法

本发明涉及土壤扫描仪及三维土壤表面状态评估方法，具体涉及一种线性移动式3d土壤扫描仪及图像扫描的三维土壤表面状态评估方法，本发明属于农业土壤物理状态检测分析。

背景技术：

1、在现代农业精细化生产过程中，土壤表面的三维微地貌特征（如平整度、破碎度）是衡量耕作质量与种床制备效果的关键指标。平整度是土壤耕作过程中质量监控的重要指标，该指标的合适度直接影响到作物的生长发育情况。然而，根据相关数据分析，我国因土壤指导的缺陷而丧失的粮食产量高达40%。导致这一痛点的一个核心原因在于，现有的农机具不能很好地指导土地的耕作，这在很大程度上归咎于田间测量仪器严重不足，使得农机具在作业时缺乏精确的数据支撑，无法做到精确的耕作。长期以来，针对土壤物理状态的检测手段主要面临两个极端的困境。一方面，基层作业中最常用的依然是接触式人工测量，但传统直接用尺子测量的粗糙方法已不能满足我们对数据精度和连续性的要求，这种方式不仅耗时费力，而且人为误差极大。另一方面，为了追求高精度，部分科研采用了航空遥感、卫星测绘或机载激光雷达等技术，但考虑到小地块用卫星和激光等技术的成本和不便，这些高精尖设备在常规农业生产和农机具性能高频测试中显得极为不切实际，难以进行大面积推广。

2、为了填补传统手工测量与高昂测绘设备之间的空白，业内相继研发出了一些基于滑轨的线性3d土壤扫描仪，但在实际的田间复杂环境下，这些早期原型设备暴露出严重的结构缺陷与技术瓶颈。首先，在机械架构与控制逻辑上，现存设备多依赖手动摇动手轮等纯机械方式来调节摄像机的z轴高度以完成对焦。这种依赖人工介入的半自动模式不仅作业效率极其低下，而且在摇动过程中极易引发设备整体的微震颤，导致扫描焦平面发生偏移，严重削弱了后期点云数据的重建精度。其次，受限于便携性与造价的考量，现有设备的x轴导轨往往设计得过短，单次扫描的横向幅宽十分狭窄。面对现代农业中宽幅重型拖拉机或大型翻转犁的广阔作业面，这种“管中窥豹”式的短导轨必须频繁搬移和重置坐标系，不可避免地引入了巨大的拼接累计误差。最后，在最关键的视觉感知终端上，早期设备普遍搭载第一代消费级体感摄像头（如采用散斑结构光技术的旧版设备）。这类原本专为室内环境设计的传感器，一旦暴露在开阔农田的室外强光下，其投射的红外光会被太阳光严重干扰，导致深度图像出现大面积的盲区和“黑洞”；加之缺乏全局快门，在随导轨滑动的动态扫描过程中极易产生运动拖影，获取的土壤三维坐标存在严重失真。

3、综上所述，当前的农业工程及土壤检测领域迫切需要一种能够彻底打破现有技术壁垒的创新型装备。如何研发出一种既能克服人工测量粗糙、效率低下的弊端，又能规避卫星和激光技术成本高昂、操作繁琐的痛点；同时在设备本身的设计上，既能实现z轴的全自动精准对焦与x轴的大跨度宽幅扫描，又能搭载具备极强室外抗干扰能力的先进视觉传感器，从而在田间复杂光照下低成本、高效率地获取大面积土壤的三维物理模型，已成为当下评价农机具作用效果、改善土壤耕作机械性能亟待突破的关键技术难题。

技术实现思路

1、本发明为了解决现有土壤表面测量方法精度低、误差大，以及现有便携式土壤扫描仪自动化程度低、扫描幅宽小、室外强光下深度传感器极易受干扰等技术问题，进而提供一种线性移动式3d土壤扫描仪及图像扫描的三维土壤表面状态评估方法。

2、本发明为解决上述问题提供以下技术方案：

3、一种线性移动式3d土壤扫描仪，它包括龙门架、扫描摄像机、x轴线性驱动组件、控制组件、z轴自动升降组件和数据处理终端；

4、龙门架上滑动设有z轴滑动横梁，扫描摄像机通过x轴线性驱动组件安装在z轴滑动横梁上，扫描摄像机在z轴滑动横梁上沿x轴往复滑动，z轴自动升降组件安装在z轴滑动横梁和龙门架上，z轴自动升降组件驱动z轴滑动横梁在龙门架上滑动，控制组件安装在龙门架上，控制组件用于控制扫描摄像机、x轴线性驱动组件和z轴自动升降组件工作，数据处理终端与扫描摄像机通信连接，用于接收扫描摄像机采集的深度图像和彩色图像，并对深度图像和彩色图像进行图像预处理、坐标转换、点云配准融合和三维模型重建处理。

5、进一步地，x轴线性驱动组件包括x轴步进电机、同步带和涨紧轮机构；z轴自动升降组件包括两个z轴步进电机、两个z轴高细分步进电机驱动器、两个滚珠丝杠和两个滚珠丝杠轴承座；

6、x轴步进电机壳体和涨紧轮机构分别安装在z轴滑动横梁上，x轴步进电机输出轴上安装同步带轮，涨紧轮机构上安装同步带轮，x轴步进电机输出轴的同步带轮和涨紧轮机构上同步带轮通过同步带传动连接，扫描摄像机固定安装在同步带的一侧上，扫描摄像机上安装有横向滑块，横向滑块在z轴滑动横梁的横向滑轨上滑动，

7、z轴滑动横梁上分别安装有两个滚珠丝杠螺母，每个滚珠丝杠螺母内螺纹连接有一个滚珠丝杠，滚珠丝杠底端通过滚珠丝杠轴承座与龙门架转动连接，滚珠丝杠顶端分别与一个z轴步进电机输出轴固定连接，每个z轴步进电机对应与一个z轴高细分步进电机驱动器连接，z轴步进电机转动带动滚珠丝杠螺母和z轴滑动横梁在龙门架上沿竖直方向滑动，龙门架底端安装有四个地脚螺栓，四个地脚螺栓用于调整z轴滑动横梁的水平角度，z轴滑动横梁上安装有水平仪，通过水平仪观测z轴滑动横梁水平状态。

8、进一步地，控制组件包括运动控制器、x轴步进电机驱动器、操作面板和两个光电传感器；

9、x轴步进电机、操作面板、两个z轴步进电机、两个z轴高细分步进电机驱动器、两个光电传感器均与运动控制器电连接，

10、x轴步进电机驱动器与x轴步进电机电连接，用于驱动x轴步进电机工作；运动控制器控制两个z轴高细分步进电机驱动器驱动两个z轴步进电机同步工作，两个光电传感器分别安装在z轴滑动横梁的两端，用于检测扫描摄像机在x轴方向的移动限位位置，并将限位信号反馈至运动控制器，运动控制器根据所述限位信号控制x轴步进电机停止或反向转动。

11、进一步地，数据处理终端为具有图像处理和点云计算的设备；

12、数据处理终端通过usb接口、以太网接口或无线通信模块与扫描摄像机通信连接，用于获取扫描摄像机采集的深度图像和彩色图像，并对所述深度图像和彩色图像进行像素观测值读取、深度图像预处理、坐标转换、点云配准融合以及三维模型重建处理；

13、其中，数据处理终端用于完成扫描图像及点云数据的数据处理，控制组件用于完成x轴步进电机、z轴步进电机以及光电传感器的控制，数据处理终端与控制组件相互配合，以完成扫描摄像机的移动扫描以及扫描图像和点云数据的处理。

14、土壤扫描仪图像扫描的三维土壤表面状态评估方法，所述方法是按照以下步骤实现的；

15、s1、设备部署与扫描工作距离自动调节：将所述线性移动式3d土壤扫描仪放置于待测地块，调整地脚螺栓使z轴滑动横梁水平，通过控制组件下达指令，驱动z轴步进电机带动滚珠丝杠旋转，自动调节z轴滑动横梁高度，使扫描摄像机进入预设扫描工作距离范围；

16、s2、自动扫描与数据采集：启动x轴步进电机，驱动横向滑块在z轴滑动横梁上匀速横向移动，扫描摄像机在往复移动过程中，实时采集下方土壤表面的深度图像及对应的彩色图像；

17、s3、点云预处理与坐标计算：将扫描摄像机采集的深度图像进行深度图像增强预处理，获得深度图像中各像素点的像素坐标及其对应深度值；随后，基于摄像机内参矩阵、外参矩阵及成像原理，将深度图像中的各像素点及其对应深度值转换为世界坐标系下表示的三维点云数据；

18、s4、三维点云数据配准与数据融合：通过坐标变换与迭代最近点等算法，对多次扫描获取的连续长序列三维点云数据进行配准拼接，剔除冗余重叠部分，完成数据融合；

19、s5、三维模型重建：将融合后的三维点云数据进行网格化处理，并结合彩色图像进行纹理映射，最终建立起不含几何冗余的土壤物理状态三维纹理几何模型；基于所述土壤三维纹理几何模型计算土壤表面平整度指标和碎土率指标。

20、进一步地，s1中通过独立调节龙门架底部的四个地脚螺栓，并实时观测z轴滑动横梁上的水平仪，确保z轴滑动横梁在坑洼地表上处于水平状态，建立系统基准水平面；接通24v直流控制箱电源并启动控制组件中的运动控制器，运动控制器生成带有梯形加减速曲线的同步脉冲序列，并将该同步脉冲序列分别发送至两个z轴高细分步进电机驱动器；两个z轴高细分步进电机驱动器分别驱动两个z轴步进电机同步转动，两个z轴步进电机分别带动对应的滚珠丝杠旋转，从而带动z轴滑动横梁沿竖直方向平稳升降；数据处理终端实时读取扫描摄像机返回的中心点初始深度探测值，当该深度探测值落入扫描摄像机预设扫描工作距离范围时，运动控制器停止发送升降脉冲，并通过两个z轴高细分步进电机驱动器使两个z轴步进电机保持当前位置，完成扫描工作距离自动标定。

21、进一步地，s2中，s1扫描工作距离标定完成后，在控制组件中设定x轴线性驱动组件的平移速度，运动控制器向x轴步进电机驱动器发送控制信号，x轴步进电机驱动器驱动x轴步进电机转动，x轴步进电机通过同步带带动安装有横向滑块的扫描摄像机沿z轴滑动横梁作x轴方向的匀速移动，扫描摄像机在移动过程中进行深度图像和彩色图像的同步采集；

22、扫描摄像机通过主动红外发射器向下方土壤表面投射红外结构光图样，红外摄像头采集由土壤表面反射形成的红外图像，扫描摄像机内置的视觉处理芯片根据所述红外图像计算生成深度图像；同时，扫描摄像机的rgb彩色摄像头采集与所述深度图像对应视角的彩色图像，所述深度图像和彩色图像具有相互对应的时间戳信息；数据处理终端同步获取所述深度图像和彩色图像。

23、进一步地，s3中，为实现深度图像到三维点云数据的转换，首先由数据处理终端获取扫描摄像机采集的深度图像和彩色图像，并逐帧读取深度图像中各像素点的横向像素坐标

u、纵向像素坐标

v及其对应深度值

d，形成深度像素观测值；同时，数据处理终端读取彩色图像中与所述深度像素观测值对应位置的rgb颜色值，用于后续三维模型的纹理映射；

24、随后，数据处理终端基于摄像机内参矩阵、外参矩阵及针孔相机成像原理，将所述深度像素观测值转换为世界坐标系下表示的三维点云数据；

25、高阶非线性镜头畸变补偿：首先导入

brown−conrady多项式畸变模型，对归一化图像坐标进行径向畸变和切向畸变的耦合校正；其中，归一化图像坐标由深度像素观测值中的像素坐标

、结合摄像机内参矩阵计算得到，计算公式如下：

26、（1）

27、（2）

28、其中，、分别为扫描摄像机在水平方向和垂直方向上的等效焦距，

、为扫描摄像机的光学主点在图像坐标系中的坐标；为根据深度像素观测值计算得到的待校正归一化图像坐标。

29、设校正后的无畸变归一化坐标为。进行畸变校正时，首先令、，作为无畸变归一化坐标的初始估计值；在第，次迭代过程中，对应的径向距离平方为：

30、（3）

31、其中，为第次迭代时无畸变归一化坐标估计值对应的径向距离，为所述径向距离的平方。

32、根据

brown-conrady多项式畸变模型，第次迭代对应的无畸变归一化坐标计算如下：

33、 （4）

34、（5）

35、其中为径向透镜畸变系数，为切向透镜畸变系数，为迭代次数，、分别为第次迭代得到的无畸变归一化坐标估计值；、分别为根据公式（4）和公式（5）更新得到的第次迭代结果；所述径向透镜畸变系数和切向透镜畸变系数由扫描摄像机标定获得。数据处理终端重复执行公式（3）至公式（5），当相邻两次迭代所得归一化坐标之间的差值小于预设收敛阈值时停止迭代，并将最终迭代结果、分别作为校正后的无畸变归一化坐标和。

36、三维空间投影逆向解算：完成畸变校正后，数据处理终端根据深度值和校正后的无畸变归一化坐标计算相机坐标系下的三维点，计算公式如下：

37、（6）

38、（7）

39、（8）

40、（9）

41、设相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵为，平移向量为，则相机坐标系下的三维点转换为世界坐标系下的三维点的关系式为：

42、（10）

43、其中，，分别为对应点在世界坐标系下的三维坐标，和分别为相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵和平移向量，由扫描摄像机与z轴滑动横梁、导轨之间的安装位姿标定获得，并在扫描摄像机沿x轴移动过程中根据其当前扫描位置进行更新。由此，数据处理终端将每帧深度图像中的深度像素观测值转换为世界坐标系下表示的离散三维点集，生成初始三维点云数据。

44、进一步地，s4中，数据处理终端对多次扫描获得的三维点云数据进行法向量估计、点云配准、体素滤波降噪融合和连续表面重建处理；

45、基于主成分分析法的法向量估计：数据处理终端对三维点云数据中的任一待估计点选取其邻域点集，设所述邻域点集中包含个邻域点，第个邻域点记为，其中；所述邻域点集的几何中心为，其计算公式如下：

46、 (11)

47、根据所述邻域点集构建对应的局部协方差矩阵，其计算公式如下：

48、（12）

49、其中，为待估计点对应的局部邻域协方差矩阵，为邻域点数量，为待估计点的第个邻域点，为邻域点集的几何中心；

50、对协方差矩阵进行特征值分解，得到多个特征值及其对应的特征向量，并将所述最小特征值对应的特征向量作为该点处的局部法向量，其表达式为：，其表达式为：

51、（13）

52、其中，为协方差矩阵的最小特征值对应的特征向量，用于表征点所在局部土壤表面的法向方向；由此，数据处理终端获得三维点云数据中各点的局部法向量；

53、点对平面迭代最近点配准：设源点云集为，目标点云集为，源点云集中的第个点为，目标点云集中与所述源点对应的目标点为，目标点处的局部法向量为，其中：

54、（14）

55、其中，表示目标点处的局部法向量，表示按照上述主成分分析法计算得到的目标点的局部法向量。

56、设旋转矩阵为，平移向量为；数据处理终端通过最近邻搜索建立源点云集与目标点云集之间的对应点，并通过最小化源点沿目标点法向量方向的投影距离，求解最优旋转矩阵和最优平移向量，其核心迭代代价函数为：

57、（15）

58、最优旋转矩阵和最优平移向量通过使所述核心迭代代价函数取得最小值确定，其求解式为：

59、（16）

60、其中为通过

kd−tree最近邻搜索得到的对应点对数量，为基于特征距离的鲁棒性权重因子，表示源点经旋转和平移后到目标点所在切平面的有符号距离；

61、所述鲁棒权重因子根据对应点对之间的空间距离、法向量夹角或配准残差确定，用于降低土壤表面杂草、碎屑、飞虫、局部遮挡以及深度测量异常点对点云配准结果的影响，提高多次扫描点云数据配准的稳定性；

62、完成点云配准后，数据处理终端采用体素滤波方法对配准后的三维点云数据进行降噪融合；具体地，将配准后的三维点云空间按照边长为的体素立方体栅格进行划分，其中，为体素立方体栅格的边长，用于确定体素栅格的空间分辨率，并用于判断离散点所属的体素栅格位置。

63、设第个体素栅格内包含个离散点，所述离散点记为，其中，，对于落入同一体素栅格内的个离散点，数据处理终端以其几何质心作为该体素栅格的输出特征点，所述几何质心计算公式如下：

64、(17)

65、其中，为第个体素栅格的几何质心，为第个体素栅格内包含的离散点数量，为第个体素栅格内的第个离散点。

66、数据处理终端以所述几何质心作为第个体素栅格的输出特征点，以替代该体素栅格内的多个离散点，从而剔除重复扫描产生的冗余重叠点，并降低深度图像采集过程中产生的高频噪声，获得融合后的三维点云数据；

67、进一步地，数据处理终端根据三维点云数据中各点的局部法向量构建法向量场，并基于所述法向量场构建空间指示函数，随后通过泊松方程求解连续表面，所述泊松方程表示为：

68、 (18)

69、其中，为由融合后的三维点云数据及其局部法向量构成的法向量场，为空间指示函数，用于表示三维空间中点位于土壤实体内部或外部的状态为拉普拉斯算子，为法向量场的散度；

70、随后，数据处理终端对空间指示函数进行等值面提取，得到与土壤表面形貌相对应的连续三维几何网格模型；

71、通过上述法向量估计、点对平面配准、鲁棒误差抑制、体素滤波融合和连续表面重建处理，使多次扫描获得的三维点云数据统一至同一世界坐标系下，并形成连续、低冗余且能够表征土壤表面微地貌特征的三维几何模型。

72、进一步地，s5中，数据处理终端基于s4获得的连续三维几何网格模型以及扫描摄像机采集的彩色图像，建立土壤三维纹理几何模型，并基于所述土壤三维纹理几何模型计算土壤表面平整度指标和碎土率指标；

73、具体地，数据处理终端调用与深度图像对应的彩色图像，根据扫描摄像机的内参矩阵和外参矩阵，将三维几何网格模型中的网格顶点或三角面片投影至对应的彩色图像坐标位置，并读取所述彩色图像坐标位置处的rgb颜色值；随后，通过纹理映射方式将所述rgb颜色值映射至三维几何网格模型表面，生成具有真实色彩信息和空间尺寸信息的土壤三维纹理几何模型；

74、土壤表面平整度指标计算如下：数据处理终端首先采用随机抽样一致性算法对土壤三维纹理几何模型中的有效采样点进行基准平面拟合，得到土壤基准平面，所述土壤基准平面方程为：

75、（19）

76、其中，为土壤基准平面方程中的法向量分量，为土壤基准平面方程中的常数项，为空间坐标变量；

77、设模型中有效采样点数量为，第个有效采样点的空间坐标为，其中，分别表示第个有效采样点在世界坐标系下的三维坐标，则第个有效采样点到所述土壤基准平面的垂直距离计算公式如下：

78、（20）

79、其中，表示第个有效采样点代入土壤基准平面方程后的绝对偏差，表示土壤基准平面法向量的模长；

80、设全部有效采样点到所述土壤基准平面的平均距离为，则有：

81、（21）

82、土壤表面均方根粗糙度计算公式如下：

83、（22）

84、其中，作为土壤表面均方根粗糙度，表示全部有效采样点到土壤基准平面的垂直距离的均方根值，用于表征土壤表面相对于土壤基准平面的整体起伏程度；值越小，表示有效采样点相对于土壤基准平面的整体偏离程度越小，土壤表面越平整。

85、进一步地，为避免高度阈值完全依赖人工经验，数据处理终端根据土壤表面均方根粗糙度自适应确定凸起土块区域的高度阈值，其计算公式如下：

86、（23）

87、其中，为用于识别凸起土块区域的高度阈值，用于区分土壤基准平面附近的普通起伏区域和凸起土块区域；为全部有效采样点到土壤基准平面的平均距离，为阈值调节系数，用于控制凸起土块区域识别的灵敏度，

88、基于所述高度阈值，数据处理终端对凸起土块区域进行识别和分割；具体地，以所述土壤基准平面为参考平面，计算土壤三维纹理几何模型中各网格顶点相对于所述土壤基准平面的高度偏差，其中，以指向土壤表面上方的方向为正方向；将高度偏差大于所述高度阈值的相邻网格区域分割为凸起土块区域，得到独立土块区域集合；

89、所述土壤基准平面的单位法向量由土壤基准平面方程中的系数计算得到，计算公式如下：

90、（24）

91、若根据公式（24）计算得到的土壤基准平面单位法向量指向土壤表面下方，则取其反向量，使土壤基准平面单位法向量始终指向土壤表面上方。

92、设独立土块区域集合中包含个三角面片，其中，为独立土块区域集合中的三角面片总数量，为三角面片序号，；第个三角面片的面积为，用于表示第个三角面片在三维几何网格模型中的实际表面积；第个三角面片相对于高度阈值的平均超高量为，第个三角面片的单位法向量为，第个三角面片的三个顶点分别为、和，则第个三角面片的单位法向量计算公式如下：

93、（25）

94、则独立土块总体积计算公式如下：

95、（26）

96、其中，表示高于高度阈值的凸起土块总体积；表示第个三角面片在三维几何网格模型中的实际表面积；所述平均超高量为该三角面片三个顶点相对于土壤基准平面的有向高度偏差超过高度阈值部分的算术平均值；表示第个三角面片的单位法向量；表示土壤基准平面的单位法向量；表示第个三角面片法向量与土壤基准平面法向量之间夹角余弦值的绝对值，用于将第个三角面片面积换算为相对于土壤基准平面的投影面积比例；

97、数据处理终端根据所述土壤三维纹理几何模型，计算由土壤表面、土壤基准平面以及扫描区域边界共同围成区域的体积，并将所述体积作为扫描区域内扰动土壤总体积，则碎土率指标计算公式如下：

98、 （27）

99、其中，表示高于高度阈值的凸起土块总体积，表示扫描区域内扰动土壤总体积，表示凸起土块体积在扰动土壤总体积中的比例，值越大，表示凸起土块总体积所占比例越小，土壤破碎程度越高。

100、本发明的有益效果为：

101、自动化与稳定性实现质的飞跃：本发明彻底摒弃了传统设备依靠“手摇轮”调节高度的落后方式，创新性地引入了z轴自动电机与滚珠丝杠传动系统。通过电控步进调节，不仅将调焦精度提升至毫米级，更从根本上避免了人工手摇带来的机架晃动和视觉焦平面偏移，极大地保证了扫描过程的稳定性和数据的绝对准确。

102、室外环境抗干扰能力极强：系统淘汰了老式的kinect体感摄像头，选用了工业级的英特尔实感d435的3d摄像机。d435特有的主动红外立体感知技术和全局快门，完美攻克了传统设备在室外农田强光下产生的深度数据“黑洞”现象；同时在随滑块高速移动扫描时不会产生图像拖影，确保了在恶劣田间光照下依然能输出高质量的点云。

103、扫描跨度大，作业效率较高：通过采用加长型铝型材横梁与加长同步带设计，彻底打破了原有便携设备扫描幅宽极其狭小的瓶颈。单次架设即可覆盖更宽广的大型农机具作业面，大幅减少了田间搬移设备的繁琐步骤，同时也降低了因频繁拼接不同区块点云而产生的累计误差。

104、综合性价比高且指导意义重大：本装置造价低廉、结构可拆卸且便于携带，完美规避了卫星遥感和大型激光雷达技术在中小地块使用时的成本高昂与操作不便。通过该扫描仪对耕作前后的土壤物理状态进行三维重组与对比分析，能够直观、精确地评价拖拉机、翻转犁等农机具的实际作业效果，为农机具的研发选型和土壤耕作机械性能的改善提供了极其宝贵的数据支撑。